如何衡量AI对创新绩效的真实贡献？
设置对照组：同一需求分别由纯人工和AI辅助完成，对比上线后的转化率、NPS或开发周期。同时跟踪“AI采纳率”与“概念新颖性得分”（语义距离），避免只看数量忽视质量。
AI在产品创新中的核心定位是什么？
增强而非替代。AI负责高并发探索（如生成数千个概念变体、挖掘用户隐性需求），人类负责方向判断与突破性洞察。最佳实践是“AI生成、人工筛选、共同迭代”。
如何系统化落地AI驱动的创新流程？
采用双轨实验：探索轨用AI扫描外部趋势（论文、专利、竞品动态）输出机会清单；执行轨在4周内构建最小可行AI产品，测量“惊喜度”（用户认为超出预期的比例），通过后再扩大投入。
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