生物发酵在常温常压下进行，听起来比化工厂（高温高压）好控制——但问过工程师你就知道，这个判断大错特错。

5月21日，在由苏尔寿 独家冠名的 #第11届生物基大会暨展览（Bio-based 2026）—— "关键化学品与材料论坛“ 上，ABB（中国）有限公司 技术专家 黄小祥 以《ABB助力生物制造自动化、数字化、智能化工厂》为题发表演讲，系统拆解了生物制造工厂在自动化与数字化建设中绕不开的三道难关，以及ABB给出的解题思路。

【下文根据演讲整理，内容有删节】

与高温高压的化学合成不同，生物发酵在常温常压下进行，天然具备安全、低能耗的优势。但"温和"并不意味着"好控制"——恰恰相反，生物制造的过程控制复杂程度，远超许多工程师的预期。

黄小祥在演讲中指出，生物发酵的挑战集中在三个层面：

• 参数要求各异，不同菌种对温度、pH值、溶氧量等关键参数有独特的严苛标准；

• 系统关联性强，各参数之间牵一发而动全身，任何微小波动都可能导致生产效率下降；

• 规模化放大难，从实验室小试到工厂大规模生产，如何确保数千升发酵罐内的传质效率和参数均一性，是商业化落地的关键挑战。

这还只是发酵环节的挑战。进入分离纯化环节，发酵液成分复杂，需要组合运用沉淀、过滤、离心、萃取等多种技术；不同生物制品的物理化学性质差异巨大，难以使用标准化工艺，必须针对性设计分离纯化路线。

复杂的工艺特性，决定了生物制造工厂对自动化系统的要求，远比一般化工厂更高。在黄小祥看来，新建工厂面临的自动化难题，最终可以归结为三关：数据采不上来、批次管不住、工艺护不好。

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第一关：数据采不上来，谈什么智能化？

"数据是一切智能化的基础。"这句话在生物制造工厂的语境下，有着更具体的含义。

传统的现场仪表通讯架构，存在带宽瓶颈：老旧现场总线技术数据传输速率有限，难以支撑海量工业数据的实时采集；传统4-20mA信号线每台仪表需要单独布线，电缆桥架和机柜间建设成本高昂，施工周期长。当数据无法被及时、完整地采集上来，所谓"AI调优""智能运营"便是空中楼阁。

ABB给出的答案是Ethernet-APL技术——一种基于PROFINET标准的工业以太网现场通讯技术，以"一网到底"的总线式架构，从根本上重构了现场数据采集的方式。

黄小祥将其核心价值概括为两个最直接的改变：

第一是大幅降低建设成本。传统布线方式每台仪表需要单独拉线，电缆桥架和机柜间建设开支惊人。Ethernet-APL采用总线拓扑，主干线可达1000米、分支线达200米，节省线缆桥架及机柜间建设成本约80%，同时降低约50%人工成本，并支持模块化扩展、避免重复投资。

第二是真正打通数据链条。10Mbps的高速通讯速率，突破了传统现场总线的带宽瓶颈，实现实时数据采集、数据零丢包；通过PROFINET+FDI+OPC UA协议组合，打通从现场仪表到云端的全数据链条。

更重要的是，仪表不再只上报过程工艺数据，设备健康状态、维护诊断信息也同步采集，为预测性维护和AI大模型训练提供高质量数据源——正如黄小祥所说："数据筑基，AI应用才不会是空中楼阁。"

这一技术已经过大规模工程验证。

巴斯夫湛江一体化基地是目前全球已知最大规模的Ethernet-APL落地项目之一。2023年，巴斯夫将该技术与ABB Ability™ System 800xA® DCS系统共同选定为该基地的核心控制系统；2026年4月，项目全面投产，表现超出预期。

这个项目的规模足以说明问题：22套化工装置，单套装置点数从2000到35000+不等，共计5万台APL/PA设备接入800xA控制系统和FIM设备管理系统，2000余套现场机柜安装在Zone 2危险区。客户效益方面，节省现场电缆、桥架和机柜间成本80%，远程仪表调试和回路检查节省现场调试时间80%，同时实现了设备管理和仪表维护的数字化。

目前，该技术已在国内生物材料在建基地开始落地应用。

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第二关：批次管不住，质量一致性从何谈起？

生物制造产品的生产本质上是批次生产。每一批次从原料投入到产品产出，涉及配方管理、参数控制、过程记录、质量追溯等多个环节。一旦某个批次出现偏差，如果没有完善的批次管理系统，往往只能事后"救火"，而无法在生产过程中实时发现并纠偏。

更深层的挑战在于：如何从历史批次数据中提炼出规律，让每一批次都在前一批次的基础上持续优化？

ABB的解法是ABB Batch Suite批次解决方案套件，覆盖从控制层到执行层的完整批次生命周期。

在控制层，ABB Ability™ System 800xA集成了符合ISA-88标准的批量管理功能，实现动态配方管理、精准批次控制及电子批记录（EBR）与审计追踪。在执行层，ABB Ability™ BatchInsight利用大数据和机器学习，建立"黄金批次"模型——通过对历史最优批次的深度分析，对生产过程进行实时监控、异常检测和根本原因分析。

这一闭环的核心逻辑是：识别当前批次中关键参数的偏离 → 分析偏离原因 → 将优化结论反馈至下一批次的参数设置 → 持续逼近"黄金批次"。帮助企业持续提升产品质量一致性，减少浪费并优化生产工艺。

对于多品种生产的生物制造工厂而言，批次管理系统还需要具备柔性响应的能力。ABB的方案通过模块化配方管理，支持对不同产品品种设定独立的批次控制参数，确保每一品种的质量标准得到严格执行。

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第三关：工艺是核心资产，数字化之后怎么保护？

对于生物制造企业而言，工艺参数是真正的核心资产。

从菌种选育到发酵条件的摸索，往往耗费数年时间和大量研发投入。然而，当工厂走向数字化，工艺数据在系统中高度集中、频繁流转，IP泄露的风险也随之上升——尤其对于正在快速扩产、引入EPC总包商或第三方系统集成商的企业而言，这一风险更为现实。

这一风险比想象中更真实。

当EPC总包商介入项目建设、第三方系统集成商进行调试时，工艺参数在数字化系统中高度集中——谁能看到什么、谁能导出什么，如果没有明确的权限管控机制，核心配方可能在一次普通的调试操作中悄然流出。对于多年积累、耗费大量研发投入的发酵工艺而言，这种无声的泄露往往比设备故障更难察觉、代价更高。

ABB在整体解决方案架构中专门设立了全生命周期IP及信息保护模块。

通过专业的项目执行流程和工具，从资料管理、权限管理到操作认证，确保客户项目和装置在规划、建设、运营的全生命周期内，核心工艺参数与知识产权始终处于受控状态——即便面对外部协作方，也能在数据交互过程中划定清晰的边界。

黄小祥将这一能力定位为数字化工厂建设的"隐形护城河"：不像数据采集那样显眼，却是企业长期竞争力的重要保障。

数据、批次、工艺保密，三关看似独立，实则彼此支撑——高质量的数据采集是批次分析和工艺优化的前提，完善的批次管理是质量一致性的保障，而IP保护则为整个数字化体系划定安全边界。三者共同构成了黄小祥所说的"三维竞争力"。

在收益层面，生物制造企业短期和长期都将获得巨大收益：

短期内，企业能够实现全产业链统一管控，通过模块化DCS与工艺设备的深度集成，降低产能扩建和工艺优化的开发难度，同时提升质量一致性与自动化维护能力；

长期来看，ABB交付给客户的不只是一套系统，而是工艺控制的使用方式——客户由此获得对工艺升级的自主掌控权，面对产能扩建时能大幅缩短时间，并为后续数字化、智能化升级提供持续的数据支撑。

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