（来源：中国化工信息周刊）

生物制造作为 “第四次工业革命” 的核心领域，是我国从石油化工向绿色生物经济转型的关键载体，更是落实双碳战略、构建资源自主保障体系、抢占全球科技竞争制高点的战略阵地。当前，人工智能技术的突破性进展为这一产业注入全新动力，AI不再只是辅助研发的工具，更是推动生物制造技术跃迁、实现产业变革的核心加速器。

我国已凭借完善的工业体系和庞大产能，成为全球生物制造大国，生物发酵产品产量占全球七成以上，但行业仍面临“大而不强”的结构性挑战。在国家“人工智能+”行动的战略导向下，AI与生物制造的深度融合，成为破局产业痛点、推动我国向生物制造强国迈进的关键路径，这条融合赛道的机遇与未来，值得深度关注。

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生物制造：全球竞逐的未来战略高地

2000年“生物经济”概念首次被明确提出，作为继农业、工业、信息经济后的新经济形态，其以生命科学和生物技术创新为核心驱动力，合成生物学、工程生物学、生物制造则是推动生产模式向生物经济转型的核心力量，更是应对生态环境、气候变化的重要手段。

各国纷纷出台战略布局：美国制定《美国生物技术和生物制造的远大目标》，英国发布《工程生物学的国家愿景》，欧洲各国搭建技术创新平台和中试基地；我国在《“十四五”生物经济发展规划》中明确加速发展生物技术和生物产业，2026年政府工作报告将生物医药确立为新兴支柱产业，并培育发展生物制造等未来产业。经合组织预测，2030年约35%的化学品和工业产品将来自工业生物技术，辐射产值可达30万亿美元。

当前全球生物制造产业处于技术爆发与产业重构交汇期，呈现两大核心特征：

1.产业规模高速扩张，向未来产业转型

全球生物制造市场在农业、生物基材料等领域增长强劲，2025年生物肥料市场规模达33亿美元，生物植保突破67亿美元，生物基化学品超1000亿美元，到2030年预计年增速均超9%，显著高于传统化工。亚太地区成为增长新引擎，生物制造正从传统石油化工的辅助补充，培育发展成为替代石油化工的未来产业。

2.欧美掌控核心优势，构建多重规则壁垒

欧美牢牢占据产业链顶端，一方面手握技术与数据霸权，掌握全球超6成的合成生物学核心专利，“Google DeepMind 的 AlphaFold 模型与David Baker的计算蛋白质设计技术双双斩获 2024 年诺贝尔化学奖”，Ginkgo Bioworks等企业积累海量标准化生物数据，形成数据护城河；另一方面掌控标准话语权，ISCC、FSC等碳中和认证体系由其制定，欧盟碳关税政策倒逼全球低碳转型的同时，也为后发国家设置了隐形出口壁垒。

全球生物制造形成 “欧美掌核心技术与标准，新兴市场供产能与场景”的格局，而AI的融入正加速这一格局分化，掌握数据驱动的研发与生产能力，才能在全球生物经济竞争中占据主动。

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中国生物制造：

体量领先，却深陷“大而不强”困境

我国是名副其实的生物制造大国，建立了门类齐全、规模庞大的产业体系，生物发酵产品产量占全球70%以上，氨基酸、维生素等大宗产品产能稳居世界首位。但在向强国迈进的过程中，行业面临诸多深层次痛点，核心问题集中在四大方面：

生产环节 “黑箱化”，难逃产业化 “死亡之谷”

从实验室摇瓶到工业发酵罐的放大过程，是生物制造最大技术瓶颈，被称为产业化 “死亡之谷”。我国企业普遍面临放大效应难题，高产菌株进入工业级发酵罐后，受流场、溶解氧、剪切力等影响，生产性能大幅下降，大量科研成果无法落地。

根源在于生产过程“黑箱化”与数字化不足，我国生物发酵缺乏有效的在线感知手段，菌体浓度、胞内代谢物通量等关键参数无法实时检测，生产控制依赖经验，不仅批次质量波动大，还导致AI模型因缺乏高质量工业数据难以训练，无法发挥数字孪生等技术的作用。

上游核心种源受限，自主创新能力薄弱

被称为生物制造“芯片”的核心工业菌种和酶制剂，是我国产业安全的致命弱点，目前，在高端工业酶制剂及特种农用功能微生物等关键领域，优质菌种约70%仍依赖进口或受制于跨国专利壁垒，本土菌株库在基因型多样性、功能表征上与国际巨头存在显著代差。同时，我国AI辅助蛋白质设计、高通量筛选等底层使能技术起步晚，尚未形成欧美式 “生物铸造厂”标准化研发平台。

国内企业研发投入普遍不足，平均研发费用率低于5%，难以承担底层算法开发、生物信息数据库建设的高昂成本，高性能菌种开发速度落后于国际，底层技术对外依存度高。

产品成本高、绿色溢价低，高端市场拓展受阻

尽管有规模优势，但我国生物制造产品面临严峻的成本与溢价挑战，部分生物基材料如生物基聚乙烯，因非粮原料转化效率低、下游分离纯化能耗高，生产成本比石化基产品高出40%以上，规模化商业化应用受限。

更严峻的是，全球生物基产品绿色认证标准、碳足迹核算体系由欧美主导，我国缺乏本土认证体系与国际互认机制，企业被动适应国际规则，不仅合规成本高，还难以获取绿色溢价，陷入“卖产品而非卖标准”的被动局面，高端市场拓展困难。

传统模式受限，研发生产效率低下

我国生物制造仍处于经验驱动的传统范式，研发端依赖高通量实验试错，核心菌种与酶制剂创制周期长、效率低；生产端依赖经验积累，过程不透明导致批次稳定性差，生产效率难以提升。这种模式已无法适配新时期产业高质量发展要求，亟待向数据驱动的智能范式转型。

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AI助力：重构生物制造产业发展新模式

面对产业痛点，人工智能与生物制造的深度融合，正推动行业从经验驱动的试错模式向数据驱动的智能模式转变，借助深度学习、生成式大模型、数字孪生等前沿技术，AI打破自然进化界限，为生物制造提供全新发展路径。未来，生物制造将呈现四大融合趋势：

科研模式智能化：AI for Science重塑研发逻辑

人工智能推动研发从高通量试错向AI for Science精准逆向设计转变，依托 RFdiffusion、ProteinMPNN等生成式大模型以及AlphaFold 的精准结构验证，研发人员现已能够从所需的催化性能或物理特性出发，直接从头设计出耐高温、耐极端酸碱的全新蛋白质序列，彻底打破了仅能依靠改造自然界已知酶类的传统路径依赖。

同时，通过全基因组级代谢网络重构，AI能精准预测数千个基因的调控效果，构建碳通量最优的超级细胞工厂，实现研发效率指数级跃升，大幅缩短从概念到产品的研发周期。

生产过程透明化：数字孪生打造 “透明工厂”

解决工业放大的“黑箱”问题，是生产环节技术突破的核心，数字孪生与软测量技术的引入，推动生产过程向透明化、可控化转型。企业构建物理工厂与虚拟模型实时映射的“透明工厂”，结合计算流体力学与代谢网络模型，AI在虚拟空间模拟发酵罐各类工况，完成数万次试错迭代，提前预测并规避放大风险。

同时，AI通过分析pH、尾气等易测数据，实时推演菌体生长与产物合成轨迹，让原本不可视的生化反应变得可预测、可控制，解决批次稳定性差的行业痛点。

基础设施平台化：生物铸造厂成产业新基建

生物制造基础设施正向高度自动化的生物铸造厂进化，这一融合IT、BT与自动化技术的超级平台，彻底改变传统实验室手工作坊模式。通过机械臂与自动化流水线，生物铸造厂实现实验操作标准化与高通量产出，形成“设计-构建-测试-学习”的高速闭环。这一闭环不仅实现了研发效率的指数级跃升，更关键的是，它彻底消除了人工操作的系统性误差，能够源源不断地为底层 AI 大模型提供海量、高质量、高维度的标准化生物数据，生物铸造厂成为整个生物制造产业走向大规模产业化、工程化的核心支撑。

产业目标绿色化：非粮替代构建资源自主体系

在双碳目标与供应链安全双重驱动下，生物制造聚焦原料绿色化与资源自主，AI技术成为核心支撑。利用AI定向进化能高效利用木质纤维素、碳一化合物等非粮原料的底盘细胞，打破对玉米、大豆等粮食资源的依赖，既降低生产成本，又推动生物制造从农产品加工向“生物炼制替代石油炼制”升级，构建自主可控、绿色低碳的工业原料供应链体系。

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国家战略加持，AI+生物制造迎关键发展窗口期

当前，国家层面将人工智能与生物制造提升至战略高度，为二者融合提供坚实政策支撑。2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确深化AI在制造业的应用；2026年初，工信部等八部门出台《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，标志着国家数字化战略重心从消费互联网转向工业实体。

在生物制造领域，工信部将其列为培育新质生产力的核心阵地，正编制“十五五”生物制造发展规划，要求加强原创性基础研究与颠覆式创新，推动生物技术与信息技术深度融合。国家政策不仅关注单点技术突破，更强调通过“AI+生物制造”构建资源自主保障机制，实现关键化工原料与农业投入品的国产化替代。

作者：钟立香、张泽铎