- 人民郵電報
- 作者：陳相龍
- 2025年9月11日 09:00
工聯網消息(IItime) 近日，生物制造領域創新發展又迎重大利好！《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確提出，加強人工智能與生物制造等領域技術協同創新，以新的科研成果支撐場景應用落地，以新的應用需求牽引科技創新突破。
那么，人工智能與生物制造到底應該怎么“+”？讓我們一起從工業和信息化部日前公布的人工智能在生物制造領域的第一批典型應用案例中找尋答案。
加快“人工智能+生物制造”融合發展
在生物制造領域，人工智能正以顛覆性技術實力重塑產業發展格局。
為加快人工智能不斷融入生物制造領域，我國正高位推動出臺支持舉措，為技術融合與產業發展保駕護航。
為大力推動人工智能等智能技術與生物制造深度融合，助力生物制造場景創新、加快形成新質生產力，工業和信息化部組織開展了人工智能技術在生物制造領域的典型應用案例征集工作。
賽迪研究院電子信息研究所所長陳淥萍介紹，本次遴選出的典型應用案例，均具備突出的前瞻性、原創性與前沿性，并在生物制造領域已經得到實際應用，部分案例已成功落地產業化。她還介紹，經過專家研討、初審、復核等多輪嚴格篩選，最終從113個申報案例中確定16個具有代表性的優秀案例，納入人工智能在生物制造領域典型應用案例（第一批）名單。
“這些案例將為人工智能與生物制造的深度融合發展起到示范引領作用�！标悳O萍表示。
近年來，迪必爾堅持深耕生物制造領域的技術研發與產業化應用，現已成長為國內領先的生物反應器裝備制造商及智能化解決方案提供商。
迪必爾相關負責人向記者介紹，該企業已完成從傳統設備商到智能化平臺服務商的戰略轉型：一方面，通過自主研發的設備與數據管理系統（D2MS），實現多源數據融合與實時反饋控制；另一方面，依托人工智能研究院、應用技術與工程研究中心（CARE），開發出基于代謝網絡模型的智能控制算法。
談及在生物制造賽道的核心競爭力，該負責人表示，迪必爾有三方面獨特優勢：一是擁有覆蓋0.05L至50000L的全系列生物反應器產品，配套形成軟硬件協同的智能化平臺體系；二是重點突破高通量微型反應器系統、生物工藝控制軟件及多尺度數字孿生技術，夯實技術壁壘；三是通過提供遠程工藝優化、全自動控制模板及故障診斷服務，大幅降低客戶智能化改造成本與技術門檻。
元構生物是一家聚焦智能化蛋白質設計開發與應用的企業。
“AI蛋白質從頭設計能力是我們的核心技術優勢�！痹獦嬌锵嚓P負責人表示，該企業團隊研發的主鏈設計SCUBA、序列設計ABACUS雙引擎算法，可依據蛋白質結構與功能需求輸出精準設計方案，經濕實驗驗證，設計成功率較傳統方法提升1至2個數量級，甚至還能實現普通方法難以達成的功能改造。他還告訴記者，元構生物主鏈設計SCUBA及升級版、序列設計ABACUS-R及升級版，先后發表于多個頂級刊物，濕實驗效果能夠對標諾獎團隊。
錨定關鍵環節打造“獨門秘籍”
從典型應用案例來看，入圍各方均立足自身業務場景，打造出了專屬技術方案，這些“獨門秘籍”已在生物制造的關鍵環節落地見效，逐步成為破解產業發展痛點的重要支撐。
“在將人工智能技術應用于生物制造領域，尤其是發酵工程時，我們發現不同行業的核心瓶頸存在差異。對生物制造而言，關鍵挑戰并非算法性能不足或算力短缺，而是數據質量本身。”迪必爾相關負責人指出，發酵過程產生的數據若能確保高質量，則無需依賴過于復雜的模型。因此，企業選擇采用感知機網絡、循環神經網絡（RNN）、卷積神經網絡（CNN）等常規且成熟的基礎算法框架，只需輸入行業特有的高質量數據，即可達成理想應用效果。他提出，“解決數據標準化與數據質量保障問題，比算法選擇更為關鍵”。
在該負責人看來，在實際應用中，人工智能主要在兩大關鍵環節發揮核心作用：一是發酵狀態識別，傳統方式依賴操作人員經驗分析多參數變化趨勢，如今通過人工智能算法可實現發酵狀態的自動化精準判定；二是操作參數與發酵性能關系建模，溫度、pH值、溶解氧濃度、底物濃度等多參數組合對發酵性能的影響函數極為復雜，過去難以靠人工經驗準確構建關系模型，而人工智能算法已能有效擬合這些多變量間的復雜函數關系。簡單來說，以前靠人工經驗根本沒法說清其中的規律，現在用人工智能就能把這些復雜的關系理清楚。
元構生物相關負責人介紹，企業研究團隊從底層推動跨學科融合，將傳統“計算搜索+大量實驗篩選”的研發模式，升級為“AI一體設計+微量實驗驗證”的新范式，推動實驗成功率實現數量級提升。
“在實際應用中，我們已取得多項突破性成果。例如，利用AI從頭設計方法成功設計出全球首個經濕實驗驗證的近紅外熒光單體蛋白；開發的耐極端環境木聚糖酶，熱穩定性提升40℃、酶活提高200％，徹底擺脫該領域的進口依賴；創新設計的RSV多表位疫苗關鍵抗體，親和力超越國際標桿產品，推動我國疫苗研發邁入智能定制化時代�！痹撠撠熑私榻B，元構生物以雙引擎人工智能架構為核心，通過分階段破解蛋白質設計中的“結構—功能”難題，大幅提升設計精度與效率。
“在技術創新層面，第一批典型案例中涌現出多項原創人工智能技術應用�！标悳O萍告訴記者，這些案例突出應用導向，堅持以實際需求為牽引，邊進行技術創新邊在實踐中驗證應用，不斷調整、改進、完善技術路線，最終成功實現產業化閉環，是科技創新和產業創新深度融合的生動實踐。
人工智能點燃新增長引擎
“在解決生物制造產業周期長、效率低、成本高等痛點問題上，應用人工智能技術降本增效效果顯著。”陳淥萍說。
記者在梳理典型應用案例時發現，不少企業在人工智能技術應用過程中，還意外催生出一些意想不到的創新成果，甚至培育出了新的業務增長點。
“引入人工智能技術后，相較于傳統生物制造方式，我們在多個維度實現了可量化的顯著提升�！钡媳貭栂嚓P負責人介紹，在發酵過程控制領域，傳統模式依賴操作人員憑經驗判斷發酵狀態、調整參數，自動化程度極低，而人工智能技術能精準識別發酵關鍵狀態，提升控制系統自動化水平，降低對人工經驗的依賴。
他還表示，從應用實效來看，許多客戶采用基于人工智能的智能控制系統后，有效規避了人為因素干擾，生產性能得到明顯優化。例如，該企業正在開發的發酵工藝全自動控制系統，可在無人干預情況下激發菌株80％的生產能力；將其應用于菌種篩選時，結合企業平行反應器，能使篩選效率提升50％以上；應用于中試及生產環節，則可將批次間誤差控制在±10％以內，大幅提升產品一致性與穩定性。
此外，該負責人向記者透露，在人工智能技術應用過程中，該企業捕捉到兩大重要業務發展動向：一是基于人工智能的工藝控制技術推出后引發廣泛關注，大量客戶迫切尋求通過人工智能提升生產效率的解決方案，這一需求與企業的智能化服務方向高度契合。客戶的高度認可不僅進一步凸顯了現有設備產品的價值，更推動雙方在智能化改造領域開展更深層次的技術服務合作。二是該企業已開始嘗試承接客戶的工藝優化服務項目，通過人工智能技術為其定制生產工藝參數優化方案。這類服務創新采用“按優化效果收取服務費”或“利潤分成”的模式，目前已在部分客戶中啟動試點，有望成為企業新的業務增長引擎。
“借助人工智能技術，我們將工業酶、醫藥蛋白的改造周期從傳統方法的12至24個月，大幅壓縮至3至6個月，實驗樣本量也降低了80％以上。”元構生物相關負責人介紹，在實際合作中，僅通過一輪設計實驗就為企業開發出高性能酶，成功解決了困擾其兩年的蛋白穩定性難題，還通過數十個實驗樣品，顯著優化了某企業抗癌藥物的親和力。
該負責人還表示，在人工智能技術應用過程中，企業已實現人工智能與自動化實驗的閉環整合，即通過“快速計算設計+實驗迭代”的高效模式，在更短時間內獲取目標設計蛋白。同時，依托模型的通用性與業務關聯性，元構生物還逐步拓展了業務邊界，將技術應用延伸至酶挖掘、藥物小分子開發等領域。
陳淥萍表示，從長遠價值來看，人工智能與生物制造的深度融合意義重大，一方面，能推動“生物制造”向更智能、更高效、更經濟的“生物智造”升級躍遷；另一方面，有望重塑全球生物制造產業的競爭格局，推動我國從生物制造大國向生物制造強國邁進。
