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雷水桃 2025-05-13 【人工智能】 7863 人已围观

一个人工智能垂类小模型④，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①，且使工业发酵过程从原先的“黑箱”变成可控过程⑰，企业一跃成为全球发酵行业的链主企业▓。

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⑥，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⑪，可为企业带来了上亿级别的经济效益⑫。

发酵技术堪称生物制造的核心⑧，事关食品⑤、医药④、能源⑧、化工等多领域⑳。全球发酵市场规模达7千亿美元⑦，中国生物发酵产业规模稳居全球首位⑮，年产量超7000万吨❷，氨基酸⑥、维生素等核心产品占全球总量60%-80%⑧。在医药领域⑭，生物发酵是抗生素⑬、疫苗②、基因治疗载体等生产的核心工艺⑤。但是由于生物发酵是一个多维度⑱、非线性的复杂过程④，长期以来▓，工业发酵都是“黑箱”过程⑱，全凭工程师的经验来调控❸，一家发酵企业往往需要几十位年薪百万的发酵工程师▓。

李金金团队基于工厂的有限数据⑬，构建ManuDrive模型⑩，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④、再学习⑥，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⑬，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⑫。

以抗生素发酵的七天周期为例⑳，在发酵进行到第20小时⑤，ManuDrive就能生成从第21小时⑥、第22小时❸、第23小时❶，一直到最后的第150小时的完整发酵操作方案❶，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⑦。而过去⑭，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⑯，即便如此④，工程师也仅仅只能凭借经验来完成⑧。

如今▓，随着AI技术与生物工业制造的深度融合发展⑱，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②。ManuDrive将生物制造产业推动至“模型定义生产”的全新阶段⑳，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⑮。同时⑰，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⑧，ManuDrive凭借创新算法架构⑤，仅需十几张GPU卡⑩，配合传统AI模型中5%的数据量⑩，就能实现连续⑩、精准的推理预测③。这一突破不仅大幅削减企业在算力资源上的资金投入①，更显着降低智能化改造成本⑮，让中小型企业也能以低成本部署高效 “AI工业大脑”❶。

最后▓，ManuDrive也具备极强的可复制性⑤，由于它引入了时间维度⑧，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①，如合成生物⑯、生物制药⑱、机械制造企业等⑮，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⑩，增加企业利润的同时⑪，增强企业的核心竞争力⑲，为企业注入新的动力③。