原創作者： 汪周禮
2026.10.01
作為創新領域資深創新顧問，累積豐富的企業創新服務專案項目經驗，特別是2023年開始將AI引入創新過程中，發現在AI的幫助下，過去的技術問題變得越來越容易解決，然而這不代表沒有問題可以解決，相反地，困難且複雜的問題越來越容易遇到，這時候光靠方法工具已經難以產生有高價值的解決方案，因此我們需要從問題本質來思考。
在解決複雜問題的時候，提琴法往往是我很喜歡採用的思維框架：
先找到一個真實目標資訊內容作為解決複雜困難問題的基礎原點，
然後盡可能擴散出相關資訊，
再來就是篩選關鍵資訊，
接下來是二次擴散，
此時擴散範圍必須小於前次擴散，最後就是二次篩選資訊。
通常幾個循環下來，複雜問題往往變得不那麼複雜了。
這種思維框架的優點在於可以很準確地找到底層問題並進行典範移轉，讓原本很困難的變得容易解決。而且基本上適用於我目前接觸到的工程領域，包括：半導體製程開發、AI軟體技術開發與產品開發、新能源設備、化工技術開發以及資通訊產品製造。
原因在於這種思維框架本質屬於一種迭代式問題解決框架，特別適合處理高複雜度、資訊不完整、問題定義本身可能錯誤的情況。
缺點就是擴散與篩選收斂需要足夠的專業知識經驗技能為基礎，否則容易變成空想而不切實際。
#複雜問題
複雜問題屬於困難問題的一種，其特徵包括數量龐大、關係複雜以及多層次系統決策影響等)有時候一開始直接分析問題或解決問題，往往容易鑽入死胡同，而提琴法，正是克服這類思維慣性的好手段。
#困難問題
目前已經可以根據問題特徵辨識出10多種困難問題類型，透過這些問題特徵，遇到問題的時候不是一開始一股腦地分析，而是讓解決問題變得更有策略。
*作者在近 30年工程經驗中累積20多年創新領域經驗以及18年的IP跨領域經驗。
影音：
YouTube https://www.youtube.com/watch?v=9EUMi1jCJ4o
TikTok https://www.tiktok.com/@ai4innovation/video/7691585893622091016
