观点|AI赋能,激活万亿生物制造新势能

引言

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。

一、产业底盘

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%。

我国生物制造产业规模数据

数据来源：国盛证券

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。

二、发展瓶颈

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。

三、政策部署

“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。

四、AI赋能

AI正在从四个层面重塑生物制造的全产业链：

菌种设计：从“挖酶”到“创酶”

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”。

工艺开发：数字孪生替代经验试错

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。

过程控制：从人工调控到智能自主运行

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。

放大生产：破解“死亡之谷”

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。

五、产业落地

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。

峪兰生物：AI大模型赋能精细生物制造量产落地

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。

六、未来展望

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

国盛证券.新质生产力|一图看懂生物制造产业链

中国化信咨询.AI+生物制造迎来发展关键期

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