AI在化工生物技术中的应用

20XX/XX/XXAI在化工生物技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

行业背景与发展趋势02

AI在菌种设计与优化中的应用03

AI驱动的生物过程优化04

AI在化学品合成中的创新应用CONTENTS目录05

生产过程智能化与安全管理06

AI技术在生物制造中的典型应用案例07

关键技术与平台支撑08

挑战与对策行业背景与发展趋势01产业规模与增长态势我国生物制造产业总规模达1.1万亿元，合成生物制造近三年增速维持25%以上，2026年AI相关市场规模约4.2亿美元。全球AI赋能生物制造市场高速增长，2026年制药与生物技术领域规模达85.4亿美元，预计2034年将增至1541亿美元，年复合增长率超43%。国际竞争格局欧美掌控生物制造核心优势，掌握全球超6成的合成生物学核心专利，如GoogleDeepMind的AlphaFold模型与DavidBaker的计算蛋白质设计技术，同时掌控ISCC、FSC等碳中和认证体系标准话语权。我国虽为生物制造大国，生物发酵产品产量占全球70%以上，但在核心技术、标准制定等方面仍需追赶。核心痛点与挑战行业面临生产环节"黑箱化"导致产业化难、上游核心种源70%依赖进口、产品成本高绿色溢价低、研发生产效率低下等问题。数据基础薄弱、模型可解释性不足、中试转化困难、跨界复合人才短缺等因素也制约产业发展。政策驱动与战略地位生物制造作为"第四次工业革命"核心领域，是我国从石油化工向绿色生物经济转型的关键载体。国家出台"人工智能+"行动意见等顶层设计，2026年政府工作报告将生物医药确立为新兴支柱产业，各地配套落地模型券、公共平台等政策，形成央地协同支撑体系。化工生物技术行业现状AI技术赋能行业变革

加速研发周期，提升创新效率AI通过虚拟筛选和智能设计，将传统化工材料研发周期从数年缩短至数月甚至数周。例如，万华化学AI工艺优化智能体将催化剂方案筛选效率提升3500倍，实验周期缩短90%以上。

优化生产过程，实现降本增效AI实时优化模型深度嵌入化工核心生产设备，动态捕捉运行状态并精准调控工艺参数，实现从“人工经验调控”到“模型实时优化”的跨越，提升产品质量稳定性，降低综合成本。如中控技术AOP系统在湖北兴瑞硅材料应用，生产效益提升1%~3%。

强化安全管控，推动主动预防AI构建可视化安全管理体系，整合全场景数据，实时追踪设备运行与环境指标，提前识别潜在风险并预警，推动安全管理从被动应对向主动预防转型。例如，和远潜江电子特气的AI智能安全巡检项目，实现重大危险源的智能监控。

驱动绿色转型，助力双碳目标AI技术通过优化能源消耗、提升资源利用率、辅助污染治理等方式，成为化工行业降碳新引擎。如元琛科技AI智能环保岛，动态优化喷氨量与设备参数，在确保排放达标前提下降低药剂消耗与能耗。政策支持与市场前景

国家战略政策引领“人工智能+”连续三年写入政府工作报告，2026年明确推动重点行业AI商业化规模化应用。工信部发布《人工智能在生物制造领域典型应用案例名单》，聚焦高性能蛋白质元件设计等8大场景，落实“新型工业化”和“新质生产力”战略。

地方政策协同推进湖北省发布AI典型应用场景名单，涵盖化工领域智能安全巡检、生物过程智能化控制等项目。广东省印发《加快推进人工智能全域全时全行业高水平应用行动方案》，为AI在化工生物技术应用提供地方政策支撑。

全球市场高速增长2026年全球AI赋能生物制造市场中，制药与生物技术领域规模达85.4亿美元，预计2034年将增至1541亿美元，年复合增长率超43%。中国生物制造产业总规模达1.1万亿元，合成生物制造近三年增速维持25%以上。

中国市场潜力巨大2026年中国AI赋能生物制造相关市场规模约4.2亿美元。一级市场投融资活跃，AI制药项目受资本青睐，国资积极布局，投资逻辑转向技术落地与商业化价值，为AI在化工生物技术领域的应用注入强劲动力。AI在菌种设计与优化中的应用02AI辅助酶蛋白设计技术

技术原理：从结构预测到理性设计AI辅助酶蛋白设计融合深度学习模型（如AlphaFold、ProteinMPNN），通过解析酶蛋白序列、结构与功能的深层规律，实现从“挖酶”到“创酶”的转变，推动传统依赖“试错”的酶改造模式向理性设计与智能优化升级。

核心应用：多领域效能提升在生物基材料领域，AI设计高效蛋白酶推动塑料、尼龙等大宗材料生物基转型；生物能源领域，提升生物质转化效率，增强能源安全；生物医药领域，实现酶蛋白快速精准设计，缩短药物研发周期。

挑战瓶颈：数据、平台与元件依赖面临数据基础薄弱（分散、标准不一）、系统性平台能力弱（AI计算与高通量实验闭环滞后）、核心生物元件依赖进口（高性能酶制剂、工程菌种）等短板，制约技术产业化进程。

破局路径：平台建设与生态协同中国石化等企业正构建酶蛋白智能设计平台，整合AI计算、自动化实验与高通量筛选；联合优势力量推动国家级酶蛋白数据库建设，探索“大兵团”研发体系与多元化利益分配机制，加速技术突破与产业应用。智能筛选系统构建多环境适应性菌株智能筛选系统湖北茂盛生物有限公司开发的基于AI+合成生物学驱动的多环境适应性菌株智能筛选系统，实现了菌株筛选的智能化与精准化，入选2026年湖北省第一批人工智能典型应用场景名单。数据驱动的细胞工厂设计构建中国科学院天津工业生物技术研究所的“数据驱动的芳香族化学品细胞工厂设计构建、微流控高通量编辑选育及应用”案例入选工信部第一批人工智能在生物制造领域典型应用案例，为生物制造智能化升级提供可复制实践范例。AI辅助的酶蛋白设计筛选平台中国石化构建酶蛋白智能设计平台，整合AI计算、自动化实验、高通量筛选等模块，建设数据管理、模型训练、智能设计和自动验证的一体化系统，推动酶分子高效定向设计与性能优化。案例：多环境适应性菌株开发

01AI驱动的多环境适应性菌株智能筛选系统湖北茂盛生物有限公司基于AI+合成生物学技术，构建了多环境适应性菌株智能筛选系统，实现了对不同环境条件下菌株性能的精准评估与快速筛选，为生物制造提供了高效的菌株开发工具。

02中试发酵工艺智能精准优选该公司利用AI技术对中试发酵工艺进行智能精准优选，通过分析海量实验数据，优化发酵参数，显著提升了发酵效率和产物得率，推动了菌株从实验室研究向工业化生产的转化。

03入选湖北省AI典型应用场景该项目成功入选2026年湖北省第一批人工智能（AI）典型应用场景名单，体现了其在AI与化工生物技术融合领域的创新性和应用价值，为行业提供了可借鉴的范例。AI驱动的生物过程优化03AI驱动多环境适应性菌株智能筛选湖北茂盛生物有限公司基于AI+合成生物学，构建多环境适应性菌株智能筛选系统，实现中试发酵工艺智能精准优选，显著提升筛选效率与工艺稳定性。动态建模与工艺参数实时优化AI技术通过整合多源发酵数据，建立动态模型，可实时预测发酵过程关键指标，动态调整温度、pH、溶氧等工艺参数，实现发酵过程的精准调控与优化。缩短研发周期与降低试错成本传统发酵工艺优化依赖大量试错，AI技术将工艺筛选从经验驱动转为数据驱动，如某案例通过AI智能体将催化剂方案筛选效率提升3500倍，实验周期缩短90%以上。发酵工艺智能精准优选生物过程动态建模策略数据驱动的多尺度建模

整合基因表达、代谢物浓度、发酵参数等多源数据，构建从基因调控到产物合成的跨尺度动态模型，实现对生物过程的精准描述与预测。AI驱动的过程参数优化

利用机器学习算法（如贝叶斯优化、强化学习）分析动态模型输出，实时优化温度、pH、溶氧等关键工艺参数，提升生产效率与产物收率。基于数字孪生的虚拟仿真

构建生物反应过程的数字孪生体，通过AI模型模拟不同工况下的过程动态，提前识别放大生产中的瓶颈，缩短工艺开发周期。实时感知与自适应调控

结合在线传感器数据与AI预测模型，实现对生物过程状态的实时感知，通过闭环控制策略动态调整操作条件，保障过程稳定性与产品质量。案例：虾青素工业菌种示范生产线项目背景与核心目标嘉必优生物技术（武汉）股份有限公司承担该项目，入选2026年湖北省第一批人工智能典型应用场景。旨在应用生物过程智能化感知、控制和动态建模策略，建立虾青素工业菌种10吨级示范生产线。AI技术应用关键点项目核心在于利用AI技术对生物过程进行智能化感知与控制，通过动态建模策略优化生产流程，提升虾青素工业菌种的生产效率与稳定性，推动生物制造向精准化、高效化方向发展。项目示范意义与成果该10吨级示范生产线的建立，为虾青素等类胡萝卜素的规模化生物合成提供了智能化解决方案，展示了AI在生物制造产业化进程中的关键作用，具有良好的示范效应和推广价值。AI在化学品合成中的创新应用04分子设计与反应预测01AI驱动分子逆向合成与设计AI技术能够压缩反应路径空间，如万华化学AI将14000种化学反应方案压缩至4种可行路径，实验周期缩短90%以上，推动高端POE材料国产化进程提前1.5年。02虚拟筛选加速新材料发现ENEOS控股利用Alchemi平台对数千万种冷却液分子评估，筛选出约1000种高潜力候选物，MatlantisPFP模型计算速度提升一个数量级，大幅提升筛选效率。03理性设计突破材料性能边界Angew2025研究显示，AI+量化计算设计出黑磷界面稳定性达24天的分子修饰方案，较传统方法延长17天，为柔性电子器件提供新基底，实现性能突破。04AI预测化学反应核心技术路径AI预测化学反应主要依赖图神经网络（GNN）的分子表示学习、基于序列（Seq2Seq）的SMILES翻译模型以及混合物理模型与AI的模拟方法，从不同角度理解和预测化学反应。AI赋能细胞工厂设计构建中科院天津工业生物技术研究所“数据驱动的芳香族化学品细胞工厂设计构建”案例入选工信部首批典型应用，通过数据驱动与高通量技术融合，为生物制造智能化升级提供可复制范例。AI优化发酵工艺与动态建模嘉必优生物技术应用生物过程智能化感知、控制和动态建模策略，建立虾青素工业菌种10吨级示范生产线，推动生物合成过程的精准化与高效化。AI驱动多环境适应性菌株筛选湖北茂盛生物基于AI+合成生物学驱动的多环境适应性菌株智能筛选系统与中试发酵工艺智能精准优选项目入选湖北省AI典型应用场景，提升菌株筛选效率与工艺稳定性。AI设计高性能蛋白质元件AI辅助设计技术突破天然蛋白质功能限制，如中国石化“人工智能辅助的酶蛋白设计”课题，解析酶蛋白序列、结构与功能规律，实现高效定向设计，推动生物催化向精准化发展。合成生物学驱动的智能合成案例：芳香族化学品细胞工厂设计项目概况与入选背景中国科学院天津工业生物技术研究所的“数据驱动的芳香族化学品细胞工厂设计构建、微流控高通量编辑选育及应用”案例，入选工业和信息化部《人工智能在生物制造领域典型应用案例名单（第一批）》，是全国首批16个典型案例中唯一入选的科研机构项目。核心技术路径：数据驱动与高通量融合该项目聚焦芳香族化学品的高效生物合成，通过数据驱动的细胞工厂设计与高通量技术融合，实现了从传统试错法到精准化设计的转变，为生物制造智能化升级提供了可复制的实践范例。应用价值与未来展望项目体现了在“AI+生物制造”交叉领域的创新性与应用潜力。未来将进一步深化人工智能与合成生物学的技术融合，推动更多高附加值化学品的绿色生物制造，助力天津市乃至全国生物经济的高质量发展。生产过程智能化与安全管理05智能安全巡检系统

核心功能：重大危险源实时监控利用AI技术对化工生产核心区域及重大危险源进行24小时不间断智能安全巡检，实时捕捉温度、压力、气体浓度等关键参数，及时识别异常状态。

典型应用案例：电子特气生产智能巡检和远潜江电子特种气体有限公司的“电子特气生产核心及重大危险源智能安全巡检项目”成功入选2026年湖北省第一批人工智能典型应用场景名单，展现了AI在化工安全领域的实际应用价值。

技术优势：提升巡检效率与预警能力相比传统人工巡检，AI智能安全巡检系统能够显著提高巡检的频次和覆盖面，减少人为疏漏，通过智能算法分析数据，实现对潜在安全隐患的提前预警，降低事故发生风险。重大危险源实时监控

多源异构数据实时采集整合温度、压力、流量、气体浓度等传感器数据，以及视频监控信息，实现对重大危险源状态的全面感知，数据采集频率可达秒级。

智能算法异常检测预警运用机器学习、深度学习等AI算法，如LSTM、GRU等时序模型，分析历史数据与实时数据，识别潜在风险，提前预警热失控、泄漏等危险情况，如ReactionGuard系统可动态预警反应釜危险。

可视化管理与全生命周期管控构建可视化管理平台，整合安全、应急、环保等全场景数据，实现对重大危险源从设计、运行到废弃的全生命周期追踪与管理，明确各级责任分工，形成闭环管理体系。

典型应用案例实践和远潜江电子特种气体有限公司“电子特气生产核心及重大危险源智能安全巡检项目”成功入选2026年湖北省第一批人工智能典型应用场景，提升了特气生产的安全管理水平。案例：电子特气生产智能安全管理

项目概况与核心目标和远潜江电子特种气体有限公司的“电子特气生产核心及重大危险源智能安全巡检项目”成功入选2026年湖北省第一批人工智能典型应用场景名单。该项目旨在通过AI技术提升电子特气生产过程中的安全管理水平，特别是针对核心生产区域及重大危险源的智能巡检与风险管控。

AI技术在安全巡检中的应用项目利用AI技术构建智能安全巡检系统，实现对电子特气生产核心区域及重大危险源的实时、精准监测。通过集成先进的传感器数据与AI算法，系统能够自动识别异常工况、预测潜在风险，替代或辅助传统人工巡检，提升巡检效率与准确性，及时发现并预警安全隐患。

项目成效与示范意义该项目的实施，有效提升了电子特气生产的本质安全水平，降低了事故发生概率。作为湖北省化工领域AI典型应用场景之一，其成功经验为电子特气及其他高危化学品生产企业的智能化安全管理提供了可复制、可推广的范例，推动了AI技术在化工安全生产领域的规模化应用。AI技术在生物制造中的典型应用案例06工业和信息化部典型应用案例解析

数据驱动的芳香族化学品细胞工厂设计构建中国科学院天津工业生物技术研究所项目入选全国首批16个典型案例之一，且是唯一入选的科研机构。该项目通过数据驱动的细胞工厂设计与高通量技术融合，为生物制造智能化升级提供了可复制的实践范例。

AI辅助设计3D打印定制式假体临床应用四川大学周长春团队利用AI辅助设计技术，为一名复杂骨包虫病患者一体化定制了替代髋关节、股骨及膝关节的3D打印假体，并取得良好治疗效果，标志着AI驱动的个性化医疗正逐步走向现实。

应用人工智能技术实现全人源抗体药物发现技术革新广州赛业百沐生物科技有限公司针对高性能蛋白质元件设计及构建场景，自主打造了AbSeekTM抗体智能计算平台，构建“干湿结合”全人源抗体发现系统，突破天然抗体库限制，极大压缩了抗体筛选周期和抗体药物研发成本，获评典型等级。电子特气生产智能安全巡检和远潜江电子特种气体有限公司的“电子特气生产核心及重大危险源智能安全巡检项目”入选，利用AI技术实现对生产核心区域及重大危险源的智能化安全巡检。生物过程智能化生产示范嘉必优生物技术（武汉）股份有限公司应用生物过程智能化感知、控制和动态建模策略，建立了虾青素工业菌种10吨级示范生产线。AI+合成生物学驱动菌株筛选与工艺优化湖北茂盛生物有限公司开发“基于AI+合成生物学驱动的多环境适应性菌株智能筛选系统与中试发酵工艺智能精准优选”项目，提升菌株筛选和工艺优化效率。湖北省AI典型应用场景案例其他地区创新应用案例广东：AI全域全时全行业高水平应用行动广东省印发《加快推进人工智能全域全时全行业高水平应用行动方案》，积极推动AI在包括化工生物技术在内的各领域深度应用，拓展AI应用广度与深度。天津：数据驱动的芳香族化学品细胞工厂设计构建中国科学院天津工业生物技术研究所的“数据驱动的芳香族化学品细胞工厂设计构建、微流控高通量编辑选育及应用”案例入选工信部第一批人工智能在生物制造领域典型应用案例，为生物制造智能化升级提供可复制实践范例。广州：AI辅助全人源抗体药物发现技术革新广州赛业百沐生物科技有限公司“应用人工智能技术实现全人源抗体药物发现技术革新”项目获评工信部人工智能在生物制造领域典型应用案例（典型等级），其自主打造的AbSeekTM抗体智能计算平台突破天然抗体库限制，压缩筛选周期和研发成本。关键技术与平台支撑07服务概述与核心定位AI原生科学图谱开放服务是专为科学智能体打造的关键基础设施，旨在通过整合与处理海量科学数据，为科研活动提供智能化知识支撑。浙江大学联合上海人工智能实验室发布的SciGraph-SCPServer是此类服务的典型代表，标志着科学研究向数据驱动与智能辅助方向迈出重要一步。技术特性与能力优势该服务具备多源异构数据融合能力，能够统一处理文本、图像、XRD、SEM、DFT计算等多种类型的科学数据，打破信息孤岛。其核心优势在于构建了结构化的知识网络，支持高效的语义检索与关联分析，为AI模型训练与科学发现提供高质量的数据基础，助力科研从“经验驱动”向“数据驱动”转型。应用场景与价值体现在化工生物技术领域，AI原生科学图谱可赋能分子设计、材料研发、生物过程优化等场景。例如，通过整合化工反应数据、生物序列信息和实验结果，研究者能快速挖掘潜在规律，预测反应产物或材料性能，显著缩短研发周期。如某央企新材料研发团队借助类似知识图谱，知识复用率提升68%，加速了技术创新进程。AI原生科学图谱开放服务私有化部署与行业大模型化工行业大模型私有化部署实践2026年4月，中国石化完成DeepSeek-V4模型私有化部署，同步实现开源，为化工企业构建安全可控的AI应用环境提供了示范。行业大模型赋能化工研发与生产华东理工大学“AI+Polymersv3.0”平台集成760万条专业数据，将高分子研发周期从58年压缩至1年内，赋能上海华谊等企业获工博会AI+新材料示范案例。多模态大模型突破化工数据理解瓶颈苏州实验室陈忻研究员研发的材料多模态大模型统一编码器，融合XRD、SEM、DFT计算等多源异构数据，配方设计准确率提升42%，2025年已在3家国家级新材料中试基地部署。数字化中试平台建设平台核心功能：虚拟放大与工艺优化集成数字孪生与AI预测模型，在虚拟空间模拟发酵罐各类工况，完成数万次试错迭代，提前预测并规避放大风险，破解中试放大传热传质效率下降难题。关键技术：数据采集与实时分析通过软测量技术与在线传感器，实时采集pH、尾气、菌体浓度等关键参数，结合AI算法推演菌体生长与产物合成轨迹，解决中试数据采集困难、生产过程“黑箱化”问题。建设目标：加速成果产业化打造“设计-构建-测试-学习”高速闭环，将实验室成果向工业化生产转化的周期大幅缩短，降低研发成本，推动AI工艺优化技术在企业中的规模化应用。挑战与对策08数据基础与共享机制问题

高质量数据供给不足我国在化工、材料、生物医药等高度依赖专业数据的领域，长期依赖购买国外商业数据库，自身缺乏系统性的数据积累与标准化体系建设。高质量数据的产生高度依赖自动化实验室、数字孪生、高通量测试等专业设施，而当前我国在上述数据生产型基础设施建设方面尚处于起步阶段。

数据碎片化与标准不一化工新材料的研发涉及实验、模拟