中國報告大廳網訊,在當今全球工業領域,人工智慧技術的應用正逐步從理論走向實踐,尤其在生物製造等高精尖領域,AI的潛力被不斷挖掘。近期,一項基於遷移學習和物理可解釋的小樣本AI工業自動控制系統的成功應用,標誌著工業智能化邁出了重要一步。這一系統不僅解決了生物發酵領域的百年難題,更為中國工業體系的全面升級提供了新的動力。
中國報告大廳發布的《十五五工業行業發展研究與產業戰略規劃分析預測報告》指出,生物發酵技術作為生物製造的核心手段,廣泛應用於食品、醫藥、能源及化工領域。中國生物發酵產業規模穩居全球首位,年產量超7000萬噸,胺基酸、維生素等核心產品占全球總量的60%~80%。然而,生物發酵領域極為特殊,它受時間因素影響較大,微生物在各生長階段的差異性巨大。數百年來,人類發酵工程師始終極其依賴於固定參數與人工經驗,但依然難以應對微生物代謝的動態變化,這也成為了工業生產領域難度最大的環節之一。
通過引入「時間維度」概念的AI自控系統,生物發酵過程的實時預測與調控成為可能。這一系統首次將「時間維度」引入工業控制領域,解決了生物發酵這一複雜動態過程的國際難題。實驗數據顯示,由該AI虛擬工程師所調控的實驗罐的發酵水平已全部高於原有未使用AI調控的發酵罐水平,按照相同物料投入,AI所調控的發酵罐平均產量超出對照組3%~5%,並且隨著新批次數據的餵入,多次疊代後有望持續提升發酵產量。
人工智慧在工業上的應用,本質上是一場生產關係的革命。通過該AI自控系統提升產量與良率,可進一步鞏固「中國供應—全球需求」的格局,迫使一些西方大國在加征關稅時面臨其國內醫藥、飼料行業成本激增的反制壓力。更為重要的是,該AI自控系統只需要十幾張GPU和傳統AI模型中5%的數據,就可以實現連續、精準的推理預測,為快速部署低成本、高效能的「AI工業大腦」提供了重要的經驗。
通過「模型定義生產」模式,推動製造業從「流程標準化」向「動態智能化」轉型,為中國AI技術落地工業場景(尤其是生物製造等高精尖領域)樹立標杆,使得該AI自控系統能夠迅速應用到其他工業場景之中,進而對中國工業體系帶來新局面。例如合成生物、生物醫藥、食品工業、晶片製造、大量傳統製造業、環保產業領域等都將受益。
人工智慧是上海三大先導產業之一,也是上海建設國際科創中心的重要支撐。為前瞻布局一批新一代通用人工智慧關鍵任務,加快建設人工智慧上海高地,打造人工智慧世界級產業集群,上海市經濟和信息化委員會於近日發布《關於開展2025年新一代通用人工智慧創新任務揭榜掛帥工作的通知》。這一舉措將推動上海建設人工智慧科創中心的產業規模持續拓展,為相關產品與服務開闢出更為廣闊的市場空間,加速技術的疊代創新進程,使技術更好地貼合工業領域的現實需求,助力中國工業加快邁向鏈主地位的腳步,進一步強化產業集群效應,提升區域經濟的輻射帶動能力。
總結
AI技術在工業領域的應用,尤其是生物製造等高精尖領域,正逐步改變傳統的生產模式。通過引入「時間維度」概念的AI自控系統,不僅解決了生物發酵領域的百年難題,更為中國工業體系的全面升級提供了新的動力。未來,隨著AI技術的不斷疊代和創新,中國工業有望在國際上擁有更多的話語權,實現「科技報國」的終極夢想。
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