聚焦两会“热行业”，数字驱动生物制造精准研发
2025年全国两会近期隆重召开，作为每年的“年度总结”，两会期间发布的政府工作报告，以及会谈中对产业、经济相关政策的提案，向来被视作市场的“风向标”。人工智能、工程机械、生物制造、新能源等产业被明确列为国家战略性发展重点。
随着企业数字化转型从“可选”转向“必选”，为战略发展行业注入数字化动能成为2025企业数字化服务新命题。作为两会重点提及的未来热门行业，生物制造行业怎样从“实验试错”到“数据驱动的精准研发”实现数字化升级?
当“AI东风”汇入“两会春风”，将进一步加强数字技术与制造优势、市场优势的结合,大模型将在政策支持下得到更广泛的应用。
在企业数字化服务领域，AI大模型能够基于海量设备数据训练，帮助生物制造企业整合生物、化学、工程等多领域知识，加速跨学科创新，更能内置行业法规库与风险预警机制，辅助保障研发生产合规。
生物制造行业高度依赖研发创新与合规管理，但传统研发周期长、试错成本高的问题长期存在。AI大模型与企业数字化的深度融合，正推动该行业向高通量实验模拟、智能化质控、全流程追溯转型。例如：
案例1：某生物医药企业的研发效率跃升
企业通过数字门户构建研发数据中台，整合实验数据、文献资料与临床反馈。AI模型自动解析分子结构特性，预测药物靶点结合效率，辅助科研人员筛选候选化合物。同时，平台内置合规引擎，实时校验实验方案是否符合GMP标准，减少人为疏漏风险。
案例2：某合成生物学企业的生产流程优化
利用数字门户的流程自动化引擎，企业实现从菌种培养到发酵工艺的全链路监控。AI模型根据实时传感器数据动态调整温湿度、pH值等参数，优化产物得率。此外，平台自动生成电子批记录，确保生产数据可追溯，满足严苛的监管要求。
在政策引导与技术创新的协同推动下，生物制造产业正加速迈向数字化转型的核心攻坚阶段。这一进程不仅助力企业完成运营效率优化与成本结构升级，更催化其商业生态的系统性变革，为参与国际产业链竞争构筑战略优势。
