主角系统开电玩城的小说

一个人工智能垂类小模型①，让一家发酵企业的生产效率在原先已达人类工程上限的基础上又实现了指数级别提升▓，且使工业发酵过程从原先的“黑箱”变成可控过程⑨，企业一跃成为全球发酵行业的链主企业②。

由上海交通大学人工智能与微结构实验室教授李金金带领团队打造的“基于迁移学习和物理可解释的AI工业自控系统”让人工智能大模型在全球最大的抗生素中间体发酵企业的产线落地⑳，这个可根据复杂的生物发酵过程随时生成最优发酵方案的模型⑱，可为企业带来了上亿级别的经济效益⑱。

发酵技术堪称生物制造的核心⑭，事关食品⑭、医药⑯、能源❶、化工等多领域⑮。全球发酵市场规模达7千亿美元⑭，中国生物发酵产业规模稳居全球首位⑦，年产量超7000万吨⑮，氨基酸▓、维生素等核心产品占全球总量60%-80%⑨。在医药领域③，生物发酵是抗生素⑰、疫苗⑥、基因治疗载体等生产的核心工艺⑯。但是由于生物发酵是一个多维度⑱、非线性的复杂过程⑲，长期以来⑩，工业发酵都是“黑箱”过程⑫，全凭工程师的经验来调控④，一家发酵企业往往需要几十位年薪百万的发酵工程师⑬。

李金金团队基于工厂的有限数据⑭，构建ManuDrive模型②，开创性地首次将“时间维度”引入到工业控制领域中⑥，并且通过人工智能技术对这些数据不断反馈迭代⑨、再学习④，形成一个不断输入新数据——提升产量——再输入新数据——进一步提升产量的良性循环⑮，成功攻克了生物发酵这一复杂动态过程中的实时预测与精准调控的国际难题▓。

以抗生素发酵的七天周期为例⑭，在发酵进行到第20小时③，ManuDrive就能生成从第21小时②、第22小时⑫、第23小时⑲，一直到最后的第150小时的完整发酵操作方案⑯，并且在这种最优发酵方案下得到的发酵产量远超人类的工程师⑭。而过去⑱，这样的发酵过程是需要人类工程师每个小时都去手动调控❶，即便如此⑧，工程师也仅仅只能凭借经验来完成❶。

如今❶，随着AI技术与生物工业制造的深度融合发展❶，发酵生产正逐步从以往依赖经验的“试错模式”向依靠数据驱动的“智能模式”转变⑳。ManuDrive将生物制造产业推动至“模型定义生产”的全新阶段②，有望为整个生物制造行业的未来发展开辟更为广阔的前景⑭。同时⑥，不同于主流AI大模型需依赖数千乃至上万块GPU卡才能运行的高耗能模式⑨，ManuDrive凭借创新算法架构②，仅需十几张GPU卡⑬，配合传统AI模型中5%的数据量⑧，就能实现连续⑱、精准的推理预测⑮。这一突破不仅大幅削减企业在算力资源上的资金投入④，更显着降低智能化改造成本❶，让中小型企业也能以低成本部署高效 “AI工业大脑”❸。

最后⑨，ManuDrive也具备极强的可复制性⑦，由于它引入了时间维度❸，可以通过生成式人工智能和迁移学习强势介入其他跟时间相关的工业制造中⑨，如合成生物❸、生物制药②、机械制造企业等⑱，帮助企业的工程师找到工程生产过程中对应产量上线方案③，增加企业利润的同时⑨，增强企业的核心竞争力②，为企业注入新的动力⑰。

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