2026-04-27-赛迪智库电子信息研究所-人工智能赋能生物制造研究_14页_1mb

人工智能赋能生物制造研究总结

核心内容

人工智能正成为推动生物制造产业变革的重要力量，通过政策支持、技术融合与市场驱动，加速产业智能化进程。本文系统分析了人工智能在生物制造领域的应用现状、面临的挑战及应对策略，提出从数据、模型、转化、人才四个维度推动产业融合发展。

主要观点

• 政策与市场双轮驱动：国家层面出台多项政策支持人工智能与生物制造融合，地方政策加速落地，形成央地协同的支撑体系。市场层面，全球人工智能赋能生物制造产业进入高速增长期，中国市场潜力逐步释放。
• 技术重塑全链条：人工智能技术正在重构生物制造的各个环节，包括菌种设计、工艺开发、过程控制和放大生产，显著提升效率与稳定性。
• 挑战突出：当前面临数据支撑不足、模型可解释性差、产业化转化困难及跨界人才短缺等问题，制约了人工智能在生物制造中的深度应用。
• 系统性对策建议：提出构建国家级数据空间、完善AI模型验证体系、建设数字化中试平台、创新复合型人才培养模式等建议，以推动产业高质量发展。

关键信息

一、政策与市场双轮驱动

• 国家政策：国务院及工信部等八部门出台政策，明确人工智能在生物制造领域的应用方向，推动全产业链融合。
• 地方政策：北京、江苏、广东等地出台配套措施，支持AI在生物制造中的应用，促进产业生态建设。
• 市场增长：2025年全球市场规模达66.3亿美元，预计2034年将达1541亿美元，复合年增长率达43.55%。
• 中国表现：2026年中国市场规模预计约4.2亿美元，占全球4.9%。合成生物制造产业近三年增速均超25%，产业基础雄厚。

二、技术融合与应用现状

• 菌种设计：从“挖酶”向“创酶”转变，利用生成式模型与蛋白质语言模型实现理性设计。
• 工艺开发：数字孪生与AI预测结合，优化工艺参数，提升产物产量与过程稳定性。
• 过程控制：基于深度学习的闭环系统实现发酵过程的智能化自主运行。
• 放大生产：虚拟放大实验减少中试风险，加速实验室成果产业化。

三、需解决的问题

• 数据支撑不足：上游数据来源分散、标准不一，下游数据缺乏统一采集与共享机制，数据壁垒严重。
• 模型验证与可解释性差：AI模型存在决策不透明、评分虚高、实验验证负担重等问题。
• 产业化转化困难：中试阶段传热传质效率下降，数据采集难度高，成本与技术门槛限制了推广。
• 人才短缺：复合型人才供给不足，AI工程师与生物工艺工程师之间存在知识与方法论壁垒。

四、对策建议

• 构建国家级生物制造可信数据空间：制定数据标准、建设数据平台、建立激励机制，推动数据安全共享。
• 构建可解释AI研发验证体系：推动模型可追溯性、建立行业通用验证标准、鼓励第三方复现实验，提升模型可信度。
• 建设国家级数字化中试平台：集成数字孪生系统与AI预测模型，降低试错成本，加快技术验证与产业化。
• 创新复合型人才培养模式：推动高校设立交叉学科，支持企业与高校共建实训基地，培养具备AI与生物制造双重能力的人才。

结论

人工智能正在深刻改变生物制造的产业格局，其融合应用展现出巨大潜力。然而，要实现深度赋能，还需在数据、模型、转化与人才等方面系统发力，构建协同创新生态，推动产业高质量发展。