刘腾飞 樊 森 应芳芳 韩文龙
精华速览：
“十五五”时期是我国生物制造产业实现规模化、高端化、自主化发展的关键窗口期，人工智能作为新一代通用技术，将为生物制造从“实验试错型”向“数据驱动型”跨越转型提供核心技术支撑。本文从概念重构、多学科理论融合的内在逻辑出发，明确人工智能赋能生物制造的技术根基；剖析了当前技术融合过程中面临的伦理安全风险等现实挑战；提出坚持技术引领构建全链条融合体系、分赛道实施精准适配策略、完善伦理规范与监管体系等实践路径，推动人工智能在生物制造领域的规范化、深层次应用，助力我国抢占全球生物制造产业制高点， 筑牢生物安全与产业安全防线。
生物制造是利用生物体机能或生物过程进行物质生产的先进制造方式，涵盖合成生物学、生物制药、生物基材料、生物能源等多个核心赛道，是我国“十五五”规划纲要中前瞻布局的未来产业之一和国家重大工程项目布局方向， 是全球新一轮科技革命和产业变革的战略制高点。当前，全球生物制造产业正处于从“实验室研发”向“工业化量产” 转型的关键阶段，传统依赖经验试错的研发模式周期长、成本高、成功率低， 已成为制约产业发展的核心瓶颈。
人工智能（AI）凭借其强大的数据处理、模式识别与自主决策能力，能够从根本上重构生物制造的研发、生产与应用全流程，大幅缩短研发周期、降低生产成本、提升生产效率。目前，人工智能已在蛋白质结构预测、基因编辑设计、发酵过程优化等领域实现突破性应用，正从单点技术赋能向全产业链系统渗透转变，成为推动我国生物制造产业高质量发展的关键引擎（谷漩，2025）。
人工智能赋能生物制造的技术逻辑
（一）相关概念的认知重构
其一，人工智能的定位从“工具辅助”转向“系统赋能”。过去人工智能在生物制造领域的应用多局限于单一环节的数据处理与图像分析，本质上是作为辅助工具提升效率。而新一代人工智能以大模型、生成式AI 为核心工具，构建了整合感知、推理、决策与执行功能的智能系统，能够贯穿生物制造从基础研究、产品研发、工艺优化到生产制造、质量管控的全生命周期。两者的关键差异在于，新一代人工智能不再是被动执行预设指令的工具，而是能够主动发现规律、生成方案、优化流程的智能体， 实现了从“数据输入—结果输出”的线性模式向“数据—算法—实验—反馈” 的闭环迭代模式转变。
其二，生物制造的范式从“实验驱动”转向“数据驱动”。传统生物制造遵循“假设—实验—验证”的线性研发范式，依赖科研人员的经验积累和大量重复实验，具有高度不确定性且效率低。而人工智能驱动的生物制造构建了“数据— 模型— 预测— 验证” 的闭环研发范式， 通过对海量生物数据的挖掘与分析， 揭示生物系统的内在规律， 实现对生物分子、代谢通路、细胞工厂的理性设计与精准调控。这种范式转变将生物制造从“ 试错科学” 升级为“预测科学”，使研发过程从随机探索转向定向设计，大幅提升了研发的成功率和可预测性（朱华伟，李寅，2026）。
（二）理论支撑：多学科视角下的理论融合
一是计算生物学理论。计算生物学是运用数学、统计学与计算机科学方法研究生物系统的交叉学科，其核心是通过建模与仿真揭示生物分子、细胞、组织乃至整个生物体的运行规律。计算生物学为人工智能赋能生物制造提供了基础理论框架，它将复杂的生物过程转化为可计算的数学模型，对生物系统进行定量分析与预测。例如，基于代谢网络模型的通量平衡分析（FBA），能够预测微生物细胞的代谢流量分布，为细胞工厂的设计与优化提供理论依据。
二是机器学习理论。机器学习是人工智能的核心分支，通过算法让计算机从数据中自动学习规律并做出预测或决策。监督学习、无监督学习、强化学习等各类机器学习算法在生物制造领域均有广泛应用：监督学习可用于蛋白质功能预测、药物靶点识别；无监督学习可用于生物数据聚类、基因表达模式分析； 强化学习可用于代谢通路优化、发酵过程控制。特别是深度学习技术的发展， 使人工智能能够处理高维度、非线性的生物数据，大幅提升了预测的准确性和泛化能力。
三是系统工程理论。生物制造是涉及多尺度、多因素的复杂系统工程，从分子层面的基因编辑到细胞层面的代谢调控，再到工业层面的发酵生产，各个环节相互关联、相互影响。系统工程理论强调整体性、层次性与协同性，为人工智能赋能生物制造提供了方法论指导。通过系统工程方法，能够将人工智能技术与生物制造的各个环节有机整合，构建全流程的智能优化系统，实现整体效能的最大化。
人工智能赋能生物制造并非基于计算生物学、机器学习与系统工程三大理论的简单叠加，而是基于一个递进式融合体系。在这一体系中，计算生物学承担着将复杂生物过程、形式化为可计算数学模型的基础功能，为后续分析提供理论表征与问题边界；机器学习则作为核心算法引擎，通过监督学习、强化学习等方法求解高维非线性模型，实现从数据到知识的转化与预测；系统工程在此基础上发挥方法论整合作用，以整体性、层次性原则统筹多尺度生物制造过程，将分散的算法模块嵌入生物制造全链条，形成“数据驱动—模型预测— 系统优化”的闭环迭代机制（陈相龙， 2026）。三者并非彼此独立，而是相互渗透、动态耦合，共同构成人工智能赋能生物制造的理论底座。
（三）人工智能赋能生物制造的内在逻辑
一是数据逻辑： 实现生物数据的价值转化。生物制造产生的海量数据是人工智能发挥作用的基础， 人工智能的核心价值在于将分散、异构、低价值的原始生物数据转化为可复用、可预测、可创造的高价值知识。一方面， 人工智能能够整合基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等多组学数据，以及实验数据、生产数据、文献数据等多源数据， 构建生物数据知识库； 另一方面， 通过数据挖掘与知识图谱技术， 能够从海量数据中发现隐藏的生物规律， 构建生物分子相互作用网络、代谢通路网络等， 为生物制造的理性设计提供数据支撑（ 毛雨丰， 储光芸，梁庆玲等，2025）。
二是算法逻辑：实现生物系统的理性设计。算法是人工智能赋能生物制造的核心引擎，其本质是通过数学模型模拟生物系统的运行规律，实现对生物分子、细胞工厂、生产过程的精准设计与优化。在分子设计层面，生成式AI 算法能够根据目标功能自动生成全新的蛋白质、核酸、小分子药物等生物分子，突破了自然界现有生物分子的限制；在细胞工厂设计层面，人工智能算法能够优化代谢通路、调控基因表达，构建高效的微生物细胞工厂；在生产过程层面， 机器学习算法能够实时分析发酵过程中的温度、pH 值、溶氧量等参数，自动优化生产工艺，提升产品产量与质量（夏建业，龙东娇，陈敏等，2025）。
三是工程逻辑：实现生物制造的智能生产。生物制造的工业化生产具有过程复杂、影响因素多、控制难度大等特点，传统的人工控制方式难以实现生产过程的最优化。人工智能通过与工业互联网、物联网、机器人等技术融合，构建了生物制造智能生产系统，实现了从原料投入、过程控制到产品检测的全流程自动化与智能化。一方面，通过传感器实时采集生产过程中的各类数据，利用人工智能算法进行实时分析与预测， 及时调整生产参数，实现生产过程的闭环控制；另一方面，通过工业机器人实现物料搬运、实验操作、产品检测等环节的自动化，大幅提升生产效率，降低人为操作误差。
人工智能赋能生物制造的现实挑战
人工智能为生物制造产业发展带来了历史性机遇，但两者在实际融合应用过程中，受技术发展阶段、产业基础、制度环境等多种因素影响，还存在诸多现实挑战。
（一）技术融合深度不足：核心技术瓶颈有待突破
一是生物数据标准化程度低，数据共享难。生物数据具有多源异构、维度高、噪声大等特点。目前我国尚未建立起统一的生物数据标准体系，不同机构、不同企业产生的数据格式不统一、质量参差不齐，数据整合与共享难度大。同时，由于数据产权界定、利益分配机制不明，大量优质生物数据被封闭在科研机构和企业内部，形成“数据孤岛”，导致人工智能算法难以获得足够的高质量数据进行训练，限制了模型的性能与泛化能力。二是专用算法与大模型发展滞后。当前生物制造领域的人工智能算法多是从通用领域迁移而来，缺乏针对生物系统特性的专用算法设计，与生物过程的非线性、动态性、随机性等特点适配性不足。同时，我国生物制造专用大模型的研发尚处于起步阶段，与国际先进水平相比，在模型规模、训练数据量、预测精度等方面存在较大差距，难以满足生物制造全流程智能化需求（江源， 杨露，王琼等，2026）。三是软硬件协同能力不足。人工智能在生物制造领域的应用需要专用的硬件设备与软件平台支撑，目前我国高端生物实验设备、工业传感器、智能控制器等核心硬件、生物制造智能软件平台自主可控程度仍有提升空间，软硬件协同优化存在一定障碍， 难以发挥人工智能的最大效能（杨艳萍， 李钊，李昌柔等，2026）。
（二）产业适配性短板：不同赛道融合程度不均衡
生物制造涵盖多个细分赛道，不同赛道的技术特点、发展阶段、应用需求差异显著，而当前人工智能技术的应用存在明显的“重研发、轻生产”“重高端、轻基础” 倾向， 产业适配性不足。在生物制药、合成生物等高端产业， 人工智能应用较为广泛，已在药物研发、细胞工厂设计等环节取得显著成效；而在生物基材料、生物能源等基础领域， 由于产品附加值较低、企业数字化基础薄弱，人工智能应用程度较低。此外， 现有技术方案多采用标准化开发模式， 缺乏针对不同企业、不同产品的个性化定制， 难以满足生物制造企业多样化、差异化需求。例如，由于不同微生物菌株的发酵特性差异巨大，通用的发酵优化算法难以适配所有菌株，导致应用效果不佳。
（三）伦理与安全风险：监管体系亟待完善
一是生物数据安全与隐私泄露风险。生物数据包含大量个人基因信息、物种资源信息等敏感数据，一旦泄露或被滥用，将对个人隐私、生物安全乃至国家安全造成严重威胁。当前我国生物数据安全保护体系尚不完善，部分企业和机构存在过度采集、非法交易生物数据的行为。二是合成生物的安全风险。人工智能技术的发展大幅降低了合成生物的研发门槛， 使得人工设计、构建全新的生物体成为可能， 但也带来了潜在的生物安全风险。例如， 人工合成的微生物可能会逃逸到自然环境中， 对生态系统造成破坏。三是“算法黑箱” 与责任界定问题。人工智能算法尤其是深度学习算法具有“ 黑箱” 特性， 其决策过程难以解释和追溯。在生物制药、食品添加剂等与人类健康密切相关的领域，算法决策失误可能会导致严重的后果，且难以追究相关主体责任。
人工智能赋能生物制造的实践路径
针对人工智能赋能生物制造过程中存在的现实挑战， 需立足我国生物制造产业发展实际， 以科技自立自强为核心，以产业需求为导向，通过“技术引领— 精准适配— 安全保障” 实践路径， 推动人工智能与生物制造深度融合， 实现我国生物制造产业的跨越式发展。
（一）坚持技术引领，构建全链条融合的技术体系
一是建设国家级生物制造公共数据平台。整合科研机构、高校、企业的数据资源，建立统一的生物制造数据标准体系，构建涵盖多组学数据、实验数据、生产数据的国家级生物制造公共数据平台。完善数据产权制度与利益分配机制， 推动数据的开放共享与合规使用。同时， 加强生物数据安全技术研发，建立数据分级分类保护体系，保障生物数据安全。
二是研发生物制造专用大模型与核心算法。设立国家重大科技专项，支持龙头企业、科研机构联合研发生物制造专用大模型，重点突破蛋白质设计、基因编辑、代谢调控、发酵优化等核心算法。加强通用人工智能技术与生物制造领域的深度融合，研发针对生物系统非线性、动态性特点的专用算法，提升算法的预测精度与泛化能力。建立相关算法开源社区，推动算法的迭代优化与推广应用。
三是突破核心软硬件技术瓶颈。加大对高端生物实验设备、工业传感器、智能控制器等核心硬件的研发投入，实现关键硬件的自主可控。开发自主可控的生物制造智能软件平台，整合数据管理、模型训练、工艺优化、生产控制等功能，为企业提供“一站式”智能解决方案。加强软硬件协同优化，提升系统的整体性能与稳定性。
（二）强化精准适配，实施分赛道差异化赋能策略
对于合成生物学领域，重点聚焦细胞工厂的理性设计与构建。利用生成式AI 技术设计全新的蛋白质、核酸等生物分子，利用代谢网络模型优化微生物细胞工厂的代谢通路，构建高效的生物合成体系。建设智能化生物铸造厂，实现菌株构建、筛选、优化的自动化与高通量化，大幅提升合成生物学研发效率。
对于生物制药领域，重点聚焦药物研发与生产智能化。利用人工智能技术加速靶点发现、化合物筛选、临床试验设计等环节，缩短药物研发周期，提高研发成功率。建设智能化制药工厂，实现药品生产过程的全流程自动化与智能化，提升药品质量与生产效率。例如， 利用计算机视觉技术实现药品质量的自动检测，利用强化学习算法优化制药工艺参数。
对于生物基材料与生物能源领域， 重点聚焦生产过程的智能化改造。利用人工智能技术优化发酵过程、分离提纯过程等关键生产环节，提升产品转化率， 降低生产成本。推广工业互联网、物联网技术在生物基材料与生物能源企业的应用，实现生产过程的实时监控与智能调度。针对中小微企业，开发低成本、易部署的智能化解决方案，降低企业转型门槛。
（三）筑牢安全防线，完善伦理规范与监管体系
一是制定人工智能赋能生物制造相关伦理准则。明确技术应用的伦理边界与基本原则，坚持以人为本、安全可控、尊重自然、造福人类的核心理念。规范合成生物的研发与应用，禁止研发危害人类健康、生态安全的合成生物。建立伦理审查机制，对人工智能生物制造重大项目进行伦理审查，确保技术应用符合伦理要求。
二是完善生物数据安全与隐私保护制度。研究出台“生物数据安全管理条例”，明确生物制造过程中，数据收集、存储、传输、使用等环节的监管要求，实行生物数据分级分类管理。加强对生物数据跨境流动的监管，严格限制敏感生物数据出境。建立生物数据安全监测与应急响应机制，及时处置数据安全事件。
三是健全法律法规与监管体系。加快完善人工智能与生物制造相关的法律法规， 明确算法责任、产品责任、侵权责任等法律问题。建立跨部门协同监管机制， 加强对人工智能生物制造产品研发、生产、销售、使用全流程的监管。推行人工智能生物制造产品认证制度， 确保产品的安全性与有效性。加强国际监管合作，共同应对全球生物安全挑战。
刘腾飞为中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所未来产业部主任；樊森为中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师；应芳芳为中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师；韩文龙为中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师
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