报告由赛迪智库发布，聚焦人工智能与生物制造融合发展，系统分析产业现状、核心挑战与对策建议，指出 AI 正全面重塑生物制造产业链，成为驱动产业范式变革的关键力量。
在政策与市场双重驱动下，我国人工智能赋能生物制造产业进入高速发展期。政策层面，国家出台 “人工智能 +” 行动意见、“人工智能 + 制造” 专项行动等顶层设计，围绕菌种设计、工艺预测等四大方向明确转型指引，并发布首批典型应用案例；北京、江苏、广东等省市配套落地模型券、公共平台、专业园区等政策，形成央地协同支撑体系。市场层面，全球 AI 赋能生物制造市场增速显著，2026 年制药与生物技术领域规模达 85.4 亿美元，2034 年将增至 1541 亿美元，年复合增长率超 43%。我国生物制造产业总规模达 1.1 万亿元，合成生物制造近三年增速维持 25% 以上，2026 年 AI 相关市场规模约 4.2 亿美元；一级市场投融资活跃，AI 制药项目受资本青睐，国资积极布局，投资逻辑转向技术落地与商业化价值。
人工智能已深度渗透生物制造全产业链，实现各环节范式升级。菌种设计环节，蛋白质语言模型等技术推动从 “挖酶” 到 “创酶” 的理性设计，大幅缩短研发周期；工艺开发环节，数字孪生与 AI 预测结合，替代传统经验试错，优化工艺参数；过程控制环节，深度学习闭环系统实现发酵生产智能化自主运行，提升生产稳定性；放大生产环节，虚拟放大实验与数字孪生破解中试瓶颈，加速实验室成果产业化。
当前产业发展仍面临四大核心制约。一是数据基础薄弱，上游基因、蛋白数据标准不一，下游生产数据割裂封闭，难以满足模型训练需求；二是 AI 模型可解释性不足，蛋白质设计模型易生成缺陷序列，决策不透明影响科学认同与监管审批；三是产业化转化受阻，中试放大传热传质效率下降、数据采集困难，AI 研发成本高制约推广；四是跨界人才短缺，生物与 AI 学科分隔，导致 “懂算法不懂工艺、懂工艺不懂算法” 的协同困境。
针对上述问题，报告提出四大对策。一是构建国家级生物制造可信数据空间，统一数据标准，通过隐私计算实现安全共享，建立数据贡献激励机制；二是打造可解释 AI 研发验证体系，开发可追溯工具，建立行业验证基准与标准，推动第三方复现实验；三是建设国家级数字化中试平台，集成数字孪生与 AI 预测模型，补贴企业 AI 工艺优化应用；四是创新复合型人才培养模式，设立交叉学科，构建模块化课程，推行校企双导师制与跨职能团队协作，破除学科壁垒。
人工智能赋能生物制造具备政策、市场、技术多重优势，虽面临数据、模型、转化、人才挑战，但通过系统性布局，有望实现产业高质量发展，抢占全球生物制造战略竞争制高点。
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