中國生物制造關鍵技術進展與未來趨勢

原文發表于《科技導報》2025 年第23 期 《 中國生物制造關鍵技術進展與未來趨勢 》

生物制造作為實現綠色低碳和可持續發展的重要技術路徑，正沿著“原料—技術—過程—產品”全產業鏈加速演進。《科技導報》邀請中國工程院院士譚天偉團隊撰文，文章分別從原料端、技術端、過程端、產品端重點介紹了生物制造原料向非糧生物質拓展的最新進展、設計應用、技術融合創新及應用前景。最后，提出關鍵技術攻關方向，為未來生物制造的技術路線與產業發展提供參考。

生物制造是指利用生物系統或其組成成分，通過原料替代、生產工藝創新或新產品開發等方式，實現能源、化工、材料、醫藥、食品等領域的低成本、規模化和可持續生產的一種新型工業生產模式。未來的生物制造正加速從傳統發酵驅動向智能化、生物設計驅動的顛覆性制造范式躍遷。

在全球新一輪科技革命與產業變革的浪潮下，生物制造作為生物技術與先進制造深度融合的核心方向，承載著推動制造業綠色轉型的歷史使命。近年來，國家層面將生物制造明確納入未來戰略體系。2024年，政府工作報告提出要“積極打造生物制造、商業航天、低空經濟等新增長引擎”，并在2025年再次強調要“培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業”，標志著中國生物制造發展進入國家戰略的新階段。

1 生物制造的關鍵技術發展趨勢

生物制造是利用生物技術和生物過程，通過微生物、酶、植物或動物細胞等生物體作為生產平臺，制造各種化學品、材料和能源等產品的可持續生產模式。生物制造的核心產業鏈包括原料供應、生產平臺（菌株與酶）、裝備、過程與工藝、產品管理與廢棄物處置等環節（圖1）。應用領域覆蓋了能源、化學品、材料、食品、農業、醫藥、化妝品等多個行業，并在不斷拓展和深化中。

生物制造作為一種新興的工業生產模式，經歷了從基礎研究到技術應用的多次革新。早期的生物制造主要依賴傳統的微生物發酵技術，用于生產基礎化學品和生物制品。近年來，生物制造底層技術與關鍵核心技術研發不斷取得突破。

圖1 生物制造產業鏈框架

1.1 生物制造原料向非糧生物質拓展

隨著木質纖維素和一碳化合物高效利用技術的不斷突破，生物制造的原料體系正逐步從“糧食依賴”向更多元化的非糧生物質拓展。這些新型原料不僅有效緩解了生物制造對可食糖類原料的高度依賴，也有助于減少與糧食生產在土地和資源上的競爭。尤其值得關注的是一碳化合物，如二氧化碳（CO2）、一氧化碳（CO）、甲酸（CH2O2）、甲醇（CH4O）等，正成為下一代生物制造的重要候選原料。

在具體技術實踐上，美國Ginkgo Bioworks公司開發的工程菌株已能夠高效將木質纖維素水解產物轉化為稀有糖。諾維信公司設計并開發的新型纖維素酶和酵母菌株，則能夠將纖維素向乙醇的轉化率達到92%。更前沿的平臺如LanzaTech公司的氣體發酵技術，開創了“負碳生產”的新模式，為低碳綠色制造提供了新的解決方案。

1.2 高性能菌種及酶的開發向精準化、智能化演進

在生物制造體系中，微生物菌種是負責原料轉化和產品合成的“生物工廠”，而酶則作為其中的“生物催化劑”，加速和調控代謝反應。因此，高性能菌種與高效酶體系的開發是提升生物制造生產效率、降低生產成本和優化產品質量的核心因素。

傳統生物技術主要依賴實驗研究、數據分析和模型輔助，通過物理、化學和生物學方法對生物過程進行改造。隨著基因編輯技術的持續突破，特別是成簇規律間隔短回文重復序列（CRISPR）技術的廣泛應用，微生物代謝途徑的精準調控與系統重構進入了快速發展階段。生物制造從傳統的經驗式改造，邁向機制驅動的精準代謝工程新時代，使細胞“按需設計”的愿景逐步成為現實。與此同時，非模式微生物和極端微生物底盤的開發取得重要進展。此外，國際大型生物科技公司也在不斷加強工業菌種研發平臺的建設，通過打造核心菌種來提升市場競爭力。

在精準化技術快速演進的同時，AI正成為推動菌種與酶設計智能化的關鍵驅動力。AI已能輔助建立更準確的細胞代謝圖譜，實現代謝瓶頸識別、通路優化和策略自動生成。菌種開發正從傳統的“試錯優化模式”轉向機制驅動、數據驅動、智能決策、定制合成的新時代，為精準化與智能化的生物制造奠定了堅實的技術基礎。

產業界和學術界正在構建基于AI的全流程自動化平臺：美國伊利諾伊大學開發的集AI設計—構建—測試—學習于一體的智能工程化平臺，已應用于番茄紅素生物制造；Ginkgo Bioworks公司通過引入AI和自動化機器人技術，推動了基因工程的產業化。

在戰略層面，美國政府已將AI與生物技術融合列為國家戰略重點。2022年，美國總統簽署“國家生物技術和生物制造計劃”，未來5年將對100萬種微生物的基因組進行測序，并系統解析至少80%的新發現基因功能。這一戰略不僅推動生物制造智能化升級，也為生物技術創新提供了政策和技術范例。

1.3 過程工程技術及核心裝備向模塊化、智能化迭代

傳統生物制造在工業化過程中面臨諸多瓶頸，嚴重制約了產品轉化效率。生物制造過程工程正在朝著模塊化和智能化系統集成的方向發展，推動裝備設計理念和生產范式的升級，實現從實驗室到工業生產的無縫銜接。

模塊化設計通過標準化生物反應器、分離純化單元等功能模塊的解耦，實現了“即插即用”式柔性組裝，大幅提高了工藝的靈活性和拓展性。進一步地，虛擬反應器模型的構建使工藝預調試、故障預測與動態優化成為可能，從而提高了生產過程的精確性與可靠性。在制造工藝中，增材制造等個性化、精準化技術的引入使得復雜組織和器官的仿生制造成為現實。此外，響應環境刺激的材料開發、分離效率和選擇性的提升，將成為未來研究的重點方向。

2 中國生物制造的核心技術問題與挑戰

中國生物制造整體實力已接近國際先進水平，部分領域已實現領先。然而，中國在生物制造領域仍面臨一系列技術與產業挑戰，以下從產業鏈不同階段簡要闡述幾個關鍵的技術問題（圖2）。

圖2 生物制造產業鏈關鍵技術問題與挑戰

2.1 資源利用與原料替代的技術瓶頸

目前，中國生物制造產業主要依賴以淀粉類物質為代表的糧食資源，約90%的初級原料來自玉米等糧食作物。這種“以糧造料”的模式不僅加劇了“與民爭糧、與畜爭飼”的資源矛盾，還削弱了產業原料供應的安全性和自主可控能力，成為制約生物制造可持續發展的重要障礙。

相比之下，中國非糧生物質資源極為豐富，涵蓋農作物秸稈、林業廢棄物及有機生活垃圾等多種類型，具有巨大的資源潛力。然而，在非糧生物質的利用上仍面臨較大挑戰，尚未實現規模化和高附加值的有效利用。因此，構建多元化、非糧化原料體系，已成為推動生物制造高質量發展、突破資源約束的關鍵突破口。

2.2 核心菌種的自主可控性問題

中國在微生物菌種資源的自主掌控能力上仍存在明顯短板，關鍵工業菌種和酶制劑的高度依賴已成為制約生物制造產業高質量發展的重要瓶頸。特別是2025年4月4日起美國對中國科研人員訪問敏感生物醫學數據的限制，提高微生物資源的自主掌控能力，已成為保障國家生物安全、推動生物制造產業高質量發展的首要任務。

2.3 生物催化劑設計與底層技術短板

中國在生物催化劑智能設計領域起步較晚，與國際先進水平仍存在顯著差距。中國在酶設計、分子對接等核心技術環節，仍大量依賴國外開發的如AlphaFold、RoseTTAFold、AutoDock等算法與平臺，關鍵技術的自主性亟待突破。

在菌種構建方面，中國普遍通過敲除或過表達合成途徑中個別基因來優化菌種，但這種方法周期長、效率低，難以滿足高性能工業菌種快速構建的需求。中國在菌種設計的基礎算法與軟件開發、高性能底盤細胞優化、基因元件性能評估及表達調控的精細化等方面仍處于追趕階段，亟需加快自主構建工程化菌種系統平臺，推動技術集成和自主創新。

2.4 高端裝備與智能制造能力的不足

中國生物制造在裝備與自動化體系方面存在明顯短板，尤其是在高端科研儀器和關鍵生產設備的對外依賴度較高，這已成為制約自主創新與產業安全的關鍵因素。因此，構建具有自主知識產權的高端裝備體系，發展智能化、標準化和可控的制造平臺，是推動中國生物制造跨越式發展的關鍵支撐。

3 中國生物制造未來關鍵技術發展方向與關鍵任務

為實現生物制造的規模化、智能化和綠色化發展，亟需圍繞全產業鏈核心環節開展系統性的技術攻關。未來生物制造的技術突破將集中在原料供應、細胞工程、裝備體系與過程控制以及終端產品拓展4大方向。以下將從原料端、細胞工程、裝備過程和產品應用等方面系統闡述未來生物制造的關鍵技術發展方向與核心任務（圖3）。

圖3 生物制造關鍵技術發展方向與關鍵任務

3.1 原料端：發展一碳原料轉化與非糧資源的利用技術

針對二氧化碳、一氧化碳、甲烷等低成本可再生碳資源，以及農作物秸稈、林業廢棄物和木質纖維素等豐富的非糧生物質資源，未來應重點發展高效的原料轉化關鍵技術。

1）一碳原料高效轉化。開發可高效利用一碳原料的新型發酵技術和化學/多酶級聯催化體系，突破一碳原料到目標產品生物合成技術。

2）非糧生物質資源利用。充分利用中國豐富的非糧生物質資源，實現原料的高轉化率與高附加值利用。構建木制纖維素原料的智能化生物利用路線，實現從原料到目標化學品的高效轉化。

3）智能化與工程化應用。打通一碳原料及非糧資源的高效人工生物利用路徑，構建智能生物發酵和催化技術平臺。完成一碳原料與非糧資源向化學品生產的工業放大驗證與全生命周期評估，推進規模化生產示范與推廣應用。

3.2 細胞工程的智能設計與創制

在生物制造體系中，酶和菌種是生物制造的核心驅動要素，因此，未來生物制造的重點之一是發展工業酶和菌種的精準挖掘和智能設計技術。

1）工業酶的智能開發。深入解析重要酶種的催化機制與構效調控原理，結合AI模型和大數據分析，精準發掘具有全新功能、新穎序列和高生物活性的酶基因資源。與此同時，開發新型生物基元反應，利用酶催化反應替代傳統化學難以合成的反應。此外，還需開發適配性強的固定化材料與技術，實現高性能固定化酶制劑的低成本規模化制備。最終，要構建基于AI驅動的工業酶智能開發技術體系，實現酶信息的精準挖掘和性能提升方法的快速創新。

2）智能細胞工廠與精準生物發酵。應開發基于規則、數據驅動和AI方法的基礎開源工具和算法，致力于細胞的AI建模，為細胞工廠的設計和優化提供指導。其次，建設極端微生物資源庫，并開發高效基因編輯技術，以大幅提升非模式微生物細胞工廠的制造能力。同時，利用AI分析大規模生物數據，建立集細胞代謝與過程控制為一體的智能細胞工廠技術。

3.3 裝備與過程：智能細胞工廠、精準生物發酵、智能裝備

發展多元化的生物過程智能感知設備與在線檢測技術，實現溶氧、pH值、溫度、底物濃度及代謝產物等關鍵參數的實時高精度監測。融合大數據和AI等前沿技術，建立精準放大模型。通過開發智能生物反應器和過程強化技術，構建“智能感知—智能決策—智能調控”的生物反應過程智能控制系統。此外，建立關鍵支撐材料數字設計平臺，推動新一代智能生物制造系統的構建。

1）高性能分離與材料技術。建立關鍵支撐材料的數字化設計平臺，開發高精度分離介質，實現分離效率和選擇性的雙重提升。推動連續化分離工藝及裝備的研發，實現過程集成化、模塊化與可擴展性。探索響應性材料和智能分離技術，提高工藝的靈活性和穩定性。

2）智能裝備與過程集成。構建智能化、模塊化的生物制造系統，實現實驗室—中試—工業生產的無縫銜接。結合AI與工業物聯網技術，提高生產效率、降低能耗和資源消耗。推動智能裝備與細胞工廠、精準生物發酵的深度耦合，為生物制造的綠色低碳、柔性化和高通量化提供支撐。

3.4 產品端：生物制造驅動的多領域產品體系拓展

生物制造不僅催生了高能量密度生物燃料、可持續材料、環境友好型產品和創新食品等新興產品，更推動了產業結構重構與新業態涌現，帶來顯著的經濟效益、社會價值和戰略意義。

1）能源領域推動綠色低碳替代。應重點布局生物航空燃料、生物氫能等可再生替代能源。

2）化學品領域突破生物基平臺化合物。應重點突破生物基有機酸、多元醇、胺類等平臺化合物的合成瓶頸，為化工行業脫石化、降碳化提供重要支撐。

3）材料領域構建可再生材料體系。材料端應大力發展高性能可降解塑料、生物基纖維、復合材料等關鍵產品，推動材料體系從石化依賴向可再生資源依托轉型。

4）醫藥領域合成生物學驅動藥物創新。應加快合成生物學驅動的藥物中間體、中藥活性成分、天然產物和疫苗的開發，以增強中國醫藥產業的國際競爭力。

5）食品與農業構建非耕地依賴型營養供應體系。在食品和農業領域，應大力發展替代蛋白、代糖、功能性食品和生物農資產品，推動農業綠色轉型與糧食安全保障。

6）環境治理與高端精細化應用，拓展戰略新興賽道。在環境治理方面，應發展生物降解材料與綠色修復制劑；在高端精細應用方面，應面向消費升級與產業前沿，提升中國在新興產業和戰略產業中的國際話語權。

未來，需要通過政策引導、標準建設、示范推廣和國際合作，加快推動生物制造產品的規模化應用與國際化發展，使其成為支撐綠色低碳轉型和可持續發展的重要產業支柱。

4 結論

隨著科技的不斷發展，生物制造已逐漸從傳統的以糧食為原料、依賴手工實驗的模式，轉向更加智能化、綠色低碳、非糧資源化的生產路徑。

未來，生物制造將著重突破智能細胞工廠、精準生物發酵與核心裝備國產化等關鍵技術，構建更高效、穩定、安全的制造體系。智能化技術的深度融入將推動生物制造由經驗驅動向“計算驅動??智能決策”轉型，加速細胞工廠設計、路徑重構與過程優化。同時，非糧資源和一碳原料的廣泛應用，將為生物制造開辟全新的原料供應渠道，減緩傳統糧食資源與生物制造之間的競爭與矛盾，提升產業韌性。

盡管中國在生物制造領域已取得顯著進展，但仍面臨許多挑戰，必須加大基礎研究投入，推動關鍵技術突破，進一步提升產業自主可控能力。通過持續的技術創新、產業體系提升與政策制度保障，中國有望進一步夯實在生物制造領域的核心競爭力，為推動全球綠色經濟和可持續發展發揮更加重要的引領作用。

本文作者：云慧敏、陳必強、譚天偉

作者簡介：云慧敏，北京化工大學綠色生物制造全國重點實驗室，北京化工大學國家能源生物煉制研發中心，北京化工大學經濟管理學院，講師，研究方向為生物制造系統建模與優化、全生命周期分析等；陳必強（通信作者），北京化工大學綠色生物制造全國重點實驗室，北京化工大學國家能源生物煉制研發中心，北京化工大學生命科學與技術學院，教授，研究方向為生物催化劑工程；譚天偉（共同通信作者），北京化工大學綠色生物制造全國重點實驗室，北京化工大學國家能源生物煉制研發中心，北京化工大學生命科學與技術學院，教授，中國工程院院士，研究方向為生物能源、生物材料、生物基化學品。

文章來 源 ： 云慧敏, 陳必強, 譚天偉. 中國生物制造關鍵技術進展與未來趨勢[J]. 科技導報, 2025, 43(23): 24?32 .

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