随着人工智能在工业制造领域的不断深化应用，2025年迎来了又一里程碑。由上海交通大学人工智能与微结构实验室教授李金金带领团队研发的创新型AI模型——“基于迁移学习和物理可解释的AI工业自控系统”（ManuDrive），在全球最大的抗生素中间体发酵企业成功落地，标志着AI技术在生物制造行业中的深度革新。此项技术不仅实现了生产效率的指数级提升，还将复杂的工业发酵过程从“黑箱”转变为可控、可解释的动态系统，彰显了AI在生物制造行业中的领先优势和巨大潜力。
传统的工业发酵过程一直被视作“黑箱”操作，依赖经验丰富的工程师通过试错方式进行调控。由于发酵过程的多维非线性特性，调控难度极高，企业常常需要配备数十位年薪百万的发酵工程师，成本高昂且效率有限。而上海交大的“ManuDrive”模型，采用深度学习与迁移学习相结合的创新算法架构，首次引入“时间维度”到工业控制中。这一突破性技术使得模型能够在发酵周期的早期就预测未来的关键变化，实时生成最优操作方案，从而实现产量的显著提升。据实际应用数据显示，在抗生素发酵的7天周期内，模型在第20小时即可生成覆盖后续整个发酵过程的详细操作方案，产量远超人类工程师的调控能力。
“ManuDrive”模型通过不断反馈与迭代学习，形成了一个良性循环，持续优化发酵参数。这不仅极大提高了生产效率，更将工业发酵的“试错”模式转变为“数据驱动”的智能调控，推动生物制造行业向“模型定义生产”迈进。更令人振奋的是，这一模型在算力资源方面的创新突破，使得只需十几张GPU卡，就能实现连续、精准的推理预测，显著降低了企业的硬件投入成本。相比传统依赖数千甚至上万GPU的高能耗模式，ManuDrive的低成本高效方案，为中小型企业的数字化转型提供了强有力的技术支撑。
此外，ManuDrive的设计具有极强的可复制性和扩展性。引入时间维度和迁移学习技术，使得这一模型不仅适用于抗生素发酵，还能广泛应用于合成生物、生物制药、机械制造等多个时间相关的工业制造场景。通过生成式人工智能，工程师可以快速找到不同生产阶段的最优产量上线方案，帮助企业在激烈的市场竞争中提升核心竞争力，增加利润空间。这不仅是一次技术革新，更是推动产业升级的关键力量。
从市场角度来看，全球生物发酵产业规模已突破7000亿美元，而中国作为全球最大生物发酵生产国，年产量超过7000万吨，核心产品如氨基酸、维生素的全球占比高达60%至80%。在医药领域，生物发酵技术是抗生素、疫苗和基因治疗载体的核心工艺。随着AI技术的不断渗透，生物制造行业正迎来结构性变革。行业专家普遍认为，AI创新将显著提升发酵工艺的稳定性和产量，降低生产成本，推动行业向智能化、数字化转型。未来，基于深度学习和物理可解释的AI模型，将成为行业标m6米乐官网 米乐M6平台入口准，为企业提供持续竞争优势。
在技术发展方面，学术界与产业界都对“ManuDrive”所代表的AI工业控制新范式给予高度评价。专家指出，这一模型的成功落地，验证了深度学习结合迁移学习在复杂动态系统中的应用潜力，也为未来工业AI技术的普及提供了有益借鉴。与此同时，行业报告预计，未来五年内，全球智能制造市场将以每年超过15%的复合增长率持续扩展，AI在工业中的应用将成为产业升级的核心驱动力。
综合来看，上海交大团队的“ManuDrive”模型不仅实现了技术上的突破，更开启了工业AI应用的新纪元。其低成本、高效率、强扩展性的特性，为行业带来了深远影响，也为中小企业的数字化转型提供了可行路径。随着AI技术的不断成熟与创新，未来更多行业将借助深度学习、迁移学习等先进技术实现生产的智能化与可持续发展。对于行业从业者和科技创新者而言，这不仅是一次技术革新，更是推动产业升级、实现绿色可持续发展的重要契机。