本報記者 郭冀川

    在數(shù)字經(jīng)濟與生物經(jīng)濟深度融合的背景下，工業(yè)和信息化部近日公布人工智能在生物制造領域典型應用案例（第一批），為行業(yè)展示了技術突破與產(chǎn)業(yè)變革的新范式。這些案例覆蓋了從生物育種、發(fā)酵工程到生物合成、智能檢測的諸多環(huán)節(jié)，揭示了人工智能技術如何通過數(shù)據(jù)驅動、算法優(yōu)化和智能決策，破解傳統(tǒng)生物制造中周期長、效率低、成本高等痛點，推動產(chǎn)業(yè)向精準化、柔性化、綠色化方向躍遷。

    生物制造的復雜性源于其“生物系統(tǒng)+工程體系”的雙重屬性，而人工智能的介入正在重構這一體系的核心邏輯。北京深勢科技有限公司解決方案事業(yè)部高級經(jīng)理伍旭對《證券日報》記者表示，AI（人工智能）算法通過分析海量數(shù)據(jù)，構建預測模型，可以將傳統(tǒng)醫(yī)藥研發(fā)“試錯法”的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至數(shù)月。

    在典型應用案例中，上海天鶩科技有限公司申報的案例場景是高性能蛋白質元件設計及構建。據(jù)介紹，其自主研發(fā)蛋白質通用AI模型，在90億條蛋白質數(shù)據(jù)基礎上，結合小樣本學習算法和干濕迭代模式，實現(xiàn)“從序列到功能”的端到端預測，摸索出AI設計加少量實驗的新范式。

    “人工智能的滲透正在引發(fā)生物制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)的鏈式反應，催生新的價值創(chuàng)造模式。”全聯(lián)并購公會信用管理委員會專家安光勇對記者表示，AI平臺整合基因編輯、代謝工程、過程模擬等技術模塊，在上游研發(fā)實現(xiàn)從“經(jīng)驗驅動”到“數(shù)據(jù)驅動”，使研發(fā)人員從重復性實驗中解放，聚焦創(chuàng)新策略設計，在中游生產(chǎn)環(huán)節(jié)，柔性制造系統(tǒng)與AI調度算法的結合，使單條生產(chǎn)線可快速切換不同產(chǎn)品，在下游服務方面，AI驅動的預測性維護與供應鏈優(yōu)化，通過需求預測算法動態(tài)調整產(chǎn)能，構建起“制造即服務”（MaaS）的新生態(tài)。

    安光勇說：“人工智能與生物制造的融合，不僅是技術層面的疊加，更是產(chǎn)業(yè)范式的革命，從‘細胞工廠’的智能化改造，到生物基材料的綠色制造，再到精準醫(yī)療的個性化定制，AI正在重塑生物經(jīng)濟的底層邏輯。”

    在此次公布的典型應用案例中，也不乏上市醫(yī)藥公司的身影，如北京誠益通控制技術集團股份有限公司的案例場景是生物反應過程的智能控制。

    巨豐投資首席投資顧問張翠霞在接受《證券日報》記者采訪時表示，在科技飛速發(fā)展的當下，人工智能與生物制造的深度融合正成為醫(yī)藥行業(yè)變革的核心驅動力。這一融合不僅重塑了醫(yī)藥研發(fā)與生產(chǎn)的底層邏輯，更從公司實力、研發(fā)模式和資本流向等多個維度，對醫(yī)藥上市公司產(chǎn)生了深遠且多維的影響。如人工智能驅動的柔性制造系統(tǒng)，使醫(yī)藥上市公司能夠快速切換產(chǎn)品線以適應市場需求，資本市場對醫(yī)藥上市公司的估值體系傳統(tǒng)以管線數(shù)量為核心的評估方式，逐漸被以人工智能技術壁壘、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和智能化生產(chǎn)能力為核心的新標準取代。

    張翠霞認為，人工智能與生物制造的融合，正推動醫(yī)藥上市公司從“規(guī)模競爭”轉向“智能賦能”，需要企業(yè)深度融合人工智能與生物制造技術、構建開放創(chuàng)新生態(tài)，這一變革不僅重塑了公司的核心競爭力，更重構了資本市場的價值評估邏輯。