引入AI一年增收超十亿！FDE工程师发酵罐旁扎根9个月破解增产魔法

发酵罐旁的工程师显得格外渺小 采访对象供图

在500吨级发酵罐旁、电厂200米高的空冷塔下，一批特殊的工程师正让AI大模型“嵌入” 工业生产核心——他们是FDE（前沿部署工程师），AI时代的新型技术角色，直接进驻客户的工厂、银行、医院等，在一线把大模型的能力“嵌入”真实的业务流程。

上海交通大学人工智能与微结构实验室主任李金金教授带领团队研发出国际首个“人工智能时序控制大模型ManuDrive”，开创性地将“时间维度”引入到工业控制领域中，通过AI技术对生产数据不断反馈迭代、再学习，攻克在生产动态的实时预测与精准调控的难题。

为了让模型真正服务产业，李金金创立金锃科技，培养出一批既懂技术又善实战的FDE，破解技术落地“最后一公里”。

金珵科技合作的第一家生物制造企业川宁生物，是全球最大的抗生素发酵企业之一。发酵罐高达四五层楼，一次发酵需一两周，头孢中间体提取率仅1%。引入ManuDrive大模型后，FDE团队首先面临“数据关”：离线数据散落在纸上需重新录入，设备检修期的异常参数要逐一校正，单数据处理就耗时数月。更棘手的是“经验关”：工厂老师傅的操作全凭代代相传的手感，比如葡萄糖投料量没有标准，却直接影响产量稳定性。

“AI给出的是一种更高效的方法，”金珵科技的技术负责人韩彦强表示，“测试之前，我们也无法确定它是否有效，都是在实际生产过程中一点点验证出来的。结果证明，它高效可行。”

FDE团队驻扎工厂9个月，一边收集一线数据、记录实操细节，一边联动上海的前沿部署研究员（FDR）优化模型参数。最终AI模型给出方案：葡萄糖投料超阈值会降低产量，这与传统经验完全相反。落地后，川宁生物产能提升5%，一年增收超十亿元，而传统工艺要实现1%的提升需四五年。

如今，ManuDrive已成为接管工业生产的 “AI老法师”，不仅覆盖生物发酵，还延伸到工业建筑设计、焚烧控制等场景，靠127个功能模块适配不同需求。过去两三个月才能完成的部署，现在只需两三周，核心秘诀在于李金金团队打造的FDE-FDR协同体系：FDE深入一线收集需求，FDR负责模型动态迭代，高效打通场景落地链路。

为让更多AI技术扎根产业，上海已率先构建 FDE人才培养体系，开办全国首个专题培训班，联合创智学院及相关区开展十余场培训，覆盖 2000余人次，后续还将联动AI小镇扩大人才供给。在李金金的团队里，不少博士生化身FDE，既开发创新算法，又深入制造业一线，让理论研究反哺产业实践，人才队伍持续壮大。

“让AI在工厂里真正发挥作用，是最让人兴奋的事。” 李金金说，这些懂数据、懂产业的FDE，正成为AI赋能中国制造的核心桥梁，也让上海的技术创新真正扎根产业土壤。

原标题：《引入AI一年增收超十亿！FDE工程师发酵罐旁扎根9个月破解增产魔法》

栏目编辑：杨玉红

本文作者：新民晚报 叶薇 实习生 农岚淳