生物制造产业加速崛起 资本与技术双轮驱动新格局

近期，生物制造领域迎来新一轮发展热潮，产业端与资本端频频释放积极信号。多家初创科技企业接连斩获大额融资，华润双鹤、鲁抗医药等上市巨头亦纷纷加码布局，行业整体商业化进程明显提速。业内专家指出，生物制造正处于从实验室技术向规模化产业应用跨越的关键阶段，在技术迭代、政策红利与资本聚焦的多重助推下，该行业有望在未来五到十年内实现质的飞跃，成为全球制造业绿色低碳转型的核心驱动力。凭借深厚的发酵工业根基和持续优化的政策环境，中国有望在这场全球生物制造竞赛中抢占先机。

龙头企业协同布局 资本热度持续攀升

产业端的动作尤为密集。华润双鹤日前披露重大资产重组方案，拟以现金收购方式受让四川久远投资控股集团所持利尔化学20%股份，以及四川化材科技所持的3.50%股份，交易总对价达56.56亿元。交易完成后，利尔化学的控股股东将变更为华润双鹤，实际控制人则归入中国华润旗下。华润双鹤表示，此举旨在快速打通合成生物技术产品的产业化通道，利尔化学则能够借助华润双鹤在合成生物技术及企业管理方面的优势，增强自身产品竞争力。双方业务互补性显著，此次并购将助力华润双鹤打造合成生物领域的第二增长曲线，并朝着行业标杆企业目标迈进。

鲁抗医药同样在生物制造板块落下重子，计划投资3.7亿元建设绿色生物制造项目。公司方面称，随着基因工程技术的不断突破，发酵技术的应用边界持续拓展，产品线已从传统的医药中间体、原料药延伸至天然产物、生物基新材料等新兴领域。新项目将显著提升生物制造产品产能，并按照“技术领先、国际标准”的要求打造合成生物产品专用生产线，推动产品结构升级，以技术创新引领产业结构优化与高质量发展。

资本端的热度也在同步升温。近日，上海新苡萃生物科技有限公司宣布完成数千万元Pre-A轮融资，资金将用于加速核心产品乳铁蛋白在国内的新食品原料合规申报等；深圳中科欣扬生物科技有限公司则宣布完成亿元级融资，重点投向合成生物平台建设，加快多底盘细胞开发与产品产业化进程，并推进大宗生物制品的战略布局。据兴业研究统计，2025年国内生物制造领域亿元级融资已达到17起，单笔最高金额突破5亿元，社会资本、地方国资与产业资本正在形成强大合力，共同推动技术成果转化与产业规模化进程。

政策持续加码 产业规模迈向新台阶

生物制造作为以工业生物技术为核心，融合基因工程、合成生物学等前沿手段，通过微生物、酶或细胞等生物体进行物质加工与转化的绿色低碳技术，正在迎来前所未有的发展机遇。业内普遍认为，在政策、技术与资本的三重驱动下，该产业已步入高速增长周期。

产业规模方面，工信部最新数据显示，我国生物制造产业总产值已达约1.1万亿元，发酵产品产量占据全球七成以上。易凯资本预计，到2030年这一市场规模将增至1.8万亿元，占全球比重接近25%。政策层面，“十五五”规划纲要已正式将生物制造列为六大未来产业之一，战略地位显著提升。业内人士强调，我国生物制造正在经历从粗放式数量扩张向精益化内涵式质量增长的范式转变，以创新、低碳、安全、高效为特征的现代生物制造产业体系正加速成型。

生物医药作为生物制造的核心应用场景，相关技术已在原料药、疫苗、抗体、细胞与基因治疗、重组蛋白等细分领域实现广泛渗透，同时正向化工、食品保健品、农业、环保等方向持续拓展。东吴证券分析指出，当前国内生物制造产业呈现出“双轨并进、多点支撑”的格局，生物制药与食品及添加剂两大赛道构成了产业链的绝对核心，截至2025年，两者年产值均突破4000亿元大关。食品及添加剂领域受益于合成生物技术在益生菌、新型甜味剂及功能性食品中的广泛应用，叠加终端消费市场对健康品类的旺盛需求，已成为商业化成熟度最高的示范领域。生物制药板块则依托国内在抗体药物、细胞疗法、基因工程等方面积累的技术优势，以及审评审批制度改革带来的政策红利，展现出强劲的抗风险能力与增长潜力。

AI深度融合 全链条智能化升级提速

人工智能正在与生物制造形成深度耦合，且步伐不断加快。国家层面持续推动AI与生物制造的融合应用，并着力加强中试平台建设，构建起从顶层设计、技术攻坚到产业落地的多层次政策支撑体系。

东吴证券认为，行业已进入AI融合的关键落地期。产业链上游聚焦DNA与蛋白质的“读-写-编-学”等使能技术，通过AI赋能实现技术创新与成本优化；中游依托生物系统设计改造平台，打通从设计到产业化的全流程技术路径；下游则覆盖人类衣食住行的各类应用场景，持续释放“生物制造+”的产业价值。

兴业研究指出，基因检测、基因编辑及DNA合成等技术正在呈现效能跃升与成本骤降的趋势，为生物制造突破底层瓶颈、加速产业化提供了核心支撑。与此同时，人工智能与自动化技术在细胞工厂构建、代谢通路设计及生物反应过程控制等环节的深度融合，正有力推动全产业链的智能化升级。

中国电子信息产业发展研究院电子信息研究所建议，应从数据、模型、转化、人才四个维度系统推进AI与生物制造的深度融合。数据层面，构建国家级生物制造可信数据空间，利用隐私计算实现安全汇聚与脱敏共享，建立数据贡献激励机制；模型层面，打造可解释AI研发验证体系，推动行业通用基准数据集与测试标准建设；转化层面，建设国家级数字化中试平台，集成数字孪生系统，研发面向工艺放大的AI预测模型，鼓励龙头企业开放中试场景并给予研发费用补贴；人才层面，创新复合型人才培养模式，构建模块化课程体系，培育具备跨学科能力的融合型创新主体。

可以预见，随着技术、资本与政策的持续共振，生物制造产业将迎来更加广阔的成长空间，而AI的深度融入也将为这一赛道注入全新的变革动力。