1928年人们发现了青霉素，但该产品无法大量生产。它几乎没有任何实际用途。 1944年深罐发酵技术问世，最终支持了青霉素的大规模生产。生物反应器有一个核心价值。它们帮助制造商以更高的效率大规模生产目标产品。
人工智能和自动化技术现在升级了这一核心能力。他们保持制药行业高精度的生产标准。他们还将精准控制应用到精准发酵领域。典型领域包括食品蛋白质生产和生物材料制造。它们满足了大规模、低成本生产的新市场需求。
一、自动化：生物制造的基础
生物制造依赖于活细胞的代谢物。生产参数包括温度、养分浓度和接种精度。这些参数的微小变化都可能导致全面生产失败。
自动化技术采用标准化的控制方法。它减少了生产错误。为进一步工艺优化创造了稳定的条件。
1. 流程自动化
人们从 20 世纪 50 年代到 1960 年代开始使用过程自动化。传感器收集有关温度、营养物浓度和废气成分的实时数据。计算机根据数据调整生物反应器的工作状态。该方法修复了不稳定的基本生产条件。
2. 工作流程自动化
机械臂技术在过去十年中得到了广泛的应用。它在重复性任务中取代了手工工作。任务包括液体接种和定量液体分配。解决了手动操作带来的精度低的问题。
这两种自动化技术改变了生物制造模式。该行业不再依赖个人经验。变成可控的标准化生产。这些技术还收集基本生产数据。这些数据支持人工智能在发酵过程中的深度应用。
二.高通量系统+AI：解决工业数据不足的问题
传统自动化可以稳定生物反应器的工作条件。它无法在数据支持下优化生产。
人工智能工具分析历史数据和实时数据。他们预测产品产量并调整生产参数。这项工作需要大量的测试数据。数据必须涵盖成功和失败的发酵案例。数据匮乏长期以来制约着产业发展。
高通量并行生物反应器彻底解决了数据短缺问题。设备同时运行多个具有不同测试条件的独立罐体。它可以在一周内生成 64 个有效数据点。四名专业博士研究人员一年只能用一个生物反应器收集 5 到 6 个数据点。
海量数据集与人工智能算法协同工作。他们将预测模型控制理论转化为实际的工业实践。该系统分析数据以找到细胞生长和产物合成的最佳条件。实现生物反应器运行的自动优化。
高通量设备帮助行业获得足够的发酵数据。人工智能技术帮助行业充分利用数据。这一组合升级了生物制造。它从稳定的条件控制转向精确、有针对性的生产优化。
三．连续发酵+AI：将实验室优化结果转化为量产
高通量系统加上人工智能提高了实验室测试的优化效率。连续发酵结合AI，提高量产时的生产效率。实验室优化结果需要稳定的工业化生产才能创造真正的商业价值。
百伦设计了特殊的双罐连续发酵系统。一个水槽专注于细胞生长和增殖。另一个罐专注于目标产物的合成。这种设计避免了污染和遗传漂变问题。这两个问题在传统的连续发酵系统中经常出现。
人工智能软件支持这种双罐系统。它会监控整个发酵过程数周。它实时调整所有生产参数。
这种组合带来了明显的生产优势。
一辆配备该系统的坦克可以达到几辆普通坦克的产量。生产效率可提高2至10倍。该系统大大降低了资本成本和运营成本。是大规模、低成本精准发酵的关键解决方案。它有助于实验室技术顺利进入商业市场。
四．全自动发酵：平衡工作效率与运营风险
人工智能和自动化技术涵盖过程控制、生产优化和批量生产。完全无人自动化操作在实际工业生产中还不常见。
操作风险是主要原因。一批失败的发酵可能会造成数十万美元的经济损失。大多数制造商在生产工作流程中设置手动检查点。专业工程师检查关键生产步骤。他们在下一步生产之前确认安全和正常状态。
关于百伦
作为专业的生物反应器 制造商/工厂，百伦开发智能生物反应器技术。公司打造专业的生物反应AI模型。它推出了一个端到端的合成生物学平台。该平台连接菌株研究和工业化大规模生产。百伦还搭建了精准发酵大数据云平台。该平台收集了大量的发酵数据。它实时监测、分析和预测发酵参数和物料变化。百伦提高了合成生物学的研究效率和准确性。推动生物科技产业智能化、高效、可持续发展。
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