制药企业正将人工智能应用从单一操作扩展至覆盖整个生产流程的控制与优化。
人工智能已成为生物制药制造的成熟组成部分。全球各地的生产站点正在使用机器学习工具，企业表示这些工具显著提升了产出效率。然而，鉴于AI在药品生产中应用历史较短且技术发展迅速，行业仍处于数字化转型的早期阶段。
企业正将AI应用于药物生产流程的多个环节。突破传统计算技术的数据记录和事后分析能力，制造商正积极开发AI的近期应用，例如识别大型数据集中的模式。从长远看，企业领导者设想AI的应用范围将扩展至覆盖端到端全流程，并日益增强与硬件的交互能力。
全自动化
最终，AI支持者认为该技术将改变药品生产的几乎所有环节。百健制药运营与技术主管妮可·墨菲（Nicole Murphy）向BioSpace表示，目标是实现"端到端集成过程控制"和"全自动灌装封口操作"。
同样，端到端流程优化是法国药企赛诺菲（Sanofi）的长期AI目标之一。该公司发言人向BioSpace透露，计划"模拟并优化整条生产线，从而显著提升效率与质量"。
从针对特定活动应用AI转向利用该技术监督并改进整个生产流程，标志着行业雄心的全面提升。赛诺菲的AI任务清单包括运用内外部数据预测并缓解质量与合规风险，该项目将基于公司现有的质量管理工具推进。
赛诺菲还预见AI将在强化供应链中扮演日益重要的角色。发言人表示，公司AI系统"已成功预测并缓解大量潜在短缺"。长远来看，赛诺菲致力于构建"完全集成的AI驱动供应链，能够实时适应需求变化或中断"。
此类实时适应能力也是莫德纳（Moderna）AI路线图的核心。该公司数字个体化新抗原疗法主管乔·马加罗内斯（Joe Margarones）向BioSpace指出，AI最大的长期机遇之一在于通过实时监测异常实现快速响应。
马加罗内斯还提及AI驱动的决策支持是另一项前景广阔的长期应用。他解释道："AI可基于故障数据（即标准操作条件的偏差信息）进行摘要、关联并推荐行动方案。"
赛诺菲在AI领域的另一长期广泛目标是提升可持续性。公司发言人表示，利用AI优化流程的效益将"在助力实现可持续发展目标方面发挥关键作用"。
AI与机器人技术融合
其他机构正聚焦AI软件与机器人硬件的交叉领域。
"我始终致力于推广制造领域的新技术与进步，"专注细胞与基因疗法的服务商提升生物基地（ElevateBio BaseCamp）首席技术官迈克尔·帕利亚（Michael Paglia）表示。
帕利亚列举了第三方技术供应商开展的多项前瞻性项目，包括"操控机器人在室内移动以真正解决规模化难题"。鉴于自体CAR-T细胞疗法制造中人工成本占比高达50%，行业正关注利用机器人操作培养箱、生物反应器和试剂袋等设备以节省成本并减少变异性。帕利亚指出，AI正被用于提升机器人在生产设施中的移动效率。
提升生物正与匹兹堡大学合作，在卡内基梅隆大学制造未来研究所旁建设具备基因编辑、诱导多能干细胞以及细胞、载体和蛋白质工程能力的生产设施。该研究所专注于制造创新，包括开发能在生产设施中自主移动的机器人。
相较于其他疗法，细胞与基因疗法生产仍相对依赖人工操作。黑马咨询（Dark Horse Consulting）监管专家唐·芬克（Don Fink）表示，此类疗法尤其能从AI赋能的自动化中获益。
芬克向BioSpace指出："人工主导、自动化程度较低的方式更容易产生错误、偏差和不一致性。"通过软硬件结合实现制造自动化可缓解此类变异性，使生产设施"持续稳定地重复相同流程"。
随着AI日益融入制造运营，企业已在财务监管披露中警示投资者：系统故障、停机及网络安全威胁可能带来风险。尽管如此，为避免落后于竞争对手，制造商仍在积极推进AI部署，坚信潜在收益将远超可能的弊端。
【全文结束】
