> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 人工智能赋能生物制造研究总结 ## 核心内容 人工智能正加速赋能生物制造产业，推动其从传统模式向智能化、数据驱动方向发展。政策与市场双轮驱动，技术融合重塑全产业链，但同时也面临数据、模型、转化和人才等方面的挑战。针对这些问题，需从数据、模型、转化和人才四个维度系统发力，以实现人工智能与生物制造的深度融合。 --- ## 主要观点 ### 1. 政策与市场双轮驱动 - **国家层面**：国务院和工信部等八部门联合发布政策，明确人工智能赋能生物制造的方向，推动菌种设计、工艺预测、过程控制等关键环节的转型。 - **地方层面**：北京、江苏、广东等地出台配套政策，支持AI技术在生物制造中的应用，构建系统化支撑体系。 - **市场层面**：全球市场快速增长，中国作为重要增长极，市场规模稳步扩大，资本持续加码，尤其在AI制药领域表现突出。 ### 2. 人工智能重塑生物制造全链条 - **菌种设计**：AI实现从“挖酶”到“创酶”的转变，提升设计效率和成功率。 - **工艺开发**：数字孪生与AI预测结合，推动工艺优化从经验试错向理性设计演进。 - **过程控制**：深度学习模型构建闭环系统，提升发酵生产的智能化水平。 - **放大生产**：虚拟放大实验辅助中试，降低研发成本，加速产业化进程。 ### 3. 发展面临的挑战 - **数据支撑不足**：上游生物数据来源分散、标准不一，下游数据缺乏统一采集机制，共享困难。 - **模型可解释性不足**：AI模型生成结果存在不确定性，影响科学认同与监管审批。 - **产业化转化困难**：中试阶段面临传热传质效率下降、数据采集难度大等问题，AI技术推广受阻。 - **复合型人才短缺**：AI与生物制造融合需跨学科人才，当前人才供给不足，跨团队协作成本高。 --- ## 关键信息 ### 1. 市场规模与增长 - 全球人工智能赋能生物制造市场规模预计从2026年的85.4亿美元增长至2034年的1541亿美元，复合年增长率达43.55%。 - 中国AI赋能生物制造市场规模预计2026年达4.2亿美元，占全球约4.9%。 ### 2. 投资趋势 - 中国合成生物制造领域投融资规模近300亿元/年。 - AI制药领域近三年投融资数量持续增长，2025年达31起，最大单笔融资超5亿元。 - 国资参与度显著提升，投资逻辑转向价值理性。 ### 3. 区域布局 - 华东、华北、中南地区为生物制造主要集聚区，2024年产业规模分别为311.5亿元、269.0亿元和209.6亿元。 --- ## 对策建议 ### 1. 构建国家级生物制造可信数据空间 - 制定数据采集与标注规范，建设可信数据平台，采用隐私计算与联邦学习技术实现数据安全共享。 - 建立数据贡献激励机制，提升数据开放积极性。 ### 2. 构建可解释AI研发验证体系 - 支持产学研联合开发可解释AI工具，推动关键任务输出逻辑可追溯。 - 建立行业通用验证基准数据集与测试标准，提升模型可信度。 - 鼓励第三方复现实验，增强监管机构对AI技术的信任。 ### 3. 建设国家级数字化中试平台 - 集成在线传感与数字孪生系统，提升工艺放大能力。 - 研发面向工艺放大的AI预测模型，降低试错成本。 - 鼓励龙头企业开放中试场景，提供研发费用补贴。 ### 4. 创新复合型人才培养模式 - 鼓励高校设立“人工智能+合成生物学”等交叉学科，构建模块化课程体系。 - 推行“双导师制”，加强校企合作，提升学生实践能力。 - 引导企业组建跨职能团队，建立以问题为导向的激励机制。 --- ## 关键词 - 生物制造 - 政策协同 - 资本布局 - 技术融合