会议简介

酶作为合成生物学与绿色制造的核心生物元件，其功能挖掘与定向改造长期依赖同源搜索和大量湿实验，效率瓶颈显著。随着AI技术的爆发，「数据驱动→结构解析→智能设计」的全新路径正在重构该领域。本次培训班紧扣「挖掘」与「改造」双主线，融合经典分子模拟与前沿生成式AI，打造从酶元件发现到功能优化的闭环实操体系，旨在丰富产业内高端技术人才，为行业注入新血液。

会议内容

会议日程

2026年10月23日

2026年10月24日

2026年10月25日

参会对象

• 生物化学、酶工程、计算生物学方向的研究生、青年教师及生物信息学研究人员，全国预计5000人
• 生物制药、精细化工、食品工业的酶制剂研发工程师及合成生物学团队核心成员，全国预计8000人
• AI+生物交叉领域的算法工程师、数据科学家及生物科技公司技术负责人，全国预计3000人

费用标准

注册征文

培训形式包括理论讲解、实例分析、专题讲授、实操演练及互动答疑。参会需携带个人本地电脑进行全程基础实操，系统需为Windows 10/11、Linux或macOS，处理器Intel i5/R5及以上，内存16G及以上，硬盘空闲空间≥50G，并预装PyMOL及常规办公数据处理软件。问题及报告征集截止日期为10月16日，请在回执表问题征集栏填写所关注及遇到的问题，以便讲师备课更具针对性。回传报名确认表后需在3个工作日内办理付款，汇款请注明「济南AI酶会务费」。

产业简报

2026年AI酶生物元件挖掘与实践行业发展趋势简报一、 核心趋势当前，生物制造正从“经验试错”向“数据驱动”全面转型。AI技术正在重构“数据驱动→结构解析→智能设计”的全新路径，推动“设计-构建-测试-学习”（DBTL）闭环迭代。通过AI大模型与高通量筛选的结合，酶元件的挖掘与改造周期被大幅压缩，研发效率实现指数级跃升。二、 关键技术方向以“2026 AI酶生物元件挖掘与实践改造培训班”的实践体系为例，当前技术正紧扣“挖掘”与“改造”双主线：

AI酶生物元件挖掘与实践研究现状：传统方法在远源新酶发现上举步维艰，而生成式AI与经典分子模拟的融合，正打破这一瓶颈，实现从海量数据中精准预测别构调控位点及全新酶元件。

应用产业领域：该技术广泛赋能合成生物学与绿色制造。在医药化工领域，AI辅助重组蛋白设计与手性药物中间体合成；在食品与农业领域，用于功能性配料开发与精准营养配方设计。

知名机构与企业：行业前沿力量包括中国科学院天津工业生物技术研究所、清华大学、江南大学等顶尖科研院所，以及华恒生物、谱利健生物等已落地“AI+酶工程”全链路赋能平台的头部企业。

就业机会：产业爆发催生了对复合型人才的迫切需求。核心岗位包括AI蛋白质/酶设计算法工程师、合成生物学代谢网络工程师、高通量筛选平台研发人员及生物过程智能控制专家。

三、 政策驱动因素国家已将生物制造列为“人工智能+制造”重点领域。工信部等八部门明确推动AI赋能生物制造，并发布了首批典型应用案例。在“十五五”规划及“双碳”目标导向下，政策正系统性支持底层核心元件创制与中试平台建设，加速技术成果向产业化落地。四、 产学研生态行业正加速构建跨界协同的创新联合体。以本次培训班为例，由中科凯晟（北京）化工技术研究院主办、中国化工企业管理协会医药化工专业委员会支持，体现了“技术研发+行业协会”的深度融合。这种模式旨在整合政产学研用资源，打通从基础理论验证、中试孵化到产业对接的全链条支撑，破解科研成果转化的“死亡谷”难题。五、 企业行动建议

加速数智化转型：企业应尽早布局AI辅助研发平台，将酶筛选与改造从传统试错向模型辅助、数据驱动转变。

强化复合人才储备：针对AI算法与生物工程的交叉领域，提前进行人才梯队建设，或通过外部专业培训（如本次济南实操培训）提升现有团队技能。

深化产学研合作：积极对接高校与科研院所的共性技术平台，借助外部算力与数据资源，降低底层技术研发成本，加速高附加值产品的商业化落地。

会议简评

推荐指数 : 5

🎤 紧扣AI与合成生物学前沿，掌握生成式AI与分子模拟在酶改造中的最新实战技术。

🛠️ 强调闭环实操演练，从理论到本地电脑实操，快速提升「实验+计算+AI」复合研究能力。

🤝 汇聚产业研发与跨领域从业者，拓展AI+生物交叉领域的高端人脉与产学研合作机会。

📈 聚焦工业级酶制剂与生物制药痛点，获取提升产品研发效率与产业化落地的前沿洞察。