小型高端品牌交流活动——细胞工厂数字化设计系统研讨会在京举办

由中国科协立项支持、中国生物工程学会主办的小型高端品牌交流活动——细胞工厂数字化设计系统研讨会8月28日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及产业界的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动聚焦生物制造领域数字化、智能化发展的关键科学问题和技术瓶颈，凝聚学术界与产业界共识，推动人工智能、数据与模型、自动化实验等技术与合成生物学、生物制造深度融合，为我国细胞工厂数字化设计和生物制造创新发展提供前瞻性思路。清华大学李春教授担任执行主席，张浩成博士、北京化工大学徐海畅博士担任学术秘书。

研讨会设三个主旨报告。西湖大学郭天南教授作“时空蛋白质组构建虚拟细胞助力合成生物学”报告，探讨了如何利用高质量、多尺度生物数据提升对复杂生命系统状态的解析与预测能力。清华大学深圳国际研究生院李斐然副教授以“AI数字细胞赋能细胞工厂设计”为题，针对AI模型如何突破白箱机理模型预测能力边界这一核心问题，介绍了AI驱动的参数表征、过程解析和模型构建等方面情况，提出了利用人工智能技术与数字细胞模型赋能细胞工厂数字化设计、智能优化及应用的思路。中国科学院深圳先进技术研究院刘陈立研究员作“人工合成细胞的设计挑战”报告，从定量合成生物学和人工合成细胞研究的角度出发，探讨复杂生命系统的理性设计、建模与预测等关键问题，提出细胞工厂数字化设计需要理解生命不同层次间的拓扑关系，并基于模块化、标准化的关联数据推动定量合成生物学发展。

自由交流环节，与会专家围绕底层数据库与模型、数据标准与质量评价、大语言模型与机理模型融合、数字细胞与工业生物制造之间的接口等话题进行了深入交流。其中，武汉大学胡黔楠教授聚焦生物制造“无人驾驶”范式，提出推动研发全过程的数据化与自动化，探索利用AI智能体逐步替代传统人工决策。中国科学院天津工业生物技术研究所廖小平研究员强调，多尺度数据的获取、整合与标准化表达是数字化设计的基础，需构建可计算、可理解的数据规范，降低跨学科交流门槛。北京衍微科技股份有限公司创始人于慧敏指出，实验室小试与工业生产环境存在显著差异，应重视工业场景与真实生产数据的挖掘应用，探索利用工业数据反向驱动和校准模型。专家们还深入探讨了黑箱大数据模型与白箱机理模型的融合路线及边界、含不确定性的工业数据能否直接用于底层模型训练、复杂生命系统能否实现全尺度精准数字仿真、人工智能对传统经验决策的替代程度等非共识问题。

与会专家一致认为，细胞工厂数字化设计是推动生物制造研发范式变革、提升我国生物制造自主创新能力和产业竞争力的重要基础，对保障生物制造产业链供应链安全、培育生物经济新质生产力具有重要战略意义。一是应强化国家级生物数据基础设施建设，建立统一的数据标准、质量评价体系与机器可读规范，系统汇聚实验条件、菌株背景、生产过程及负结果等关键数据。二是应推动数据驱动模型与生物机理模型深度融合，结合代谢网络与能量约束提升模型的泛化能力，并加强模型在不同底盘和场景中的迁移验证。三是应强化工业真实场景牵引，推动实验室数据与工业生产数据双向贯通，充分考虑工程传递与动态响应，完善数字模型与工业生产体系之间的接口。四是应加快人工智能、大模型与自动化生物铸造平台的深度融合和闭环运行，推动DBTL（设计—构建—测试—学习）循环从人工驱动向智能决策和自动执行演进，探索生物制造研发“无人驾驶”的实施路径。五是应加强跨学科人才培养与产学研协同创新，建立生命科学、人工智能、工程技术等多学科深度交叉机制，推动多尺度数据标准化与联合攻关，为数字化细胞工厂持续发展提供坚实支撑。

会后，与会专家赴北京擎科生物科技股份有限公司实地考察，深入了解企业自动化高通量DNA合成、基因编辑及智能测序生产线，以及底层生物制造装备与自动化高通量合成平台建设情况。

中国科协科学技术创新部 供稿