AI技术进入各个领域、各个层次，是场正在悄然发生的革命。能否更领先的应用AI，将在未来一段时间对各类主体（个人、团队、部门和企业等）的生存能力与竞争优势产生重要影响。
在科研和创新发展工作中，AI技术对个人和团队的实际工作过程会产生哪些影响？又是如何影响的？……这不仅关乎科研人员个人的工作方式与职业发展，更会较大程度上改造企业底层创新能力。
下面，将重点从工作模式及知识理论视角给出一些理解。
团队工作模式：至今仍未摆脱“高内阻”问题
在开展一项科研工作时，如果涉及到多个领域知识，且分别存在于不同研究者身上，则常有两种最基本的工作模式：传统工作模式（部门式工作模式）和团队工作模式。前者存在明确的人员分工，并通过部门进行沟通和协调；后者则强调共同任务目标，并通过人员间的直接沟通来协调工作。
从知识理论角度看，所有工作模式的本质都是（相关专业）知识结合模式，但不同工作模式下，知识结合模式的效率和质量存在显著差别。对于产品生产等工作，可通过不同部门或人员的各自独立工作成果（工序、零件、部件等）实现结合——“成果集成工作模式”，人员或部门间很少需要彼此知识的结合，所以采用传统工作模式是有效的；而对于科研工作，则必须首先进行人员间专业知识的结合，然后才能产出有效的结果（包括过程中的阶段成果），即必须采用“过程集成工作模式”。
传统工作模式沟通耗时、响应阻塞，这意味着其在实现过程集成和知识结合上的“内阻”很大；相比之下，团队工作模式中“内阻”大幅降低，知识结合的效率和质量表现出显著优势。因此，团队化程度的高低，实质上反映的是过程集成工作模式下“内阻”的大小。因此，高水平团队不仅指组成人员的水平高，更包括团队化工作模式的水平高——内阻小。越是创新度高的科研项目，往往越是需要在知识结合上内阻很小的工作模式。
当前，随着科研项目创新程度提高、涉及的专业技术线增多，知识结合的复杂性也越来越高，并对项目成果的影响日趋关键。由于内在上需要阻值更低的工作模式，所以不仅传统工作模式愈趋无效，就算水平较高的团队工作模式也越来越不能满足实际需要。如何提高团队工作模式的水平、进一步大幅度降低内阻，已然成为创新实践的难点。
借助AI技术，使团队工作实现“超导思考模式”成为可能
如果一个人身上融合了特定科研项目所需的多类专业知识，那么这些知识就能“自然的”以高度的过程集成工作模式起作用，几乎无阻碍（多专业间）、无损耗（不失真）、无时滞的进行多类专业知识的结合和运用——以一种物理现象比喻，就是工作过程实现了“超导”。
如果以团队方式开展科研，在实际工作过程中各成员所具有的不同专业知识，能像在一个人头脑中那样运行时，则内阻最低（趋近于零）。此时，也是过程集成工作模式的终极目标：超低延迟、超低损耗且超快迭代（多轮思考）——这里将其称作团队“超导思考模式”。
可是，尽管国内外理论界和实践界在推进团队化的工作上一直努力着，但实践中就算做得最好的团队也不得不承认距离超导思考模式还很远。虽然通过团队建设等手段，可以较大程度的从“工作小组”（Group）向“工作团队”（Team）提升，但成员间仍需花费大量时间和精力来沟通、讨论，内阻仍很大。通过可知的管理手段，尚不能让团队工作模式的内阻趋近于零，乃至于接近超导思考模式状态。
然而AI技术快速发展，使在团队工作中实现超导思考模式成为可能。不仅如此，它还能进一步提高个人工作的现有水平，使个人可以在更大知识范围和更高算力下运用超导思考模式。
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个人AI的价值及其参与科研的方式。一个人不可能具备科研项目所需的全部知识，更何况与AI相比人的算力更是非常有限——运行速度慢且同时能调动的知识内容少（受制于脑内存不足等）。这就导致即使是一个人的工作模式，一旦涉及的知识范围较大或需要较高算力（比如需要高度专注且长时间工作）时，实际上也会存在延迟、更不可能在高算力下持续工作。例如，当科研人员为完整分析和研究一个问题时，他每次都要到从不同的知识系统切入进去，分别进行分析和观察，且这样的思考所能运行的模型大小与深度是很有限的——即便如此，也还常需要研究者在极高兴奋度和非常好的精力状态下才能做到，因此脑力消耗很大且持续时间不长。更何况，这种研究和思考通常需要大脑持续开展多轮并迭代推进。
而若借助AI技术，从个人研究与思考过程看，其工作效率会有很大程度提升。如某科研人员若具有了自己的AI分身，即它具备了该人的所有专业知识，那么使用AI技术来协助他研究所能起到的作用至少可以是：每次设想的方案行不行、完不完善、好不好，首先都由它替研究者思考一遍；由于该过程是瞬时完成的、全景式的（从多专业系统完成验证），所以能很大程度减少科研人员在思考上的精力耗费，且指数倍的加速思考进程。所以，相比原有个人研究效率，实现了更高程度和更高能级的超导思考模式。
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团队AI的价值及其参与科研的方式。与个人开展科研的过程类似，一个企业或团队中的很多人都可以把不同专业知识赋予AI，这样即便很大的团队，工作起来也会像一个人那样，甚至比一个人（不用AI情况下）还快，即在团队层面真正实现超导思考模式。以前为促进团队化所做的很多努力（如鼓励倾听、加强沟通等），今后从需要上看会显著下降，因为大家可通过训练自己的AI分身或共同的AI实现团队化工作效果。
更可期待的是，高起点的专业AI和个人AI无限分身给科研带来的改变
上述情形的AI运用，并非想象，实际上很多国外优秀企业和个人已经在这样做了。随着AI技术发展，更革命性的运用和由此导致的研发模式巨变，正在快速到来，包括：
超越特定个人、团队和企业的专业知识，更高起点的专业AI带给科研更多可能。随着越来越多的专业人员运用AI，人们在研究时所使用的AI模型可能被植入了更多类型的专业知识（尽管并非该领域最高但也会比较高），且这些知识将远超一个特定科研人员、一个高水平研发团队、甚至一个顶尖科技创新企业所能具备的。仍结合超导思考模式来讲，这近似于集全人类知识和智慧所组成的一个团队或塑造的一个超人，它无疑将使AI技术对科研的价值贡献更进一步。当然，在通向这一更高阶段的过程中，各企业及专家个人可能会基于利益等的考虑，保护并尽可能独占其专有知识，但毫无疑问仍会有很多外溢知识，如出于宣传目的或过往一些已对外公开的知识。
个人AI无限分身使一个人可同时工作在无数个团队或企业中，科研资源与科研模式将被重塑。借助AI技术每个人都可以像佛一样拥有无数分身，这意味着一个科研人员的AI分身可以使“他”在一个企业的不同团队、乃至不同企业中同时开展研究工作。当然，这可能也使得每个专业领域只需要较少、甚至极少的最高端科研人员就够了，其他更多人则主要是配合、甚至只能从事其中算不上科研性质的工作。此时，无论从科研资源的有效承载主体看、还是企业具体的科研模式看，都必将迎来颠覆性改变。
AI改变工作方式和科研模式的趋势，单个企业和个人无法左右；唯积极认识并更早、更深入的运用AI，才是明智之选，也才能切入更佳的发展路径。
