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以理论框架为核心指导实践活动的方法论或模式
AI研究中的理论驱动强调模型构建必须基于数学原理和统计学习理论。
AI研究需以数学原理和统计学习理论为基础构建模型。
企业的理论驱动创新体系能有效降低试错成本。
企业以理论为指导的创新模式能减少盲目试错带来的成本。
强调理论先行，避免纯经验主义或盲目实践。
相对于数据驱动（data-driven）的另一种决策或行动模式
传统制造业更倾向于理论驱动的研发流程，而互联网企业则常用数据驱动。
传统制造业研发通常基于理论模型，互联网企业更依赖数据分析。
理论驱动与数据驱动是相对概念，前者依赖逻辑推理，后者依赖数据分析。
理论驱动强调可验证的理论框架（如物理定律、数学模型），而经验驱动依赖个人或群体的实践经验。前者更易于推广和标准化，后者可能因主观因素导致偏差。
适用于复杂系统（如航天、医疗）或需要高度可靠性的领域；不适用于快速变化或缺乏理论基础的新兴领域（如部分社交媒体产品）。
由"理论"（theory）与"驱动"（drive）组合而成，源于20世纪后期管理学与技术科学领域对决策模式的分类。"驱动"一词在此处取"引导"或"主导"之意，强调理论在实践中的核心作用。
常用于学术研究、技术开发、企业管理等领域，强调系统性与逻辑性。与"数据驱动"形成对比，后者更依赖实证数据。