2025年全國兩會近期隆重召開，作為每年的“年度總結”，兩會期間發布的政府工作報告，以及會談中對產業、經濟相關政策的提案，向來被視作市場的“風向標”。人工智能、工程機械、生物制造、新能源等產(chan)業被明(ming)確列(lie)為國家戰略性發(fa)展(zhan)重點。

隨著企(qi)業(ye)(ye)數字化(hua)(hua)(hua)(hua)轉型從“可(ke)選(xuan)”轉向“必選(xuan)”，為(wei)戰略發展行業(ye)(ye)注入數字化(hua)(hua)(hua)(hua)動(dong)能成為(wei)2025企(qi)業(ye)(ye)數字化(hua)(hua)(hua)(hua)服務新命題。作為(wei)兩(liang)會重點提及(ji)的未來熱門行業(ye)(ye)，生物制造行業(ye)(ye)怎樣從“實(shi)驗(yan)試錯(cuo)”到“數據驅(qu)動(dong)的精準(zhun)研(yan)發”實(shi)現(xian)數字化(hua)(hua)(hua)(hua)升級?

當“AI東(dong)風”匯入“兩會春風”，將進(jin)一步加強(qiang)數字(zi)技(ji)術與(yu)制造優勢、市場優勢的結合,大模型(xing)將在政策支持下得到更廣泛的應用(yong)。

在企業(ye)數(shu)字化服務(wu)領域，AI大模型能(neng)(neng)夠基于海量設備數(shu)據(ju)訓(xun)練，幫助生物制造企業(ye)整(zheng)合生物、化學、工(gong)程等多(duo)領域知識，加速(su)跨學科創(chuang)新(xin)，更能(neng)(neng)內(nei)置行業(ye)法規(gui)(gui)庫與風險預警機制，輔助保(bao)障研發(fa)生產合規(gui)(gui)。

生(sheng)物制造行業高(gao)度(du)依賴研發(fa)創(chuang)新與合(he)規管理，但傳(chuan)統研發(fa)周期長、試錯成本(ben)高(gao)的(de)問題(ti)長期存在。AI大(da)模型與企業數字化(hua)(hua)的(de)深度(du)融合(he)，正推(tui)動該行業向(xiang)高(gao)通量實驗模擬、智能(neng)化(hua)(hua)質控、全流(liu)程(cheng)追(zhui)溯轉型。例如：

案例1：某生物醫藥企業的研發效率躍升

企業通過數字門戶構建研發數據(ju)中臺，整合實(shi)驗(yan)數據(ju)、文獻資料與臨床反饋。AI模型(xing)自動解析分子結(jie)構特性，預測藥物(wu)靶點結(jie)合效率(lv)，輔助科研人員(yuan)篩選候(hou)選化合物(wu)。同時，平(ping)臺內置合規(gui)引(yin)擎，實(shi)時校驗(yan)實(shi)驗(yan)方案是否符合GMP標(biao)準，減少人為疏漏風險。

案例2：某合成生物學企業的生產流程優化

利用數(shu)(shu)字門戶的(de)(de)流程自(zi)動化引擎，企業實現從菌種培(pei)養到發酵工藝的(de)(de)全(quan)鏈路監控。AI模型(xing)根據實時傳感器數(shu)(shu)據動態調整溫濕度(du)、pH值等參數(shu)(shu)，優化產(chan)物得率。此外，平臺自(zi)動生成電子批記錄，確保生產(chan)數(shu)(shu)據可追溯，滿(man)足嚴苛的(de)(de)監管(guan)要(yao)求。

在政策引導與技術創新的協同推動下，生物制造產業正加速邁向數字化轉型的核心攻堅階段。這一進程不僅助力企業完成運營效率優化與成本結構升級，更催化其商業生態的系(xi)統性變革，為參與國際產業鏈競爭構(gou)筑(zhu)戰略(lve)優勢(shi)。