八部门点名“AI+制造”，为什么生物制造能与汽车并列？

AI之于生物制造，目前是锦上添花，未来是如虎添翼。

本文是生物制造行研第九期， 聚焦AI与生物制造的融合落地（之前聊过、、、、、、、）。

2025年12月，工信部、发改委等八部门发布文件 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》。覆盖五大行业、24个细分领域。其中，点名要求以AI推进全链条创新融合的只有两个：汽车行业、生物制造。

汽车行业的AI故事大家已经很熟悉： 智能座舱、自动驾驶、柔性产线、预测性维护，L4级无人网约车已在国内26座城市商业化。为什么生物制造能和汽车并列？AI在这里到底做了什么？哪些企业已经真正拿出了产品？

一生物制造产业链的基本盘

作为新质生产力重要方向，生物制造已写入“十五五”规划。简单说，生物制造是利用生物体、基于工业生物技术进行绿色化、智能化、融合化先进制造的生产方式。

工信部在2026年7月国新办发布会上披露：‌我国生物制造总产值约1.1万亿元，发酵产品产量占全球70%以上‌。氨基酸、维生素、有机酸等传统发酵产品，中国早已是全球供应中心；合成生物学推动的PHA、医美原料、医药中间体、生物基尼龙、细胞治疗等新赛道，正在快速起量。

图1：生物制造产业链

（制图：基因慧）

综合来看，生物制造核心产业链包括：

（1）上游：原料与使能技术

碳氮源等原料；数据库与AI整合基因、酶及代谢通路信息；指导基因合成将设计序列转化为DNA；通过基因编辑修饰和基因测序验证，再组装为标准化生物元件并串联成代谢通路；蛋白质结构解析与酶工程优化关键酶活性。

（2）中游：菌株构建和发酵

将代谢通路导入底盘细胞构建细胞工厂，经高通量筛选锁定高产菌株；在生物反应器中完成发酵工艺开发与中试放大；分离、纯化与制剂后获得目标产物。

（3）下游：产品精制与应用

应用于细胞与基因治疗、生物基材料、医药中间体、医美原料、三新食品、生物农业、生物能源、生物环保等；终端数据回流上游，迭代菌株与工艺，形成“设计—构建—测试—学习”闭环。

二AI在生物制造中的三大落点

回到八部门文件原文，涉及生物制造的AI应用主要表述如下：

利用人工智能技术，挖掘和生成高性能生物元件、高效合成代谢通路以及高活性酶蛋白结构，丰富基础数据库。打造智能化菌种构建平台，精准模拟细胞工厂运行机制，创建高转化率工业菌种。 建立工艺参数与产物得率的预测模型，缩短工艺开发周期，提高中试验证成功率。借助人工智能等技术，优化迭代生物反应过程中的温度、酸碱度、含氧量等核心参数，实现反应过程智能控制，加快产业化进程。

对应到产业链，可以概括为三个层面：

第一，研发设计智能化。这是目前AI相对成熟的环节。蛋白质结构预测与设计已进入实用阶段：AlphaFold3实现生物分子相互作用预测；2026年8月Claude调用外部专业工具，在15个蛋白结合剂靶点中对14个找到湿实验验证的结合分子，单靶点最高命中率35.1%。合成基因组也有进展，Evo系列模型从头设计出16种功能性噬菌体。

但代谢通路从头设计与细胞工厂精准模拟仍差距很大：AI虚拟细胞正从单细胞向虚拟组织跨越，多基因扰动预测、因果可解释性仍是短板；物理模拟路线仅在仅493个基因的极简细菌JCVI-syn3A上跑通完整生命周期，远未到真核细胞全尺度数字孪生。

‌第二，工艺开发模型化。‌ 建立工艺参数与产物得率的预测模型，缩短工艺开发周期，提高中试验证成功率。这一环节目前最大的瓶颈是实验室菌株工业放大后的性能衰减，模型泛化能力有限，核心制约因素是生物数据碎片化、接口不标准，直接限制了AI的集成效果。

‌第三，生产过程智控化。‌AI优化迭代生物反应过程中的温度、酸碱度、含氧量等核心参数，实现反应过程智能控制。传统自动控制（PID等）已普遍应用，AI驱动的发酵过程优化正从早期试点向规模化验证过渡，国内万吨级PHA工厂已在做参数实时优化。

此外，AI与自动化实验平台（液体处理工作站、机械臂）的协同、多组学大模型整合、生物安全序列筛查，是文件之外产业正在快速推进的方向。

三哪些企业在“AI+生物制造”跑出了成果

1. Ginkgo Bioworks（美国）‌：生物制造领域的AWS

公司于2026年2月与OpenAI合作，将GPT-5接入自有云实验室，由大模型完成实验规划、参数优化与异常诊断，形成设计测试学习闭环。在无细胞蛋白合成中将sfGFP生产成本从每克698美元降至422美元，降幅40%。

Ginkgo定位为合成生物学研发基础设施平台，类似生物制造领域的CRO，亏损收窄有望走出困境的同时，AI自主实验室带来新订单预期。

2. Codexis（美国）‌：AI酶工程的"老钱"

Codexis是AI酶工程商业化时间最久的上市公司，核心平台CodeEvolver融合机器学习进行酶定向进化。公司长期为默沙东供应西格列汀关键合成酶，以生物催化替代化学合成并稳定运行十余年；AI设计的TnX转座酶已用于seqWell测序文库制备；与泰莱集团签署食品工业酶独家供应协议。

Codexis有十余年的数据积累和药企客户网络，AI主要服务于定向进化优化，在从头设计新方面相对保守。

3. 酶赛生物（中国）：国内少数把AI酶做进头部药企供应链的公司

国内AI酶工程商业化代表企业。2021年搭建EnzyAI平台，以垂直领域AI模型预测酶进化最优路径。目前已有20余款酶产品商业化，覆盖医药中间体、食品添加剂与生物基尼龙单体，服务阿斯利康、拜耳、默沙东、华海药业等客户。宁海基地年产酶制剂300吨，2026年初启动IPO。

酶赛生物和Codexis有些相似，主攻AI辅助酶定向进化，这是基因检测、基因治疗等领域的关键原料。

4. 微构工场（中国）‌：清华系万吨级PHA产线上的AI实践者

专注PHA生物材料量产。围绕发酵生产构建数字孪生系统、AI拉曼组在线监测和跨尺度迁移建模工具。在湖北宜昌建成国内首条万吨级PHA智能产线，自动化率90%，辅助降低生产成本超40%。顺义千吨级示范产线入选工信部“智能制造优秀场景”。

微构工场以上的AI布局来自入选世界经济论坛全球技术先锋企业的官方阐述。核心优势在于筛选的极端嗜盐菌底盘‌，可在‌高盐、开放、无需严格灭菌‌环境下连续发酵，同时通过合资与战略合作（安琪酵母、‌川宁生物、蒙牛等）推进PHA产能落地。

5. 分子之心（中国）：AI蛋白设计的技术派

AI蛋白质设计企业代表。自研MoleculeOS操作系统与NewOrigin多模态蛋白质基础大模型。2026年7月公布环肽从头设计结果，p53-MDM2靶点首轮命中率超70%，纳米抗体在12个靶点命中率超90%。累计融资超1亿美元，凯赛生物持股17.43%，是最大的外部股东。

分子之心特点是底层模型能力突出，快速应用AI技术向工业酶改造与菌种优化场景输出。

四小结：回到最初的问题

回到文章开头的问题：为什么生物制造能和汽车并列，成为AI全链条改造的两个重点行业？

可以概括为四点：

• ‌战略话语权相当‌：生物制造总产值1.1万亿、发酵产量占全球70%，和新能源汽车一样，都是中国在全球制造业具备话语权的战略赛道；

• ‌产业链长且复杂‌：汽车是“原料—零部件—整车—服务”，生物制造是“原料—使能技术—菌株—发酵—产品—应用”，两者都是AI能贯穿全链条赋能的超长产业链；

• ‌AI改造路径相似‌：汽车有自动驾驶，生物制造有虚拟细胞；汽车有智能座舱，生物制造有智能发酵；两者都在从“人工经验驱动”走向“数据模型驱动”；

• ‌战略紧迫性一致‌：汽车关系能源转型，生物制造关系碳中和、粮食安全与医药自主，都是“十五五”国家级必争赛道。

落到产业节奏和投资判断上，四点关键信息：

第一， “AI+生物制造”目前是锦上添花，未来是如虎添翼‌

AI在蛋白预测设计、酶定向进化、发酵参数优化等单点环节已经能显著降本增效，但全流程数字孪生、跨尺度精准模拟、多基因代谢通路从头设计还没有跑通；同时，从人工智能迈向生物智能的前景广阔。这和汽车行业类似，以超出行业预期的速度，L4级全无人网约车已在北京、武汉、广州、深圳等城市的核心示范区开启商业化收费运营。

第二，短期最有确定性的机会在两端‌

一端是上游的AI蛋白/酶设计工具和自动化实验平台，技术壁垒清晰、客户付费意愿明确；另一端是中游的发酵智能化改造和在线监测，中国庞大的发酵产能存量提供了最直接的落地场景。对于中间的AI从头设计，短期内要警惕过度承诺。

第三，‌园区招商和投资机构的评估维度

“AI+生物制造”最具有价值的标的是“AI+湿实验自动化+中试发酵产能”闭环。但目前具备条件的标的稀少；退一步看三个维度：是否有AI算法与私有生物数据的深度耦合，传统发酵企业是否形成可复用的AI落地方案，合成生物企业是否有AI产品线的中试放大数据。

第四，‌关注数据标准的生态位‌

生物数据碎片化、仪器设备接口不统一，是目前制约AI在工艺开发环节泛化的核心瓶颈，谁能率先建立行业级数据标准或设备互联平台，谁就可能占据类似汽车领域“自动驾驶操作系统”的生态位。

汽车的AI改造用了十年，生物制造的AI化也不会一蹴而就，但方向明确。

当虚拟细胞能精准预测代谢、发酵罐能自己调参数、酶和菌株可以在硅上设计再到碳上验证，生物制造将从“发酵艺术黑盒”变成“生物智能工程”。

看见生物智能的未来，需要莫大的智慧和耐心。十年不晚。

[正文完]

（首发于基因慧行研品牌“亮观生物”）

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关于基因慧

基因慧是专注生命科学前沿的产业咨询机构，成立于2016年，聚焦细胞与基因技术、生物制造、BioAI等领域，为政府园区、企业、投资机构等提供产业规划、行研咨询、培训等知识服务，推动生命科技普惠与产业融合发展。

☆ 国自然《中国精准医学2035发展战略》执笔

☆ 国发改《战略性新兴产业发展展望》执笔

☆ 中国遗传学会生物产业促进委员会委员

☆ 中国抗癌协会肿瘤标志专业委员会战略合作单位

☆ 广东省精准医学应用学会政策研究应用分会常委

☆ 深圳市科技专家库专家，连续七年发布行业蓝皮书

☆ 参与组织机构发布多项专家共识和团体标准

☆ 为多个省市级政府产业园区提供生物产业规划