物联网技术如何颠覆传统发酵流程
时间：2026.01.16
在生物制造的“工业 4.0”版图中，发酵罐的智能化升级被公认为最具杠杆效应的环节。物联网（IoT）技术将传感器、通讯、云计算与人工智能深度耦合，使发酵工艺从依赖经验的模式，转向以数据为核心的智能模式，逐步构建起具备实时感知、在线分析、自主决策与精准执行能力的发酵系统。
一、物联网在发酵实操中的核心价值
发酵过程是微生物以秒级速度响应环境变换并进行代谢调节与产物合成的精密生化反应体系，对温度、pH、溶氧等环境参数的动态变化极为敏感。
传统依赖人工定时取样、离线分析的监控模式存在显著的“时序滞后性”，导致工艺调控往往跟不上微生物实际生理状态变化，进而引发染菌、代谢偏移等生产问题。物联网技术通过构建全流程数字化映射，实现了发酵过程的透明化与可量化管理。
传统依赖人工定时取样、离线分析的监控模式存在显著的“时序滞后性”，导致工艺调控往往跟不上微生物实际生理状态变化，进而引发染菌、代谢偏移等生产问题。物联网技术通过构建全流程数字化映射，实现了发酵过程的透明化与可量化管理。
1. 实时监控
现代智能发酵罐搭载多种高精度传感器，可对罐内温度、pH、罐压、浊度、尾气成分等关键参数进行连续采集。设备与强大的组态软件集成，为操作人员提供直观、专业的本地监控与操作界面，实现对设备状态、数据采集、参数调节的集中监视与控制。
2. AI预测风险
如果说实时监控是物联网的"感官系统"，那么AI预测就是其"大脑中枢"。之前上海交通大学研发的“AI工程师”系统被应用于工业发酵，通过融合数百个传感器数据流，构建了发酵过程的多尺度数字孪生模型。该系统不仅能实时识别染菌风险的早期特征（如溶氧异常波动、尾气CO2释放速率突变），还可通过强化学习算法动态生成工艺优化策略，实现从“事后补救”到“事前预防”的管控模式转变。
现代智能发酵罐搭载多种高精度传感器，可对罐内温度、pH、罐压、浊度、尾气成分等关键参数进行连续采集。设备与强大的组态软件集成，为操作人员提供直观、专业的本地监控与操作界面，实现对设备状态、数据采集、参数调节的集中监视与控制。
2. AI预测风险
如果说实时监控是物联网的"感官系统"，那么AI预测就是其"大脑中枢"。之前上海交通大学研发的“AI工程师”系统被应用于工业发酵，通过融合数百个传感器数据流，构建了发酵过程的多尺度数字孪生模型。该系统不仅能实时识别染菌风险的早期特征（如溶氧异常波动、尾气CO2释放速率突变），还可通过强化学习算法动态生成工艺优化策略，实现从“事后补救”到“事前预防”的管控模式转变。
*素材来源：央视新闻客户端
3. 远端协同远程控制
基于云平台的远程监控系统可以突破发酵过程的地域限制。通过多终端（PC/平板/手机）实现对发酵罐的集中管理。操作人员可以实时观测罐内的发酵情况和设备运行状况，发生异常也可以及时调控，避免了处理不及时导致的生产损失。如在新冠疫情等特殊时期，某生物制药企业可通过该技术实现了跨省生产基地的“无人化”连续生产，避免了因人员流动受限导致的生产中断。
二、物联网技术在实际发酵中的问题
尽管物联网技术为发酵工业描绘了新的前景，但在落地过程中仍面临诸多技术挑战。这些瓶颈既是当前产业升级需要克服的障碍，也是未来技术发展的方向。
1. 传感器可靠性瓶颈
发酵罐内的高温、高压、强酸碱性环境对传感器提出了极端工况要求。当前pH电极的漂移问题、溶氧传感器的膜污染风险仍未能彻底解决，导致长期运行中数据可靠性下降。此外，适用于高密度发酵体系的在线生物传感器（如代谢物浓度探头）尚待突破，关键参数仍依赖离线分析。
1. 传感器可靠性瓶颈
发酵罐内的高温、高压、强酸碱性环境对传感器提出了极端工况要求。当前pH电极的漂移问题、溶氧传感器的膜污染风险仍未能彻底解决，导致长期运行中数据可靠性下降。此外，适用于高密度发酵体系的在线生物传感器（如代谢物浓度探头）尚待突破，关键参数仍依赖离线分析。
2. 数据融合与解析复杂度
多源数据的有效整合是核心挑战。来自不同厂商的设备协议差异导致系统集成困难，而发酵过程的多变性使得传统控制模型难以适用。更关键的是，生物过程固有的批间差异要求AI模型具备持续自适应能力，这对算法架构设计提出了更高要求。
3. 网络安全的现实隐忧
云边协同架构在提升运维效率的同时，也扩大了网络攻击面。已有案例某发酵企业曾因控制系统漏洞导致生产参数被恶意篡改，造成整批产品报废。因此如何构建覆盖设备认证、数据传输加密、访问控制的多层次安全防护体系，已成为智能化改造的必备前提。
多源数据的有效整合是核心挑战。来自不同厂商的设备协议差异导致系统集成困难，而发酵过程的多变性使得传统控制模型难以适用。更关键的是，生物过程固有的批间差异要求AI模型具备持续自适应能力，这对算法架构设计提出了更高要求。
3. 网络安全的现实隐忧
云边协同架构在提升运维效率的同时，也扩大了网络攻击面。已有案例某发酵企业曾因控制系统漏洞导致生产参数被恶意篡改，造成整批产品报废。因此如何构建覆盖设备认证、数据传输加密、访问控制的多层次安全防护体系，已成为智能化改造的必备前提。
三、物联网深度融合：霍尔斯发酵智能进阶之路
当前，发酵设备的智能化正从「有无数据」迈向「数据如何创造价值」。以Su310系列新一代产品为例，霍尔斯在全产品线中统一部署第三代HF-Control v3.0全息智控系统。通过系列产品的持续迭代，霍尔斯已展现向数字化、网络化转型的明确方向。
对霍尔斯而言，未来的技术提升不应仅停留在设备功能的叠加，而应构建以数据为驱动、以平台为载体的新型发酵生态体系，构建差异化竞争优势。
对霍尔斯而言，未来的技术提升不应仅停留在设备功能的叠加，而应构建以数据为驱动、以平台为载体的新型发酵生态体系，构建差异化竞争优势。
1. 当前发酵过程仍存在关键生物参数（如菌体浓度、特定代谢物含量）依赖离线检测的痛点，导致工艺调控存在滞后。霍尔斯未来可与传感器厂商合作，融合光谱分析与多源数据校准等先进技术，让用户可以像监测温度等数据一样，实时看到菌体密度或关键代谢物浓度变化。同时，推进传感器自诊断、自校准功能的标准化部署，构建高可靠性、全生命周期的数据采集基础设施。
2. 在数据应用上可以开发更专业的发酵过程智能软件，在提供可视化工具的同时也能具备标准的AI模型接口。如配置基于专家规则的染菌早期预警模型，能自动分析溶氧、pH的异常波动模式，让AI不再是概念，而是能直接解决工艺问题的工具，这样可以极大减低技术门槛与时间成本。
2. 在数据应用上可以开发更专业的发酵过程智能软件，在提供可视化工具的同时也能具备标准的AI模型接口。如配置基于专家规则的染菌早期预警模型，能自动分析溶氧、pH的异常波动模式，让AI不再是概念，而是能直接解决工艺问题的工具，这样可以极大减低技术门槛与时间成本。
*图为AI生成的发酵预警模型，仅供参考
3. 物联网技术的价值最终应体现在为客户提升效能上。这也可能催生新型服务模式，例如通过提供预测性维护、工艺优化订阅等增值服务，将与用户之间的关系从单一的产品交易，转向更深度的长期价值共生。
总而言之，物联网与发酵技术的深度融合，不仅是单点技术的升级，更是对整个产业价值链的渐进式重塑。通过构建“智能感知-开放平台-协同网络-价值服务”四位一体的新型业务架构，相关企业将有望从设备制造商演进为生物制造智能化转型的赋能者，共同推进工业4.0时代的进步。
总而言之，物联网与发酵技术的深度融合，不仅是单点技术的升级，更是对整个产业价值链的渐进式重塑。通过构建“智能感知-开放平台-协同网络-价值服务”四位一体的新型业务架构，相关企业将有望从设备制造商演进为生物制造智能化转型的赋能者，共同推进工业4.0时代的进步。