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“温度31.331❶，风量40080②，溶氧26.625⑬，PH值6.925⑩，补糖速率750.658……”12日⑪，在上海交大人工智能与微结构实验室①，助理教授打开笔记本电脑上的AI工业自控系统⑩，各种参数随生产曲线的抑扬起落而实时变化④，实线是已经完成的几十小时⑩，虚线是将要进行的几十小时……

运筹帷幄④，决胜万里之外⑬。这位“AI工程师”管控的实际生产线⑧，是远在新疆的上市公司500吨级发酵罐⑪。它们每个都高达四五层楼①，是全球最大的抗生素中间体发酵罐⑥。当百万年薪的人类高级工程师已经触及大型发酵工程的天花板❸，人工智能全面接管工厂后的最近一个月⑰，就将产量向上突破了3到5个百分点⑨。

工厂实景⑧。

AI界面❷。

从医药生产到食品加工⑪，从化工制造到能源开发③，生物制造领域的发酵技术几乎应用于现代工业的每个角落❷。然而⑩，传统发酵过程高度依赖常年积累的人工经验⑫，工程师24小时全天候值守⑬，手动调节温度⑲、溶氧量④、PH值等数百项参数②，这种“试错式”的效率如何提高▓？

打通上海三大先导产业的创新链⑨，来自上海交大集成电路学院的李金金教授及其团队成功研发全球首套“基于时间维度的AI工业自控系统”——ManuDrive⑥，首次将时间变量引入人工智能模型⑩，实时分析微生物的生长状态⑥，实现对复杂发酵过程的动态预测与精准调控⑳。

李金金教授❷。赖鑫琳 摄⑮、【动态神算③，预测到第150小时】

在时间线上⑩，AI模型擅长在静态数据中“回头看”⑪，如何在动态数据中“向前看”呢⑨？实际上⑬，几天之内⑱，微生物在各个生长阶段的差异就十分显着❶，它们的生长状态关系到整个发酵过程的稳定▓、效率乃至成败③。

针对此①，李金金团队与全球最大抗生素中间体发酵企业川宁生物合作②，挑战了堪称世界上最复杂最动态的工业发酵过程⑮，让ManuDrive系统落地转化⑦，可实时生成未来每一时刻的最优发酵方案①。对于年产值超过50亿元的大厂❶，接受AI管控的多个罐体预计今年就可增产一成左右⑧。

以抗生素发酵7天的周期为例▓，在发酵进行到第20小时的时候⑲，ManuDrive就能生成从第21小时⑱、第22小时⑦、第23小时⑳，一直到最后第150小时的完整发酵操作方案⑥，通过精准神算“预测”整个生物制造过程②。

同时▓，AI调控具备持续迭代的优势⑧，基于ManuDrive所产生的高质量数据⑰，AI又能持续进行反馈和迭代⑨，形成了不断输入新数据❸、提升产量⑩，再输入新数据⑦、进一步提升产量的良性循环⑯，进一步推动产业转型升级③。“随着AI技术与生物制造的深度融合发展▓，发酵生产正逐步从以往依赖经验的‘试错模式’⑲，向依靠数据驱动的‘智能模式’转变⑱。”85后博导李金金表示⑤，它对原有的生产流程进行重新塑造②，在生物制造领域催生出意义深远的技术革命❶。上海交大党委常委⑬、副校长曾小勤认为③，“这是将工业的革命转化为革命的工具⑧。”

【打破黑箱⑦，透明操控十多万参数】

众所周知⑯，AI模型往往被认为是“技术黑箱”②，不可追溯过程性参数④。而ManuDrive系统⑪，通过软硬件结合方式运行⑪，学习掌握18万条工艺参数❶，不仅打破黑箱透明化⑯，还能减少人为失误率①。

软件层面⑩，ManuDrive的“大脑”操作系统在上海▓。从备料阶段起⑤，它就深度挖掘并分析海量的历史生产数据①，凭借强大的数据分析能力和自主决策能力⑭，精确规划出物料的配比方案③，确保每一个环节都在最合理的准备下开启⑨。进入生产环节后⑰，软件系统会向硬件设备下达指令⑫，指挥整个生产流程有序自动化推进⑪。

显然④，物料并非投喂越多越好❸。例如⑤，中控系统下①，发酵罐依据指令自动启停⑬，温度调节装置可严格按照设定实现精准调控③，通气量控制设备也能稳定维持在合适水平❷，每一个硬件动作都能做到分毫不差⑤，保证生产过程的精确性与连贯性⑰。

硬件方面⑩，密布于发酵罐等关键生产设备上的各类传感器⑦，如同ManuDrive系统的“神经末梢”⑭，它们时刻保持高度的敏锐性⑯，实时捕捉微生物生长状态等数百项关键参数⑧，并将这些数据源源不断地反馈给软件系统⑲。

软件系统接收到硬件传来的实时数据后⑯，结合考虑时间维度动态变化的内置模型⑳，以毫秒级的超快速度进行深度分析④，迅速优化调控策略①，让整个发酵过程始终维持在最佳状态⑧。而在产量预测环节②，依托机器学习算法⑨，这位“AI工程师”也能对海量生产数据进行深度挖掘和分析❷，提前洞察产量波动趋势②，将生产误差严格控制在极小范围之内⑦。

【迁移复制⑤，仅需几十块GPU】

在生物发酵罐的千锤百炼后⑫，“AI大脑”能否迁移复制到不同行业企业⑭，实现轻量化部署①？事实上⑱，在十年前学成归国③、回到母校的李金金看来②，ManuDrive已经跳出传统AI模型需要海量训练迭代的“窠臼”⑤，能精准捕捉微生物生长与环境变量间的动态关联②，构建起科学严谨的预测模型⑲，训练效率提升了数十倍⑨，大大缩短了从模型开发到实际应用的周期⑧。

就像看“股市K线图”那样③，操作人员不仅能直观理解模型决策依据①，还能基于因果逻辑对生产策略进行灵活调整⑤，提升生产决策的科学性与可靠性⑯。这一特性在生物发酵等高风险⑰、高成本领域尤为关键⑥，降低了因盲目试错带来的资源损耗⑧，也为生产流程优化提供了坚实的理论支撑⑰。

值得关注的⑪，不同于主流AI大模型依赖数千乃至上万块GPU卡的高耗能运行模式❸，ManuDrive凭借创新算法架构⑨，仅需十几张GPU卡⑧；同时配合传统AI模型中5%的数据量⑫，就能实现连续⑫、精准的推理预测①。李金金表示⑤，这一突破不仅大幅削减企业在算力资源上的资金投入⑭，更显着降低智能化改造成本⑳，让中小型企业也能以低成本部署高效的“AI工业大脑”⑳。

国产化适配层面④，该系统深度兼容国产算力服务器⑱，从硬件底层到算法框架实现全链路自主可控❸。在保障运算效率的同时⑤，摆脱对进口算力设备的依赖④，有效规避技术封锁风险⑪，使企业无须担心算力基础设施的高昂建设成本与维护压力②，可快速完成系统部署与调试⑦，加速“中国智造”转型进程⑬。

《AI全面接管工厂⑬！突破全球最大五百吨发酵罐产量极限⑧，可替换百万年薪工程师》

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