在药企东阳光的生物发酵车间，AI正在学习老师傅的手艺。
近期，华尔街见闻实地探访东阳光湖北宜都生产基地。在一处生物发酵实验平台，多台实验罐正在进行菌种培养。不远处的生产车间里，则是高达四五层楼的大型工业发酵罐。
这些庞大的发酵罐，如今有了新的帮手。
华尔街见闻在现场看到，一套智能化系统正在对发酵过程进行监测。屏幕上，每个发酵罐都有对应的运行界面，酸碱度、溶氧、温度等指标被转化为实时变化的曲线。系统可以分析当前生产状况，判断发酵过程是否出现异常，并给出调整建议。
过去，这些工作很大程度上依赖老师傅的经验。以红霉素生产为例，微生物需要在特定环境下生长，通过消耗糖、油等营养物质产生目标产物。但微生物的生长具有不确定性，即使在同一个发酵罐内，不同区域的溶氧、营养物质浓度也可能存在差异。
一旦环境发生变化，微生物可能转而产生不需要的副产物，进而影响最终的产品质量和产量。
因此，过去的生产人员需要根据经验，判断什么时候增加通风量、提高转速，或者补充糖和其他营养物质。
这种经验很难完全标准化。在大规模工业生产中，不同操作人员的判断差异，也可能造成生产批次之间的波动。
东阳光正试图利用AI改变这一过程。
现场技术人员向华尔街见闻介绍，公司已经积累了数千批高质量的发酵生产数据，并通过车间内数百个传感器及控制点位，实时收集设备运行参数。同时，系统还会结合实验室检测数据、近红外光谱和拉曼光谱等信息，对发酵过程进行分析。
其中，一个重要的判断依据是所谓的“黄金批次”。系统会根据历史生产数据，分析表现较好的生产批次，形成不同指标的理想变化范围，再将当前发酵罐的运行数据与之进行比较。
不过，AI距离真正接管生产仍有一段距离。
华尔街见闻在探访中了解到，目前相关智能化系统仍处于实验和部分部署阶段。虽然一些生产流程已经实现自动控制，操作人员不必持续盯着每项参数变化，但AI本身尚未直接参与生产控制指令的执行。
一位现场负责人坦言，目前首个智能体基本已经可以使用，但还没有完全达到企业的要求，要实现真正放心放手，仍需要继续补充数据和优化。
事实上，东阳光对AI的探索已经从生产端延伸至研发端。
东阳光宜都基地常务副总李爽在现场介绍，公司正在利用多年积累的研发数据，推动AI参与药物分子设计和候选药物筛选。
东阳光药自主研发的HEC药物智能发现平台，已将临床前候选化合物筛选周期从传统的2至3年缩短至约1.5年。由AI辅助发现的创新药候选分子HEC169584也已进入临床研究阶段。
与此同时，东阳光也开始向AI算力基础设施领域延伸。
今年，东阳光集团牵头的买方团完成对秦淮数据中国区业务的收购交割，旗下A股上市公司东阳光也在推进进一步控股秦淮数据的交易。今年4月，东阳光·秦淮数据先进算力产业基地在宜都开工，计划建设数据中心及先进算力展示等设施。
从发酵车间的智能化改造，到新药研发，再到算力基础设施，东阳光正在将AI应用延伸至更多业务环节。
