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发布时间：Mon, 27 Apr 2026 16:00:00 GMT
人工智能赋能生物制造：核心观点研究报告
摘要
本报告由赛迪智库电子信息研究所发布，深入探讨了人工智能（AI）与生物制造产业融合的现状、变革、挑战及对策。报告指出，在政策与市场的双轮驱动下，AI正深度重塑从菌种设计到放大生产的全产业链条。尽管面临数据孤岛和模型可解释性等挑战，但通过构建可信数据空间、建设数字化中试平台及复合型人才培养，AI将成为生物制造跨越式发展的核心引擎。
正文
一、 
政策与市场：双轮驱动产业加速跑
- 国家顶层部署： 国务院《“人工智能+”行动意见》明确赋能生物制造。工信部等八部门从菌种设计、工艺预测等四大维度部署转型指引，并发布首批典型应用案例。
- 地方协同联动： 北京、江苏等省市已将“人工智能+生物制造”纳入专项规划，央地协同的政策体系初步形成。
- 市场潜力爆发： 全球产业进入高速增长期，中国市场规模潜力正加速释放。一级市场技术融合类项目备受青睐，国有资本加速布局，产业成熟度稳步提升。
二、 
全链条重塑：从“研发”到“生产”的智能跃迁
人工智能正在全方位优化生物制造的四大核心环节：
- 菌种设计： 引入生成式模型与蛋白质语言模型，实现了从传统“挖酶”向自主**“创酶”**的跨越。
- 工艺开发： 结合数字孪生与AI预测，推动工艺开发从“试错式”向**“理性设计”**转型。
- 过程控制： 基于深度学习的闭环系统，推动生产过程从人工值守向智能化自主运行跃升。
- 放大生产： 通过虚拟放大实验，有效辅助破解中试环节的产业化瓶颈。
三、 
现实瓶颈：数据、模型与转化的多重挑战
- 数据层面： 上游基因、蛋白数据来源分散且标准不一；下游生产数据因缺乏共享机制而形成“孤岛”，单一主体样本量难以支撑大模型训练。
- 模型层面： AI模型可解释性不足。蛋白质设计大模型可能产生“高分低质”的候选物，决策不透明制约了科学认同与监管审批效率。
- 转化层面： 中试阶段面临传热传质效率下降、数据采集难等问题，且AI研发投入高昂，对中小企业技术推广构成压力。
四、 
战略建议：系统发力推动深度融合
- 数据维度： 构建国家级生物制造可信数据空间，利用隐私计算实现安全汇聚，建立数据贡献激励机制。
- 模型维度： 构建可解释AI研发验证体系，推动行业通用验证基准数据集与测试标准建设。
- 转化维度： 建设国家级数字化中试平台，集成数字孪生系统，鼓励龙头企业开放场景并给予研发费用补贴。
- 人才维度： 创新复合型人才培养模式，构建模块化课程体系，培育融合型创新主体。
结论
人工智能赋能生物制造已成为全球科技竞争的新高地。当前，我国正处于技术融合的爆发前期，必须通过强化底层数据治理、突破模型算法瓶颈、完善中试转化环境，将技术优势转化为产业胜势。未来，**“AI+生物制造”**将不仅是生产工具的革新，更是底层逻辑的重构，是实现生物经济高质量发展的必由之路。
关键词： 生物制造；政策协同；资本布局；技术融合
延伸阅读
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