在生物制造的“工業 4.0”版圖中，發酵罐的智能化升級被公認為最具杠桿效應的環節。物聯網（IoT）技術將傳感器、通訊、云計算與人工智能深度耦合，使發酵工藝從依賴經驗的模式，轉向以數據為核心的智能模式，逐步構建起具備實時感知、在線分析、自主決策與精準執行能力的發酵系統。
 

發酵過程是微生物以秒級速度響應環境變換并進行代謝調節與產物合成的精密生化反應體系，對溫度、pH、溶氧等環境參數的動態變化極為敏感。
傳統依賴人工定時取樣、離線分析的監控模式存在顯著的“時序滯后性”，導致工藝調控往往跟不上微生物實際生理狀態變化，進而引發染菌、代謝偏移等生產問題。物聯網技術通過構建全流程數字化映射，實現了發酵過程的透明化與可量化管理。
 

 

1. 實時監控
現代智能發酵罐搭載多種高精度傳感器，可對罐內溫度、pH、罐壓、濁度、尾氣成分等關鍵參數進行連續采集。設備與強大的組態軟件集成，為操作人員提供直觀、專業的本地監控與操作界面，實現對設備狀態、數據采集、參數調節的集中監視與控制。
2. AI預測風險
如果說實時監控是物聯網的"感官系統"，那么AI預測就是其"大腦中樞"。之前上海交通大學研發的“AI工程師”系統被應用于工業發酵，通過融合數百個傳感器數據流，構建了發酵過程的多尺度數字孿生模型。該系統不僅能實時識別染菌風險的早期特征（如溶氧異常波動、尾氣CO2釋放速率突變），還可通過強化學習算法動態生成工藝優化策略，實現從“事后補救”到“事前預防”的管控模式轉變。
 

*素材來源：央視新聞客戶端

3. 遠端協同遠程控制
基于云平臺的遠程監控系統可以突破發酵過程的地域限制。通過多終端（PC/平板/手機）實現對發酵罐的集中管理。操作人員可以實時觀測罐內的發酵情況和設備運行狀況，發生異常也可以及時調控，避免了處理不及時導致的生產損失。如在新冠疫情等特殊時期，某生物制藥企業可通過該技術實現了跨省生產基地的“無人化”連續生產，避免了因人員流動受限導致的生產中斷。
 

盡管物聯網技術為發酵工業描繪了新的前景，但在落地過程中仍面臨諸多技術挑戰。這些瓶頸既是當前產業升級需要克服的障礙，也是未來技術發展的方向。
1. 傳感器可靠性瓶頸
發酵罐內的高溫、高壓、強酸堿性環境對傳感器提出了極端工況要求。當前pH電極的漂移問題、溶氧傳感器的膜污染風險仍未能徹底解決，導致長期運行中數據可靠性下降。此外，適用于高密度發酵體系的在線生物傳感器（如代謝物濃度探頭）尚待突破，關鍵參數仍依賴離線分析。

 

2. 數據融合與解析復雜度
多源數據的有效整合是核心挑戰。來自不同廠商的設備協議差異導致系統集成困難，而發酵過程的多變性使得傳統控制模型難以適用。更關鍵的是，生物過程固有的批間差異要求AI模型具備持續自適應能力，這對算法架構設計提出了更高要求。
3. 網絡安全的現實隱憂
云邊協同架構在提升運維效率的同時，也擴大了網絡攻擊面。已有案例某發酵企業曾因控制系統漏洞導致生產參數被惡意篡改，造成整批產品報廢。因此如何構建覆蓋設備認證、數據傳輸加密、訪問控制的多層次安全防護體系，已成為智能化改造的必備前提。
 

當前，發酵設備的智能化正從「有無數據」邁向「數據如何創造價值」。以Su310系列新一代產品為例，霍爾斯在全產品線中統一部署第三代HF-Control v3.0全息智控系統。通過系列產品的持續迭代，霍爾斯已展現向數字化、網絡化轉型的明確方向。
對霍爾斯而言，未來的技術提升不應僅停留在設備功能的疊加，而應構建以數據為驅動、以平臺為載體的新型發酵生態體系，構建差異化競爭優勢。
 

 

1. 當前發酵過程仍存在關鍵生物參數（如菌體濃度、特定代謝物含量）依賴離線檢測的痛點，導致工藝調控存在滯后?；魻査刮磥砜膳c傳感器廠商合作，融合光譜分析與多源數據校準等先進技術，讓用戶可以像監測溫度等數據一樣，實時看到菌體密度或關鍵代謝物濃度變化。同時，推進傳感器自診斷、自校準功能的標準化部署，構建高可靠性、全生命周期的數據采集基礎設施。
2. 在數據應用上可以開發更專業的發酵過程智能軟件，在提供可視化工具的同時也能具備標準的AI模型接口。如配置基于專家規則的染菌早期預警模型，能自動分析溶氧、pH的異常波動模式，讓AI不再是概念，而是能直接解決工藝問題的工具，這樣可以極大減低技術門檻與時間成本。
 

*圖為AI生成的發酵預警模型，僅供參考
 

3. 物聯網技術的價值最終應體現在為客戶提升效能上。這也可能催生新型服務模式，例如通過提供預測性維護、工藝優化訂閱等增值服務，將與用戶之間的關系從單一的產品交易，轉向更深度的長期價值共生。
 
總而言之，物聯網與發酵技術的深度融合，不僅是單點技術的升級，更是對整個產業價值鏈的漸進式重塑。通過構建“智能感知-開放平臺-協同網絡-價值服務”四位一體的新型業務架構，相關企業將有望從設備制造商演進為生物制造智能化轉型的賦能者，共同推進工業4.0時代的進步。