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　　等上市公司持续加大布局力度，产业落地节奏显著提速。业内人士认为，生物制造行业正处于从技术创新向产业应用加速转化的关键期。在技术突破、政策支持和资本涌入的多重驱动下，行业有望在未来5-10年实现规模化发展，成为全球制造业绿色转型的重要引擎。中国凭借完备的发酵产业基础和持续的政策支持，有望在全球生物制造竞争中占据重要地位。

　　产业端龙头企业动作频频，通过并购重组、新建项目等方式深耕生物制造赛道。日前，发布重大资产重组预案，公司拟以支付现金的方式向四川久远投资控股集团有限公司购买其持有的利尔化学20%股份、向四川化材科技有限公司购买其持有的3.50%股份，转让总价款为56.56亿元。本次交易完成后，控股股东将由久远集团变更为，利尔化学实际控制人将变更为中国华润有限公司。

　　对于此次跨界并购，华润双鹤表示，通过本次交易，华润双鹤可快速实现合成生物技术产品的产业化落地，利尔化学可依托华润双鹤领先的技术及企业管理经验提升产品竞争力及市场地位，双方具有较强的业务协同性，本次交易有助于华润双鹤构建第二增长曲线，助力打造合成生物标杆龙头企业。

　　也加码生物制造板块，公司拟投资3.7亿元建设绿色生物制造项目。表示，随着基因工程技术的发展，发酵应用边界持续拓宽，公司产品从医药中间体、原料药延伸至天然产物、生物基新材料等领域。本项目的落地将扩大生物制造产品产能，规划建成“技术领先、国际标准”的合成生物产品专用生产线，促进公司产品结构转型，以技术创新驱动产业结构优化与高质量发展。

　　近日，上海新苡萃生物科技有限公司宣布完成数千万元Pre-A轮融资，加速核心产品乳铁蛋白在中国的新食品原料合规申报进程等；深圳中科欣扬生物科技有限公司宣布完成亿元级融资，资金将重点投向合成生物平台搭建，进一步加快多底盘细胞开发、产品产业化进程，以及完成生物制造大宗生物制品战略布局。

　　据兴业研究统计，2025年，我国生物制造领域亿元级融资案例达17起，单笔最高融资超5亿元，社会资本与多地国资、产业资本协同发力，加速技术成果转化与产业规模化进程。

　　生物制造是以工业生物技术为核心，利用基因工程、合成生物学等手段，依托微生物、酶或细胞等生物体开展物质加工与转化的绿色低碳技术。业内人士认为，当前，在政策、技术、资本三重驱动下，生物制造产业已进入高速发展期。

　　产业规模持续扩容，成长空间广阔。工信部日前披露的数据显示，我国生物制造产业规模持续壮大，总产值约1.1万亿元，发酵产品产量占全球70%以上。易凯资本预测，到2030年市场规模将增长至1.8万亿元，占全球市场规模近25%。

　　政策层面持续加码扶持，行业战略地位持续提升。“十五五”规划纲要把生物制造列为我国将培育壮大的六个未来产业之一。业内人士认为，我国生物制造正迎来由粗放式数量扩张向精益化内涵式质量提升的底层范式转变，一套以创新、低碳、安全、高效为特征的现代生物制造产业架构正在加速成型。

　　生物医药是生物制造的核心应用领域，相关技术已普遍应用于、疫苗、抗体、细胞与基因治疗、重组蛋白等细分领域，同时在化工、食品保健品、农业、环保等场景具备广阔落地空间。

　　东吴证券认为，从产业架构来看，国内生物制造产业正呈现出“双轨并进、多点支撑”的演进态势。其中，生物制药赛道与食品及添加剂赛道共同构成了全产业链的绝对核心，截至2025年，两者的年度产值均迈过4000亿元门槛。在食品及其衍生添加剂方向，得益于合成生物技术在益生菌、新型甜味剂以及功能性食品等细分领域的广泛应用，加之终端消费市场对健康民生品类需求的蓬勃增长，该板块已成为现阶段商业化落地最为完善的示范领域。在生物制药板块，则主要依托国内在抗体药物、细胞疗法及基因工程等前沿方向建立的深厚技术护城河，叠加近年来审评审批体制机制改革释放的制度红利，表现出极强的抗风险能力与增长后劲。

　　当前，我国持续推动AI与生物制造深度融合，并加快中试平台建设，形成了从顶层规划、技术创新到产业化落地的多层次政策支撑体系。

　　东吴证券认为，行业已进入AI融合的关键落地窗口期。产业上游聚焦DNA和蛋白质的“读-写-编-学”等使能技术，实现技术创新与降本增效；中游依托生物系统设计改造平台，打通全流程产业化技术路径；下游则涉及人类衣食住行各方面的应用开发和产品落地，持续释放“生物制造+”的产业价值。

　　兴业研究认为，基因检测、基因编辑及DNA合成等技术呈现效能跃升与成本骤降趋势，为生物制造突破底层技术瓶颈并加速产业化应用提供核心支撑。此外，人工智能与自动化等前沿技术在细胞工厂构建、代谢通路设计及生物反米乐-官方网站入口应过程控制等环节的深度融合，加速推进生物制造全产业链智能化升级。

　　中国电子信息产业发展研究院信息研究所建议，可从数据、模型、转化、人才四个维度系统发力，推动深度赋能生物制造产业。在数据层面，构建国家级生物制造可信数据空间，采用隐私计算实现安全汇聚与脱敏共享，建立数据贡献激励机制。在模型层面，构建可解释AI研发验证体系，推动行业通用验证基准数据集与测试标准建设。在转化层面，建设国家级数字化中试平台，集成数字孪生系统，研发面向工艺放大的AI预测模型，鼓励龙头企业开放中试场景并给予研发费用补贴。在人才层面，创新复合型人才培养模式，构建模块化课程体系，培育融合型创新主体。