20260427-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_14页_1mb

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