随着全球碳中和目标的确立及对可持续发展的迫切需求，生物基材料以其可再生、低碳环保的特性，正成为新材料领域的关键发展方向。传统研发模式存在周期长、试错成本高、数据孤岛等问题，严重制约了创新效率。在此背景下，新生泰公司率先提出并实践“AI+自动化”研发模式，旨在为生物基材料的技术研发注入强劲的驱动力，加速从实验室走向产业化。
一、传统研发的瓶颈与“AI+自动化”的破局
传统生物基材料的研发，高度依赖科研人员的经验与反复的“试错式”实验。从菌种筛选、代谢路径设计、发酵工艺优化到材料性能测试，每一个环节都耗时费力，且各环节数据关联性弱，难以形成系统性的知识沉淀与迭代。这种模式在面对复杂生物体系和高维参数优化时，显得力不从心。
“AI+自动化”模式正是对这一痛点的精准回应。新生泰将人工智能（特别是机器学习和深度学习）与高度自动化的实验平台（如自动化发酵罐、高通量筛选机器人、智能分析仪器）深度融合，构建了一个“数据驱动”的智能研发闭环。
二、新生泰“AI+自动化”模式的核心架构
新生泰的“AI+自动化”研发体系主要包含三大核心层：
- 自动化实验层： 部署机器人实验室与智能生物反应器，实现7×24小时不间断的高通量实验。无论是菌株的平行培养、条件参数的大规模扫描，还是下游产物的快速分离与初步表征，均由自动化系统精确执行，极大解放人力，并确保实验数据的标准化与可重复性。
- 数据智能层： 这是整个模式的大脑。AI算法对自动化实验产生的海量、多维度数据进行实时采集、清洗与整合。通过构建预测模型，AI能够：
- 逆向设计： 根据目标材料性能（如强度、韧性、降解率），反向推荐最佳的生物合成路径与关键酶。
- 工艺优化： 在复杂的发酵参数空间（温度、pH、溶氧、补料策略等）中，快速寻找到产率最高或成本最优的工艺点，远超人工经验的范围与效率。
- 知识发现： 从看似无关的数据中挖掘潜在规律，甚至提出全新的、人类未曾设想的研发假设。
- 决策与迭代层： AI模型生成的优化方案或新假设，被直接转化为可执行的实验指令，下达给自动化实验平台进行验证。验证结果再次反馈给AI模型，用于模型修正与自我进化。这个“预测-实验-学习”的闭环，使得研发过程成为一个持续快速迭代的智能系统。
三、赋能生物基材料创新的具体场景
该模式已深入新生泰的多个研发管线，展现出巨大潜力：
- 高性能生物基聚合物： 在开发新型聚羟基脂肪酸酯或生物基尼龙时，AI能快速筛选和设计合成关键单体的微生物细胞工厂，并优化发酵过程，大幅缩短从克级到吨级放大所需的时间。
- 生物基化学品与单体： 对于琥珀酸、1,3-丙二醇等高价值平台化合物，AI能有效规避副产物路径，提升主代谢通量，实现转化率与生产强度的双重突破。
- 材料性能预测与改性： 通过建立材料微观结构与宏观性能的AI预测模型，可在合成阶段即对最终材料的力学、热学等性能进行预估，并指导针对性的化学改性，减少后期繁琐的测试与调整。
四、挑战与未来展望
尽管前景广阔，“AI+自动化”模式的普及仍面临挑战：前期软硬件投入高昂、跨学科复合型人才稀缺、高质量标准化生物数据集的积累需要时间等。
新生泰的探索预示着生物制造研发范式的根本性变革。随着技术的不断成熟与成本下降，“AI+自动化”研发平台有望成为生物基材料乃至整个合成生物学领域的标准基础设施。它不仅将加速特定产品的上市进程，更可能通过“研发即服务”的模式，赋能更多中小企业与科研机构，共同推动生物经济时代的到来，为全球绿色转型提供坚实的材料基础。
