上海交大团队研发时间维度“AI工程师”，运筹远在新疆的世界最复杂工业发酵产线
精算到第150小时，为每一刻寻最优解
“温度31.331，风量40080，溶氧量26.625，pH值6.925，补糖速率750.658……”在上海交大人工智能与微结构实验室，助理教授打开笔记本电脑上的AI工业自控系统，各种参数随生产曲线的抑扬起落而实时变化，实线是已经完成的几十小时，虚线是将要进行的几十小时……
运筹帷幄，决胜千里。这位“AI工程师”管控的实际生产线，是远在新疆的上市公司500吨级发酵罐。它们每个都高达四五层楼，是全球最大的抗生素中间体发酵罐。人工智能全面接管工厂后，一个月产量提升了3到5个百分点。
从医药生产到食品加工，从化工制造到能源开发，以往的微生物发酵过程高度依赖人工经验，工程师24小时全天候值守，手动调节温度、溶氧量、pH值等数百项参数，这种“试错式”生产的效率如何提高？
来自上海交大集成电路学院的李金金教授及其团队成功研发全球首套“基于时间维度的AI工业自控系统”——ManuDrive，将时间变量引入人工智能模型，实时分析微生物的生长状态，实现对复杂发酵过程的动态预测与精准调控。
动态计算，预测到第150小时
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稳定、效率乃至成败。在时间线上，AI模型擅长在静态数据中“回头看”，如何在动态数据中“向前看”呢？
对此，李金金团队与全球最大抗生素中间体发酵企业川宁生物合作，挑战堪称世界上最复杂的工业发酵过程，让ManuDrive系统落地转化，可实时生成未来每一时刻的最优发酵方案。
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，通过精准计算“预测”整个生物制造过程。
同时，AI调控具备持续迭代的优势，基于ManuDrive所产生的高质量数据，AI又能持续进行反馈和迭代，形成了不断输入新数据、提升产量，再输入新数据、进一步提升产量的良性循环，进一步推动产业转型升级。
“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。”李金金表示，它对原有的生产流程进行重新塑造，在生物制造领域催生出意义深远的技术革命。
打破黑箱，操控十多万参数
AI模型往往被认为是“技术黑箱”，不可追溯过程性参数。而ManuDrive系统，通过软硬件结合方式运行，学习掌握18万条工艺参数，不仅打破黑箱，还能减少人为失误率。
软件层面，ManuDrive的“大脑”操作系统在上海。从备料阶段起，它就深度挖掘并分析海量的历史生产数据，凭借强大的数据分析能力和自主决策能力，精确规划出物料的配比方案，确保每一个环节都在最合理的准备下开启。进入生产环节后，软件系统会向硬件设备下达指令，指挥整个生产流程有序自动化推进。
显然，物料并非投喂越多越好。例如，中控系统下，发酵罐依据指令自动启停，温度调节装置可严格按照设定实现精准调控，通气量控制设备也能稳定维持在合适水平，每一个硬件动作都能做到分毫不差，保证生产过程的精确性与连贯性。 下转 5版
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硬件方面，密布于发酵罐等关键生产设备上的各类传感器，如同ManuDrive系统的“神经末梢”，它们时刻保持高度的敏锐性，实时捕捉微生物生长状态等数百项关键参数，并将这些数据源源不断地反馈给软件系统。
软件系统接收到硬件传来的实时数据后，结合考虑时间维度动态变化的内置模型，以毫秒级的超快速度进行深度分析，迅速优化调控策略，让整个发酵过程始终维持在最佳状态。在产量预测环节，依托机器学习算法，这位“AI工程师”也能对海量生产数据进行深度挖掘和分析，提前洞察产量波动趋势，将生产误差严格控制在极小范围之内。
迁移复制，仅需几十块GPU
在生物发酵罐的千锤百炼后，“AI大脑”能否迁移复制到不同行业企业，实现轻量化部署？在李金金看来，ManuDrive已经跳出传统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。
值得关注的是，不同于主流AI大模型依赖数千乃至上万块GPU卡的高耗能运行模式，ManuDrive凭借创新算法架构，仅需十几块GPU卡。同时，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。李金金表示，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的“AI工业大脑”。
国产化适配层面，该系统深度兼容国产算力服务器，从硬件底层到算法框架实现全链路自主可控。在保障运算效率的同时，摆脱对进口算力设备的依赖，有效规避技术封锁风险，使企业不需要担心算力基础设施的高昂建设成本与维护压力，可快速完成系统部署与调试，加速“中国智造”转型进程。