2025年全國兩會(huì)近期隆重召開，作為每年的“年度總結(jié)”，兩會(huì)期間發(fā)布的政府工作報(bào)告，以及會(huì)談中對(duì)產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策的提案，向來被視作市場(chǎng)的“風(fēng)向標(biāo)”。人工智能、工程機(jī)械、生物制造、新能源等產(chǎn)業(yè)被明確列為國家戰(zhàn)略性發(fā)展重點(diǎn)。

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從“可選”轉(zhuǎn)向“必選”，為戰(zhàn)略發(fā)展行業(yè)注入數(shù)字化動(dòng)能成為2025企業(yè)數(shù)字化服務(wù)新命題。作為兩會(huì)重點(diǎn)提及的未來熱門行業(yè)，生物制造行業(yè)怎樣從“實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)研發(fā)”實(shí)現(xiàn)數(shù)字化升級(jí)?

當(dāng)“AI東風(fēng)”匯入“兩會(huì)春風(fēng)”，將進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢(shì)、市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)的結(jié)合,大模型將在政策支持下得到更廣泛的應(yīng)用。

在企業(yè)數(shù)字化服務(wù)領(lǐng)域，AI大模型能夠基于海量設(shè)備數(shù)據(jù)訓(xùn)練，幫助生物制造企業(yè)整合生物、化學(xué)、工程等多領(lǐng)域知識(shí)，加速跨學(xué)科創(chuàng)新，更能內(nèi)置行業(yè)法規(guī)庫與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，輔助保障研發(fā)生產(chǎn)合規(guī)。

生物制造行業(yè)高度依賴研發(fā)創(chuàng)新與合規(guī)管理，但傳統(tǒng)研發(fā)周期長、試錯(cuò)成本高的問題長期存在。AI大模型與企業(yè)數(shù)字化的深度融合，正推動(dòng)該行業(yè)向高通量實(shí)驗(yàn)?zāi)M、智能化質(zhì)控、全流程追溯轉(zhuǎn)型。例如：

案例1：某生物醫(yī)藥企業(yè)的研發(fā)效率躍升

企業(yè)通過數(shù)字門戶構(gòu)建研發(fā)數(shù)據(jù)中臺(tái)，整合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)資料與臨床反饋。AI模型自動(dòng)解析分子結(jié)構(gòu)特性，預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)結(jié)合效率，輔助科研人員篩選候選化合物。同時(shí)，平臺(tái)內(nèi)置合規(guī)引擎，實(shí)時(shí)校驗(yàn)實(shí)驗(yàn)方案是否符合GMP標(biāo)準(zhǔn)，減少人為疏漏風(fēng)險(xiǎn)。

案例2：某合成生物學(xué)企業(yè)的生產(chǎn)流程優(yōu)化

利用數(shù)字門戶的流程自動(dòng)化引擎，企業(yè)實(shí)現(xiàn)從菌種培養(yǎng)到發(fā)酵工藝的全鏈路監(jiān)控。AI模型根據(jù)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整溫濕度、pH值等參數(shù)，優(yōu)化產(chǎn)物得率。此外，平臺(tái)自動(dòng)生成電子批記錄，確保生產(chǎn)數(shù)據(jù)可追溯，滿足嚴(yán)苛的監(jiān)管要求。

在政策引導(dǎo)與技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同推動(dòng)下，生物制造產(chǎn)業(yè)正加速邁向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心攻堅(jiān)階段。這一進(jìn)程不僅助力企業(yè)完成運(yùn)營效率優(yōu)化與成本結(jié)構(gòu)升級(jí)，更催化其商業(yè)生態(tài)的系統(tǒng)性變革，為參與國際產(chǎn)業(yè)鏈競(jìng)爭構(gòu)筑戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。