配资炒股软件 99.9分！大模型获制造业入场券：最难发酵罐里，AI老法师撬开产量天花板

在商业、娱乐领域，AI做到七八十分就能被用起来，严肃的制造业场景却不同，99.9分才是入场券。极高的精度要求、极低的幻觉容忍度，让AI徘徊于真正的主战场之外。记者日前从上海市经信工作党委组织的“上海产业向新行”专题调研中获悉，上海交通大学人工智能与微结构实验室打造了“ManuDrive时序感知AI自控大模型”，并由实验室主任李金金教授创立金锃科技，让大模型真正实战于500吨级的生物发酵生产线。

当人类工程师已触及大型发酵的产量天花板，AI却又向上撬开3至5个百分点增长空间，且算法迭代持续进行，AI作为“增产先锋”的能力边界尚未被探及。

川宁生物发酵罐实景，相比之下，人（右）很渺小。

“目前我们有数十家客户，几乎全是上市公司。你对这些公司董事长讲，你的AI技术发表了多少篇论文，人家不在意。对方检验你是否有好模型的唯一标准，就是能否实打实地兑现数千万元乃至数亿元的经济效益。”李金金坦言。

如上市公司川宁生物，建有全球抗生素中间体生产领域最大单体发酵罐，每个发酵罐都有四五层楼高。抗生素中间体的发酵，是一个持续近两周、有上百个变量的巨复杂过程，过去都依赖有经验的工程师24小时值守。工程师实时观察，纯凭经验来转阀门、拨仪表、调参数，但如此殚精竭虑之下，500吨的发酵罐最终成品不足5吨。这可怜的不到1%，竟已代表当前世界最先进的发酵水平。

川宁生物发酵罐实景。

金锃科技团队在发酵巨罐现场驻场9个月，与老法师们代代相传的经验碰撞、磨合，就地写起代码。殊不知，人类经验有时反成干扰。当年，AlphaGo（阿尔法围棋）引入人类专家经验后，始终无法超越人类。DeepMind公司最终摒弃这种设计，只为AI设置好奖惩机制，让AI自行探索，结果AI选手战胜了人类。而在生物发酵领域，人类工程师想当然地认为，微生物多吃葡萄糖后，发酵会更充分。AI却敏锐发现，葡萄糖加到一定高位后，产能不升反降。

因此，金锃科技的最大挑战之一，就在于取舍。经9个月建模与算法优化，又由川宁生物董事长大胆拍板，“AI老法师”正式接管巨型发酵罐。当其他大模型都在生成文本、图片、视频时，ManuDrive却以99.9%以上的准确率，在发酵的第二个小时，就把未来180个小时的发酵曲线生成出来，实现对复杂发酵过程的动态预测和精准调控，确保发酵罐批批稳定高产。

AI模型成功接管发酵罐。

“AI老法师”产量提升的极限在哪儿？这是李金金被董事长们追问最多的问题。但李金金也无法确定。因为AI实现了预测、优化、执行、反馈的闭环，又能基于新产生的高质量数据进行持续学习与迭代，有望无限逼近发酵工艺的理论极限。

除了生物发酵场景，ManuDrive的应用版图还拓展至工业建筑设计、CAD图纸生成、纺织制版、工业焚烧、智能排产、能耗调优、污水处理等领域。特别在于，李金金团队将AI算法封装为一个个模块，他们每深入一个新场景，就开发新的模块。如AI监测中就有数据自动标签、图像批量处理、传感器信号接收等模块。迄今，整个系统的模块数已达127个。这些模块可按需调用、组合，实现各类工业场景的高效部署。比如，养猪场猪病监测预警系统，与钢厂残次品检测有90%的相似度。而生物发酵项目中菌株代谢的适配算法经模块化封装后，仅调整三个参数，就能应用到对不同的污水处理菌群降解的精准调控中。

ManuDrive系统的模块数累计已达127个。

据了解，李金金还是FDE（前沿部署工程师）概念的引入者。FDE不坐在实验室里写代码，而是直接进驻客户一线，将大模型的能力嵌入真实的业务流程，解决人工智能技术商业化落地“最后一公里”问题。据市经信委介绍，上海已开办全国首个前沿部署工程师专题培训班，会同创智学院及相关区，组织了十余场FDE培训课程，覆盖人次超过2000人。创智学院与张江、北杨两大AI小镇还将形成合力，推出更灵活、更高频的培训模式。

首期FDE前沿部署工程师专题培训班开班。