当前，全球创新格局正经历深度调整；人工智能、神经科学与数字技术持续突破，推动知识生产从单点推进走向系统协同。，科技创新、文化生产、产业升级与治理体系面临的挑战呈现跨领域耦合、链条更长、外部性更强等特点，单一学科的解释力与方法工具逐渐不够用。因此，“如何更系统、更稳定、更高效率地产生原创性创意，并把创意转化为可持续的产品、服务与公共价值”，成为国际学界与产业界共同关注的问题。问题于，长期以来关于创意的研究虽成果丰富，但较为分散：心理学侧重创造性思维与人格特征，管理学关注组织创新与商业转化，神经科学试图揭示创意活动的脑机制，数字技术与智能算法扩展了创作工具与生产边界。各领域各有进展，却缺少一个覆盖“创意生成—理性决策—传播扩散—价值实现”全链条的整合框架，导致理论衔接不畅、方法口径不一、评估体系难以形成共识，进而影响创新资源配置与产业转化效率。造成此局面的原因，既有技术变革的外部推动，也有学科演进的内在逻辑。一上，新技术为创意研究带来更强的测量与建模能力。神经科学实验手段使创意的部分生理与认知过程可被观察与分析，数据科学与智能算法让创意生产、筛选、优化、测试与迭代更易工具化，推动创意研究从“经验描述”走向“模型解释”。另一方面，全球经济形态从工业经济、知识经济深入转向以内容、体验与符号价值为核心要素的创意经济，创意日益成为竞争关键变量。产业端对“可复制的创意方法论”和“可评价的创意产出”需求更为迫切，也推动学术端加快形成跨学科的系统理论。顺应这一趋势，我国学者面向全球提出“创意科学”这一新兴交叉学科概念，并通过教材与理论体系建设推动其由分散探索走向系统构建。其核心指向，是以管理科学等方法论为基础，融合神经科学、心理学、经济学、艺术学与传播学等研究成果，力图将创意的发生机制、组织机制与传播机制纳入同一框架，强调创意不仅是灵感，更是可训练、可评估、可决策、可转化的能力体系。这一探索既回应国际学界对整合框架的需求，也体现我国交叉学科领域争取原创贡献的努力。该新范式的影响主要体现在三个层面。其一，在基础理论层面，有望补齐创意系统研究中的关键“断点”，推动对创意本质、创意认知过程、人机协同创意边界与伦理等议题的深入研究，形成更具解释力与可检验性的理论体系。其二，在产业应用层面，可为数字文创、科技研发、教育培训、公共服务与乡村振兴等领域提供方法支持：既能通过流程化工具提升内容生产效率与品质，也能在研发组织中强化原创性问题定义与方案生成能力，提高从研究到产品的转化效率。其三，在人才培养与学科建设层面，可推动课程体系、研究平台与评价标准的跨学科重构，培养兼具科学素养、技术理解与审美创造能力的复合型人才，以适应未来产业对“技术+内容+场景”融合能力的需求。面向我国现实需求，“创意科学”的意义在于为国家创新体系提供新的方法支撑与能力补位。一上，关键核心技术攻关不仅是工程实现，更依赖原创性问题提出与路径选择能力。以系统方法提升创意生成与决策质量，有助于打通从基础研究到技术创新再到产业化的链条，提高创新资源配置效率，增强科技自立自强的内生动力。另一方面，在培育新质生产力、推动产业结构优化的过程中，创意可加速制造与服务、文化与科技、传统与新兴的融合，为新业态、新模式、新产品提供源头动力，提升高质量发展的价值创造能力。针对下一步推进路径，业内建议把握三点：一是加强顶层设计与学科规范建设，完善概念体系、研究方法与评价标准，避免交叉研究走向“泛化”。二是强化产学研协同，在企业研发、文创园区、教育机构等场景中建立可验证的应用模型，以项目牵引推动理论迭代。三是守住伦理与安全底线，明确人机协同创意的责任边界、版权与数据合规规则，推动创新与治理同步推进。展望未来，随着智能技术加速演进、产业竞争更聚焦“原创能力”，创意的战略地位将继续上升。以系统化、可操作的方法提升创意能力，将成为国家竞争力的重要组成部分。创意科学若能在理论原创、方法标准与应用成效上持续积累，有望在全球学术与产业创新版图中形成更具影响力的中国方案，并为我国从创新大国迈向创新强国提供更坚实的支撑。
从跟跑模仿到原创引领，创意科学的出现折射出我国科研范式的变化。在变局加速演进的关键阶段，这种以问题为导向的学科创新，不仅有助于回应全球共同挑战，也表明：当系统思维与前沿科技深度融合，将催生更多具有实际推动力的新质生产力。