中國報告大廳網訊，當前生物製造行業正迎來從經驗驅動到數據驅動的關鍵範式轉變，人工智慧技術成為核心賦能力量，在生物元件設計、代謝網絡建模、無細胞合成系統構建等核心環節實現技術突破，2025 年首批 16 個人工智慧在生物製造領域的典型應用案例落地，覆蓋高性能蛋白質元件設計、細胞工廠構建等多場景，推動生物製造向可編程、智能化、可持續的新一代工業體系跨越。生物製造以可再生資源為原料，已在醫藥、食品、化工、環境等領域實現廣泛應用，同時向深空、深海、深地等未來場景拓展，成為綠色經濟發展的核心驅動力，儘管現階段仍面臨生物機制認知局限、數據稀缺、模型可解釋性不足等挑戰，但技術融合的趨勢已為行業發展指明方向。

  一、生物製造歷經四代發展 4.0 階段邁向智能化升級

  生物製造的發展依託生產方式、核心技術的疊代實現產品體系的持續豐富，至今已歷經四個發展階段，且在合成生物學與人工智慧的雙重驅動下，從 4.0 階段向 5.0 階段邁進。生物製造 1.0 階段始於第一次世界大戰時期，以單一菌種為生產方式，通過厭氧液體發酵技術，實現丙酮、丁醇、乙醇等初級代謝產物的合成;生物製造 2.0 階段發端於第二次世界大戰期間，採用誘變菌種結合好氧深層發酵工藝，成功生產出青黴素、四環素、鏈黴素等次生代謝產物。

  20 世紀 80 年代，生物製造進入 3.0 階段，依託轉基因微生物 / 細胞，通過重組 DNA 技術與細胞培養體系的結合，實現重組蛋白、工業酶等生物大分子的生產;當前生物製造處於 4.0 階段的成形與深化時期，以工程微生物、幹細胞、無細胞合成系統為生產載體，將合成生物學作為核心技術，開發出青蒿素前體、阿片類藥物、人造澱粉、RNA 生物農藥等新型產品，實現了生物製造向新生產方式、新產品、可持續方向的發展。

  合成生物學的 「設計 - 構建 - 測試 - 學習」 閉環是生物製造 4.0 階段的核心研發流程，人工智慧在這一閉環中實現全環節賦能，在設計階段可預測蛋白質結構、生成候選生物分子，在構建 / 測試階段通過自動化平台完成方案驗證，在學習階段基於實驗數據疊代優化預測模型，讓這一閉環成為自我優化的過程，顯著加快生物製造的技術發現速度、減少試錯成本，推動生物製造向 5.0 階段升級。

  二、生物製造依託 AI 實現細胞工廠重構 核心環節技術突破顯著

  細胞工廠重構是生物製造的核心環節，目標是通過理性設計與系統優化，讓細胞成為高效、可控、可持續的 「生物反應器」，人工智慧技術在生物元件設計、代謝網絡建模、人工生命系統構建三大維度實現技術突破，為細胞工廠重構提供核心支撐，讓生物製造的設計與構建從試錯探索轉向智能設計。

  在生物元件設計方面，生成式 AI 實現了生物元件的 「從無到有」，可設計 DNA 調控元件、信號肽、酶催化元件等多種核心元件。基於不同細胞系 DNA 數據訓練的機器學習模型，可生成長度為 200 個鹼基對的細胞類型特異性 DNA 調控元件;融合結構域組裝規則系統與 Transformer 深度生成模型的計算框架，設計的 Sec 型信號肽將蛇毒肽的分泌產量提升至 154 mg/L，較傳統胞內表達提高 150 倍;融合蛋白質骨架生成能力與功能位點評估模塊的設計方法，可開發出具備原子級結構精度與天然酶級催化性能的絲氨酸水解酶，同時 AI 自主設計的 Cas9 樣蛋白酶可在人類細胞中實現基因組編輯。此外，基於蛋白質語言模型的自動化蛋白質進化平台，通過四輪疊代(10 天)可將目標酶活性提升 2.4 倍，實現現有生物元件的功能優化。

  在代謝網絡建模方面，多尺度代謝模型與深度學習技術的結合，突破了傳統靜態分析框架的局限。多組學數據整合可構建覆蓋全基因組的代謝調控網絡，基因組尺度代謝模型可指導合成特定產物的工程菌構建;雲端建模平台可整合熱力學約束與酶成本分析，實現對細菌、真菌等不同菌種的多尺度建模，有效識別代謝途徑中的限速瓶頸。深度學習通用工具可融合蛋白質組尺度結構比對與深度學習預測方法，實現 332 種不同酵母物種代謝模型的高精度自動重建，同時可構建原核生物與動物的代謝模型，挖掘非同源蛋白中潛在的未知代謝功能，為生物製造拓展了代謝網絡設計的邊界。

  在人工生命系統構建方面，基因組語言模型成為核心技術手段，基於 9.3 萬億個 DNA 鹼基對訓練的生物學模型，參數量達 70 億至 400 億，可實現單核苷酸解析度下百萬級核苷酸序列的解析，僅通過 DNA 序列的自監督學習就能準確預測遺傳變異的功能影響。以噬菌體為設計模板，基於基因組語言模型可生成 16 種具有生命周期的噬菌體，部分噬菌體的感染能力與天然噬菌體相當甚至更優，奠定了基因組尺度上生命系統生成式設計的基礎，為生物製造開闢了人工生命系統應用的新方向。

  三、生物製造無細胞合成系統 AI 融合自動化實現高通量升級

  無細胞合成系統是生物製造的重要組成部分，人工智慧與高通量篩選、自動化技術的深度融合，讓無細胞合成系統具備 「數據驅動 + 智能決策」 的雙重能力，突破了細胞生存與調控的約束，實現了生物製造從海量實驗數據到最優解的加速轉化，大幅提升了生物製造的實驗效率與產業化能力。

  液滴微流控技術與 AI 算法融合的高通量組合篩選平台，將單位反應體積壓縮至 250 pL，同時將移液操作集成於微流控晶片內部，1 小時可自動化生成百萬級反應單元，覆蓋數千種組合條件，同時可通過對海量篩選數據的動態分析，識別最優組合條件並持續擴展篩選維度，形成 「微流控生成 - AI 優化」 的閉環加速體系，為無細胞合成系統的條件優化提供了高效路徑。

  AI 算法與無細胞蛋白質合成平台的結合，已實現生物製造產品的規模化量產與商業應用，成功開發出 AI 設計的甜蛋白類民用產品。智能化無細胞蛋白質合成系統的研發與應用，讓生物製造實現了自動化、高通量的蛋白質製備，預計單日可完成數千種蛋白質的毫克級規模化製備，為功能蛋白開發、藥物篩選等生物製造核心場景提供了高效、精準的解決方案，推動無細胞合成系統從實驗室技術向工業製造升級。

  四、生物製造工藝優化與過程控制 AI 實現全流程智能調控

  工藝優化與過程控制是生物製造產業化落地的關鍵環節，人工智慧技術通過預測建模、知識數位化、實時感知、自適應調控等能力，實現了生物製造工藝的理性設計與生產過程的動態優化，解決了傳統生物製造研發周期長、生產效率低、運行成本高的核心痛點，同時推動生物製造的設備與數據標準化建設，為行業規模化發展奠定基礎。

  在工藝優化方面，人工智慧通過多技術融合實現全維度升級。融合人工神經網絡 - 遺傳算法建模、多傳感器監測與代謝譜分析的綜合平台，可提升生物製造產品生產性能的預測精度與可靠性;整合企業歷史數據與專家經驗的智能化平台，可實現隱性工藝經驗的數位化沉澱，自主生成高效實驗方案，推動研發階段的工藝優化;針對設備接口不統一、數據孤島等行業痛點開發的工業作業系統，通過設備接口與數據格式的標準化，為生物製造工藝優化的規模化實施提供了基礎設施支持。

  在過程控制方面，人工智慧實現了生物製造生產過程的實時精準調控。融合近紅外與拉曼光譜技術的 AI 驅動全自動發酵平台，可通過機器學習篩選特徵波長並建模，依據實時光譜數據動態調控補料速率，使目標產物產量提升 33%;引入時間維度與遷移學習能力的智能控制系統，可為複雜發酵過程實時生成未來最優操作方案，顯著提升生物製造產品的產量與生產穩定性，展現出 AI 在實時過程控制中的自適應能力，讓生物製造生產過程維持在最優狀態。

  五、生物製造迎來 AI 規模化應用 16 大典型案例覆蓋全產業鏈

  2025 年 8 月，數字經濟與生物經濟加速融合的背景下，首批 16 個人工智慧在生物製造領域的典型應用案例正式發布，覆蓋高性能蛋白質元件設計及構建、代謝通路的設計及優化、細胞工廠的構建及優化、生物反應過程的智能控制四大核心場景，實現了生物製造全產業鏈的 AI 技術滲透，為行業轉型升級提供了可借鑑的技術路徑與產業化範式。

  在高性能蛋白質元件設計及構建場景，AI 大模型可實現藥用酶的多目標優化，提升酶的活性和穩定性;生物計算與實驗驗證平台可精準挖掘 50000 余個具有工業應用價值的極端蛋白元件，解決極端蛋白挖掘範圍窄、通量低等問題;AI+BT 技術可實現重組膠原蛋白的高效規模量產，蛋白質 AI 設計平台可實現胺基酸協同突變關係的精準解析，突破蛋白質結構從頭精準設計、多功能位點融合等技術難題，大幅提升蛋白質序列設計成功率。

  在代謝通路的設計及優化場景，多模態生物大數據引擎可通過深度學習模型挖掘底物分子與酶序列的特徵關係，實現生物合成 「大數據挖掘 - 智能通路設計 - 實驗驗證」 的全流程 AI 驅動，為生物製造的代謝通路設計提供了智能決策支撐。

  在細胞工廠的構建及優化場景，智能化細胞工廠開發平台可通過數據挖掘和計算機視覺技術構建高產高質量的生物製造細胞株;基於細胞模型的途徑設計算法與高通量微流控技術結合，可構建芳香族化學品高效合成細胞工廠;「AI + 全鏈路」 的蛋白質虛擬篩選平台可優化生物合成路徑中的關鍵酶，實現香蘭素等產品的生物製造替代化學合成。

  在生物反應過程的智能控制場景，工藝參數大數據分析與 AI 模型預測技術可解決生產過程黑箱化、數據滯後等問題，提升生產穩定性與原料利用率;微生物培養代謝流智能動態優化系統可實現胞內代謝通量的實時解析，完成從宏觀參數監測到代謝底層調控的跨越;基於因果卷積特徵工程的混合模型可實現發酵過程關鍵控制點的智能預測，解決生產控制滯後於生物反應過程的行業痛點。

  六、生物製造面臨多重技術挑戰 未來向可編程智能化持續演進

  人工智慧驅動生物製造實現了全環節的技術突破與應用落地，但現階段行業發展仍面臨一系列核心挑戰，主要集中在生物機制認知、數據資源、模型能力、多目標優化、實時性要求五大維度，這些挑戰成為生物製造向更高階段發展的關鍵制約因素，需要通過技術創新與體系建設逐步破解。

  在 DNA 設計與酶催化元件設計領域，生物製造面臨生物學機制認知局限、高質量功能數據稀缺、模型表徵生物複雜性能力不足的問題，同時存在酶活性數據不足、設計成功率低、酶生物摺疊複雜性高的技術限制，需要建立綜合性多組學資料庫、構建高通量合成與驗證平台，開發融合生物物理約束的新一代算法，通過多模態資料庫與聯邦學習破解數據瓶頸，結合跨尺度建模解碼酶的催化過程。

  在代謝網絡設計領域，生物製造的核心挑戰在於 AI 模型的 「黑箱」 特性，難以解釋代謝調控機制和預測結果的生物學依據，同時現有模型對代謝網絡動態變化的捕捉能力有限，無法實現精準調控，需要結合生物知識圖譜與可解釋 AI 技術提升模型透明度，通過時序分析和強化學習構建動態代謝模型，推動代謝網絡的模塊化設計和標準化構建。

  在工藝優化與過程控制領域，生物製造需要處理多維度相互關聯的變量和複雜的物理化學反應，多目標優化過程中易陷入局部最優解，同時 AI 模型的訓練與推理時間難以滿足工業生產的實時控制需求，成為規模化應用的關鍵障礙，需要開發更高效的多目標優化算法，提升模型的推理速度與響應能力，實現工藝優化與過程控制的動態協同。

  未來，生物製造的發展將依託人工智慧與合成生物學、自動化技術的深度融合，逐步破解現階段的技術挑戰，推動行業向可編程、智能化、可持續的新一代工業體系跨越。生成式 AI 將推動 「全人工基因組」 的設計與構建，創造功能超越自然生物體系的合成生命系統;跨尺度建模技術將融合分子動力學模擬與強化學習，精準解析酶的催化過程;物理信息神經網絡、聯邦學習、數字孿生等技術將在生物製造領域實現廣泛應用，讓生物製造形成自主感知、實時決策、動態優化的智能控制系統。

  生物製造將持續以可再生原料為基礎，以循環經濟為導向，進一步拓展在醫藥健康、農業食品、化工材料、環境能源等領域的應用，同時向深空、深海、深地等未來場景延伸，形成 「原料 - 技術 - 產品 - 產業」 的完整閉環，推動傳統企業向生物解決方案提供商轉型，為 「雙碳」 目標實現與綠色經濟發展提供核心支撐，最終構建起更高效、更具韌性、更環保的生物經濟體系，解決全球健康、材料、可持續生產等領域的核心挑戰。

  總結

  中國報告大廳《2025-2030年中國生物製造行業市場調查研究及投資前景分析報告》指出，2026 年的生物製造行業已完成從經驗驅動到數據驅動的範式轉變，人工智慧成為貫穿生物製造全產業鏈的核心賦能技術，從細胞工廠重構、無細胞合成系統升級到工藝優化與過程控制，實現了各核心環節的技術突破，首批 16 個典型應用案例的落地更是標誌著 AI 在生物製造領域的規模化應用。生物製造歷經四代發展，當前處於 4.0 階段向 5.0 階段邁進的關鍵時期，產品體系不斷豐富，應用場景從傳統的醫藥、化工等領域向深空、深海等未來場景拓展，形成了以可再生資源為原料、以合成生物學閉環為核心、以智能化生產為路徑的產業體系。

  同時，生物製造行業現階段仍面臨生物機制認知局限、數據稀缺、模型可解釋性不足、多目標優化複雜、實時控制要求高等多重挑戰，這些挑戰分布在生物元件設計、代謝網絡建模、工藝優化等各個核心環節，成為行業升級的關鍵制約。未來，隨著人工智慧與合成生物學、自動化技術的深度融合，物理信息神經網絡、聯邦學習、數字孿生等新技術的落地應用，生物製造將逐步破解技術瓶頸，實現 「全人工基因組」 設計、酶催化跨尺度解析、代謝網絡動態調控等關鍵突破，推動行業向可編程、智能化、可持續的方向持續演進。

  生物製造作為綠色經濟的核心驅動力，將進一步完善 「原料 - 技術 - 產品 - 產業」 的閉環，推動傳統產業的綠色轉型，在醫藥健康、環境能源等領域發揮更大作用，同時為全球可持續發展提供新的解決方案，最終構建起高效、韌性、環保的生物經濟體系，成為解決全球健康、資源、環境等核心問題的重要支撐，為產業升級與社會發展注入持續動力。