人工智能与生物制造的深度融合，正在重塑油气勘探开发的技术版图。微生物采油、生物酶破胶、生物基表面活性剂等绿色技术，凭借低碳、可降解的优势，正从实验室走向矿场。2024年政府工作报告明确提出开展“人工智能+”行动，同年，工信部等七部门联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》（工信部联科〔2024〕12号），将“未来制造”与“未来健康”列为重点方向，AI赋能的生物制造位列其中。本文梳理现存短板，结合现行政策提出若干举措，为行业提供参考。

一、构建油气微生物资源数字化平台

   我国油田及科研机构积累的功能菌株数量可观，涵盖产表面活性剂、产酸产气、降黏降解等类别，但资源分散、数据标准缺失，难以支撑AI模型训练。

   建议依据《国家科技资源共享服务平台管理办法》（国科发基〔2018〕51号），整合现有菌种库，建立油气微生物数字化资源平台，统一收录菌株鉴定信息、基因序列、功能表征及油藏适应性等结构化数据。在此基础上构建菌种知识图谱，实现菌种特性与油藏条件的智能匹配，缩短从筛选到应用的周期。

   油藏高温、高压、高盐环境对生物制剂提出苛刻要求。传统自然筛选随机性高、周期长，AI可大幅加速这一进程。

   利用蛋白质语言模型从宏基因组数据中挖掘耐热耐盐功能基因，借助AlphaFold等结构预测工具对活性中心进行理性改造，已被证实可将甘露聚糖酶在100℃下的半衰期由分钟级延长至数小时。国务院《关于推动未来产业创新发展的实施意见》明确支持“基因编辑、蛋白质设计”等前沿技术。建议设立油气用酶理性设计专项，系统提升关键酶种的工业适配性。

   发酵环节长期存在过程黑箱、调控滞后的问题，现场注入则依赖静态方案，难以适应储层动态变化。

   在发酵端，利用时序模型（LSTM、Transformer）融合多源传感器数据，预测代谢产物浓度，实现补料与诱导策略实时优化。在现场端，构建储层数字孪生模型，模拟菌液运移与驱油动态，形成“监测—模拟—调控”闭环。2024年国家数据局等十七部门印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，明确数据要素在工业制造中的乘数效应，为上述应用提供了政策支撑。

   当前油田生物技术沿用化学剂评价标准，对活菌活性、代谢时效、生物安全性缺乏规范，导致市场概念混淆。

   由权威学会或相关标准化委员会牵头，参照《国家标准化发展纲要》，制定油气生物制造产品质量分级标准，明确活菌浓度、有效物含量、半衰期等核心指标及AI辅助检测方法。同时建立生物制剂数字身份证制度，记录菌株来源、基因指纹、质检报告等全链条信息，利用区块链确保可追溯。

五、深化产学研协同与人才培养

   AI+生物制造的融合对复合型人才需求迫切。当前既懂油藏工程又掌握生物与信息技术的交叉人才稀缺。

   建议依托国家工程研究中心设立油气生物制造交叉学科实验室。教育部《关于深入推进世界一流大学和一流学科建设的若干意见》（教研〔2022〕1号）明确支持交叉学科发展，石油高校可据此开设“生物信息学与油气工程”等课程，并与油田共建实训基地。同时鼓励企业发布算法挑战赛，激活产学研协同创新生态。

   AI与生物制造的结合，在油气勘探领域不是简单的技术叠加，而是一场系统性工程。以政策为牵引，以数据为基础，以标准为保障，以人才为支撑，才能真正释放绿色生物技术的潜力，在降本增效与“双碳”目标之间找到最优路径。