发酵技术是生物制造的核心手段，在食品、医药、能源以及化工等诸多领域都有着广泛的应用。上海交通大学昨天发布新闻，该校李金金教授团队打造了“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），并成功落地转化。这项被称为“AI工程师”的新技术，将时间维度引入工业发酵过程，通过在复杂的生物发酵过程中动态调控参数，实时生成未来每一个时刻的最优发酵方案，进而大幅度提升工业发酵产量。

　　是否掌握发酵领域的最新技术，决定着是否能在全球最“高精尖”的生物制造领域占得先机。在生物发酵技术里，时间是一个很大的影响因素，因为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。为了保证发酵质量，通常需要从业的工程师们根据常年积累的经验，24小时不间断地进行手动调控。新研发的ManuDrive技术可以使发酵罐的发酵产量大幅度的提升，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，不再需要人工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。

　　ManuDrive技术将时间维度引入到工业控制领域当中，攻克了生物发酵这一复杂且动态过程里实时预测与精准调控的国际难题，显著提高发酵的稳定性和产量。李金金说：“随着AI技术与生物制造的深度融合发展，发酵生产正逐步从以往依赖经验的‘试错模式’向依靠数据驱动的‘智能模式’转变。它不仅对原有的生产流程进行了重新塑造，更在生物制造领域催生出一场意义深远的技术革命，为整个行业的未来发展开辟了更为广阔的前景。”

　　李金金介绍，以生物发酵行业为例，ManuDrive跳出传统AI模型需要海量训练迭代的窠臼，能精准捕捉微生物生长与环境变量间的动态关联，构建起科学严谨的预测模型，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。操作人员不仅能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，从而提升生产决策的科学性与可靠性。这一特性在生物发酵等高风险、高成本领域尤为关键，既降低了因盲目试错带来的资源损耗，又为生产流程优化提供了坚实的理论支撑。