需求驱动创新 - 技术创新根本动力源于实际需求，如地理大发现源于欧洲对香料的需求，计算机起源于二战军事需求[1][3] - 技术必须与经济目的结合才能完善推广，AI四小龙因缺乏落地场景发展受阻[3] - 战争冲突是技术革新重要推动力，从古代战车到现代芯片均体现此规律[3] 创新试错成本 - 创新本质是0到1的探索性实践，需通过大量试错验证，爱迪生测试6000多种灯丝材料才发明白炽灯[5] - 核能技术进展缓慢因试错成本高，全球核电占比从1990年代17%降至当前9%[5][9] - 制造业数字化改造容错空间小，而消费电子领域可快速迭代，GPU最初为游戏开发后成为关键硬件[6] 渐进式创新路径 - 重大技术突破均经历长期迭代，蒸汽机从1712年纽科门机型到瓦特改良耗时60余年[8] - 计算机发展是渐进过程，1946年ENIAC仅是里程碑之一，此前已有Z3、ABC等机型[8][10] - 技术突破常被误认为突变，实际是"十年寒窗无人问"的持续积累结果[11] 创新发生规律 - 资源匮乏地区创新动力更强，以色列/日韩案例显示"资源诅咒"现象[13] - 边缘企业更易突破创新，中国505个生成式AI中性能最佳者来自量化投资公司分拆团队[14] - 大企业易受路径依赖束缚，柯达/诺基亚案例显示需通过独立小团队保持创新活力[13] 创新生态要素 - 人才流动促进思想碰撞，美国科技行业过半由移民支撑，Transformer论文作者来自7国[17] - 创新黄金年龄推迟至40岁左右，20世纪重大创新72%发生在30-50岁人群[21][25] - 创新具有同步性特征，历史上21人独立发明电灯泡，微积分/集成电路均被多人同时突破[23] 创新预测局限性 - 技术预言常严重偏离实际，IBM总裁1943年预测全球只需5台计算机[23] - 当前AI领袖对AGI实现时间预测分歧显著，OpenAI与DeepMind判断相差5年[26][27] - 历史显示AI预测普遍乐观，1958年专家曾断言十年内计算机将证明数学定理[28]