聚焦兩會“熱行業”，數字驅動生物制造精準研發
2025年全國兩會近期隆重召開，作為每年的“年度總結”，兩會期間發布的政府工作報告，以及會談中對產業、經濟相關政策的提案，向來被視作市場的“風向標”。人工智能、工程機械、生物制造、新能源等產業被明確列為國家戰略性發展重點。
隨著企業數字化轉型從“可選”轉向“必選”，為戰略發展行業注入數字化動能成為2025企業數字化服務新命題。作為兩會重點提及的未來熱門行業，生物制造行業怎樣從“實驗試錯”到“數據驅動的精準研發”實現數字化升級?
當“AI東風”匯入“兩會春風”，將進一步加強數字技術與制造優勢、市場優勢的結合,大模型將在政策支持下得到更廣泛的應用。
在企業數字化服務領域，AI大模型能夠基于海量設備數據訓練，幫助生物制造企業整合生物、化學、工程等多領域知識，加速跨學科創新，更能內置行業法規庫與風險預警機制，輔助保障研發生產合規。
生物制造行業高度依賴研發創新與合規管理，但傳統研發周期長、試錯成本高的問題長期存在。AI大模型與企業數字化的深度融合，正推動該行業向高通量實驗模擬、智能化質控、全流程追溯轉型。例如：
案例1：某生物醫藥企業的研發效率躍升
企業通過數字門戶構建研發數據中臺，整合實驗數據、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：某合成生物學企業的生產流程優化
利用數字門戶的流程自動化引擎，企業實現從菌種培養到發酵工藝的全鏈路監控。AI模型根據實時傳感器數據動態調整溫濕度、pH值等參數，優化產物得率。此外，平臺自動生成電子批記錄，確保生產數據可追溯，滿足嚴苛的監管要求。
在政策引導與技術創新的協同推動下，生物制造產業正加速邁向數字化轉型的核心攻堅階段。這一進程不僅助力企業完成運營效率優化與成本結構升級，更催化其商業生態的系統性變革，為參與國際產業鏈競爭構筑戰略優勢。
