2026 年 1 月 8 日 - 9 日，第四届中国合成生物学及生物制造大会（SynBioChina）在深圳卫光生命科学园举办。作为汇聚千余位产学研精英的行业盛会，大会聚焦合成生物学技术前沿与产业变革，其中“ AI 生物制造专场”成为全场焦点。
津渡生科联合创始人 & CTO 邓司伟博士受邀发表主题演讲，深度拆解 AI 赋能生物制造的全链数智化闭环方案，引发参会嘉宾关注与讨论。
邓司伟博士在演讲中提出，AI 正从辅助工具升级为生物制造的 “数字神经系统”，构建起研发、实验、生产三位一体的智能化体系。
在研发环节，针对文献爆炸、模型应用门槛高的行业痛点，通过检索增强技术（RAG）整合 PubMed、KEGG 等公开数据库与团队私有知识库，实现高精度知识关联搜索；覆盖蛋白质、DNA、代谢物等多维度的 AI 模型矩阵，已可完成抗体序列补全、基因编辑预测、分子生成设计等核心任务，为科研决策提供坚实支撑。
更值得关注的是 “科学智能体串联” 创新模式，通过自然语言交互即可自动调度异构模型链条，让科研人员脱离环境部署、数据对齐等繁琐工程，直击科学问题本质。
实验验证阶段，AI 驱动的自主实验室闭环系统成为亮点。
AI解决方案可从知识库生成假设出发，历经实验流程智能设计、硬件自主执行、数据深度分析，最终由大语言模型自动撰写学术报告，打通从假设到成果的全流程自动化。通过精准转换实验指令、补全逻辑链条、增设安全验证层，有效解决传统实验的模糊性与风险隐患，大幅提升实验可重复性与安全性。
津渡生科自研的 BioFord Agent 平台，更能直接输出符合统计规范的完整实验方案，并编译为机器人可识别的指令集，适配高通量自动化实验室需求。
在生产制造端，津渡生科构建的发酵全场景数据整合架构，融合 DCS 系统、在线传感器、化验检测等多源数据，通过时间序列模型实现效价预测、异常预警、终点判断、种子成熟度判断等核心功能。
演讲中，邓司伟博士还分享了多个实战案例，显示“AI+生物制造”的强大能力与显著效果。
“AI 与合成生物学的深度融合，正在打破生物复杂性带来的产业瓶颈。”邓司伟博士表示，津渡生科希望通过全链数智化方案，让生物制造的标准化、规模化与智能化成为行业常态，催生合成生物学领域的新质生产力。
演讲结束后，众多参会嘉宾围绕技术细节、场景适配与合作可能性展开深入交流，咨询合作。
据悉，本次大会由 synbio 深波主办、享融智云承办，设置主论坛及七大平行专场，覆盖合成生物产业核心领域，是行业技术交流与资源对接的重要平台。
作为国家级 “揭榜挂帅” 单位与深圳市高新技术企业，津渡生科通过深度融合 AI 算法与生物工程硬科技，构建从分子设计到智能生产的数字化闭环体系。
未来，津渡生科将持续深耕 AI 与生物科学的融合创新，推动生物制造从 “经验驱动” 向 “智能驱动” 跨越，为产业高质量发展注入持续动能。