AI+生物制造的商业实践和发展里程碑,会在哪里?

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作者：微信文章
2025年21篇（共505篇）原创文章


微生物像一群“迷你程序员”，在细胞工厂里编写生命的代码。
而AI就像一位超级侦探，从海量数据中找出隐藏的规律。

但现实中，我们却常遇到“数据迷宫”：实验室的菌株设计像猜谜游戏，工厂的传感器数据像天书。

所以，难免的：《都在设想AI+生物制造，但为何那么多人吐槽？》

在2月28日上海举行的第二届精准发酵论坛上，我主持的圆桌论坛《数据驱动下的生物制造如何实现真正的智能化》，请来不同领域的“破局高手”，分别是：

王勇（中科院分子植物科学卓越创新中心研究员）：破解生物系统“数据密码”的科学家，专治微生物设计的“选择困难症”。

奕栋（中国医药工业研究总院研究员）：药智能化的“导航员”，正在给医药研发装上AI大脑。

蔡麒（沃特世市场总监）：跨国技术界的“翻译官”，用传感器和算法让数据“开口说话”。

魏鑫燏（东阳光生化制药智能制造小组组长）：车间里的“实战派”，带团队从发酵罐里“榨”出智能化的真经验。

我设置的圆桌问题，其实都很不好回答，但很高兴能得到各位嘉宾来自不同视角的真诚启发。





AI+生物制造存在一大堆问题‍‍
我在圆桌上提出来的问题合集，每个都是得能写篇综述论文的难度：

生物制造需要菌株、原料、反应器的协同优化。在合成生物学中，如何通过数据驱动的方法减少传统“试错式”实验，让微生物设计更智能？实验室数据与工业数据常存在格式和精度差异，导致“数据孤岛”。您认为建立跨领域数据标准的关键突破口在哪里？AI驱动的新药研发已在实验室取得突破，但企业常面临“数据丰富但无法决策”的困境。打通医药全链条智能化的核心是什么？在药物生产阶段有哪些痛点和难点，有望通过人工智能来解决？沃特世和迪必尔的PAT技术强调实时数据采集，但生物反应器中传感器易受干扰。AI算法如何与硬件协同实现“数据降噪”和精准调控？国际政治格局和技术话语权的竞争，让跨国企业备受“夹板之苦”如何兼顾数据本地化与全球研发协作，怎么平衡数据安全与开放共享？我们经常称AI为人工智能，但是人工和智能不一定能融合，在东阳光的智能制造案例中，AI模型与工程师经验是否经常存在冲突？怎么建立“数据+经验”的混合决策机制？

怎么解释（解决）AI+生物制造的问题

我把各位嘉宾的观点总结如下，如有错漏，是我才疏学浅、文责自负，恳请批评指正：

王勇（中科院分子植物科学卓越创新中心研究员）

实验室研究与实际生产中数据处理的重要区别：研究阶段虽涉及大量数据，但生产实践更侧重数据的实用性和稳定性，以实现过程控制和优化。生物学和生物工程研究的终极目标是将细胞内的复杂过程透明化，以更好地指导生产实践。细胞内外过程的双向互动对于智能生物制造非常重要，当前技术在实现细胞内外高效通信方面存在不足，在未来这一领域可能有重大突破。

奕栋（中国医药工业研究总院研究员）：

人工智能在医药和药物研发领域的革命性作用。尽管医药行业已积累了大量数据，但其潜在价值未被充分利用，部分原因在于领导层和执行层对AI技术的认知不准确——AI像一个孩子，需要被教育。AI能够快速揭示被忽视的数据关联，可以帮助研发人员把“黑箱子”打开，这在医药领域具有巨大潜力，。在药物研发的具体应用上，AI对于优化药物筛选和临床试验设计的关键作用，能够显著缩减候选药物的范围，加速整个研发过程。特别是在工艺研究领域，比如路线设计和生物催化剂的筛选——AI能够通过提前预测和筛选，大幅提高研发的成功率和效率，减少对定向进化的依赖，从而降低了研发成本和时间。展望未来，AI在精准发酵和工业化应用中具有不可忽视的作用，这将是推动医药行业发展的重要力量。总结起来，AI在加速医药和药物研发进程中具有核心价值，对降低成本、提高效率和推动创新等方面具有可观潜力。

蔡麒（沃特世市场总监）：

AI+生物制造，既要重视质量和效率的平衡，也要面临实时数据处理与分析中的挑战，特别是如何有效整合离线数据并克服时效性限制。沃特世和迪必尔的合作，目标是能快速获取实时分析结果，为人工智能提供更精准的数据支持。AI与硬件协同作业，可以降低数据噪声与精准调控。
但是要建立数据与决策的融合机制，必然得直面数据标准不统一、跨领域数据利用以及生物制造智能化协作所面临的挑战。在过程中，难免遇到数据保护与知识产权的平衡问题。可以采取本地部署核心系统+云端部署大模型算法的策略，确保数据安全的同时享受模型分析的效率。当然，跨国公司尤其要注意在全球范围内遵守不同国家数据保护法规的方法。展望未来，算力作为新生产力，非常关键。开放性与数据保护将是两大核心议题，创新与法规遵守的同等重要性。

魏鑫燏（东阳光生化制药智能制造小组组长）：

公司已经将智能制造视为新的增长机遇。

基于过往工艺改进中的教训，公司通过深入研究找到了新的提升点，成功提升了工艺水平。

为了进一步优化，公司引入了AI和数据驱动的算法，旨在为生产效率的提升，提供不同于传统工程师经验的新视角和解决方案。

经验与数据的结合非常重要，特别是在AI模型训练过程中，过往经验数据存在宝贵价值，二者相辅相成。

AI在生产领域，尤其是处理生物反应过程复杂性方面的应用，存在矛盾：

生产要求稳定性，因此生产数据通常波动很小，不利于分析出有效结论。

但如果数据波动很大，即便可以得出有效结论，但已经干扰了生产的稳定性，要付出较大的成本。

对未来的展望：人工智能实现生产工艺自动迭代更新，直到达到自动优化工艺的目标，才能把人才解放出来，去做更底层的研发。

都在设想AI+生物制造，但为何那么多人吐槽？
生物制造中试平台，能否既要又要还要：兼容不同品种和应用领域？
投入超过10亿+的生物制造中试平台赚钱么、怎么赚？
想从生物制造、合成生物、生物医药中赚钱，需要具备什么能力？
生物制造产业中女性确实带来了高创新和高回报，但我不想自欺欺人