数字经济蓬勃发展下，人工智能跃升为互联网与科技的首要驱动力。2006年深度学习算法的提出，标志着AI技术取得重大突破。自2012年起，数据量的激增推动了深度学习在语音及视觉识别上的连续飞跃，加速了AI产业的落地与商业化进程。

据统计，全球AI市场规模从2017年的6900亿美元猛增至2021年的3万亿美元，年复合增长率超30%，预计2025年将迈过6万亿美元大关。专业预测显示，至2030年，AI有望为全球GDP增添15.7万亿美元。目前，AI已在生物、医疗、制造等领域实现应用，预示其将在未来深刻改变人类社会的经济发展模式及生产生活方式。

人工智能产业技术与应用突破

2022年，DeepMind与EMBL-EBL利用AlphaFold 几乎预测所有已知蛋白质

2018年，人工智能融资规模破千亿元

2017年，谷歌研发的人工智能机器人AlphaGo击败围棋冠军柯洁，同年，谷歌进军医疗保健等领域

2016年，谷歌、微软等互联网巨头及新兴科技公司纷纷加入人工智能战场

2013年，深度学习算法在计算机视觉和语音识别上得到突破，识别率分别超过95%和99%

2012年，融资规模开始快速增长，人工智能商业化高速发展

2010年，移动互联网发展，人工智能应用场景更为广阔

2006年，深度学习被提出，人工智能再次突破性发展

AlphaGo因打败柯洁而一战成名，它的兄弟AlphaFold的横空出世更是为人工智能在生物科技领域添上浓墨重彩的一笔，生物科技走上智能化道路已成为必然趋势。

泓迅生物

数字化合成先锋

全球AI产业中，国外领先，国内占比22%。泓迅生物作为合成生物学技术领导者，凭借先进的算法和领先的制造布局DNA合成上下游产业链。运用领先的算法和AI技术，自主开发了Syno®Ab、NGCodonTM、Complexity Index (CI)、AI-TAT等多款生物智能分析工具，结合每年数亿级的碱基合成通量，推动DNA合成向着更加智能化、精准化和快速化方向发展。

Syno®Ab平台

抗体设计领航员

AlphaFold擅长预测蛋白结构，但无法模拟蛋白质与相互作用蛋白或药物分子的变化。泓迅生物的Syno®Ab抗体平台弥补了这一缺陷，以AlphaFold预测的抗原结构为起点，强大的生物类药抗体生物计算为依托，有效模拟抗原-抗体对接，将计算机技术与实验相结合，帮助广大研究人员有效降低抗体研发总成本、缩短研发周期。

NGCodonTM

序列设计顾问

泓迅生物自主研发了NGCodonTM密码子优化技术，该技术综合考虑密码子偏好性、mRNA二级结构、GC含量、发夹结构、翻译起始与终止效率等多种影响蛋白表达的因素，结合先进的计算机深度学习，升级为2.0版，实现科学化、规范化的设计，提升蛋白表达效率。以下是密码子优化后蛋白表达及可溶性显著提高的案例。

AI-TAT系统

时间管理大师

泓迅生物综合真实订单数据库自主开发AI-TAT订单周期预测系统，可以精准评估出无限接近实际所需的生产周期，科学的系统进行科学的评估，便于客户合理安排后续实验进度，协助研究人员成为时间管理大师。

CI系统

智能合成专家

泓迅生物自研CI系统，凭借先进算法，能合成其他供应商无法或难以合成的复杂序列。对比其他两家供应商，在2000个合成基因的分析中表现优异，完美驾驭重复序列、发卡结构、高GC、poly结构等复杂合成。

Syno®GS平台

数字化合成

泓迅生物作利用先进的Syno®GS合成技术平台来为您提供快速、高效、优质的基因合成服务。您只需要提供所需合成的核苷酸序列或氨基酸序列，我们即可交付100%准确的基因序列，并克隆至指定载体。泓迅生物月合成量达2万条，，单一DNA片段长度可达150kb。

泓迅生物智能化平台已为生命科学研究、合成生物学开发、抗体药物筛选、基因工程疫苗研发、分子育种及DNA信息储存等各领域的发展提供强有力的支持。

人工智能服务—未来已来

人工智能作为产业变革的核心动力，正加速与各行业融合，推动传统产业升级，掀起全球产业新浪潮。中国政府将其纳入国家战略，市场规模将持续增长。据2017年《新一代人工智能发展规划》，2020年中国AI技术与应用将达到世界领先水平，核心产业规模超1500亿，2030年将超万亿，带动相关产业超10万亿。

新冠疫情下，全球生物制药市场机遇与挑战并存。技术迭代加速、研发投入增加，促使生物制药公司面临更高要求。数字化转型成为关键，智能化成为热点，AI、大数据、云计算等技术加速生物药研发。

泓迅生物智能化平台基于合成生物学以设计—构建—测试—学习(DBTL)的循环为逻辑，以此来构成发现和优化目标系统的基本特征。赋能合成生物学为目标，全智能、标准化、高效能的智能产线和标准化生产机制，为生物制药行业发展提供有效技术手段和解决方案，突破生产效率与数据稳定性，为生物医药未来发展创造更多可能。

参考文献

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. 新一代人工智能发展规划

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