从“人工补料”到“AI智控”的智能制造新突破

近期，一项将人工智能与光谱分析深度融合的发酵过程控制技术取得突破，为整个生物制造行业的智能化升级提供了关键技术方案。

该技术核心是研发了一套基于在线拉曼光谱的智能反馈控制系统。它通过实时采集发酵液的非破坏性拉曼光谱数据，并输入到专用的深度学习模型中，成功实现了对碳源浓度的精准、动态控制。这彻底改变了传统发酵依赖人工离线采样和补料的操作模式，解决了该环节效率低、误差大的长期瓶颈。

此项突破的关键创新在于其先进的算法模型。研究团队构建的光谱-时间拼接卷积神经网络（STC-CNN），能够整合连续时间序列的光谱数据，从而捕捉发酵过程的动态变化趋势。同时，通过半监督学习策略，有效利用了海量未标注数据，使模型训练样本规模扩大百倍，极大提升了系统的泛化性能和鲁棒性。

在实际的生物乙醇发酵验证中，该系统表现出显著优势：对关键参数的预测精度超过95%，并将最大预测偏差从传统方法的8.3克/升大幅降低至2.63克/升。在优化控制下，乙醇产量较传统批次发酵提升了约11.9%，而副产物甘油浓度显著下降，整体发酵周期缩短了15%-20%。

这项成果的深远意义在于其强大的通用性。该智能控制架构已被证实可适配柠檬酸、乳酸、蛋白表达等多种发酵场景，具备了向食品、生物医药及绿色能源等广泛行业推广的潜力。它标志着工业发酵正从依赖经验的“手工操作”迈向基于数据的“智能制造”，为提升全行业的生产效率、产物得率和工艺稳定性提供了可靠的通用技术路径。

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