“AI工程师”接管工业发酵，上海交大推出AI自控系统，还可预测发酵过程

生辉 生辉SynBio 2025年05月14日 18:31 北京

人工智能不仅在改变生物制造的效率，更在拓展生物制造的极限。

其中，发酵是生物制造的核心技术之一，时间是发酵过程中至关重要的因素，微生物在不同的生长阶段差异很大，其生长情况直接决定了发酵过程的成败。过去，为了保证发酵质量，工程师需要 24 小时三班倒地监控生产线。

近日，由上海交通大学李金金教授团队历时多年研发的 AI 自控系统 ManuDrive 重磅发布，他们成功将人工智能技术应用于工业发酵动态控制过程，通过人工智能下发操作指令，取代人类工程师的手动调控工作，显著提高了生产效率和精度。

根据李金金的公开介绍，ManuDrive 首次开创性地将“时间维度”引入工业 AI 控制领域，该团队以生物发酵这一复杂的工业生产过程作为案例落地点，研发的 ManuDrive 凭借时间维度的 AI 生成式算法，以及物理可解释的人工智能等独创核心算法，深入渗透到生物发酵这一复杂的生产网络，进而实现通过人工智能对发酵的工业生产过程进行接管，成功攻克了微生物生长动态调控这一国际难题。

此外，通过 ManuDrive 系统可实时生成最优发酵方案，并及时调整控制指令，大幅提高发酵产品的产量，显著提升工厂的生产稳定性和运营效率。

团队公布了与川宁生物的合作落地应用。ManuDrive 大幅提升了发酵罐的发酵产量，同时生产过程中的波动也得到了极大幅度的降低，工厂的生产稳定性和效率都显著增强。

以抗生素发酵 7 天的周期为例，在发酵进行到第 20 小时的时候，ManuDrive 就能生成从第 21 小时、第22 小时、第 23 小时，一直到最后的第 150 小时的完整发酵操作方案，精准“预测”整个发酵过程。

这改变了传统的发酵调控模式，不再需要人类工程师手动去进行每个小时的发酵调控工作，而是借助人工智能向中控系统发送操作指令，大大提高了调控的效率与精准度；通过 AI 调控所生成的方案更加科学有效，对原先以经验为主的生物发酵方案进行了进一步优化。同时，人工智能的调控具备持续迭代的优势，基于 ManuDrive 所产生的高质量数据，AI 又能够持续进行反馈和迭代，使得发酵产量不断提升，形成了一个不断输入新数据、提升产量，再输入新数据、进一步提升产量的良性循环，进一步推动产业转型升级。

据悉，依托创新的算法架构，ManuDrive 仅需十几块GPU卡，数据量仅为传统 AI 模型的 5%，即可实现持续精准的推理和预测。此外，由于与国产计算服务器深度兼容，企业无需担心计算基础设施的高昂搭建和维护成本，可以快速部署和调试整个系统。

这一突破可以大幅降低企业在计算资源上的资本投入和工厂智能化转型成本，让中小企业能够以较低的成本部署高效的“AI 工业大脑”。

除了生物发酵，ManuDrive 未来还可泛化到与时间相关的工业制造中，如其他生物制药、合成生物、芯片制造、农业环保、传统机械制造等领域。