生物制造领域正迎来其发展的黄金时期，2024年被视为生物制造的元年，而2025年则预示着该领域将步入新一轮的增长快车道。技术的持续革新与市场的庞大需求正携手推动生物制造成为经济发展的新动力源。然而，在这一进程中，生物制造产业链的各个关键环节却面临着诸多亟待解决的挑战。
人工智能与合成生物学的深度融合，被誉为生物制造5.0的核心驱动力。这一融合不仅加速了生物制造从传统模式向智能化、精准化、高效化的全面转型，还极大地推动了产业链上创新研发、中试放大、生产制造等关键环节的进步。特别是BT生物技术与IT信息技术的结合，为生物制造领域带来了颠覆性的变革。例如，在香兰素的研发过程中，通过AI技术与合成生物学的结合，研发周期和产业化周期从原来的5年大幅缩短至1.5年，同时研发成本和终端产品成本也降低了约50%，显著提升了制造竞争力。
在蛋白质设计领域，也取得了突破性进展。科学家首次利用生成式人工智能从头设计出了全新的抗体，这一成果将在新型疫苗、非天然氨基酸蛋白质、新型药物输送载体、智能疗法以及高性能生物材料等多个领域得到广泛应用。基因线路设计和代谢通路设计也在不断探索中，尽管相关研究仍处于初级阶段，但已展现出巨大的潜力。
随着生物制造产业化需求的不断增长，粮食原料的消耗量日益庞大，已成为制约生物基产业大规模发展的瓶颈。因此，发展非粮原料，拓宽原料范围，成为生物制造领域的必然趋势。非粮原料包括纤维素类原料、畜禽粪便、有机生活垃圾以及CO2等气体原料。然而，当前非粮原料在生物制造中的应用尚未真正步入商业化阶段，其降本效果也多为理想情况下的核算，且降本率多在10%-30%之间。例如，秸秆糖生产燃料乙醇的成本相较于玉米原料有所降低，但仍需进一步突破技术难题以实现大规模应用。
中试环节被视为生物制造的“死亡谷”，其中发酵优化放大是实现倍数级产量提升的关键。然而，在发酵优化放大过程中，往往会面临反应器传热传质效率下降、过程数据采集与处理困难等问题。为解决这些问题，“过程数据处理及自动化智能化调控”被认为是有效途径。通过先进的传感系统、算法、计算平台以及机器学习和数字孪生等手段，可以实现分析、反馈、执行的自动化，从而有效解决发酵优化放大瓶颈。
在寻找生物制造领域的“爆品”时，精准定位产品赛道至关重要。根据终端产品需求体量和单位价值，生物制造产品可以分为低量高价、中量中价和高量低价三类。低量高价产品主要面向高端市场，拥有较大的利润空间，但对创新技术和研发经费的要求极高；中量中价产品市场竞争激烈，需要企业具备较强的市场敏感性和产品延展性；高量低价产品则对成本控制和产业化能力提出了极高要求，往往被行业龙头企业所垄断。
总之，生物制造领域正迎来前所未有的发展机遇，但同时也面临着诸多挑战。只有不断突破技术瓶颈、优化产业链各环节、精准定位产品赛道，才能在这一新兴领域中脱颖而出。
