将时间维度引入工业发酵 助推生物制造革命

    上海热线讯：近日，上海交通大学李金金教授团队研发出“基于迁移学习和物理可解释的小样本AI工业自动控制系统”（ManuDrive），并成功实现产业化落地。该系统首次将“时间变量”引入人工智能模型，能通过动态预测和精准调控，实现对工业发酵全过程的智能化管理。同时，这一技术显著提升了发酵产量和生产稳定性，为行业的智能化转型开辟了新路径。5月12日，上海交大召开新闻发布会，介绍了这一重大突破。

    据介绍，发酵技术是食品、医药、能源和化工等领域的核心工艺，其成败在很大程度上取决于微生物在不同生长阶段的状态差异。然而，传统发酵调控依赖于人类工程师的经验手动操作，不仅效率低下，还容易出现生产波动。ManuDrive通过将“时间维度”引入AI系统，在发酵过程中能够实时生成每个时刻的最优操作方案。例如，在抗生素发酵的7天周期中，该系统在发酵20小时时即可精准预测接下来每小时的操作参数，直至发酵结束。这种动态调控方式不仅提高了发酵产量，还显著降低了生产过程中的波动，使工厂的生产效率和稳定性得到全面提升。

    ManuDrive系统通过软硬件结合的方式运行，在生产全流程中实现了高度自动化和精准化。软件系统作为“大脑”，能够深入分析海量历史数据，规划出科学的物料配比及优化操作方案。同时，硬件传感器如“神经末梢”般实时监测发酵过程中的微生物状态、PH值、溶氧量等多达数百项关键参数。软件根据传感器反馈的数据，结合内置的智能模型快速分析，并动态调整温度、通气量等关键指标，使发酵全过程始终维持在最佳状态。这种数据驱动的“智能模式”突破了传统依赖经验的“试错模式”，对生物发酵的生产流程进行了全面优化。

    此外，ManuDrive跳出了传统AI模型对海量数据和高算力依赖的限制，通过创新的算法架构，显著提升了训练效率。它仅需传统AI模型5%的数据量和十几张GPU卡，就能实现精准预测和动态调控，大幅降低企业在智能化改造过程中的成本。这一特性使得ManuDrive能够广泛适配中小企业需求，为企业智能化转型提供了高效、低成本的解决方案。同时，该系统深度兼容国产算力服务器，从硬件到算法框架实现了全链路自主可控，避免了对进口设备的依赖，降低了技术封锁的风险，为企业提供了安全可靠的智能化基础设施。

    ManuDrive的研发突破了解决生物发酵过程中实时预测与精准调控的国际性难题，对于推动传统生物制造向智能化升级转型具有重要意义。李金金教授表示，人工智能技术正在与生物制造深度融合，发酵生产正从依赖经验的“试错模式”向以数据驱动的“智能模式”转变。这一技术不仅提升了生产效率，还催生了一场技术革命，为生物制造行业的未来发展开辟了更加广阔的前景。通过这一创新成果，上海交大团队为中国制造业的智能化升级注入了新动能，也为全球生物制造行业的转型升级提供了重要的“中国方案”。

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