下一场创新革命—由人工智能驱动
人工智能将不再仅仅是为了提高效率。它可以使研发速度翻一番，每年释放高达 5,000 亿美元的价值。
2025/06/26 Fanlix凡立
创新挑战：好主意越来越难找
几个世纪以来，创新始终是推动人类进步的核心动力，为社会带来了巨大福祉。然而，创新正面临一个被长期忽视的挑战：推进难度和成本正在持续攀升。
这一背景下，历史视角能为我们提供重要启示。在人类文明的大部分时间里，生活质量的代际改善微乎其微。以人均GDP为例，这个衡量经济繁荣的关键指标在19世纪前长期停滞在1200美元左右。但此后两百年间，该指标实现了超过14倍的增长（见图表1）。
健康指标的演变轨迹同样引人注目。在经历漫长停滞期后，人类健康状况在近现代迎来飞跃式发展。1900年全球新生儿平均预期寿命仅为32岁，而到2021年，这一数字已跃升至71岁，实现了翻倍以上的增长。
这些改变我们生活的进步，都源于一系列重大科学发现及其衍生产品创新。从推动工业革命的蒸汽机，到每年挽救数百万生命的疫苗（天花、麻疹和脊髓灰质炎疫苗使过去50年婴儿死亡率下降40%），再到奠定互联网基础的集成电路和激光通信技术，创新持续推动着经济增长和生活质量提升。
然而，当前创新进程正面临一个关键挑战：研发效率的持续下降。这一现象在多个关键领域均有体现：
半导体行业虽仍遵循摩尔定律（晶体管数量每两年翻番），但维持这一增速的研发成本已呈指数级增长。斯坦福大学研究显示，1971-2014年间，行业实际研发投入增长了18倍才能保持同等创新速度。
生物制药领域同样面临”反摩尔定律”困境。数据显示，1950-2011年间，每10亿美元研发投入获批的新药数量每9年减半，累计下降达80倍。虽然近十年下滑趋势有所缓和，但研发效率降低已成行业普遍现象。
这一趋势不仅限于高科技领域。农业部门为提升作物产量所需的研发投入持续增加，跨行业数据显示，约78%的企业存在研发效率下降现象。
在此背景下，人工智能技术展现出改变研发生产力曲线的潜力。通过提升科研效率，AI不仅可能释放新的经济增长动能，更有望加速应对人类重大挑战的突破，从疾病防治到气候变化等关键领域。
创新困境的深层成因：技术瓶颈与制度约束的双重挑战
研发效率的持续下滑并非偶然现象，其背后存在技术演进与制度环境的双重制约。
（1）技术层面的”低垂果实”效应 科学创新遵循边际收益递减规律。
以半导体为例，7纳米以下制程的研发需要突破量子隧穿效应等物理极限，单次技术迭代所需的资金和时间成本呈几何级增长。类似地，新药研发面临”靶点枯竭”困境——容易开发的疾病靶点已被充分挖掘，如今针对阿尔茨海默病等复杂疾病的药物研发，平均成本已超过25亿美元，成功率却不足10%。
（2）制度性摩擦的加剧
• 知识壁垒的堆叠：现代科研所需掌握的知识量呈爆炸式增长。1900年一位物理学家可掌握当时90%的学科知识，而今天即使细分领域的专家也只能掌握不到1%。
• 监管成本攀升：生物医药领域临床试验平均周期从1970年代的7年延长至现在的12年，合规成本占研发总投入的比例从15%升至30%以上。
• 协作效率瓶颈：跨学科研究项目中的沟通成本显著增加。NASA研究表明，超过200人的研发团队会出现明显的”生产力稀释”效应。
破局之道：AI驱动的科研新范式 面对这一困局，人工智能正在从三个维度重构创新体系：
（1）加速知识整合
• DeepMind的AlphaFold已破解2.3亿种蛋白质结构，相当于将结构生物学领域50年的积累压缩到18个月。
• IBM的Project Debater可实时分析数亿份文献，帮助科研人员定位知识盲区。
（2）优化研发路径
• 辉瑞采用AI筛选COVID-19疫苗配方，将研发周期从传统方法的5年缩短至11个月。
• 材料科学领域，MIT通过机器学习在6周内发现2种新型抗生素，传统方法需要数年。
（3）降低试错成本
• 自动驾驶领域，Waymo的虚拟测试里程已突破200亿英里，相当于实际路测成本的1/100。
• 量子计算研发中，Google的AI控制系统将纠错效率提升40%，显著降低硬件迭代成本。
