人工智能赋能生物制造研究

中心思想

政策与市场共振，人工智能推动生物制造进入范式变革期

本报告系统分析了人工智能赋能生物制造产业的发展态势、核心挑战与应对策略。核心观点如下：一是央地政策协同与市场需求扩张形成双轮驱动，全球AI+生物制造市场预计以43.55%的年复合增速增长至2034年的1541亿美元，中国合成生物制造产业规模2025年达1280亿元，同比增长26.2%，资本加速涌入技术融合类项目。二是人工智能正从菌种设计、工艺开发、过程控制到放大生产全链条重塑生物制造范式，推动从经验试错向理性设计、从人工值守向自主运行的跃迁。三是数据分散、模型可解释性不足、中试转化成本高、复合型人才短缺构成四大核心瓶颈，制约技术深度落地。四是建议构建国家级可信数据空间、可解释AI验证体系、数字化中试平台及产教融合人才培养体系，系统推进产业智能化升级。

主要内容

一、人工智能赋能生物制造产业发展现状

（一）央地政策协同发力，构建系统化支撑体系

国家层面：国务院《“人工智能+”行动意见》明确赋能生物制造；工信部等八部门围绕菌种设计、平台构建、工艺预测、过程控制四大维度部署转型指引，并于2025年8月发布第一批典型应用案例。地方层面：北京经开区推出“模型券”支持，江苏规划建设合成生物元件等专家模型，广东布局生物制造专业园区并推动标准化建设。央地政策从点状探索走向系统集成，形成协同支撑体系。

（二）技术融合加速，人工智能重塑生物制造全链条

• 菌种设计：蛋白质语言模型实现从“挖酶”到“创酶”的跨越，理性设计大幅缩短菌株改造周期。
• 工艺开发：数字孪生与AI预测结合，通过虚拟发酵罐仿真优化工艺参数，推动从经验试错向理性设计转型。
• 过程控制：深度学习闭环系统实时处理多模态时序数据，实现发酵过程智能感知与自主调控，减少批次差异。
• 放大生产：虚拟放大实验与数字孪生技术结合，整合多尺度反应器数据训练智能模型，破解中试产业化瓶颈，降低研发成本。

（三）市场高速增长，资本持续加码

• 全球市场：2025年AI在制药和生物技术领域市场规模66.3亿美元，预计2034年达1541亿美元，CAGR 43.55%。药物发现与开发为最大应用场景（2026年占29.8%），机器学习与深度学习占技术主导，制药与生物技术企业为核心用户（2026年占54.9%）。
• 中国市场：2025年合成生物制造产业规模达1280亿元，近三年增速超25%。华东（311.5亿元）、华北（269.0亿元）、中南（209.6亿元）为三大集聚区。AI制药投融资活跃，2023-2025年从19起增至31起，国资参与度提升，最大单笔融资超5亿元，投资逻辑转向技术可实现性与商业化路径的综合考量。

二、需解决的问题

（一）基础数据支撑不足

上游基因序列、蛋白质结构等数据来源分散、标准不一；下游生产过程数据因缺乏统一采集与共享机制而割裂于机构内部，企业间因商业机密共享意愿低。单一主体样本有限，难以满足深度学习模型训练需求。

（二）模型验证与可解释性面临挑战

AI模型可解释性不足，大语言模型可能生成评分虚高但存在缺陷的候选物，算法偏差易被放大。候选方案仍需大量湿实验验证，决策过程不透明影响科学认同与监管审批效率。

（三）产业化转化遇阻

中试阶段传热传质效率下降，实验室成果规模化后性能衰减；发酵放大数据采集难度高，模型预测精度不足。AI研发投入高昂，技术服务定价与企业承受能力存在差距，制约技术推广。

（四）跨界复合人才短缺

AI与生物工艺人才长期学科分隔，导致“AI工程师不懂工艺、工艺工程师不熟算法”现象普遍，跨团队协作成本高，技术、工艺与产业环节难以高效串联。

三、应采取的对策建议

（一）构建国家级生物制造可信数据空间

• 标准：制定基因序列、蛋白质结构、发酵参数等数据采集与标注规范。
• 平台：采用联邦学习、隐私计算等技术建设数据空间，实现安全汇聚与脱敏共享。
• 机制：建立数据贡献激励机制，给予知识产权共享、科研项目优先支持等权益。

（二）构建可解释AI研发验证体系

• 模型源头：联合开发可解释AI工具，实现蛋白质设计等关键任务的输出可追溯。
• 验证：建立行业通用验证基准数据集与测试标准，系统性检测算法偏差。
• 协同生态：鼓励第三方独立复现实验，积累可信证据，支撑监管审批。

（三）建设国家级数字化中试平台

• 部署开放式数字化中试基地，集成在线传感、过程分析技术及数字孪生系统。
• 研发面向工艺放大的AI预测模型，整合流体动力学与代谢数据，开展虚拟仿真。
• 鼓励龙头企业开放中试场景，给予AI工艺优化企业研发费用补贴。

（四）创新复合型人才培养模式

• 学科建设：设立“人工智能+合成生物学”等交叉方向，构建模块化课程体系。
• 实践培养：推行“双导师制”，支持校企共建联合实验室与实训基地。
• 人才配置：引导企业组建跨职能团队，建立以问题为导向的激励机制。

总结

数据驱动、模型可信、平台支撑、人才协同：破解AI赋能生物制造的四大关键

本报告从政策、技术、市场、资本多维度勾勒了人工智能赋能生物制造产业的蓬勃图景：央地政策加速落地，技术全链条重塑已现雏形，全球市场以超40%的年复合增速扩张，中国合成生物制造产业规模突破千亿且投融资持续升温。但报告同时指出，数据碎片化、模型黑箱化、转化高成本、人才结构性短缺四大障碍正制约深度融合。据此，报告提出四条系统性建议：建设可信数据空间解决数据供给瓶颈；构建可解释AI验证体系提升模型可信度；布局数字化中试平台加速产业化落地；创新产教融合模式培育复合型人才。整体而言，中国具备坚实的产业基础与活跃的创新生态，通过精准的政策设计与资源配置，有望在AI+生物制造这一战略赛道实现从跟跑到领跑的跨越，推动产业向数据驱动、智能协同的高质量发展范式转型。