中國報告大廳網訊，在當今全球工業領域，人工智慧技術的應用正逐步從理論走向實踐，尤其在生物製造等高精尖領域，AI的潛力被不斷挖掘。近期，一項基於遷移學習和物理可解釋的小樣本AI工業自動控制系統的成功應用，標誌著工業智能化邁出了重要一步。這一系統不僅解決了生物發酵領域的百年難題，更為中國工業體系的全面升級提供了新的動力。

  一、AI技術破解生物發酵「黑箱」難題

  中國報告大廳發布的《十五五工業行業發展研究與產業戰略規劃分析預測報告》指出，生物發酵技術作為生物製造的核心手段，廣泛應用於食品、醫藥、能源及化工領域。中國生物發酵產業規模穩居全球首位，年產量超7000萬噸，胺基酸、維生素等核心產品占全球總量的60%~80%。然而，生物發酵領域極為特殊，它受時間因素影響較大，微生物在各生長階段的差異性巨大。數百年來，人類發酵工程師始終極其依賴於固定參數與人工經驗，但依然難以應對微生物代謝的動態變化，這也成為了工業生產領域難度最大的環節之一。

  二、AI自控系統提升發酵產量與良率

  通過引入「時間維度」概念的AI自控系統，生物發酵過程的實時預測與調控成為可能。這一系統首次將「時間維度」引入工業控制領域，解決了生物發酵這一複雜動態過程的國際難題。實驗數據顯示，由該AI虛擬工程師所調控的實驗罐的發酵水平已全部高於原有未使用AI調控的發酵罐水平，按照相同物料投入，AI所調控的發酵罐平均產量超出對照組3%~5%，並且隨著新批次數據的餵入，多次疊代後有望持續提升發酵產量。

  三、AI技術推動工業智能化轉型

  人工智慧在工業上的應用，本質上是一場生產關係的革命。通過該AI自控系統提升產量與良率，可進一步鞏固「中國供應—全球需求」的格局，迫使一些西方大國在加征關稅時面臨其國內醫藥、飼料行業成本激增的反制壓力。更為重要的是，該AI自控系統只需要十幾張GPU和傳統AI模型中5%的數據，就可以實現連續、精準的推理預測，為快速部署低成本、高效能的「AI工業大腦」提供了重要的經驗。

  四、AI+工業化成為增長新引擎

  通過「模型定義生產」模式，推動製造業從「流程標準化」向「動態智能化」轉型，為中國AI技術落地工業場景（尤其是生物製造等高精尖領域）樹立標杆，使得該AI自控系統能夠迅速應用到其他工業場景之中，進而對中國工業體系帶來新局面。例如合成生物、生物醫藥、食品工業、晶片製造、大量傳統製造業、環保產業領域等都將受益。

  五、AI技術助力中國工業邁向國際領先水平

  人工智慧是上海三大先導產業之一，也是上海建設國際科創中心的重要支撐。為前瞻布局一批新一代通用人工智慧關鍵任務，加快建設人工智慧上海高地，打造人工智慧世界級產業集群，上海市經濟和信息化委員會於近日發布《關於開展2025年新一代通用人工智慧創新任務揭榜掛帥工作的通知》。這一舉措將推動上海建設人工智慧科創中心的產業規模持續拓展，為相關產品與服務開闢出更為廣闊的市場空間，加速技術的疊代創新進程，使技術更好地貼合工業領域的現實需求，助力中國工業加快邁向鏈主地位的腳步，進一步強化產業集群效應，提升區域經濟的輻射帶動能力。

  總結

  AI技術在工業領域的應用，尤其是生物製造等高精尖領域，正逐步改變傳統的生產模式。通過引入「時間維度」概念的AI自控系統，不僅解決了生物發酵領域的百年難題，更為中國工業體系的全面升級提供了新的動力。未來，隨著AI技術的不斷疊代和創新，中國工業有望在國際上擁有更多的話語權，實現「科技報國」的終極夢想。