人工智能行业赋能生物制造研究

版权声明本报告版权属于中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）电子信息研究所，受法律保护。转载、摘编、视频引用等任何使用本报告的文字内容，应注明来源。违反声明者，编者将追究其法律责任。 （一）政策与市场双轮驱动，人工智能赋能生物制造产业加速发展。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、工艺预测等四大维度部署转型指引，并发布首批典型应用案例推动全产业链融合。地方层面，北京、江苏等多个省市将“人工智能+生物制造”纳入规划，央地协同政策体系初步形成。市场层面，全球人工智能赋能生物制造产业进入高速增长期，中国市场规模潜力加速释放。一级市场技术融合类项目受资本青睐，国有资本加速布局，产业成熟度稳步提升。 （二）人工智能正在重塑生物制造全产业链条。在菌种设计环节，生成式模型与蛋白质语言模型的引入实现了从“挖酶”到“创酶”的跨越；在工艺开发环节，数字孪生与人工智能预测相结合，推动工艺开发从试错式向理性设计转型；在过程控制环节，基于深度学习的闭环系统推动生产过程从人工值守向智能化自主运行跃升；在放大生产环节，通过虚拟放大实验辅助破解中试产业化瓶颈。 （三）数据、模型与转化等多重挑战制约融合发展。数据层面，上游基因序列、蛋白质结构等来源分散、标准不一，下游生产过程数据因缺乏统一采集共享机制而割裂于机构内部，单一主体样本有限难以 满足模型训练需求。模型层面，AI 模型可解释性不足，用于蛋白质设计的大语言模型可能生成序列评分虚高但存在缺陷的候选物，决策不透明制约科学认同与监管审批效率。转化层面，中试阶段传热传质效率下降、数据采集难度高，加之 AI 研发投入相对高昂，对技术推广构成现实压力。 （四）建议从数据、模型、转化、人才四个维度系统发力，推动人工智能深度赋能生物制造产业。在数据层面，构建国家级生物制造可信数据空间，采用隐私计算实现安全汇聚与脱敏共享，建立数据贡献激励机制。在模型层面，构建可解释 AI 研发验证体系，推动行业通用验证基准数据集与测试标准建设。在转化层面，建设国家级数字化中试平台，集成数字孪生系统，研发面向工艺放大的 AI 预测模型，鼓励龙头企业开放中试场景并给予研发费用补贴。在人才层面，创新复合型人才培养模式，构建模块化课程体系，培育融合型创新主体。 关键词：生物制造；政策协同；资本布局；技术融合 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 国家层面系统部署，为人工智能赋能生物制造提供了有力支撑。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出推动人工智能与传统产业深度融合，赋能生物制造等重点领域。工信部等八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动》，将生物制造列为关键领域，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。国家药监局“十五五”规划明确支持生物制造产业创新发展，推动医药产业向“系统性创新”“质量效益型增长”及“供应链数字化”转型。在具体落实层面，工信部已组织开展人工智能技术在生物制造领域典型应用案例征集工作，并于 2025 年 8 月印发第一批典型应用案例，推动人工智能与生物制造产业链深度融合。 地方配套措施加速落地，央地协同的政策支撑体系初步形成。北京经济技术开发区出台政策，鼓励企业在生物制造核心环节广泛应用人工智能技术，对使用第三方大模型服务的给予“模型券”支持。江苏省在“人工智能+”行动方案中规划推动人工智能在药物靶标筛选、药物分子设计等领域应用，建设公共服务平台打造合成生物元件、小分子药物等专家模型，面向中小企业开放分子设计、蛋白质预测等工具链。广东省明确提出推动人工智能赋能生物制造，支持组建生物制造 标准化技术委员会，完善产业生态，在全省布局建设生物制造专业园区。地方政策正由点状探索走向系统集成，为产业高质量发展提供坚实保障。 （二）技术融合加速，人工智能重塑生物制造全链条 在菌种设计环节，人工智能技术的应用正在推动生物元件设计方式从传统筛选向理性设计演进。传统方法依赖定向进化和高通量筛选，犹如“大海捞针”，周期漫长且结果难以预测。借助蛋白质语言模型等人工智能技术对海量序列与功能关系的深度学习，科研人员能够直接设计出具有特定功能的关键生物元件，逐步实现从“挖酶”到“创酶”的跨越。这种理性设计方式可大幅缩短菌株的改造周期，提升菌株开发的效率与成功率。 在工艺开发环节，数字孪生与人工智能预测为工艺参数优化提供了技术路径。传统模式高度依赖经验调控，变量耦合复杂，优化周期往往较长。通过构建虚拟发酵罐等数字孪生系统，研究人员可以在开展真实实验之前，利用仿真环境进行工艺条件的模拟。人工智能算法能够对海量参数组合进行系统筛选，辅助识别更优的工艺条件，从而提升产物产量与过程稳定性。同时，AI 驱动的知识管理平台可以将历史数据与专家经验转化为可复用的工艺知识库，推动工艺开发从经验试错向理性设计转型。 在过程控制环节，基于深度学习模型构建的“感知—决策—调控”闭环系统，正在推动发酵生产从人工值守向智能化自主运行升级。该系统可实时处理温度、酸碱度、溶氧、尾气等多模态时序数据，在发酵早期预测后期走势并生成调控建议。通过融合多光谱传感与机器学习算法，可对关键代谢物进行实时监测与智能补料，有助于减少批次间差异，提升生产稳定性。 在放大生产环节，人工智能通过虚拟放大实验辅助破解从实验室到产业化的中试瓶颈。传统放大过程中，反应器规模扩大常引发物料混合、热量传递及细胞代谢行为的复杂变化，许多实验室成果因此难以落地。通过整合小试到中试、大生产的反应器运行数据，研究人员可训练能够预测“规模效应”的智能模型，在物理放大之前利用计算机完成大量虚拟实验。结合数字孪生技术，可减少实际试验次数、降低研发成本，加速从实验室到产业化的转化进程。 （三）市场高速增长，资本持续加码 全球人工智能赋能生物制造产业进入高速增长期。2025 年全球人工智能在制药和生物技术领域的市场规模为 66.3 亿美元，预计将从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%。从应用领域看，药物发现与开发为当前最大应用场景，2026年预计占 29.8%的市场份额；从技术路径看，机器学习和深度学习占据 最大市场份额，自然语言处理预计以 43.46%的复合年增长率增长。从用户类型看，制药与生物技术企业作为核心应用主体，2026 年预计市场份额占比达 54.9%（Fortune Business Insights，2026 年 3 月）。人工智能正从技术赋能迈向产业重塑，成为驱动全球生物制造范式变革与战略竞争的关键力量。 中国人工智能赋能生物制造市场潜力逐步释放。全国生物制造产业总规模已达 1.1 万亿元，生物发酵产品产量占全球 70%以上，为技术融合提供了产业基础。作为生物制造的前沿方向，合成生物制造产业呈现较快增长态势，2025 年规模较 2024 年增长 26.2%，近三年增速均维持在 25%以上。从区域布局看，华东、华北、中南地区为主要集聚区，2024 年产业规模分别为 311.5 亿元、269.0 亿元和 209.6 亿元（赛迪智库，2025 年 12 月）。在