AI在生物制造领域的应用路径 - AI通过缩短数据筛选时间、提升环境要素匹配度、预测设计新原料，实现从理论到实验室再到田间地头的应用路径 [1] - 百图生科、智峪生物、创建医疗等新兴企业在医药、合成生物、化妆品领域搭建AI赋能的产业应用项目 [1] - AI在生物制造应用主要路径包括：生物反应过程智能控制(25%)、高性能蛋白质原件设计及构建(25%)、智能检测与质量控制(12%)、细胞工厂构建及优化(11%) [2] AI在酶筛选和菌株构建中的突破 - AI工具可精准预测地球上2.14亿个已知蛋白质结构，包括酶蛋白 [3] - 在制造工艺上实现温度、PH值等10个关键参数实时监测，通过深度学习建立预测模型优化工艺 [3] - 百图生科通过AI大模型高效改造药用酶，提高酶活性和稳定性，筛选潜在靶点并设计药物分子 [3] - 中科院团队建立氨基酸序列机器学习方法，突破纤维素酶活力和热稳定性双提升的技术瓶颈 [5][6] AI在生物制造产业化落地案例 - 智峪生科开发"ZCloud"生物计算平台和"ZBot"实验验证平台，提高酶法合成效率 [9] - 智峪生科从立项到量产香兰素仅18个月，2023年量产达100吨/年，预计2026年产值破亿 [10] - 深松生物通过AI与合成生物学融合技术，有望贡献全球粮食30%的增产潜力 [11] - 创建医疗运用AI+BT技术实现特殊型别分子重组胶原蛋白高效规模量产，产品已被珀莱雅采用 [13] AI在农业和化妆品领域的应用 - 深松生物在辣椒种植实验中，生物酶组产量达13948.2斤/亩，比对照组增收3187.67斤/亩 [12] - 谷孚咨询利用生成式AI在30万种植物成分中生成配方，机器学习预测植物肉质构 [12] - 瑞德林生物通过AI算法分析2826个三肽组合，开发出更易透皮吸收的小分子胶原肽 [14] - AI在美妆领域应用包括智能挖掘新原料、功效机理验证、工业酶设计与改造等 [14]