數字經濟蓬勃發展下，人工智能躍升為互聯網與科技的首要驅動力。2006年深度學習算法的提出，標志著AI技術取得重大突破。自2012年起，數據量的激增推動了深度學習在語音及視覺識別上的連續飛躍，加速了AI產業的落地與商業化進程。

據統計，全球AI市場規模從2017年的6900億美元猛增至2021年的3萬億美元，年復合增長率超30%，預計2025年將邁過6萬億美元大關。專業預測顯示，至2030年，AI有望為全球GDP增添15.7萬億美元。目前，AI已在生物、醫療、制造等領域實現應用，預示其將在未來深刻改變人類社會的經濟發展模式及生產生活方式。

人工智能產業技術與應用突破

2022年，DeepMind與EMBL-EBL利用AlphaFold 幾乎預測所有已知蛋白質

2018年，人工智能融資規模破千億元

2017年，谷歌研發的人工智能機器人AlphaGo擊敗圍棋冠軍柯潔，同年，谷歌進軍醫療保健等領域

2016年，谷歌、微軟等互聯網巨頭及新興科技公司紛紛加入人工智能戰場

2013年，深度學習算法在計算機視覺和語音識別上得到突破，識別率分別超過95%和99%

2012年，融資規模開始快速增長，人工智能商業化高速發展

2010年，移動互聯網發展，人工智能應用場景更為廣闊

2006年，深度學習被提出，人工智能再次突破性發展

AlphaGo因打敗柯潔而一戰成名，它的兄弟AlphaFold的橫空出世更是為人工智能在生物科技領域添上濃墨重彩的一筆，生物科技走上智能化道路已成為必然趨勢。

泓迅生物

數字化合成先鋒

全球AI產業中，國外領先，國內占比22%。泓迅生物作為合成生物學技術領導者，憑借先進的算法和領先的制造布局DNA合成上下游產業鏈。運用領先的算法和AI技術，自主開發了Syno^?Ab、NGCodon^TM、Complexity Index (CI)、AI-TAT等多款生物智能分析工具，結合每年數億級的堿基合成通量，推動DNA合成向著更加智能化、精準化和快速化方向發展。

Syno^?Ab平臺

抗體設計領航員

AlphaFold擅長預測蛋白結構，但無法模擬蛋白質與相互作用蛋白或藥物分子的變化。泓迅生物的Syno?Ab抗體平臺彌補了這一缺陷，以AlphaFold預測的抗原結構為起點，強大的生物類藥抗體生物計算為依托，有效模擬抗原-抗體對接，將計算機技術與實驗相結合，幫助廣大研究人員有效降低抗體研發總成本、縮短研發周期。

NGCodon^TM

序列設計顧問

泓迅生物自主研發了NGCodon^TM密碼子優化技術，該技術綜合考慮密碼子偏好性、mRNA二級結構、GC含量、發夾結構、翻譯起始與終止效率等多種影響蛋白表達的因素，結合先進的計算機深度學習，升級為2.0版，實現科學化、規范化的設計，提升蛋白表達效率。以下是密碼子優化后蛋白表達及可溶性顯著提高的案例。

AI-TAT系統

時間管理大師

泓迅生物綜合真實訂單數據庫自主開發AI-TAT訂單周期預測系統，可以精準評估出無限接近實際所需的生產周期，科學的系統進行科學的評估，便于客戶合理安排后續實驗進度，協助研究人員成為時間管理大師。

CI系統

智能合成專家

泓迅生物自研CI系統，憑借先進算法，能合成其他供應商無法或難以合成的復雜序列。對比其他兩家供應商，在2000個合成基因的分析中表現優異，完美駕馭重復序列、發卡結構、高GC、poly結構等復雜合成。

Syno^?GS平臺

數字化合成

泓迅生物作利用先進的Syno^?GS合成技術平臺來為您提供快速、高效、優質的基因合成服務。您只需要提供所需合成的核苷酸序列或氨基酸序列，我們即可交付100%準確的基因序列，并克隆至指定載體。泓迅生物月合成量達2萬條，單一DNA片段長度可達150kb。

泓迅生物智能化平臺已為生命科學研究、合成生物學開發、抗體藥物篩選、基因工程疫苗研發、分子育種及DNA信息儲存等各領域的發展提供強有力的支持。

人工智能服務—未來已來

人工智能作為產業變革的核心動力，正加速與各行業融合，推動傳統產業升級，掀起全球產業新浪潮。中國政府將其納入國家戰略，市場規模將持續增長。據2017年《新一代人工智能發展規劃》，2020年中國AI技術與應用將達到世界領先水平，核心產業規模超1500億，2030年將超萬億，帶動相關產業超10萬億。

新冠疫情下，全球生物制藥市場機遇與挑戰并存。技術迭代加速、研發投入增加，促使生物制藥公司面臨更高要求。數字化轉型成為關鍵，智能化成為熱點，AI、大數據、云計算等技術加速生物藥研發。

泓迅生物智能化平臺基于合成生物學以設計—構建—測試—學習(DBTL)的循環為邏輯，以此來構成發現和優化目標系統的基本特征。賦能合成生物學為目標，全智能、標準化、高效能的智能產線和標準化生產機制，為生物制藥行業發展提供有效技術手段和解決方案，突破生產效率與數據穩定性，為生物醫藥未來發展創造更多可能。

參考文獻

1. Yoshida Hiroyuki,[Deep Learning and AlphaGo].[J] .Brain Nerve, 2019, 71: 681-694.

2. Niazi Sarfaraz K,Molecular Biosimilarity-An AI-Driven Paradigm Shift.[J] .Int J Mol Sci, 2022, 23.

3. 新一代人工智能發展規劃

4. Liu Z, Zhang Y, Nielsen J. Synthetic biology of yeast[J]. Biochemistry, 2019, 58(11): 1511-1520.