一、问题：经验依赖与系统脆弱，产业化面临双重挑战 在生物制药领域，发酵工艺长期以“经验驱动”为主。一个标准发酵罐往往涉及上百个调控变量，温度、压力、营养供给等参数相互耦合，细微偏差就可能传导到最终产量。上海锐康生物技术研发有限公司总经理赵华表示，当前发酵优化仍高度依赖一线人员的经验判断，过程缺少实时可视化和系统化预测，生产在一定程度上仍像一个难以完全看清的“黑箱”。 同时，量子计算也面临另一类“脆弱性”挑战。量子计算机对环境噪声极其敏感，如何在高噪声背景下保持逻辑比特保真度，是量子纠错研究的核心难题，也直接影响量子计算走向实用化的速度。 二、原因：数据沉睡与认知局限，制约智能技术落地 数据没有被有效用起来，是产业智能化落地的一大障碍。赵华指出，企业在菌种培养、发酵过程等环节积累了大量历史数据，但往往分散在不同系统中，缺少统一整合；历史数据与实时数据也难以联动，智能控制系统因此难以建立并优化。 上海科学智能研究院主任研究员郭昕补充称，在企业实践和学术研究中，对特定菌种代谢通路的理解仍偏“局部”，尤其是与高产、高稳定性有关的关键调控路径仍有不少空白。这种认知缺口既是产业化的卡点，也为科学智能介入提供了明确方向。 三、影响：科研范式深刻重塑，产业升级迎来新变量 科学智能正在改变科研与生产的组织方式。在生物制造领域，如果能够对发酵过程进行更可靠的预测和更精准的调控，将显著降低对个人经验的依赖，同时提升原料转化率和产品稳定性，推动生物制药向数字化、智能化加速转型。 在量子计算领域，一旦系统稳定性取得关键突破，量子技术的商业化路径将被明显拉直，并可能更影响信息安全、药物研发、材料科学等前沿方向的技术进程。 四、对策：智能引擎与跨域模块，协同攻关提供解题思路 针对上述挑战，科研团队提出了初步方案。上海交通大学集成电路学院人工智能与微结构实验室李金金教授介绍，团队研发的工业智能引擎ManuDrive可整合车间数百个传感器的实时数据，对氧气浓度、pH值等上百项关键指标持续监测，并支持跨时间预测：例如在发酵进行至第20小时，系统即可预判第150小时的生产状态，并自动生成相应的工艺调控建议。 据介绍，ManuDrive已将生物制造、材料加工、能源管理、污水处理等场景中的调控规则与物理机理拆解为127个可复用的智能模块，支持跨领域迁移使用。相关技术已完成可行性验证，并在上海“百团百项”项目体系下持续推进产业结合。 上海科学智能研究院副院长程远表示，针对生物制造原料转化率偏低的问题，可从品种优化与反应条件优化两端入手，借助智能技术探索更优的合成生物代谢路径，以提升整体产能。上海多支科研团队在相关应用上已有积累，下一步将加强力量整合，协同提升中国合成生物产业的竞争力。 五、前景：产研深度融合，科学智能加速走向工业主战场 此次沙龙历时145分钟，汇集领域科学家、工程师、基金经理人与产业方代表，围绕化工物质、光刻胶、生物制造、量子计算、固态电池等六个方向展开研讨。与会者普遍认为，科学智能能否真正嵌入工业流程、进入企业研发与生产体系，是推动产业化的关键问题。 作为上海推动科学智能产研协同的平台机制，“百团百项”工程正在为解决上述难题提供资源对接与组织支撑，推动科研成果从实验室走向生产线。
从发酵车间对经验的高度依赖，到量子系统对噪声的敏感边界，产业不断抛出新问题，也促使科研方法与工程体系加快更新。科学智能的价值不只在于提升计算与预测能力，更在于把分散的知识、数据与流程重组为可验证、可执行、可改进的生产体系。以需求牵引、以联合推进、以工程化落地，产学研的深度联动有望把“难题清单”转化为“创新清单”，为新质生产力培育打开更大空间。