一个月产量提升5%!上海交大打造AI发酵工程师,7x24小时自动控制,已全面落地川宁生物!

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一个月产量提升5%!上海交大打造AI发酵工程师,7x24小时自动控制,已全面落地川宁生物!
2025-05-18 16:38

全球最强“AI发酵工程师”来了!

最近,上海交通大学李金金教授团队甩出一颗重磅炸弹:团队打造了“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。


通过软硬件相结合,AI不仅能实时监控工厂动态,精准地规划出物料的配比方案,还能指挥生产设备自动化作业,包括精准控制温度、控制通气系统等。


一个月产量提升5%!上海交大打造AI发酵工程师,7x24小时自动控制,已全面落地川宁生物!


在生物发酵领域,时间是一个很大的影响因素:微生物在各个生长阶段的差异十分显著,它们的生长状态关系到整个发酵过程的成败。


这也是全球首个将“时间维度”引入工业控制领域的AI,团队称其为“人工智能工业制造超级工程师”。

据悉,该成果已经成功落地转化。人工智能全面接管工厂后的最近一个月,就将产量向上突破了3到5个百分点。

团队称,该系统具有强大的可拓展性,可以用于大多数制造工厂中。

软硬件结合,7x24小时动态监控

ManuDrive由上海交通大学李金金教授团队,与抗生素龙头川宁生物共同打造。

川宁生物是国内抗生素中间体的龙头企业,主要产品涵盖硫氰酸红霉素、头孢、青霉素等抗生素中间体以及UDCA高端原料药、辅酶Q10等。

基于生物发酵法工艺路线,目前川宁生物建设500立方生物发酵罐,为当前全球抗生素生产领域最大单体发酵罐。

然而发酵过程是一个复杂的动态过程,要“伺候”这些微生物菌种并不容易。

菌种对环境要求非常高,发酵过程中要考虑温度、PH值、溶氧量、碳氮比等上百个维度数据,包括加料速度、混合均匀性都会影响发酵结果。

因此需要进行大量实时的参数检测与跟踪,传统发酵过程中,这依赖工程师24小时全天候值守,才能获得稳定批次的发酵产物。

有了AI超级工程师,距离川宁新疆工厂3000公里外的上海,就能够实时监测和预测整个发酵过程。


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简单而言,整个ManuDrive系统通过软硬件结合方式运行,即AI智能大脑+传感器系统,实现对发酵过程的自动化精准控制。

在软件层面,ManuDrive学习掌握了18万条工艺参数,通过深度挖掘并分析海量的历史生产数据,精确规划出物料的配比方案,同时对生产系统实现智能控制。


在硬件方面,通过对发酵罐等各类生产设备设置各类传感器,能够实时捕捉PH、溶氧量、等各项参数,并将其源源不断反馈给AI系统进行分析。

AI接受这些参数之后,可实时生成未来每一时刻的最优发酵方案。

引入时间维度动态变化后,AI能够以毫秒级的速度对整个发酵过程进行精准调控,并且能够提前预测产量和发酵趋势,生产误差非常小。

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,


一直到最后第150小时的完整发酵操作方案,通过精准神算“预测”整个生物制造过程。

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在生产过程中,软件系统通过向硬件设备发送指令,确保生产流程的自动化运行。


例如发酵罐可根据指令自动启停,温度调节装置能按预设参数精准调控反应温度,


通气控制系统则维持稳定通气量,各硬件执行单元精准协同运作,从而保障生产过程的精确性和连续性。


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AI如同一位全能的生物发酵工程师,不仅能够实时掌控生物发酵过程,还能预测未来发酵走向。

通过AI发酵工艺进行优化,可以将发酵菌种的抗生素生产潜力充分发挥出来,能直接提升产能和产物稳定性。

ManuDrive落地川宁生物后,川宁在生产、配方等多方面实现了显著提升。而AI全面接管工厂后的最近一个月,就将产量向上突破了3到5个百分点。

对于年产值超过50亿元的大厂,接受AI管控的多个罐体预计今年就可增产一成左右。

已转化公司,川宁入股

事实上,该落地成果源于川宁生物一年前签署的合作。

2024年2月,川宁生物公告与上海金珵科技有限公司建立战略合作关系,


双方就抗生素中间体发酵产业的优化升级、利用AI辅助合成生物学研发及合作开发新产品等,提升川宁的生产方式和生产效率。

而金珵科技就是李金金教授创办的公司,于2023年12月成立于上海。川宁生物入股了金珵科技,持股比例达到16.67%。

此前川宁生物曾表示,如果能够顺利实现AI赋能目标,未来川宁生物有可能可以满足全球硫氰酸红霉素的供应需求,相信同时能大幅提高成本效益。


李金金现为上海交通大学人工智能与微结构实验室主任,曾在美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、加州大学圣芭芭拉分校进行学习研究,


其团队在“AI for Science”领域深耕10余年,开发了具有自主知识产权的生物和材料领域的专业大模型AlphaBio和AlphaMat。


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据介绍,ManuDrive基于软硬件结合的方式,有别于传统AI需要大量数据,同时减少“算法黑箱”带来的可解释性问题。


此外,基于AI+传感器的软硬件结合模式,训练效率提升了数十倍,大大缩短了从模型开发到实际应用的周期。


操作人员还能够直观理解模型决策依据,还能基于因果逻辑对生产策略进行灵活调整,提升生产决策的科学性与可靠性。


也就是说,ManuDrive凭借创新算法架构,仅需十几张GPU卡,配合传统AI模型中5%的数据量,就能实现连续、精准的推理预测。


这一突破不仅大幅削减企业在算力资源上的资金投入,更显著降低智能化改造成本,让中小型企业也能以低成本部署高效 “AI工业大脑”。


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与川宁的合作也为团队积累了部署大型工厂的经验,未来该系统还可以落地到食品、芯片制造、环保、生物医药等工业场景。


文章来自于微信公众号 “智药局”,作者 :王苏


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