本期回看2023-02-01至2023-02-28的月度资料，结合此前相关研究梳理技术分析问题。研究选题为本次回溯整理提出。
一、本期问题与判断
本期关注人工智能进入研发过程后的任务变化。IEEE TEM的概念框架区分人工智能作为创新发起者与促进者，数据驱动路线图则描述信息更新与研发安排的联系。据此可研究人工智能参与后，哪些技术问题由既定需求分解而来，哪些问题在数据探索和候选方案比较中逐渐形成。12
二、支撑证据与研究启发
（一）人工智能在创新过程中承担多种角色
该框架从技术推动、市场拉动、创新过程及新产品开发讨论人工智能。技术分析可进一步记录其参与的具体环节，观察问题定义、方案提出和证据评价之间的关系变化。1
（二）问题变化可以对应到路线任务更新
数据驱动路线图关注监测与修订。将问题形成事件纳入路线图，可以追踪新候选何时改变研发目标，以及数据探索怎样产生原计划之外的技术任务。2
三、本期研究选题
（一）人工智能参与下的技术问题生成：基于探索事件与研发任务重构的研究
1. 重大意义
人工智能改变技术探索的速度和候选范围，也可能改变问题本身的形成方式。研究这一过程，可以解释新研究方向怎样产生，并识别人机协同中值得积累的技术能力。
2. 可能的研究缺口
角色框架归纳人工智能的创新作用，路线图研究支持任务更新。进一步可研究数据探索、候选生成和验证结果如何共同塑造技术问题，以及这些过程与传统任务分解有何联系。12
3. 创新点
拟以问题、候选方案和验证事件构建研发过程图，通过事件序列与语义变化识别问题细化、问题转向和新问题生成，分析人工智能介入的具体位置。
4. 研究思路
选择开放设计项目和可追溯计算研究，收集任务记录、候选版本和验证结果，标注问题变化及人工智能参与步骤。比较固定任务树、普通主题演化和事件依赖模型，评价问题生成类型及证据来源识别；按项目留出，检验新问题能否对应后续可执行任务。
四、参考文献与信息来源
[1] Alexander Brem; Ferran Giones; Marcel Werle. The AI Digital Revolution in Innovation: A Conceptual Framework of Artificial Intelligence Technologies for the Management of Innovation. IEEE Transactions on Engineering Management, 2023-02（本期卷期资料；出版商卷期月份）. DOI: 10.1109/tem.2021.3109983.
[2] Ummaraporn Pora; Nathasit Gerdsri; Natcha Thawesaengskulthai; Sipat Triukose. Data-Driven Roadmapping (DDRM): Approach and Case Demonstration. IEEE Transactions on Engineering Management, 2022-02（背景资料；出版商卷期月份；在线公开2020-07-27）. DOI: 10.1109/tem.2020.3005341.
