问题：创新驱动发展持续推进的背景下，创造力已成为科技创新、产业升级与文化供给的重要源头能力。但长期以来，创意研究分散在心理学、管理学、教育学、神经科学与计算科学等领域，概念体系不统一、方法路径差异明显——影响学术积累的连贯性——也降低了创意培养、组织创新与产业实践的可复制、可评价程度。“创意如何产生、如何选择、如何扩散”“创意能否被培养与优化”等关键问题，仍缺少一个便于跨领域对话的共同框架。 原因：一上，创意活动横跨个体认知、团队协作与社会传播多个层面，既关联大脑机制、情绪动机，也涉及组织治理、市场筛选与媒介扩散，天然带有交叉学科属性；另一方面，数字技术快速演进正改变创作方式，人机协同、算法推荐与生成式工具进入内容生产与产品设计环节，使“新颖性与价值如何评估”“人机贡献如何界定”等新问题更加突出，现实需求推动理论整合与方法更新。 影响：基于此，《创意科学导论》提出以“创意科学（Idea Science）”为统领的学科化建构思路。书中构建“创意科学飞翔模型（ISF）”，将创意全生命周期归纳为生成、决策、传播三大环节，并结合神经科学与智能技术等研究进展，尝试解释创意从萌发到被社会接受的关键机制。同时，书中提出并探索“AI创意量表”的构建方向，旨在为人机协同创作场景下的创意产出提供更可操作的评价工具，推动创意研究从经验判断走向可检验、可比较的评估体系。该书已纳入四川大学研究生阶段《创意科学》课程教学使用，并选取成都菲宇文化科技集团等案例进行讨论，呈现理论与产业实践之间的互动路径。 对策：受访学界人士认为，新兴交叉学科要从“概念提出”走向“学科立稳”，关键在于三点：其一，形成共享的核心概念与可复用的研究范式，避免“名词多、体系散”；其二，推进多学科协同攻关，鼓励管理、心理、计算、神经等团队围绕同一问题形成可对照的证据链；其三，在企业创新、教育培养、内容产业与公共治理等场景中持续验证模型解释力与工具有效性。围绕“AI创意量表”等探索，还需在指标定义、数据来源、伦理边界与适用范围上建立更严格的规范，确保评估结果既可用也可信。 前景：随着我国加快建设创新型国家、发展新质生产力，对创造力的系统研究与规模化培养需求将更释放。创意产业、科技创新与教育变革正在形成更紧密的联动：高校课程与教材建设有望带动人才培养模式更新；企业对创意流程管理与评估的需求将推动工具化、标准化探索；在更广阔的社会层面，创意传播机制研究也可能为公共文化供给与城市品牌建设提供方法支持。同时，创意研究的社会价值与学科影响力仍需时间检验：理论能否经受跨情境验证、评价工具能否在复杂实践中保持一致性，将决定其应用边界与推广空间。
《创意科学导论》的出版，为分散的创意研究提供了一个更可对话的学科框架，也将人机协同背景下的创意评估问题推到台前。它把“创意如何产生与被接受”从经验性讨论推进到可建模、可验证的研究路径，未来能走多远，仍有赖于持续的跨学科检验与真实场景的反复验证。