上海交大团队研发AI系统提升工业发酵效率，助力制造业转型升级

在全球生物制造产业中，发酵技术占据着核心地位，其广泛应用涉及食品、医药、能源和化工等多个领域。掌握先进的发酵技术，将为企业在竞争激烈的国际市场中赢得先机。发酵过程的复杂性，尤其是微生物在不同生长阶段的显著差异，使得这一过程的调控极为艰巨。传统上，人类工程师需要依赖多年的经验，进行24小时不间断的手动调节，以保障发酵的质量与产量。

为了解决这一难题，上海交通大学李金金教授团队近日发布了一款名为“ManuDrive”的AI工业自动控制系统，该系统支持依据迁移学习与物理可解释的小样本设计，致力于大幅提高工业发酵过程的效率与稳定性。通过将时间维度纳入发酵过程的动态调控，ManuDrive不仅能够实时生成最优的发酵操作方案，还能精确“预测”未来的发酵进程，极大提升产量，并降低波动带来的不稳定影响。

在5月12日的发布会上，李金金教授指出，ManuDrive的核心创新在于将时间维度整合进AI模型中。“在传统的AI应用中，很多场景仍停留在静态建模。而生物发酵则是一场随时间不断演化的动态过程，忽略时间维度，AI模型将无法真实反映生产过程中的任何变化。”通过引入时间维度，该系统能够仿真并模仿人类的决策过程，从而实现更加智能化的运营。

此项目的成功落地，对中国制造业的转型升级具有重要意义。按照计划，ManuDrive已于今年4月成功应用于500吨级抗生素发酵生产，不仅实现了发酵罐产量的显著提升，还有效降低了生产过程中的波动，提升了工厂的稳定性与生产效率。通过AI的动态调控，该系统能够在发酵周期的关键时刻生成长达150小时的详尽操作方案，为每一个小时的发酵过程提供科学有效的指导。

与传统的经验依赖模式相比，ManuDrive的引入改变了发酵调控的方式。人类工程师将不再需要手动跟踪每个小时的调节，而是依赖AI远程发出操作指令，大幅提高调控效率与准确性。AI系统所生成的方案以数据为基础，不断迭代优化，使得产量持续提升，推动制造业的进一步升级。

李金金教授表示，随着AI与生物制造深度融合，发酵生产似乎正在经历一场技术革命。自身依赖经验的“试错模式”正逐步向以数据驱动的“智能模式”转变，极大地拓展了生物制造行业的前景。根据徐工信达数据显示，中国的生物发酵产业已稳居全球首位，年产量超过7000万吨，涵盖抗生素、氨基酸和维生素等核心产品占全球市场的70%左右。

ManuDrive的优势不仅于此。通过精确捕捉微生物与环境变量之间的动态关系，其构建的科学预测模型大幅提升了训练效率，并缩短了从模型开发到实际应用的周期。操作人员可以更直观地理解模型的决策逻辑，并基于因果关系灵活调整生产策略，提高决策的科学性与可靠性。在高风险、高成本的生物发酵领域，这一特性尤为重要，既降低了资源损耗，又为生产流程优化提供了有力的理论依据。

值得一提的是，ManuDrive并不同于主流AI大模型那些需要数千个GPU卡支持的高耗能模式。其设计的AI工业大脑依赖于十几张GPU卡和传统AI模型中仅有5%数据量，就能够实现高效而精准的推理与预测。这一创新不仅为企业节省了大量计算资源的资金投入，也显著降低了智能化改造的成本。

李金金教授还向记者展示了ManuDrive的可扩展性，不仅可以迅速复制到其他发酵产业，也能够广泛应用于其他涉及时间维度的领域。例如，在食品工业中，该系统能够提升产量、降低成本，并保证食品质量和供应；在传统制造业领域，它能够增强精度与减少资源浪费；在环保产业中，ManuDrive则有助于优化生物处理条件，推动实现“双碳”目标。

随着AI技术的快速发展，ManuDrive不仅为工业发酵带来了前所未有的机遇，更为制造业的智能转型指明了方向。未来，借助这一技术，中国制造业有望进一步提升国际话语权，推动经济高质量发展，助力行业实现更快速、更稳健的数字化转型。同时，也为全球生物制造领域的发展注入了新的动力，开辟了广阔的市场前景。