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观点|AI赋能,激活万亿生物制造新势能
发布时间：2026-08-22 20:01:59 最近访问：2026-09-15 06:30:43
观点|AI赋能,激活万亿生物制造新势能
过去，一粒抗生素的生产，全凭老师傅几十年积攒的“手感”——菌种好不好、发酵火候到不到位、温度湿度怎么调，每一步都需要经验判断。而现在，在新疆一大型发酵生产基地中，通过AI模型实现了发酵罐及十余个关键车间的智能化控制，单条百吨级产线年增效超过3000万元。这并非孤例，一场由人工智能驱动的生物制造产业变革，正在全链条加速展开。
中国是全球生物制造第一大产能国。截至2025年底，我国生物制造年产值规模已超1.1万亿元。其中，生物制造食品、生物制药两个领域年产值均已超过4000亿元。中国发酵工业产能全球第一，氨基酸、维生素等大宗产品产量占全球70%以上。易凯资本预测，到2030年市场规模将增长至1.8万亿元，占全球市场规模近25%。
放眼全球，产业远景想象空间更加广阔。波士顿咨询（BCG）预测，到21世纪末，生物制造将应用于全球三分之一的制造业，有望创造30万亿美元的经济价值。庞大的产业体量与广阔的市场前景，为智能化技术落地提供了绝佳应用土壤。当前我国生物制造产业体量庞大，但整体仍处于从“规模领先”走向“价值引领”的转型爬坡期，行业长期依赖传统经验化、试错式发展模式，产业提质升级面临多重瓶颈。研发投入高、周期长。研发生产长期依赖人工经验与重复性试错。一款新型工业菌种或生物制剂的落地往往需要5至10年甚至更久，优质技术构想难以快速转化为产品，产业创新活力受限。同时，从实验室到量产各环节均需耗费大量人力与物料，低效调试导致资源严重浪费，进一步推高中小企业准入门槛。生产过程稳定性差。生产过程变量复杂、非线性特征极强，依靠人工经验设定固定参数，难以精准预判原料批次波动与环境变化的影响，批次差异大、产品得率不稳定等问题普遍存在，难以满足生物医药、高端新材料等领域对品质一致性的苛刻要求。产业化壁垒突出。小试成功的技术工艺在规模化放大中极易失效，中试“死亡之谷”问题长期未解。大量科研成果停滞在实验阶段，科研价值难以转化为产业价值，直接阻碍了产业的高端化跃升。在此背景下，AI与生物制造的深度融合，成为产业突破发展瓶颈、实现提质增效的重要抓手。这并非简单的工具迭代，而是生物制造全产业的发展范式革新，具备极强的现实必要性与产业战略意义。从研发与生产效率来看，AI凭借超强的数据算力、模拟预测、自主迭代能力，能够彻底打破传统产业痛点桎梏，以数据驱动替代经验驱动，大幅压缩产业研发、投产、迭代全周期，极大降低行业试错成本与资源损耗，降低行业创新门槛。从产品质量来看，AI能够实现生产全流程的精准预判、动态调控，解决行业标准化、稳定性难题。长远来看，AI赋能是生物制造培育新质生产力、实现弯道超车的核心抓手，能够推动我国从生物制造产能大国向技术强国转型，持续释放万亿产业新势能，筑牢我国在全球生物制造领域的核心竞争优势。“十五五”规划纲要将生物制造纳入未来产业布局，国家层面全面部署“人工智能+”行动，AI与生物制造的深度融合已成为产业发展的明确方向。国家层面持续加码。2024年政府工作报告提出“积极打造生物制造、商业航天、低空经济等新增长引擎”；2025年政府工作报告进一步提出“培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”。“十五五”规划纲要中提出“前瞻布局未来产业，推动生物制造等成为新的经济增长点”。从“增长引擎”到“未来产业”的表述变化，生物制造产业已上升为国家长期战略方向。围绕AI+生物制造，国家层面也接连作出重要部署。2025年12月，工信部等八部门联合印发的《“人工智能＋制造”专项行动实施意见》，首次将生物制造列为AI+制造关键领域，从菌种构建、工艺优化、智能控制等全链条部署创新任务。2026年，工信部、国家数据局联合启动“模数共振”行动，将生物制造列为重点面向的20个行业之一，要求面向该行业梳理高价值AI应用场景、构建行业高质量数据集、研发行业模型与特色智能体。地方层面同样密集发力。深圳出台《推动合成生物创新引领生物制造产业高质量发展若干措施》，明确“AI+生物制造”为重点支持领域，支持企业参与“AI+生物制造”共性关键技术攻关，与人工智能生物制造研发服务平台合作，并给予相应补贴。北京经开区发布专项政策，重点支持AI + 合成生物技术攻关与场景示范，加速打造集智能研发、中试放大、规模化生产于一体的合成生物制造产业集聚区。传统的菌种开发依赖海量的实验试错，一个菌种的开发动辄需要5-10年。如今，蛋白质语言模型等AI工具推动从“挖酶”（从自然界寻找有用酶）到“创酶”（按需设计新酶）的转变。AI让菌种设计从“经验驱动”走向“理性设计”。过去，发酵工艺的参数优化依赖工程师的经验积累。现在，数字孪生与AI预测模型结合，可以提前模拟不同参数组合下的产出效果，大幅缩短工艺开发周期。深度学习闭环系统可以实现发酵生产的智能化自主运行，实时优化温度、酸碱度、含氧量等核心参数。从实验室到工厂的“中试放大”一直是生物制造产业化的最大瓶颈——实验室里成功的工艺，放大到工业规模后往往效率骤降。AI驱动的虚拟放大实验与数字孪生技术，正在帮助破解这一难题。全球范围内，AI+生物制造已经走出实验室，国内外一批企业已经将AI技术深度落地到真实场景，形成可参考的实践案例。阿斯利康×BenevolentAI：AI赋能创新药源头研发突破传统新药靶点挖掘高度依赖文献梳理与实验筛选，周期长、失败率高，长期制约新药研发效率。阿斯利康与英国AI企业BenevolentAI开展深度合作，依托专属AI药物平台，对海量基因数据、临床数据与生物医药文献进行深度学习，智能挖掘疑难疾病的全新靶点，精准锁定高潜力研发方向。借助AI的数据算力与预测能力，团队高效完成了心力衰竭新靶点的验证及候选分子筛选优化。相比传统模式，靶点验证效率提升3倍以上，无效实验投入大幅削减，研发风险显著降低。国内智能化量产标杆峪兰生物，依托自研"峪云ZCloud"AI大模型，深耕高端香料、天然原料等精细生物制造领域。以高端香兰素生产为例，传统工艺需历经十年以上反复实验才能摸索出可行的合成路径，投产周期漫长、量产稳定性难以保证。借助AI模型智能推演代谢通路、高效筛选最优酶突变体与工艺参数，团队仅用3个月便锁定了最优生产方案。该项目从立项到百吨级量产仅用18个月，大幅压缩了研发周期，同时提升了原料利用率与产物活性。产品纯度优异、绿色低碳，精准适配高端食品与日化需求，年产值达3000万元级别。AI与生物制造的融合已走过技术验证阶段，智能化解决方案在研发、生产端陆续落地，产业正进入加速期。但整体来看，行业应用仍以单点突破为主，全链协同尚未打通。站在当前节点向后看，以下几个方向值得重点关注：
全链条智能控制普及落地。当前AI在生物制造中的应用仍以离散环节的单点突破为主，菌种设计、工艺开发、生产控制各自为战，数据割裂。部分头部企业已率先打通从菌种设计到中试放大的数据链路，初步实现研发与生产的协同联动。从标杆实践到行业普及，全链条智能控制正成为产业智能化升级的重要方向。
行业级AI大模型与智能体平台加速涌现。当前AI赋能仍以企业内部的效率提升为主，但恩和发布SAION AI平台、微元合成开源PoseX平台等案例表明，头部企业已率先布局智能化平台，AI能力正从“自用”走向“开放”。未来，生物制造领域有望涌现一批行业级AI大模型与智能体平台，通过开放架构与标准化接口，为中小企业提供低门槛、可负担的智能研发能力，加速技术普惠，推动行业从单点试点迈向系统化产业升级。
产业应用向新兴场景持续渗透。在纵向上打通全链、横向上搭建平台的同时，AI+生物制造的辐射半径也在快速扩大。产业将跳出传统生物医药、食品加工领域，加速向生物基新材料、绿色低碳制造、现代农业等新兴领域延伸。多元场景的落地，持续打开产业增长空间，助力万亿赛道实现高质量扩容。
| 参考资料：
中国电子信息产业发展研究院电子信息研究所.人工智能赋能生物制造研究来源：华夏幸福产业研究院，转载出于传播知识之目的，如有侵权或违规，请联系我们删除。
产业中国研习社：
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