李金金在川宁生物。 受访者供图

本报记者 李晔

流程制造，往往是一个复杂多变量、高动态熵增（指系统不断走向混沌无序）过程，人类陷于固有认知，或被经验束缚，面对产能瓶颈常常一筹莫展。

人工智能却能以更高维的视角，寻得新解法，将制造业的产量天花板一一捅破。这并非假设，而是已然发生的事实。

先模仿再超越

在川宁生物新疆基地，企业董事长的“放手”可谓彻底大胆——

数个全球抗生素最大单体发酵罐已全部由AI接管，其余如热电、动力、原料、配方、精馏等十余个核心车间，运营大权也一并交给AI。车间内的阀门、仪表等，都被一个“大脑”附体，实现24小时自主决策，并执行生产调节、控制、补料等动作。

“大脑”的总部在上海，来自上海金珵科技创始人、上海交通大学人工智能与微结构实验室主任李金金教授团队打造的“ManuDrive工业时序控制通用大模型”。

川宁生物的发酵车间，是ManuDrive梦开始的地方。这里的每一个发酵罐都有四五层楼高。抗生素中间体如硫红、青霉素、头孢等的发酵，是一个有着上百个变量、持续近两周的巨复杂过程，过去都依赖“老法师”三班倒，24小时值守、实时观测，凭经验和感觉，来转阀门、拨仪表、调参数。即便如此殚精竭虑，500吨的发酵罐最终成品不足5吨。这已然是世界领先水平。

李金金团队的打法是先模仿，再超越。第一步，把人类工程师的经验沉淀为代码逻辑和物理约束，让AI懂生产。第二步，通过强化学习和闭环反馈，让AI自行探索、举一反三，长出更高阶的认知与技能。

AI能超越人类工程师，是反复“拉扯”后的结果。制造业“老法师”想当然地认为，微生物多吃葡萄糖，发酵就能更充分。但AI提取到的特征显示，葡萄糖加到一定高位后，产能不升反降。

团队决定相信AI。最终，AI凭借预测未来180个小时的发酵参数曲线且精准度高达99.9%的战绩，换来企业董事长拍板：让硅基“老法师”正式接管发酵罐。仅一个月，发酵罐的产能就提升了5%，进步比过去五年累计的还大。

最痛者先“上车”

“一波波新的高质量数据产生数据飞轮，源源不断反哺模型，让模型持续迭代和自进化。我们还能调配方、改算法，AI的能力边界远未被探及。”李金金说。

目前，接入ManuDrive模型的制造企业已近百家，清一色都是行业龙头、上市公司。就在7月底，金珵科技签下出海首单。

这些巨头之所以率先“上车”，都源自那些痛到不能再痛的痛点。

比如江苏精密铸造和机械加工领军企业最初找到李金金团队时，公司一名年薪百万的刀具生成师刚被挖角。那些精密的非标零部件上的圆孔、凹槽等，都是靠上百款刀具轮番作业、在数控机床上一次次切削成型的。选哪些刀具、用刀顺序、下刀角度及用时等，都需要由选刀工程师事先周密设计，设计周期在10天以上。

李金金团队用模型训练出的AI刀具生成师，把刀具排兵布阵方案的生成效率提升至10分钟以内，更因高于人类的准确率，帮助企业真正摆脱了对选刀“老法师”的重度依赖。

FDE+FDR

ManuDrive的应用版图，还拓展至工业建筑设计、纺织制版、工业焚烧、智能排产、能耗调优、污水处理等领域。

在川宁生物项目上，李金金团队驻扎一线用了9个月。但部署到第二家生物发酵企业时，仅用时两个月。现在每服务一家新客户，一般两周时间就够了。

之所以能在不同场景间迅速迁移，源于2017年起，每深入一个新场景，李金金团队就将相关AI算法封装为一个个新模块。比如AI监测中，就有数据自动标签、图像批量处理、传感器信号接收等模块，迄今总模块数达127个。这些模块可按需调用、组合。如在石油化工领域，团队就选取了30个模块。各模块在不同场景下始终保持高复用率。

李金金团队还有一套特殊打法，即FDE（前沿部署工程师）和FDR（前沿部署研究员）打配合。FDE深入一线收集需求，FDR坐镇后方，负责模型动态迭代，高效打通场景落地链路。被这一梦幻联动吸引，来自尼泊尔、法国、突尼斯等国家的学生们，都愿意加入李金金团队攻读博士，争当FDE或FDR。

资本市场也在与李金金担任创始人的金珵科技密切对接，“全球AI工业制造第一股”已呼之欲出。但李金金觉得，上市只是手段，“将先进的AI算法融入核心生产流程，在制造业巨大存量市场中再创新增量，让工厂像生命一样不断进化，这才有更大的意义”。