把专利、论文、产品的数据融合，打通研发创新的数据链条

主要观点总结

本文主要介绍了在研发过程中遇到技术难题时，如何借助Maxipat的AI辅助系统进行问题解决方案的挖掘。文章提到了利用大语言模型和增强搜索的局限性，以及Maxipat的problem-solution算法如何通过对论文、专利、产品的深层次关联挖掘出有价值的技术方案。

关键观点总结

关键观点1: 技术难题解决过程中的挑战和现状

技术人员在研发过程中遇到技术难题时，现有的大语言模型和增强搜索工具无法充分挖掘深层次的信息，不能完全满足需求。

关键观点2: Maxipat的problem-solution算法的优势

Maxipat的AI辅助系统能够通过problem-solution算法模仿科研人员进行联想，挖掘出可能有用的技术方案，尤其当技术人员把问题描述得越具体时，反馈的技术方案越有价值。

关键观点3: Maxipat的辅助创新系统特点

Maxipat的辅助创新系统包括辅助创新和智能搜索与分析两大功能，旨在提高科技创新效率，通过跨领域进行技术方案的深层挖掘和关联，理解概念后再进行搜索。

文章预览

在研发的过程中，当技术人员遇到技术难题的时候，我们会想到检索下相关论文和专利，找下竞手的产品，再梳理相关的内容，将有价值的部分消化吸收，为进一步的研发提供思路。 但这个过程并不容易，在各个平台找齐这些文献数据就是一件很难的事情。虽然现在可以利用大语言模型和增强搜索，但论文、专利、产品的数据中，很多有价值的信息是隐藏在论文、专利、产品说明中的，大语言模型和增强往往只能抓取到浅表的信息，不能把深层次的信息挖掘出来。 此外，当我们的提问涉及到非常专业的领域和细节时，大语言模型和增强搜索的方式都会显得力不从心。 例如技术人员的问题如下： “如何解决半固态电池由于液体电解液存在于正极间隙，在高温的情况下产生氧气，而氧气通过与电解液发生化学反应而产生热量，进而导致热失控的情况 ………………………………