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(fā)布的政府工作報告，以及會談中對產(chǎn)業(yè)、經(jīng)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(chǎn)業(yè)被明確列為國家戰(zhàn)略性發(fā)展重點。

隨著企業(yè)數(shù)字化轉型從“可選”轉向“必選”，為戰(zhàn)略發(fā)展行業(yè)注入數(shù)字化動能成為2025企業(yè)數(shù)字化服務新命題。作為兩會重點提及的未來熱門行業(yè)，生物制造行業(yè)怎樣從“實驗試錯”到“數(shù)據(jù)驅動的精準研發(fā)”實現(xiàn)數(shù)字化升級?

當“AI東風”匯入“兩會春風”，將進一步加強數(shù)字技術與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢的結合,大模型將在政策支持下得到更廣泛的應用。

在企業(yè)數(shù)字化服務領域，AI大模型能夠基于海量設備數(shù)據(jù)訓練，幫助生物制造企業(yè)整合生物、化學、工程等多領域知識，加速跨學科創(chuàng)新，更能內置行業(yè)法規(guī)庫與風險預警機制，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，正推動該行業(yè)向高通量實驗模擬、智能化質控、全流程追溯轉型。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)字門戶構建研發(fā)數(shù)據(jù)中臺，整合實驗數(shù)據(jù)、文獻資料與臨床反饋。AI模型自動解析分子結構特性，預測藥物靶點結合效率，輔助科研人員篩選候選化合物。同時，平臺內置合規(guī)引擎，實時校驗實驗方案是否符合GMP標準，減少人為疏漏風險。

案例2：某合成生物學企業(yè)的生產(chǎn)流程優(yōu)化

利用數(shù)字門戶的流程自動化引擎，企業(yè)實現(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)實時傳感器數(shù)據(jù)動態(tài)調整溫濕度、pH值等參數(shù)，優(yōu)化產(chǎn)物得率。此外，平臺自動生成電子批記錄，確保生產(chǎn)數(shù)據(jù)可追溯，滿足嚴苛的監(jiān)管要求。

在政策引導與技術創(chuàng)新的協(xié)同推動下，生物制造產(chǎn)業(yè)正加速邁向數(shù)字化轉型的核心攻堅階段。這一進程不僅助力企業(yè)完成運營效率優(yōu)化與成本結構升級，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)鏈競爭構筑戰(zhàn)略優(yōu)勢。