生物发酵长期依靠经验驱动，智能化改造已成为产业升级的现实需求。生物制药领域，发酵工艺涉及温度、压力、营养供给等上百个相互耦合的调控变量，操作人员往往需要全天候值守并进行人工投料。由于缺少实时可视化与系统化预测能力，生产过程常被视为“黑箱”，难以做到精细、稳定的控制。企业虽积累了大量生产数据，但这些数据尚未有效转化为可落地的智能控制系统，成为制约产业深入发展的因素。 从科学层面看，微生物代谢通路的认知仍存在明显缺口。尤其在影响产量与稳定性的关键调控路径上，对菌种机理的理解仍不充分，这也限制了人工智能在生物制造中的应用深度。同时，如何将历史数据与实时生产数据有效打通，实现对发酵全过程的预测与干预，也是当前亟待突破的技术难题。 针对上述问题，科研团队已取得进展。上海交通大学研发的工业智能引擎ManuDrive系统通过车间传感器网络，实时监测氧气浓度、pH值等百余项指标，并具备前瞻预测能力——在发酵进行到第20小时时，就能预测第150小时的结果，并提前生成最优工艺方案。该技术相当于为生产过程引入“智能大脑”和“时间望远镜”，有助于提升产量并降低生产风险。 ManuDrive平台的另一特点是可复用性强。研发团队将生物制造、材料加工、建筑设计、能源管理等领域的调控规则与物理机理拆解为127个可复用的智能模块，并可根据不同场景灵活组合应用。模块化设计降低了人工智能在不同行业的适配成本，为跨领域落地提供了路径。涉及的技术已在前期验证中显示可行，目前正依托上海“百团百项”项目推进产业转化。 量子计算、固态电池等前沿领域也面临相似的科学挑战。以量子计算为例，系统对外界环境噪声极为敏感，如何在高噪声背景下保持逻辑比特的保真度，是实现量子纠错的关键。这类问题的解决同样需要人工智能与基础科学的深度结合。 此次产研共创沙龙汇聚领域科学家、人工智能专家、工程师和基金经理人，围绕产业真实需求展开讨论。与会专家指出，当务之急是推动人工智能从科研验证走向工业流程，成为企业研发与生产体系的一部分。这需要产学研各方更紧密协同：一上持续深化对核心科学问题的理解，另一方面注重工程落地的可行性与经济性。上海多支研究团队已在相关方向形成技术积累，下一步将加大投入，推动中国在合成生物、量子计算等战略性产业中的竞争力提升。
在这场产学研深度融合的交流中，“用算法解析老师傅的手感”正从设想走向应用。当智能技术逐步穿透传统产业的“经验迷雾”，其价值不仅体现在效率与产出的提升，更在于打开了知识沉淀与传承的新方式。面对全球科技竞争的新态势，中国正探索一条以真实需求牵引基础创新、以跨界融合加速技术迭代的发展路径。（完）