麦肯锡：《人工智能驱动的下一次创新革命》研究报告

自工业革命以来，创新一直是推动人类社会进步、改善生活福祉的最核心动力 。从蒸汽机到疫苗，再到催生了全球互联网的集成电路，一系列科学突破及其催生的工程奇迹，共同谱写了人类近两个世纪的辉煌篇章 。然而，在这繁荣的表象之下，一个隐秘的危机正悄然蔓延：创新的成本正变得越来越高，难度也越来越大 。简而言之，我们赖以增长的创新引擎，其生产力正在衰退 。

麦肯锡麦肯锡公司旗下的人工智能咨询机构QuantumBlack在2025年6月发布的重磅报告《人工智能驱动的下一次创新革命》中，系统性地揭示了这一挑战，并提出了一个强有力的解决方案 。报告指出，人工智能，尤其是生成式AI，已不再仅仅是提升效率的工具 。它正以前所未有的方式渗透到研发（R&D）的核心环节，有望将创新速度提升一倍，每年在全球范围内释放高达数千亿美元的经济价值 。这篇文章将深入解读这份报告，探讨创新为何变得步履维艰，并详细阐述人工智能将如何通过三大核心渠道，重燃创新的火焰，开启一个充满想象力的新时代 。

要理解当前创新面临的挑战，我们需要将视线拉长到历史的维度。在人类数千年的文明史中，大部分时间的经济增长都极为缓慢 。以人均GDP为例，直到19世纪初，这个数字才勉强达到1200美元 。但自那以后，得益于工业革命带来的技术飞跃，人均GDP在短短两百年间增长了超过14倍 。人类的健康状况也遵循了相似的轨迹，平均预期寿命从1900年的32岁跃升至2021年的71岁，翻了一倍多 。这一切的背后，都是科学发现和技术创新在驱动 。

然而，报告引用多项研究明确指出，维持这种创新步伐的成本正在急剧攀升，即研发生产力正在下降 。一个典型的例子是半导体行业。该行业长期遵循着英特尔联合创始人戈登·摩尔提出的“摩尔定律”，即集成电路上的晶体管数量大约每两年翻一番 。这一定律的背后，是研发投入的爆炸式增长。研究显示，为了维持摩尔定律的指数级增长，从1971年到2014年，半导体行业的真实研发投入增长了18倍之多 。这意味着，如今要实现同样的技术进步，需要付出的研发努力远超以往 。

同样的趋势也出现在生物制药领域。研究人员创造了“反摩尔定律”（Eroom's Law）一词，来形容新药研发变得越来越慢、越来越贵的现象 。数据显示，从1950年到2011年，每投入十亿美元研发经费所能批准的新药数量大约每九年减半，经通胀调整后，研发效率下降了约80倍 。尽管近十年情况有所稳定，但总体趋势依然严峻 。这种研发生产力下降的现象并非个例，在农业等多个领域都有体现 。宏观经济数据显示，为了维持生产率的稳定增长，需要投入越来越多的研发资金 。这一系列证据共同指向一个令人不安的现实：我们正处在一个“好点子越来越难找”的时代 。

面对研发生产力下降的严峻挑战，人工智能提供了破局的希望 。报告指出，AI不再局限于优化现有工作流程以提高效率，而是能够直接赋能创新过程本身，创造全新的产品与服务 。它通过三个核心渠道，系统性地加速研发过程：加速设计候选方案的生成，加速候选方案的评估，以及加速研究运营 。

传统的研发流程通常始于识别用户需求，然后生成一系列候选设计，最后进行评估筛选 。人工智能，特别是生成式AI，极大地增强了“生成候选设计”这一环节 。基于海量数据训练的AI大模型，不仅能处理和生成文本，还能创造出化学分子、药物候选物、计算机代码、电路设计乃至物理产品的三维模型等多种形式的解决方案 。

首先是速度与数量。借助强大的计算能力，AI可以在短时间内生成远超人类设计师或工程师数量的设计方案，极大地增加了找到成功设计的“命中率” 。例如，一家零售商利用生成式AI工具，快速创建了数十种具有照片级真实感的3D门店布局方案，而传统的设计流程可能只能产出少数几个，且细节远没有这么丰富 。

其次是多样性与新颖性。AI能够摆脱人类因自身经验和思维定式所产生的偏见，生成一些人类研究员“不太可能想到的”设计 。这赋予了AI一种超越常规的“创造力” 。一个著名的例子是2016年AlphaGo与世界顶尖围棋手李世石的对弈 。比赛中，AlphaGo下出的“第37手”完全出乎意料，违背了数百年的围棋传统策略，甚至被解说员一度认为是失误 。然而，正是这“非人类”的一手，奠定了AlphaGo的胜局 。在研发领域，AI同样能产生这种“神来之笔”。例如，在物理工程领域，生成式模型正被用于设计具有新颖几何结构的火箭发动机冷却通道，这些复杂结构通过3D打印技术得以实现 。

最后是意想不到的发现。在使用AI生成零售店渲染图的过程中，设计团队发现模型为了填充画面而自行添加了一些装饰性元素，这些元素并未包含在初始设计参数中，却意外地受到了消费者的青睐 。这表明，AI在生成过程中可能带来意料之外的惊喜，为创新注入新的灵感 。

生成大量候选方案后，下一步是高效评估。传统的物理测试，如汽车碰撞测试，不仅成本高昂，而且耗时漫长 。为此，科学家和工程师开发了各种计算仿真模型，如计算流体动力学（CFD）和有限元分析（FEA），以进行“在计算机中”（in silico）的测试 。然而，这些基于物理学的模型通常计算量极大，运行一次可能需要数小时甚至数天 。

代理模型（Surrogate Models）。研究人员发现，可以利用神经网络技术，训练出能够模拟复杂物理现象结果的AI模型 。这些AI代理模型并非模仿人类思考，而是直接预测物理系统的行为结果，其运行速度远超传统仿真模型 。天气预报是一个绝佳的例子。传统的气象模型需要在拥有数万个处理器的超级计算机上运行数小时，而DeepMind训练的AI模型，仅在一台AI优化的处理器上运行8分钟，就能得出比前者更准确的预测结果 。

这种技术正被广泛应用于产品设计评估 。工程师现在可以使用在风洞和CFD数据上训练的神经网络模型，在几秒钟内预测出数百种不同流动速度和角度下的空气动力学性能，而这些工况在传统的测试或仿真中可能需要数天才能完成 。这种速度的飞跃，使得对设计进行大规模、多维度的优化迭代成为可能 。在生命科学领域，AlphaFold模型通过预测蛋白质的三维结构，已经帮助科学家预测了超过2亿种蛋白质的结构，极大地加速了药物和生物材料的研发 。

更进一步，AI还能解决复杂的多物理场（multiphysics）问题 。例如，设计一个飞机天线，需要同时考虑其射频特性、空气动力学和热性能，这些因素会相互影响，建模极其复杂 。基于神经网络的集成模型，只要有足够的训练数据，就能整合多种物理模态的分析，极大地加速了这类复杂设计的评估过程 。

除了直接参与设计与评估，AI还在研发的周边运营环节扮演着越来越重要的角色 。

首先是前端的需求分析与知识合成。大型语言模型（LLM）可以快速分析海量的产品评论、社交媒体帖子和客户服务记录，从中提炼出尚未被满足的市场需求和潜在的产品功能 。在科研密集的行业，如生命科学，LLM可以帮助科学家在浩如烟海的文献和数据库中快速检索、整合信息，甚至发现跨学科的潜在突破口 。谷歌、OpenAI等公司推出的知识代理产品，已经能够执行多步骤的研究任务，如同一个虚拟的研究助理 。

其次是内部知识管理与协同。大型企业内部积累了海量的显性知识（数据库）和隐性知识（员工经验） 。LLM工具有助于将会议录音等非结构化信息转化为可检索的知识，打破信息孤岛，促进内部协作 。它还可以与研发人员进行“对话”，激发灵感、挑战既有想法，成为一个不知疲倦的创意伙伴 。

最后是自动化文档与流程。在医药、航空等高度管制的行业，研发过程伴随着大量的文档工作，如监管文件、工程变更单等 。LLM可以显著加速这些文档的生成与审核过程，当然，这需要在确保准确性和合规性的人类监督下进行 。报告还展望了更具未来感的“AI智能体”（Agentic AI），这种智能体能够规划和管理整个测试验证流程，从确定测试方案、执行实验（甚至可以结合机器人），到在闭环中迭代优化，从而将创新效率推向新的高度 。

报告估算，通过上述方式加速研发，人工智能每年可释放约3600亿至5600亿美元的经济潜力 。这一价值在不同行业中的体现有所不同 。

在知识产权（IP）产品行业，如计算机游戏和软件，产品本身就是代码和内容，无需物理原型，因此AI的加速效果最为显著，研发吞吐量有望翻倍甚至更多 。AI生成代码和视觉内容的技术已经相对成熟，谷歌和微软的高管均表示，其公司内部已有约30%的新代码由AI编写 。

在科学密集型行业，如制药、化工和新材料，研发过程与科学发现紧密相连，AI同样能带来巨大提升 。制药公司已在利用AI进行靶点识别、分子设计和临床前分析，有望将研发吞吐量提升超过100% 。AI不仅能加速候选药物的生成，更有可能通过产生更高质量的候选物，提高其在临床试验阶段的成功率 。

在需要多学科工程的复杂制造业，如电子、汽车和航空航天，AI在整合多物理场仿真、加速验证与确认（V&V）流程方面潜力巨大 。V&V流程在这些行业中通常占据研发周期的一半时间，通过AI代理模型替代部分物理测试，是加速整个创新过程的关键杠杆 。

在消费品行业，AI主要通过分析市场趋势和生成候选产品（如食品配方、化妆品配方）来发挥作用 。报告估计，这类行业约四分之三的AI影响力来自于加速新产品候选方案的生成 。

报告同时强调，这些估算是相对保守的 。它没有量化AI可能带来的更高价值产品、研发成本的直接降低，以及那些可能彻底改变市场的颠覆性创新（如核聚变）所带来的价值 。更重要的是，这些数字无法衡量创新对社会福祉的巨大贡献，例如通过医疗创新拯救的生命，其价值是无法用金钱计算的 。

技术本身不会自动转化为价值 。报告最后为希望抓住这一机遇的企业领导者提出了四项关键行动建议 。

首先，快速行动并迅速规模化。 报告中描述的AI技术现已可用，但要有效利用它们需要时间和专注的努力 。尽早开始并快速学习，可以建立竞争优势 。成功的试点项目并不足以保证成功，企业必须避免陷入“试点炼狱”，建立能够规模化应用的能力 。

其次，重塑组织，而不仅仅是技术。 实现AI价值的最大化，需要对组织进行广泛的“重塑”，这包括调整战略、构建新的人才模式、采用敏捷交付方式，并进行有效的变革管理和治理 。一个具体的建议是，将传统上分离的原型制作/测试团队与仿真团队整合成一个统一的部门，以便更全面地决策何时采用物理测试，何时采用计算机模拟 。

第三，围绕模型构建核心竞争力。 用于创建和评估设计的AI模型是加速研发的关键资产 。因此，企业需要建立起一种新的核心能力，即能够评估、集成、训练和做出关于模型的“构建与购买”决策，这包括开源模型、采购模型和内部自研模型 。

最后，深思熟虑地将人类置于流程中。 在可预见的未来，人类在研发流程中仍将扮演关键角色 。但这些角色将发生重大转变，需要新的技能 。组织必须明确在哪些关键环节（如涉及安全的决策）必须有人类参与和负责 。同时，关注技术部署对员工体验的影响至关重要，是让他们感觉“获得了超能力”，还是感觉在“为机器服务”，这将直接影响到顶尖人才的吸引与保留 。

在一个由创新驱动的经济体中，没有什么比新鲜的想法更宝贵 。人工智能正为我们提供一个前所未有的机会，去打破当前研发生产力下降的桎梏，重新点燃增长与进步的引擎。然而，这并非唾手可得。只有那些能够将尖端技术与深刻的组织变革相结合，并立即行动的领导者，才能真正抓住这次机遇，引领下一场由想象力和智能共同驱动的创新革命 。

来源：中心官微