中国生物制造关键技术进展与未来趋势

原文发表于《科技导报》2025 年第23 期 《 中国生物制造关键技术进展与未来趋势 》

生物制造作为实现绿色低碳和可持续发展的重要技术路径，正沿着“原料—技术—过程—产品”全产业链加速演进。《科技导报》邀请中国工程院院士谭天伟团队撰文，文章分别从原料端、技术端、过程端、产品端重点介绍了生物制造原料向非粮生物质拓展的最新进展、设计应用、技术融合创新及应用前景。最后，提出关键技术攻关方向，为未来生物制造的技术路线与产业发展提供参考。

生物制造是指利用生物系统或其组成成分，通过原料替代、生产工艺创新或新产品开发等方式，实现能源、化工、材料、医药、食品等领域的低成本、规模化和可持续生产的一种新型工业生产模式。未来的生物制造正加速从传统发酵驱动向智能化、生物设计驱动的颠覆性制造范式跃迁。

在全球新一轮科技革命与产业变革的浪潮下，生物制造作为生物技术与先进制造深度融合的核心方向，承载着推动制造业绿色转型的历史使命。近年来，国家层面将生物制造明确纳入未来战略体系。2024年，政府工作报告提出要“积极打造生物制造、商业航天、低空经济等新增长引擎”，并在2025年再次强调要“培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”，标志着中国生物制造发展进入国家战略的新阶段。

1 生物制造的关键技术发展趋势

生物制造是利用生物技术和生物过程，通过微生物、酶、植物或动物细胞等生物体作为生产平台，制造各种化学品、材料和能源等产品的可持续生产模式。生物制造的核心产业链包括原料供应、生产平台（菌株与酶）、装备、过程与工艺、产品管理与废弃物处置等环节（图1）。应用领域覆盖了能源、化学品、材料、食品、农业、医药、化妆品等多个行业，并在不断拓展和深化中。

生物制造作为一种新兴的工业生产模式，经历了从基础研究到技术应用的多次革新。早期的生物制造主要依赖传统的微生物发酵技术，用于生产基础化学品和生物制品。近年来，生物制造底层技术与关键核心技术研发不断取得突破。

图1 生物制造产业链框架

1.1 生物制造原料向非粮生物质拓展

随着木质纤维素和一碳化合物高效利用技术的不断突破，生物制造的原料体系正逐步从“粮食依赖”向更多元化的非粮生物质拓展。这些新型原料不仅有效缓解了生物制造对可食糖类原料的高度依赖，也有助于减少与粮食生产在土地和资源上的竞争。尤其值得关注的是一碳化合物，如二氧化碳（CO2）、一氧化碳（CO）、甲酸（CH2O2）、甲醇（CH4O）等，正成为下一代生物制造的重要候选原料。

在具体技术实践上，美国Ginkgo Bioworks公司开发的工程菌株已能够高效将木质纤维素水解产物转化为稀有糖。诺维信公司设计并开发的新型纤维素酶和酵母菌株，则能够将纤维素向乙醇的转化率达到92%。更前沿的平台如LanzaTech公司的气体发酵技术，开创了“负碳生产”的新模式，为低碳绿色制造提供了新的解决方案。

1.2 高性能菌种及酶的开发向精准化、智能化演进

在生物制造体系中，微生物菌种是负责原料转化和产品合成的“生物工厂”，而酶则作为其中的“生物催化剂”，加速和调控代谢反应。因此，高性能菌种与高效酶体系的开发是提升生物制造生产效率、降低生产成本和优化产品质量的核心因素。

传统生物技术主要依赖实验研究、数据分析和模型辅助，通过物理、化学和生物学方法对生物过程进行改造。随着基因编辑技术的持续突破，特别是成簇规律间隔短回文重复序列（CRISPR）技术的广泛应用，微生物代谢途径的精准调控与系统重构进入了快速发展阶段。生物制造从传统的经验式改造，迈向机制驱动的精准代谢工程新时代，使细胞“按需设计”的愿景逐步成为现实。与此同时，非模式微生物和极端微生物底盘的开发取得重要进展。此外，国际大型生物科技公司也在不断加强工业菌种研发平台的建设，通过打造核心菌种来提升市场竞争力。

在精准化技术快速演进的同时，AI正成为推动菌种与酶设计智能化的关键驱动力。AI已能辅助建立更准确的细胞代谢图谱，实现代谢瓶颈识别、通路优化和策略自动生成。菌种开发正从传统的“试错优化模式”转向机制驱动、数据驱动、智能决策、定制合成的新时代，为精准化与智能化的生物制造奠定了坚实的技术基础。

产业界和学术界正在构建基于AI的全流程自动化平台：美国伊利诺伊大学开发的集AI设计—构建—测试—学习于一体的智能工程化平台，已应用于番茄红素生物制造；Ginkgo Bioworks公司通过引入AI和自动化机器人技术，推动了基因工程的产业化。

在战略层面，美国政府已将AI与生物技术融合列为国家战略重点。2022年，美国总统签署“国家生物技术和生物制造计划”，未来5年将对100万种微生物的基因组进行测序，并系统解析至少80%的新发现基因功能。这一战略不仅推动生物制造智能化升级，也为生物技术创新提供了政策和技术范例。

1.3 过程工程技术及核心装备向模块化、智能化迭代

传统生物制造在工业化过程中面临诸多瓶颈，严重制约了产品转化效率。生物制造过程工程正在朝着模块化和智能化系统集成的方向发展，推动装备设计理念和生产范式的升级，实现从实验室到工业生产的无缝衔接。

模块化设计通过标准化生物反应器、分离纯化单元等功能模块的解耦，实现了“即插即用”式柔性组装，大幅提高了工艺的灵活性和拓展性。进一步地，虚拟反应器模型的构建使工艺预调试、故障预测与动态优化成为可能，从而提高了生产过程的精确性与可靠性。在制造工艺中，增材制造等个性化、精准化技术的引入使得复杂组织和器官的仿生制造成为现实。此外，响应环境刺激的材料开发、分离效率和选择性的提升，将成为未来研究的重点方向。

2 中国生物制造的核心技术问题与挑战

中国生物制造整体实力已接近国际先进水平，部分领域已实现领先。然而，中国在生物制造领域仍面临一系列技术与产业挑战，以下从产业链不同阶段简要阐述几个关键的技术问题（图2）。

图2 生物制造产业链关键技术问题与挑战

2.1 资源利用与原料替代的技术瓶颈

目前，中国生物制造产业主要依赖以淀粉类物质为代表的粮食资源，约90%的初级原料来自玉米等粮食作物。这种“以粮造料”的模式不仅加剧了“与民争粮、与畜争饲”的资源矛盾，还削弱了产业原料供应的安全性和自主可控能力，成为制约生物制造可持续发展的重要障碍。

相比之下，中国非粮生物质资源极为丰富，涵盖农作物秸秆、林业废弃物及有机生活垃圾等多种类型，具有巨大的资源潜力。然而，在非粮生物质的利用上仍面临较大挑战，尚未实现规模化和高附加值的有效利用。因此，构建多元化、非粮化原料体系，已成为推动生物制造高质量发展、突破资源约束的关键突破口。

2.2 核心菌种的自主可控性问题

中国在微生物菌种资源的自主掌控能力上仍存在明显短板，关键工业菌种和酶制剂的高度依赖已成为制约生物制造产业高质量发展的重要瓶颈。特别是2025年4月4日起美国对中国科研人员访问敏感生物医学数据的限制，提高微生物资源的自主掌控能力，已成为保障国家生物安全、推动生物制造产业高质量发展的首要任务。

2.3 生物催化剂设计与底层技术短板

中国在生物催化剂智能设计领域起步较晚，与国际先进水平仍存在显著差距。中国在酶设计、分子对接等核心技术环节，仍大量依赖国外开发的如AlphaFold、RoseTTAFold、AutoDock等算法与平台，关键技术的自主性亟待突破。

在菌种构建方面，中国普遍通过敲除或过表达合成途径中个别基因来优化菌种，但这种方法周期长、效率低，难以满足高性能工业菌种快速构建的需求。中国在菌种设计的基础算法与软件开发、高性能底盘细胞优化、基因元件性能评估及表达调控的精细化等方面仍处于追赶阶段，亟需加快自主构建工程化菌种系统平台，推动技术集成和自主创新。

2.4 高端装备与智能制造能力的不足

中国生物制造在装备与自动化体系方面存在明显短板，尤其是在高端科研仪器和关键生产设备的对外依赖度较高，这已成为制约自主创新与产业安全的关键因素。因此，构建具有自主知识产权的高端装备体系，发展智能化、标准化和可控的制造平台，是推动中国生物制造跨越式发展的关键支撑。

3 中国生物制造未来关键技术发展方向与关键任务

为实现生物制造的规模化、智能化和绿色化发展，亟需围绕全产业链核心环节开展系统性的技术攻关。未来生物制造的技术突破将集中在原料供应、细胞工程、装备体系与过程控制以及终端产品拓展4大方向。以下将从原料端、细胞工程、装备过程和产品应用等方面系统阐述未来生物制造的关键技术发展方向与核心任务（图3）。

图3 生物制造关键技术发展方向与关键任务

3.1 原料端：发展一碳原料转化与非粮资源的利用技术

针对二氧化碳、一氧化碳、甲烷等低成本可再生碳资源，以及农作物秸秆、林业废弃物和木质纤维素等丰富的非粮生物质资源，未来应重点发展高效的原料转化关键技术。

1）一碳原料高效转化。开发可高效利用一碳原料的新型发酵技术和化学/多酶级联催化体系，突破一碳原料到目标产品生物合成技术。

2）非粮生物质资源利用。充分利用中国丰富的非粮生物质资源，实现原料的高转化率与高附加值利用。构建木制纤维素原料的智能化生物利用路线，实现从原料到目标化学品的高效转化。

3）智能化与工程化应用。打通一碳原料及非粮资源的高效人工生物利用路径，构建智能生物发酵和催化技术平台。完成一碳原料与非粮资源向化学品生产的工业放大验证与全生命周期评估，推进规模化生产示范与推广应用。

3.2 细胞工程的智能设计与创制

在生物制造体系中，酶和菌种是生物制造的核心驱动要素，因此，未来生物制造的重点之一是发展工业酶和菌种的精准挖掘和智能设计技术。

1）工业酶的智能开发。深入解析重要酶种的催化机制与构效调控原理，结合AI模型和大数据分析，精准发掘具有全新功能、新颖序列和高生物活性的酶基因资源。与此同时，开发新型生物基元反应，利用酶催化反应替代传统化学难以合成的反应。此外，还需开发适配性强的固定化材料与技术，实现高性能固定化酶制剂的低成本规模化制备。最终，要构建基于AI驱动的工业酶智能开发技术体系，实现酶信息的精准挖掘和性能提升方法的快速创新。

2）智能细胞工厂与精准生物发酵。应开发基于规则、数据驱动和AI方法的基础开源工具和算法，致力于细胞的AI建模，为细胞工厂的设计和优化提供指导。其次，建设极端微生物资源库，并开发高效基因编辑技术，以大幅提升非模式微生物细胞工厂的制造能力。同时，利用AI分析大规模生物数据，建立集细胞代谢与过程控制为一体的智能细胞工厂技术。

3.3 装备与过程：智能细胞工厂、精准生物发酵、智能装备

发展多元化的生物过程智能感知设备与在线检测技术，实现溶氧、pH值、温度、底物浓度及代谢产物等关键参数的实时高精度监测。融合大数据和AI等前沿技术，建立精准放大模型。通过开发智能生物反应器和过程强化技术，构建“智能感知—智能决策—智能调控”的生物反应过程智能控制系统。此外，建立关键支撑材料数字设计平台，推动新一代智能生物制造系统的构建。

1）高性能分离与材料技术。建立关键支撑材料的数字化设计平台，开发高精度分离介质，实现分离效率和选择性的双重提升。推动连续化分离工艺及装备的研发，实现过程集成化、模块化与可扩展性。探索响应性材料和智能分离技术，提高工艺的灵活性和稳定性。

2）智能装备与过程集成。构建智能化、模块化的生物制造系统，实现实验室—中试—工业生产的无缝衔接。结合AI与工业物联网技术，提高生产效率、降低能耗和资源消耗。推动智能装备与细胞工厂、精准生物发酵的深度耦合，为生物制造的绿色低碳、柔性化和高通量化提供支撑。

3.4 产品端：生物制造驱动的多领域产品体系拓展

生物制造不仅催生了高能量密度生物燃料、可持续材料、环境友好型产品和创新食品等新兴产品，更推动了产业结构重构与新业态涌现，带来显著的经济效益、社会价值和战略意义。

1）能源领域推动绿色低碳替代。应重点布局生物航空燃料、生物氢能等可再生替代能源。

2）化学品领域突破生物基平台化合物。应重点突破生物基有机酸、多元醇、胺类等平台化合物的合成瓶颈，为化工行业脱石化、降碳化提供重要支撑。

3）材料领域构建可再生材料体系。材料端应大力发展高性能可降解塑料、生物基纤维、复合材料等关键产品，推动材料体系从石化依赖向可再生资源依托转型。

4）医药领域合成生物学驱动药物创新。应加快合成生物学驱动的药物中间体、中药活性成分、天然产物和疫苗的开发，以增强中国医药产业的国际竞争力。

5）食品与农业构建非耕地依赖型营养供应体系。在食品和农业领域，应大力发展替代蛋白、代糖、功能性食品和生物农资产品，推动农业绿色转型与粮食安全保障。

6）环境治理与高端精细化应用，拓展战略新兴赛道。在环境治理方面，应发展生物降解材料与绿色修复制剂；在高端精细应用方面，应面向消费升级与产业前沿，提升中国在新兴产业和战略产业中的国际话语权。

未来，需要通过政策引导、标准建设、示范推广和国际合作，加快推动生物制造产品的规模化应用与国际化发展，使其成为支撑绿色低碳转型和可持续发展的重要产业支柱。

4 结论

随着科技的不断发展，生物制造已逐渐从传统的以粮食为原料、依赖手工实验的模式，转向更加智能化、绿色低碳、非粮资源化的生产路径。

未来，生物制造将着重突破智能细胞工厂、精准生物发酵与核心装备国产化等关键技术，构建更高效、稳定、安全的制造体系。智能化技术的深度融入将推动生物制造由经验驱动向“计算驱动−−智能决策”转型，加速细胞工厂设计、路径重构与过程优化。同时，非粮资源和一碳原料的广泛应用，将为生物制造开辟全新的原料供应渠道，减缓传统粮食资源与生物制造之间的竞争与矛盾，提升产业韧性。

尽管中国在生物制造领域已取得显著进展，但仍面临许多挑战，必须加大基础研究投入，推动关键技术突破，进一步提升产业自主可控能力。通过持续的技术创新、产业体系提升与政策制度保障，中国有望进一步夯实在生物制造领域的核心竞争力，为推动全球绿色经济和可持续发展发挥更加重要的引领作用。

本文作者：云慧敏、陈必强、谭天伟

作者简介：云慧敏，北京化工大学绿色生物制造全国重点实验室，北京化工大学国家能源生物炼制研发中心，北京化工大学经济管理学院，讲师，研究方向为生物制造系统建模与优化、全生命周期分析等；陈必强（通信作者），北京化工大学绿色生物制造全国重点实验室，北京化工大学国家能源生物炼制研发中心，北京化工大学生命科学与技术学院，教授，研究方向为生物催化剂工程；谭天伟（共同通信作者），北京化工大学绿色生物制造全国重点实验室，北京化工大学国家能源生物炼制研发中心，北京化工大学生命科学与技术学院，教授，中国工程院院士，研究方向为生物能源、生物材料、生物基化学品。

文章来 源 ： 云慧敏, 陈必强, 谭天伟. 中国生物制造关键技术进展与未来趋势[J]. 科技导报, 2025, 43(23): 24−32 .

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