在瞬息万变的市场环境中，突破性创新是企业提高产品竞争力的迫切要求。企业需要有效地产生理想的突破性概念，以成功实施突破性创新。然而，现有关于突破性创新的研究主要侧重于从商业和管理角度，通过各种评估方法来识别突破性概念。这属于一种事后分析，对企业从事前角度有计划、有目的产生突破性概念的指导有限。因此，对于工程领域的创新产品开发，企业缺乏一种有效的概念事前产生方法。

为了填补这一空白，檀润华教授、张路路博士等人提出了一种基于技术进化的突破性概念事前产生整体方法。该方法通过构建突破性技术机会识别模型，并结合人工神经网络、技术进化定律、类比设计等多种工具，不仅为企业工程师提供了一种高效的突破性概念事前产生过程，显著降低了企业主动进行突破性创新开发的风险，而且丰富了突破性创新的相关研究，使整个突破性创新的知识体系更加完整（图1）。

图1. 所提方法框架

准确识别突破性技术机会是突破性概念成功产生的关键。产品技术系统进化过程中，各子系统间的不均衡发展从事前角度为企业主动实施突破性创新提供了技术机会。鉴于此，研究团队根据突破性创新技术轨道的进化特征，构建了突破性技术机会的识别模型，通过分析所有子系统的技术性能和客户需求间的关系来识别需要进行突破性创新的目标子系统（图2）。

图2. 突破性技术机会的形成机制

根据突破性创新技术轨道的跃迁特征，目标子系统需要新技术来替代已经达到性能极限的当前技术。为了准确找到目标子系统的新技术，首先需要确定目标子系统的技术进化方向。技术进化定律是工程师确定系统技术进化方向的常用工具。然而，现有选择技术进化定律的方法主要依赖工程师基于经验的主观判断来根据客户需求匹配合适的技术进化定律。为了减少对经验的依赖，研究团队将成功的技术进化案例作为人工神经网络的训练样本，以建立需求特征因子与技术进化定律之间的关系。通过将与目标子系统客户需求相关的需求特征因子输入到训练好的神经网络模型中，可以得到能够确定目标子系统技术进化方向的技术进化规律，从而确定引入新技术的搜索方向（图3）。

图3. 人工神经网络模型的训练过程

以上研究成果以“A holistic method for radical concept generation based on technological evolution: A case application of DC charging pile”为题，发表在《Computers & Industrial Engineering》上。机械工程学院、国家技术创新方法与实施工具工程技术研究中心博士张路路为文章第一作者，檀润华教授为论文的通讯作者。该研究工作得到了国家自然科学基金和中央引导地方科技发展专项的支持。

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360835223002371

机械工程学院全媒体中心出品

图文 | 创新中心团队

编辑 | 赵天柱 白清源 王浩龙

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