“AI老法师”接管工业生产线，一出手产量提升5%，数十家上市公司已经用上

AI模型已经成功接管，优化后参数将于22分钟后调整……这是川宁生物发酵罐生产线电脑上的一幕。

这里的AI模型，是被称为“AI老法师”的国际首个“人工智能时序控制大模型”ManuDrive，它将“时间维度”引入工业，具备实时管控工业生产线的能力。川宁生物500吨发酵罐接入它后，产量提升约5%，生产波动降低50%，单条百吨级产线年增效至少3000万元。

记者近日跟随“上海产业向新行”团队走访了该模型的提供方——由上海交通大学人工智能与微结构实验室主任李金金教授创立的上海金珵科技有限公司（简称“金珵科技”）得知，该AI模型已在工艺图纸生成、工业设计、纺织制版、智能排产、污水处理等多个领域大显身手。

40岁的李金金有两个梦想：对于自己，她希望AI能帮助中国工业软件实现弯道超车；对于制造业，她希望能在存量中创造增量，让工厂像生命一样进化。

在工业的存量场景中“挤”出增量

我国生物发酵产品产量占全球70%以上，川宁生物三大核心发酵产品（硫氰酸红霉素、头孢类、青霉素类中间体）合计占中国相关细分市场‌绝大部分份额‌。然而，即便已经做到全球行业龙头，“痛点”依然很“痛”。

两年前，川宁生物找到交大人工智能与微结构实验室“诉苦”：发酵代谢过程极其复杂，一次生产需要1-4周，最终产量不足投料量1%，发酵罐内是强酸环境，安全隐患高，需要员工24小时轮班坚守。

川宁生物500吨发酵罐，AI接管前，一个罐子一次发酵生产最终产品不到5吨。

李金金听完，率领团队一头扎进40℃高温的新疆生产车间，在四五层楼高的发酵罐旁拼起八张桌子当作临时办公室。这八张桌子白天是他们的电脑桌，有时晚上还要充当床。“如果光靠在空调房间里写代码，你永远也不知道现场会碰到哪些具体问题。”李金金说。

比如，AI有时会和“老法师”的经验相左。当发酵罐内PH值偏低时，老师傅的做法是降温或减少原料投放，以此降低菌种活性。这个办法能让PH值回升，代价却是产量下降。AI却提议，应该微调补糖量及其他相关参数。怎么办？只有试验。最终结果AI提议更佳。

这一驻扎就是9个月，李金金带领团队与设备“厮守”，和菌种“对话”，和每一条数据曲线较真。凭借提前精准生成未来180个小时所有的发酵参数曲线，生成准确度高达99.9%的数据，“AI老法师”正式接管巨型发酵罐。

“人工智能时序控制大模型”ManuDrive

据测算，接管一个月产量提升了3到5个百分点。如果这套系统覆盖国内30%的核心发酵产能，年产业新增效益将超过150亿元；放眼全球7000亿美元的发酵市场，增量空间更是超过千亿美元。

扎实底座构建好用工业大模型

作为敢于将AI用于工业制造业企业，金珵科技自带近十年磨出的“三把利剑”：2017年发布的AlphaMat，是一个AI材料预测大模型，可精准预测材料的光、电、力、磁、热等性质；2021年发布的AlphaBio，是一个AI生物蛋白质结构和性质预测大模型，将蛋白质计算效率提升1万倍；2025年发布的ManuDrive，被业界称为赋能工业制造的“硅基工程师”。

上海交通大学人工智能与微结构实验室主任、金珵科技创始人李金金

这三个大模型并非简单的技术堆叠，而是一条从“理解物质本质”到“掌控生命过程”再到“驾驭工业时序”的完整进化路径。李金金解释说，当前绝大多数AI技术仍以静态建模任务为主，而大部分工业生产不是静止的——发酵罐里的微生物在生长，反应釜里的温度在波动，流水线上的刀具在磨损。每一个当下的控制决策，都高度依赖于历史状态、趋势与系统反馈。ManuDrive正是抓住了这个本质，以经典自控系统为应用载体，通过“预测-优化-执行-反馈”的闭环，像一位永不疲倦的老师傅，持续将工厂的生产水平推向理论极限。

得益于金珵科技的物理可解释AI独创核心算法，仅需传统AI模型5%的数据量与十几张普通电脑显卡，就能实现企业轻量化部署。这意味着，中国千千万万的中小制造企业，也有了拥抱AI的可能。

让更多工业场景接入AI

一个不可回避的问题是：工业场景千差万别，发酵和造纸不一样，炼钢和纺织更不一样，一套AI系统如何“通吃”？

金珵科技给出了一个名为“FDR（前沿部署研究员）+FDE（前沿部署工程师）”的终身服务模式，以及一套包含127个可组合功能模块的模块化工业智能体框架。这127个组件涵盖感知、规划、记忆、工具调用等能力，就像一盒高质量的“工业乐高”，通过标准化接口协同工作，支持动态组装、复用与持续学习。这意味着，在不同工业场景之间迁移时，金珵科技不需要“从头盖楼”。

AI模型接管川宁生物发酵罐后。

举个例子。FDE在生物发酵项目中开发的“菌株代谢适配算法”，经模块化封装后，FDR在工业废水处理场景仅需调整3个参数，就能实现对不同降解菌群的精准调控。冷启动效率提升了90%，吨水处理成本再降10%——这就是模块化复用的威力。

再看FDE模式。这是金珵科技独创的人才策略——不坐在总部写代码，而是把工程师直接派驻到客户的工厂一线，在大模型与真实业务流程之间架起桥梁。FDE既非专注单一领域的传统工程师，也非局限于实验室的AI研究者，他们是打破“技术孤岛”与“产业需求”壁垒的关键角色。

李金金团队。

这套模式支撑了金珵科技在多领域的快速扩张：在与太重集团的合作中，“AI工艺图纸生成师”将单张图纸生成时间缩减到3秒以内，效率提升与废品率下降带动净利润提升17%以上；与双良集团合作时，“AI工业设计建筑师”将单个方案的设计验证周期缩短到10分钟以内，生产效率提升超85%，净利润提升15%以上。此外，AI纺织制版师、AI智能排产师、AI污水处理师、AI机器人调度师、AI视觉识别师……一系列“AI老法师”已逐步中国制造的各条战线上岗。

谈及对合作企业的选择，李金金的回答干脆利落：“优先赋能‘国之重器’。”她关注的合作领域有三个特征：技术边界尚远、能带来巨大经济效益、能够替代大量人力决策的场景。

原标题：《“AI老法师”接管工业生产线，一出手产量提升5%，数十家上市公司已经用上》

栏目主编：戎兵

本文作者：文汇报 沈湫莎

题图来源：均为金珵科技提供