在全球新一轮科技革命和产业变革的浪潮中，人工智能（AI）与生物制造的深度融合，正在颠覆传统研发范式、重塑产业竞争逻辑，成为大国战略博弈的核心焦点。2026 年，工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，将生物制造列为“AI+制造”关键领域，从菌种构建、工艺优化到智能控制进行全链条部署。2026 年政府工作报告及“十五五”规划进一步巩固其作为未来产业与新质生产力核心引擎的战略地位。本报告旨在聚焦AI 与生物制造融合前沿发展，系统分析其技术变革、产业生态重构及全球竞争态势，为广东省抢抓战略机遇、打造核心竞争优势提供决策参考。

一、AI+生物制造产业概况

生物制造，作为融合生物学、工程学与信息学的颠覆性工业模式，正引领全球制造业向绿色、可持续方向深刻转型。其技术核心在于利用微生物、动植物细胞或生物酶等生命系统作为“细胞工厂”，将二氧化碳、秸秆、农业废弃物等可再生原料，通过生理代谢转化为化学品、燃料、材料及高价值营养品。相较于依赖石油基原料、高温高压反应的传统化学工业，生物制造过程通常在常温常压下进行，具有能耗低、环境友好、原料可持续的显著优势，是发展循环经济、实现“双碳”目标的关键路径。

从技术演进看，现代生物制造已从依赖自然微生物代谢的传统发酵，发展到以合成生物学和人工智能（AI）为核心驱动力的新阶段。合成生物学遵循“设计-构建-测试-学习”（DBTL）循环这一核心工程方法论，通过基因编辑、代谢工程等手段对微生物（底盘细胞）进行理性设计与重构，以创建高效生产目标产物的“智能细胞工厂”。AI 的深度融合，正将这一过程从经验试错推向可预测、可编程的智能设计范式。两者融合的关键包括核心元件（酶/蛋白质）设计与构建、承载载体（菌种/细胞工厂）构建与优化、生物反应过程智能控制等方面。具体而言，核心元件设计与构建方面，AI 依托蛋白质大语言模型（Protein Language Models，pLMs），通过海量蛋白质序列数据预训练，学习蛋白质“序列—结构—功能”的内在关联，捕捉隐含的关键功能位点信息，设计优化出高性能酶，这类酶是生物制造中催化原料向目标产物转化的核心工具，可有效突破天然酶的性能瓶颈。承载载体构建与优化方面，菌种作为承载酶的“细胞工厂”，通过AI 驱动的代谢通路优化（如基于神经网络预测代谢网络的通量分布等）构建与改造菌种，减少传统试错次数。生物反应过程智能控制方面，AI 对生物反应过程关键参数、关键控制点的智能调控，最终形成“蛋白质设计—菌种改造—代谢优化—发酵调控”生物制造全流程智能研发体系。AI 赋能生物制造可大幅缩短原本耗时数月甚至数年的研发周期，显著提升产物效价与转化率，为生物医药、生物材料、生物能源等领域创新与规模化生产提供关键支撑。从工信部近期公布的人工智能在生物制造领域典型应用案例看，AI 驱动的专业大模型（如天鹜科技蛋白质工程大模型AIACCLBIOTM、百图生科xTrimoPGLM 模型等）在高性能蛋白质“从序列到功能”的端到端预测、高效改造药用酶等场景实现应用，标志着“AI+生物制造”正从技术验证走向产业化落地，成为驱动产业升级的核心引擎。

AI 驱动生物制造的产业链条涵盖上游原料供应、中游生物设计与制造，以及下游多元应用。上游聚焦非粮原料与一碳原料，即开发木质纤维素、一碳化合物（CO2、CO 等）等非粮生物质的高效利用技术，以缓解“与粮争地”矛盾。中游是包括高性能工业菌种与酶的智能开发、生物反应器与分离纯化等核心装备的智能化与模块化，以及涵盖发酵、提取的制造过程。下游应用极其广泛，涉及材料、能源、医药、食品/营养品、农业及环境治理等多领域。例如，生物基材料（如PHA 塑料、生物基纤维）可替代石化产品；精密发酵技术可生产替代蛋白、无动物乳制品；合成生物学驱动创新药物、疫苗及高价值天然产物的合成。

当前，全球生物制造产业已形成可观规模。根据全球经济合作与发展组织（OECD）预测，到2030 年全球将有约5%的化学品和其他工业产品来自生物制造，其中20%的石化产品（约8000 亿美元）可由生物基产品替代，目前替代率不足5%，市场提升空间近6000 亿美元。据中国工业和信息化部数据，截至2025 年，我国生物制造产业总规模已达1.1 万亿元人民币，发酵产能占全球70%以上，成为新的经济增长点。可见，生物制造作为未来工业革命的绿色引擎，其与AI 的深度融合有望释放出前所未有的市场增长潜力。

二、AI+生物制造产业国内外举措

（一）国内外相关举措

全球主要经济体已清晰认识到AI 对于生物制造的战略放大器作用，竞相出台政策抢占智能化制高点。

美国凭借其在人工智能底层算法、基因编辑等技术以及风险资本领域的压倒性优势，持续扮演全球AI+生物制造原创性突破的“灯塔”和策源地角色。其竞争策略呈现出“国家战略强力引导、商业资本深度驱动、基础数据超前布局”的鲜明特征。在战略层面，美国政府已将AI 与生物技术的融合明确为国家优先事项。自2022 年发布《国家生物技术和生物制造计划》行政令，到2024 年将生物制造技术纳入《关键和新兴技术清单》，并通过国防部等渠道计划投入巨资建设国家生物工业制造基础设施，构建了一套“研发-采购-监管”组合拳，旨在确保供应链安全并维持全球技术领导权。其核心举措之一是计划对100 万种微生物基因组进行测序并系统解析基因功能，旨在为AI 模型训练构建全球最庞大的基础生物数据库，奠定数据驱动的长期竞争优势。欧洲依托其深厚的工业生物技术基础、严谨的标准化体系以及强有力的可持续发展政策驱动（如“欧洲绿色协议”），AI+生物制造的竞争策略侧重于将AI 技术深度融入其优势的绿色制造与循环经济解决方案中。其在生物基化学品、生物能源、生物降解材料等领域的产业化能力全球领先，AI更多地被用于优化现有生物工艺、提升生产过程的能效与质量稳定性，以及开发符合严格可持续认证标准的新产品。例如，在连续流生物制造、生物过程智能控制等方面，欧洲企业展现出强大的工程化集成能力。

我国政策持续加码，推动AI 与生物制造双向赋能。从“十三五”期间培育生物技术，“十四五”将生物经济提升至国家战略，到近年来政策密集出台，支持力度与融合深度不断加大，形成了顶层设计牵引、多部委协同推进的立体格局。“十五五”开局之年，工信部等8 部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出推进生物制造领域全链条创新发展，该《实施意见》为加快人工智能技术与生物制造业深度融合应用指明了方向，强调以AI 技术赋能生物元件、代谢通路及酶蛋白结构的设计与优化，搭建智能化菌种构建平台，实现细胞工厂精准模拟与高转化效率工业菌种的高效开发，推动生物反应过程智能控制加快实现产业化应用。

表1 近年国家层面推动AI 与生物制造融合政策

（二）重点省市层面相关举措

在国家战略驱动下，我国各省市结合自身资源禀赋，在“AI+生物制造”的赛道上呈现出不同的侧重点与策略。

北京：聚焦源头创新与底层技术攻坚，以顶尖科研机构的原始创新能力为核心支撑，强化国家战略科技力量引领。2024 年9 月出台《北京市加快合成生物制造产业创新发展行动计划（2024-2026 年）》，明确打造具有全球影响力的合成生物制造产业创新高地的目标；2026 年3 月依托清华大学、中国科学院等顶尖机构的原始创新能力举办“2026 全国颠覆性技术创新大赛生物制造锦标赛”，精准聚焦合成生物学、智能生物设计等底层核心赛道，汇聚全国创新资源攻坚智能算法与新型生物设计软件等关键技术。

上海：依托国际化优势、金融资本与成熟生物医药集群，主打“AI+生物医药”产学研医协同发展，打造开放创新生态。2025 年8 月发布《上海市加快推动“AI +制造”发展的实施方案》，提出打造人工智能赋能材料中心，培育多品类材料领域小模型，同时搭建生物智能化开发制造系统，全面赋能菌种和关键酶开发、代谢通路设计、生物反应过程控制等核心环节；2026年3 月举办“合成生物学国际前沿交叉论坛”，汇聚全球顶尖学者与企业资源，搭建高水平国际合作与产学研协同平台，并推动创办合成生物学领域国际期刊，强化全球智力集聚与学术交流。

湖南：以技术创新与产业招商联动为特色，聚焦生物制造相关细分技术领域突破，借力国家级产业活动快速提升产业能级。2024 年9 月出台《湖南省人工智能产业发展三年行动计划（2024-2026 年）》，重点推动生物特征识别技术创新，主攻生物特征样本处理、生物特征数据协议等技术方向；2025年9 月承办“2025 中国生物制造科技创新论坛”，并同步签约系列产业项目，实现“科技创新+产业招商”双向联动，加速技术成果落地与产业资源集聚。浙江：立足化工与制造业深厚基础，以全产业链融合为核心，推动AI与合成生物研发、生产全流程深度结合，强化市场枢纽功能。2025 年1 月印发《浙江省加快合成生物产业创新发展的实施方案》，围绕合成生物“设计-构建-测试-学习”核心循环流程，部署建设AI 生物大模型与专属模型，搭建菌株资源库、基因代码库等多类型生物资源数据库，开发人工智能辅助设计、仿真测试等工具软件，全面赋能基因编辑、蛋白质设计、高通量实验等研发环节；2026 年9 月将举办“第17 届国际生物发酵产品与技术装备展览会（BIO CHINA）”，依托长三角产业集群优势，打造覆盖生物制造全产业链的展示、交易、论坛一体化平台，强化产业资源整合与市场对接。

广东：立足自身产业与创新禀赋，先后出台建设生物制造产业创新高地、人工智能赋能制造业、培育生物融合新赛道等系列政策。2026 年初，省工业和信息化厅及省发展和改革委员会发布《广东省推动生物制造赋能制造业的若干措施》，提出强化生物制造关键核心技术研发与平台建设、建立健全生物制造标准体系、完善生物制造产业生态、推动生物制造赋能制造业新赛道等重点措施，政策支撑体系日趋健全。当前，广东省生物制造产业正快速发展，已形成广深为核心、珠佛等协同的生物制造产业集群，培育出赛业百沐、涌源合生、粒影生物、百葵锐生物等一批自主创新龙头企业，在合成生物、基因技术等领域实现关键突破，高价值产品成功落地，预计到2027 年产业总产值将达5000 亿元，2035 年迈上万亿元台阶，形成国际竞争力的产业集群。此外，广东依托电子信息、绿色石化、现代农业与食品等优势产业集群，为AI 生物设计产品提供广阔应用场景，生物医药产业链及发酵工程产业基础雄厚，集聚了顶尖科研机构与优质创新企业，建成了广州市前沿生物技术与生物制造创新促进中心等产业平台，为AI+生物制造的融合发展提供技术支撑、成果转化场景与人才供给保障。

三、AI+生物制造发展瓶颈问题

当前，AI 与生物制造的深度融合正驱动产业范式革命，但广东在抢占这一战略制高点的过程中，仍面临三大核心瓶颈：

（一）源头创新能力与底层工具自主性不足

尽管广东在AI 应用与生物制造产业化方面有良好基础，但在驱动创新的最上游环节——AI for Biology（人工智能驱动生物设计）领域仍然存在短板。具体而言，广东在酶智能设计、细胞工厂代谢路径AI 优化等核心算法与软件工具上仍不同程度依赖国外开源项目或商业平台，自主可控的“根技术”体系尚未建立，制约了从“跟随式创新”向“源头创新”的跃升。

（二）跨学科复合型人才供给存在缺口

生物制造的智能化发展亟须同时精通微生物学、分子生物学、数据科学、人工智能及化学工程的“生物+AI+工程”跨界人才。尽管工信部已于2025年启动国家卓越工程师实践基地生物制造人才培育工作，中国科学院深圳先进技术研究院等多家机构积极开展生物制造数字工程人才培养，然而，现有高校培养体系学科壁垒仍然明显，培养机制和规模未能充分匹配产业爆发式需求。

（三）产业生态的枢纽功能与转化效率有待提升

广东虽拥有“AI+生物制造”丰富的应用场景，但“AI 设计—中试放大—市场应用”全链条的生态协同机制尚未有效建立。一方面，AI 驱动的创新成果与本地传统产业绿色转型需求之间衔接不畅，场景与市场优势未能充分转化为技术迭代动力；另一方面，尽管省内已出台专项扶持政策，布局建设了生物岛生物智造创新中心等创新平台，但整体而言，产业生态的枢纽功能与转化效率仍有较大提升空间，制约了市场优势向产业竞争优势的有效转化。

四、对广东的启示建议

面对AI 重塑生物制造全球格局的历史性窗口，广东作为制造业的排头兵与新质生产力的策源地，其完备的产业基础与多元应用场景，为AI 与生物制造融合提供了广阔的产业化落地空间。为系统性破解各类瓶颈问题，助力全省加快建设生物制造产业创新高地，特提出以下建议：

（一）锚定核心方向，加强关键核心技术自主可控

一是鼓励赛业百沐、涌源合生、粒影生物、百葵锐生物等龙头企业牵头，联合鹏城实验室、广州国家实验室、中山大学、华南理工大学等科研创新力量开展联合攻关，围绕生物制造产业链上下游组建产业创新联盟，聚焦核心菌种、工业酶制剂、生物反应器、大型自动化控制系统等关键环节、关键技术，加大研发攻关力度，提升自主创新能力。二是紧扣广东省电子信息（生物基高性能塑料、生物基介电材料等）、汽车（轻量化生物复合材料）、食品饮料（功能性代糖等）、农业（生物农药、生物肥料等）、能源（生物燃料等）等具体产业的绿色替代需求，设立“揭榜挂帅”项目，发挥生物岛生物智造创新中心、广东省合成生物制造中试平台等平台载体作用，组织跨学科团队定向研发与中试，实现市场需求牵引、AI 设计赋能、广东智造落地的全链条高效转化。

（二）创新引育机制，破解复合型人才短缺瓶颈

一是支持省内具备条件的高校（如中山大学、华南理工大学、深圳大学等）率先设立“智能生物制造”交叉学科学位点，设计融合微生物学、合成生物学、数据科学与人工智能的核心课程体系。二是推动华大基因、广药集团等龙头企业，设立智能生物制造人才项目，提供专项奖学金、创业基金和“旋转门”机制，吸引全球顶尖青年科学家和工程师。三是精准衔接AI 生物制造产业需求，推动人才引育与产业紧缺人才深度匹配。充分依托我省产教评技能生态链、卓越工程师学院等人才培育体系，聚焦AI 生物制造交叉领域，推动“学在高校、研在平台、用在企业”贯通式培养模式在细分领域精准落地。

（三）发挥区位优势，打造全球产业科技创新与转化枢纽

一是建设一批智能生物制造示范园区。统筹规划布局，在广州市白云区、深圳市光明区等省内重点区域投资建设智能生物制造园区，配套引入AI 生物制造领域高能级创新平台、专业化中试验证设施与公共服务平台，打造集研发、中试、生产于一体的智能生物制造综合载体。二是打造高端国际创新资源对接平台。依托高交会BCE 亚洲生物技术与化学工程展览会等展会资源，集中展示高应用潜力、高质量创新成果。支持行业组织和专业机构定期举办技术路演、成果发布和供需对接活动，持续提升全球资源配置能力。三是深化“AI+生物制造”领域的制度创新与先行先试。充分发挥粤港澳大湾区、深圳先行示范区制度优势，探索产业先行先试举措。例如，在监管沙盒方面，借鉴南沙在细胞治疗领域首个“监管沙盒”示范区经验，在生物制造领域复制推广试点；在AI 知识产权确权方面，依托广东作为国家数据知识产权试点省份的实践基础，加快形成面向AI 生物制造领域的知识产权保护规则体系，为前沿成果快速产业化提供制度保障。

执笔人：信息与知识产权研究中心 宇岩 高级工程师

黄怡淳 副研究馆员