7月7日，工业和信息化部发布《人工智能在生物制造领域典型应用案例名单（第一批）公示》（下称《公示》，文末附具体名单）。

本次案例共涉及16家企业院所，包含北京昭衍生物、北京诚益通、上海天鹜科技、迪必尔、安徽元构生物、百图生科、中国科学院天津工业生物技术研究所、上海智峪生物等，均是生物制造领域较为知名的企业院所。

在本次名单公示内的天鹜科技向动脉网表示，从目前产业发展来看，生物制造还有较长一段路要走，需要更强有力的工具来托举，助力生物制造来优化产业、生产链以及产品，而AI正是强有力的工具之一，在生物制造领域将起到较关键的作用。

天鹜科技创立于2021年，专注于AI蛋白质设计，致力于使用通用人工智能技术，为生物医药、合成生物学等众多领域提供AI 蛋白质整体解决方案。

另一位生物制造业内人士也向动脉网指出，只要是产生数据的地方，AI就会有很大应用潜力，而生物制造领域的特点就是会产生庞大且形式多样的数据。

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AI风口来临

梳理发现，本次工信部公布的16个案例中，有9个案例均和蛋白质相关，包括天鹜科技的蛋白质工程大模型AIACCLBIO™、安徽元构生物的应用人工智能技术推动蛋白质从头设计、百图生科的基于AI大模型高效改造药用酶用于酶替代疗法以及江苏创健医疗的应用人工智能辅助重组胶原蛋白精准设计。

其实蛋白质相关案例正是工信部案例征集通知中的首个方向。

2024年10月，工信部发布《关于开展智能技术在生物制造领域典型应用案例征集工作的通知》，要求以智能技术和生物制造深度融合为主线，围绕生物制造产业链创新研发、中试放大、生产制造等重点环节，聚焦8大场景开展典型应用案例征集工作。

首当其冲的便是高性能蛋白质元件的设计及构建，要求利用机器学习、大语言模型等人工智能技术发掘、设计蛋白质序列及空间结构，实现对酶等蛋白质功能的预测和优化，提升催化活性、底物选择性、热稳定性、耐酸耐碱性、靶点亲和力、结合特异性等性状，并实现在生物化工、农业、饲料、医药、环保等领域的应用。

另外征集方向还囊括了调控机制的解析及优化、代谢通路的设计及优化、细胞工厂的构建及优化、培养基配方的设计及优化、生物反应过程的智能控制以及生物制造产品的智能检测和质量控制等。

本次只是公布的第一批名单，后续或许会有更多批次名单公布，涵盖更多方向和企业。

近期AI+生物制造似乎已经成为行业风口。

6月4日，工信部和中国科学院办公厅联合发布《关于开展高性能生物反应器创新任务揭榜挂帅工作的通知》，重点提及促进生物反应器智能工业操作系统发展。

6月24日，上海市科学技术委员会资助4200万元对18个合成生物学项目予以立项，其中多个项目涉及智能化，上海市科委曾明确提出开发人工智能辅助的在线传感等技术。

产业端同样热闹非凡，大量企业都在押注AI解决发展瓶颈。

6月25日，镁伽科技拟赴港上市，其自主智能体产品主要应用于智能实验室与智能制造，战略布局合成生物领域，目前在手订单已大幅增至15亿元。

6月26日，前中国首富钟睒睒以34亿元联手山西女首富、锦波生物董事长杨霞，其中超过10亿元将用于胶原蛋白数据库相关建设，该数据库正是基于AI系统，将高通量实验平台与人工智能技术进行整合。

在海外市场，NotCo用算法复刻Doritos风味介入百事新品开发；Shiru邀请行业同道以AI筛选GLP-1受体蛋白；Planetary收购AI能力强化真菌原料开发的AI驱动力；Fauna Bio利用AI自动执行科研流程；全球最大规模可供AI使用的微生物表型数据集与全球首个AI驱动的“酵母银行”也已正在推进中。

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生物制造需要AI

AI已经成为生物制造领域众多企业的布局重点，背后其实与产业特点密不可分。

一方面，酶是生物制造领域的重要工具，当前如工业用酶等蛋白质都已开始领略人工智能的力量，AI不仅仅能预测，甚至还能帮助改造这个由蛋白质支撑起的广大世界。

据了解，传统方法改造蛋白质主要是依靠专家经验和高通量实验筛选，一般需要2至5年的研发周期，实验数据少则几万、多则上亿，成本更是千万元量级，AI可以从多环节来提高效率。

另一方面，生物制造领域不论是上游设备、实验室研究还是生产，都在朝着自动化发展。

例如从实验室角度来看，据中国科学院深圳先进技术研究院研究员司同分析，合成生物学通常需要海量试错性实验才能实现目标功能，因而迫切需要实验室自动化的解决方案。

生命是复杂系统，运行规律非线性，因此理性设计面临巨大困难，例如合成青蒿素的人工酵母研究，为找到“对的菌株”，只能依赖反复人工试错，花费了十年时间。

但依靠自动化手段，可以让机器做重复、可控、大规模的实验，而且自动化、高通量的设备平台和标准化的实验方法、算法和流程，能解决行业里研究速度慢、效率低、人力成本高的问题。

天鹜科技方面也向动脉网指出，在生物制造领域，AI将在两方面实现重要赋能：一是对细胞工厂以及最核心的酶催化剂的创新和设计；一是AI智能结合自动化，对整个生产链的全面赋能，实现智能制造。

在天鹜科技看来，相较传统石油基的化工制造，生物制造企业要以更高效、可持续及环境友好型的生产过程，才能推动制造业的“生产革新”，实现生产原料、制造工程、产品性质的重大变革。

但从目前产业发展来看，生物制造还有较长的路要走，需要更强有力的工具来托举其进一步优化整个产业、生产链以及产品，而AI 将会起到比较关键的作用。

另外，生物制造领域的数据规模非常庞大，对数据分析有强需求，这也是AI潜力所在。

上述生物制造领域业内人士表示，只要是产生大量数据的地方，AI都有很大潜力，毕竟数据是决策的基础。人工智能不仅能促进自动化，还能帮助处理生物反应器产生的巨量数据。

生物反应器有“生物制造土壤”之称，据分析，生物反应器数据一方面来自pH、溶氧、温度、细胞计数、二氧化碳电极、拉曼光谱等传感器，当前传感器种类正在越来越多，也越来越灵敏。

另一方面来自各种检测仪器，而且正在朝着在线监测发展。“建模时需要很多数据，这些数据有很多是离线监测后录入，现在的趋势是尽量在线监测，数据及时性会更高，收集也方便。”

“除了数量庞大，数据种类也有很多，甚至会有图像，这时就可以通过AI来分析画面进行判断。”该业内人士表示。

当AI应用越来越广泛，天鹜科技进一步强调，AI确实可能会给生物制造产业带来关键革新，但前提是AI要与生物制造的不同环节精准结合。

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生物制造产品注册与准入培训

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