AI不是可选项长江配资，而是时代的必选项。
过去的九月间，业内有多场行业盛会举办，其中2025中国生物制造科技创新论坛（CBMIF2025）在湖南常德举办、第二十五届中国国际工业博览会（工博会）上也举办了2025生物制造创新论坛。
下文中笔者整理了会议中涉及人工智能与合成生物交叉的成果及相关专家发言，这些问题一定程度上彰显了业界过去1年中对未来发展的预测性。
你会看到研究机构如何拿起人工智能的工具创造新成果，也可以看到企业如何利用人工智能提效抢跑。
AI+合成生物究竟能做什么？
武汉大学人工智能学院教授胡黔楠指出，采用智能化的办法进行发酵过程决策，能够省60%以上的时间与金钱投入，从立项到选品，一直到产品合成途径，系统都能实现一体化构建。
瑞德林生物首席科学家黄华表示，生命科学研究正在产生爆发式增长的，远超常规操作范围，“AI的介入可能是很好的入口”。
清华大学深圳国际研究生院邢新会教授团队，通过多组学数据与AI算法相结合，建立了从特色农业蛋白中发现功能活性肽的新方法。
智峪生科创新部负责人彭向达介绍全球首创的AI酶法香兰素产业化路径长江配资，仅用18个月实现从算法到产品落地。
聚维元创联合创始人李振展示以秸秆为原料的柔性AI平台，推动丁二酸实现万吨级产业化。
浙江大学科研人员在iBioFoundry平台进行实验操作
同时，CBMIF2025会上评选出的六项“2025生物制造颠覆性创新成果”中，人工多酶复合体的理性设计及应用、“美白黄金”光甘草定的合成生物制造、AI驱动的酶蛋白快速进化技术均运用了人工智能技术，占到二分之一。
目前已经发展到了什么程度？
胡黔楠团队，正在打造 合成生物 “超级大脑” ——生物制造领域AGI大模型。
该模型作为一站式的人工智能驱动生物学创新系统，能够像人一样思考，全链路赋能合成生物制造的智能化发展， 当前系统输出水平已达本科生高年级水准。
瑞德林正在从算力、算法、数据三方面发力，搭建本地服务器机房，整合GPU算力，结合本地化公开算法，同时梳理公开数据库并整合实验室数据，为AI应用奠定基础。
邢新会教授团队将AI技术与分子模拟对接，构建了蛋白序列虚拟库，能够系统预测和筛选具有特定健康功能的活性肽片段。
未来，哪些领域将率先受益
胡黔楠认为，过去做实验，做生物合成，还是凭人脑去做，未来可能就要基于硅基的计算，用人工智能模型的思维方式来做，把没有合成途径的分子深度合成途径制造出来。
黄华认为，AI在酶设计筛选与DBTL循环中发挥重要作用。
在酶设计筛选上，AI参与备选酶定位、结构预测改造，还可尝试从头设计；在DBTL循环中，AI分析预测数据，助力DNA双螺旋式的设计构建循环，直至获得满意结果，尤其能分析多位点协同与非协同数据。
上海市经信委新材料处徐蕾提出，要强化AI驱动的细胞工厂和智能反应器，拓展材料、能源和消费品应用。
清华大学合成与系统生物学中心副主任李春也表示，未来将依托AI生物分子设计、工业酶智能开发等关键技术，加速推动合成生物技术驱动绿色生物制造产业发展。
另一方面，会上中国质量检验检测科学研究院合成生物质量安全研究所所长胡孔新提醒道：
合成生物技术在AI等技术加持下颠覆性凸显，成为生物制造产业的核心驱动引擎，但生物安全风险也随之加剧。
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