【财新网】“现在合成生物学核心的问题，不再仅仅是‘科学上能否做到’，而是技术转化。”9月30日，新加坡国立大学Yong Loo Lin医学院生物化学与合成生物学转化研究项目教授，新加坡国家工程生物中心执行主任Matthew Chang在“2026亚洲愿景论坛创新峰会”上指出，过去几十年里，我们已经能以更可预测、更精准的方式运用生物学，但能否将生物学能力真正落地转化成现实世界需要的产品与工艺，是当下所面临的真正挑战。

　　亚洲愿景论坛由财新国际于2023年推出，新加坡旅游局（STB）提供官方支持，至2025年已成功举办三届。“2026亚洲愿景论坛创新峰会”以“变革与韧性”为主题，于9月29至30日在新加坡举行。在“重新设计生命——合成生物学的现实应用”专题讨论中，多位专家从不同路径展示了合成生物学技术落地的实践探索。

　　所谓合成生物学，是指以生命科学为基础，汇集融合信息、化学、物理等学科与工程学原理，设计、改造生物系统，赋予其全新功能，以满足现实需求。国家生物制造产业创新中心副主任、星博生辉私募创业投资基金创始合伙人从永俭谈到，目前合成生物学已从前沿科学演变成能够重塑多个产业的底层技术，处于生命科学、工程技术与信息技术的交汇点，人工智能的发展也极大提升了理解、改造乃至重新设计生物系统的能力。

　　全球多国均将合成生物学与生物制造提升至战略高度，2024年工信部等七部门联合印发的《关于推动未来产业创新发展的实施意见》中，已将生物制造纳入“全面布局未来产业”。“合成生物学正在医疗健康、农业、食品、化工、材料、环境可持续等领域产生实际影响，也为碳中和、资源高效利用等现实难题提供了新的解决方案。”从永俭表示。

　　合成生物学已不再只是一种未来的愿景，但让它真正从实验室走向现实世界，有何种路径？几位专家分别从多个角度展现了探索方案。粒影生物科技有限公司创始人、董事长、首席科学家张影指出，将AI引入生物学是当前的一大趋势，“当前AI大量参与生物学研发，大模型会输出海量序列与设计方案，大家可能以为模型越强大、越精准，实验就会越少，但现实恰恰相反，大量方案都需要实验验证。”

　　由于现有的实验数据质量参差不齐，大量数据存在“噪声”，难以直接用于AI训练。张影介绍，为“降低噪声”，粒影生物提出了一套面向生命科学基础研究的基础设施构想：以获取来自实验室的真实世界数据为起点，实现全流程自动化，尽量减少人为干预。具体表现为，在传统的DBTL（设计‑构建‑测试‑学习）基础上增加“数据”模块，同时融合干实验（计算模拟）与湿实验（实验室真实数据）两类数据，搭建自动化系统。

　　“过去半年，我们自研了大模型智能体，可以用自然语言对话，设计药物靶点、结合分子，开发多肽药物。它可以模拟拥有二三十年经验的科研人员，快速筛选数千个潜在的药物分子，并且还能把试验数据灌回计算模型，迭代出精度更高的预测模型。”张影说，“预判未来5‑10年，大量新型药物分子将由此诞生。”

　　柏垠生物科技有限公司商务拓展与战略合作负责人谭世博认为，合成生物学的现实应用，须直面产业化的路径选择。他介绍，柏垠生物是一家AI原生生物制造企业，使命是利用AI与合成生物学创造具备全新功能、成本优势、可持续性的生物分子。“合成生物学的最大潜力，不只是把现有分子做得更便宜，而是产出全新功能与全新价值。”

　　他举例，企业依托落地于深圳的高通量实验测试平台产出的真实数据，搭建AI虚拟平台，不仅设计分子，也预测分子的实际应用效果，并开发出全球首个通过生物制造实现商业化的抗衰老分子Columning。

　　但谭世博也指出，虽潜力巨大，行业也面临现实困境，生物制造仍是“未来产业”，从研发、制造、监管、营销到销售的全产业链成熟度远不及传统化工行业。面对这种情况，企业有两种路径可供选择：一是“长跑”，自主完成整个全链条；二是“协作赛跑”，即与产业龙头合作，依托成熟产业链将创新落地，实现产业化。

　　“这既是最大挑战，也是巨大机遇。没有标准答案，但这个选择将决定合成生物学能否真正成长为成熟产业，实现它的愿景。”谭世博说。