发布日期：2026-09-02 11:05:21 工业发酵是生物制造的核心环节，广泛服务于医药、食品、化工与新材料等领域。发酵过程的产物质量与生产效率，很大程度上取决于对罐内状态的掌握程度。
长期以来，发酵过程被视为一个动态变化的"黑箱"。菌体生长、基质消耗与产物合成相互交织，状态瞬息万变。能否及时、准确地获取过程信息，直接影响调控水平与批次成败。
传统监测模式以人工取样与实验室分析为主，数据滞后、频次有限，且取样本身存在污染风险。在这一背景下，原位拉曼光谱凭借无需标记、无损实时的固有特性，正在成为发酵过程监测领域备受关注的技术路线。
（一）发酵体系的动态复杂性
发酵罐内同时进行着菌体增殖、基质消耗与产物合成三类过程，彼此耦合、相互影响。任一环节的变化，都会沿着代谢网络传导至整个过程。同一批次的不同阶段，菌体的代谢路径可能发生切换。延滞期、指数生长期与稳定期的状态差异显著，要求监测手段具备连续跟踪的能力。体系还处于持续的非均质状态。搅拌带来的混合梯度、通气引起的气液界面变化，都使局部状态与整体状态之间存在偏差。
1、关键参数众多：基质浓度、代谢中间体、产物效价、菌体浓度等，共同构成过程状态的完整画像。
2、状态变化迅速：补料、通气、酸碱调节等操作会立即引起体系响应，干预窗口稍纵即逝。
3、批次差异明显：种子状态与原材料的波动，使每批次的进程难以简单复制。
（二）离线分析模式的固有局限
传统模式下，样品需经人工取出、送往实验室、完成前处理后再上机检测，整个链路耗时较长，且高度依赖人员操作。滞后的数据只能反映取样时刻的状态。当异常被察觉时，发酵进程往往已经偏离预期，错失了干预时机。同时，低频次的数据难以刻画过程曲线的全貌。仅凭少数采样点，无法还原代谢拐点与动态细节，也难以支撑精细化的调控决策。
离线方法与在线需求之间的时间错配，是当前发酵过程监测矛盾的核心。分析能力并不欠缺，欠缺的是与分析对象同步的时效。对于追求稳定生产的运营体系而言，这种错配还会带来管理成本。为消化滞后的数据，现场需要保留冗余的判断经验与保守的工艺余量，以牺牲效率换取安全边界。
（三）人工取样的多重风险
频繁开启取样口，会为杂菌侵入创造机会。一旦染菌，整批物料面临报废，损失可观，且处置过程牵涉生物安全。取样依赖人工完成，劳动强度大、操作一致性差，还带来记录与追溯方面的额外负担。
对于高风险品种，取样还涉及人员暴露与防护问题。减少乃至取消取样操作，已成为过程监测升级的普遍诉求。从本质上讲，取样是把连续过程切成离散片段再加以观察。片段越稀疏，信息损失越大，风险敞口也越大。
（四）过程控制升级对监测提出新要求
现代发酵工业追求依据罐内实际状态动态调整补料与通气策略，这一目标的前提是数据的实时性与连续性。监管环境对过程数据完整性与可追溯性的要求也在提高。离线记录难以满足全过程留痕的需要。
因此，行业需要一种既不打扰发酵体系、又能持续输出多维信息的监测手段，这正是原位光谱技术进入该领域的逻辑起点。监测、分析、控制三者协同的整体架构，也要求监测环节先行升级。没有连续的数据输入，再先进的控制策略也只能空转。
（五）从经验驱动走向数据驱动的转型需求
在经验驱动模式下，工艺参数沿用历史配方，批次调整依赖老师傅的判断，过程知识的沉淀高度依赖个人。数据驱动模式则要求以连续、客观的过程信息为依据，让每一次调控都有据可循，让每一个异常都可回溯。
实现这一转型，监测手段必须先解决"看得见、看得全、看得及时"的问题。原位光谱技术恰好在这三个维度上提供了可能。需要说明的是，数据驱动并不否定经验的价值。经验用于提出假设，数据用于验证假设，二者结合方能形成可靠的工艺认知。
（一）分子指纹效应与定性识别
拉曼光谱源于光子与分子振动之间的非弹性散射。散射光相对于入射光的频率偏移，携带着分子振动模式的信息。每一种化学键与基团都有特征性的振动频率，反映在光谱上即为位置稳定的特征峰，构成可用于物质识别的"分子指纹"。不同分子的振动频率彼此独立，即使结构相近的物质，其光谱细节也存在可辨识的差异，这为复杂体系的组分甄别提供了依据。
这种识别能力不依赖化学反应，而是直接读取分子的结构信息，因此无需借助任何外在手段去"标注"目标物。由于指纹信息内生于分子结构，识别的稳定性较好。环境条件的正常波动，通常不会改变特征峰的位置，保证了方法的长效可用。
（二）光谱叠加与多组分定量
混合物的拉曼光谱近似为各组分光谱的线性叠加。在一定浓度范围内，组分特征峰的强度与其含量保持对应关系。借助化学计量学方法，可从混合光谱中解析出各组分的浓度信息，实现多组分同时定量。
1、定性依据：特征峰位置对应特定化学键与基团，可用于物质结构判断。
2、定量依据：峰强度与浓度之间的对应关系，可经建模转化为含量输出。
3、解析方法：多元回归等数学工具，将谱图信息转化为工艺人员可直接使用的参数。
值得注意的是，上述过程在同一份光谱数据上即可完成，不需要针对每个组分分别建立测量通道。
（三）水相体系的天然适配性
发酵液以水为主体。水分子自身的拉曼散射较弱，对溶质信号的干扰小，使得该技术天然适合水相体系的过程监测。相较之下，不少分析手段在水背景下会遭遇强吸收或强干扰，需要对样品进行干燥、分离等处理后方可测量，难以直接用于发酵液。这一物理特性，让拉曼光谱可以面对真实的、含水的、浑浊的发酵体系直接工作，免去了大量样品调理环节。
对发酵工业而言，这意味着监测装置面对的是工艺现场本来的样子，而非实验室里被修饰过的样品。省去调理环节的另一个好处是时效。样品从"取出"到"可测"之间不再存在时间差，测量的时刻即是状态发生的时刻。
（四）原位测量的实现方式
通过光纤与浸入式探头，激发光被引入发酵罐内部，散射光沿原路返回并由光谱仪接收、解析。探头经卫生型设计后可耐受蒸汽灭菌，满足无菌操作要求，使其能够长期驻留于罐内，随批次反复使用。测量过程不改变物料状态，样品不离开反应体系，从源头上避免了取样、输送与预处理环节可能带来的失真。
对于尾气等气相对象，还可采用旁路引流的方式，将气体引至流通池完成检测，同样保持非接触、无损耗的测量特征。光信号的传输不受电磁干扰影响，探头与主机之间可以拉开较长距离，主机因此可以安置于条件更友好的区域。
（五）系统构成与工程化形态
完整的原位监测系统通常由光源、光谱仪、光纤探头与数据分析软件构成，各环节通过光学与数据链路衔接。探头形态多样，浸入式适配罐内液相，气体流通式适配尾气管路，可按监测对象灵活选配。一台主机可经多通道切换覆盖多个罐体或多个测点，在保证数据质量的同时控制了配置投入。
这种模块化、可扩展的工程形态，使技术方案能够按产能规模分期建设、逐步扩展，降低了引入门槛。同时，数据接口的开放性也值得关注。与分析平台、控制系统的顺畅对接，决定了数据能否真正流动起来并发挥价值。
（一）免除衍生化与前处理
许多分析方法需要对待测物进行衍生化反应或复杂的样品前处理，以使目标物"可见"或"可测"。拉曼光谱直接采集样品的原始信号，无需添加任何试剂，也无需对样品进行化学转化。这既缩短了分析链路、压缩了时间成本，也避免了前处理过程引入的系统误差，使测量结果更贴近体系的真实状态。
对发酵这样的活体动态体系而言，免除前处理还有另一层意义：被观察的状态是"活着"的状态，而不是被处理后的残余状态。衍生化方法还面临反应完全性的问题。反应不充分会直接造成结果的系统性偏差，而无标记测量从机制上回避了这一风险。
（二）避免外来物质对体系的扰动
无需标记意味着没有外来试剂进入发酵体系，不会对菌体代谢产生任何化学层面的影响。对于需要严格满足药品生产规范的品种，避免化学试剂引入，也相应简化了工艺确认与合规评估的工作量。
监测行为因此与生产过程保持"物理上在场、化学上缺席"的关系，测量本身不构成工艺变量。这种非介入特性，在长周期、多批次的连续运行中尤为重要，保证了数据序列的前后一致与可比。
（三）多组分同步识别能力
基于分子指纹的识别机制，使光谱中不同组分的信号可以彼此区分、互不掩盖。基质、代谢中间体、产物与副产物可在一次测量中同步获得，为过程状态的完整刻画创造条件。
这种一次测量、多维信息的特征，是原位光谱区别于单参数传感器的关键所在，也为后续的数据融合分析预留了空间。多组分信息还带来方法学上的冗余：组分之间的比例关系可以相互校验，有助于识别异常数据、提高结果可信度。同步性同样重要。不同组分来自同一时刻的同一份光谱，天然处于同一时间基准上，避免了多台仪器各自测量带来的时间错位。
（四）对复杂背景的稳健表现
发酵液中存在大量蛋白质、细胞碎片与代谢产物，背景复杂。拉曼特征峰的窄带特性，有助于从复杂背景中提取目标信号。对于信号重叠的组分，还可借助光谱分辨与数学解析相结合的方式加以剥离，保持定量结果的可靠性。这种稳健性使技术路线能够适应不同菌种、不同配方与不同工艺阶段的差异，具备跨场景推广的潜力。
（五）方法开发的灵活与便捷
无需标记的特性，让新对象的监测开发不再依赖特定试剂的筛选，缩短了方法建立的时间。同一套硬件平台，通过更换或调整模型即可适配新的监测对象，硬件投资的可复用性好。
从研发到生产的迁移过程中，测量原理保持一致，避免了方法转换带来的数据断层，有利于知识的连续传承。灵活性还体现在测量对象的扩展上。当工艺调整带来新的监测需求时，可通过更新模型予以响应，而无需更换硬件平台。
（一）对发酵过程的零扰动
原位探头驻留罐内，测量光束仅与物料发生微弱的相互作用，不消耗样品、不产生废弃物。测量可以在搅拌与通气持续进行的状态下完成，无需中断工艺、无需暂停设备。
从质量管理的角度看，无扰动测量意味着获取数据的过程不影响产品本身，数据与产品之间的对应关系是可靠的。零扰动还保护了批次本身的完整性。不存在因测量而牺牲的样品，也不存在因操作而引入的交叉污染。
（二）连续高频的数据输出
光谱采集周期短，可在整个批次内连续输出数据，将过程曲线从稀疏的散点变为连续的轨迹。高频数据能够捕捉代谢拐点与瞬时异常，为补料速率、通气量等关键操作提供及时的量化依据。
1、阶段判断更清晰：菌体生长阶段的切换可被实时识别，工艺人员对批次进程的判断不再依赖推测。
2、异常预警更及时：代谢偏移与状态异常在造成实际损失之前即可被发现。
3、批次对比更可靠：完整的数据链为不同批次之间的横向比较与趋势分析奠定基础。
数据形态的改变，也悄悄改变了工艺人员的作业方式：从"等待结果"转为"跟踪过程"，从被动响应转为主动预判。连续数据带来的另一个变化，是过程理解的颗粒度被显著细化。以往被粗线条概括的阶段，如今可以分辨出更丰富的层次。
（三）与控制系统的深度集成
光谱数据经模型解析后，可转化为浓度、效价等工艺参数，通过标准通信接口实时送入控制系统。将基质信号与补料系统联锁，即可依据罐内实际消耗动态调整补料速率，实现从感知到执行的闭环调控。
数据到执行的直接贯通，改变了以往"实验室出报告、人工看曲线、凭经验调参数"的作业方式，是发酵过程智能化的重要基础。系统集成的深度，决定了在线数据的价值上限。只显示不联动的数据只是记录，参与控制的数据才是生产力。集成的另一层意义在于责任的清晰。数据链路一旦打通，工艺、质量与设备部门围绕同一份实时信息协作，减少了口径不一带来的内耗。
（四）尾气分析与代谢状态表征
发酵尾气中的组分变化，是菌体代谢状态的无扰表征窗口。拉曼光谱可对尾气中的多种气体实现同步定量。结合二氧化碳释放率、摄氧率与呼吸商等代谢参数的计算，可进一步判断代谢路径类型与菌体活性，为通气优化提供依据。
罐内原位监测与尾气旁路监测相互印证，构成对发酵过程的立体观察，使"黑箱"逐步走向可视化。尾气监测的价值还体现在异常预警上。代谢路径的偏移往往先于表观异常出现，尾气信号因此具有"前哨"意义。
（五）长期运行的表现与维护特征
原位系统结构紧凑、无运动部件消耗，运行过程中不依赖载气等消耗品，日常维护以巡检与清洁为主。相比需要持续耗材支撑的分析方式，这种低维护特征更适合长周期、连续化的工业场景。
设备可靠性的积累，也反过来支撑了数据的连续性：系统在线率越高，过程数据的完整度越好，工艺洞察也越可靠。低维护特征还带来了部署上的弹性。由于不需要为耗材供应与废料处理配置专门资源，测点的增设与调整更为轻便。
（六）数据完整性与合规支撑
连续采集的过程数据带有时间戳，天然形成完整、可追溯的批次记录，契合数据完整性管理的要求。过程数据的积累，也为工艺验证、偏差调查与持续改进提供了客观依据，延伸了质量管理的深度。
（一）基质与产物的过程监测
对糖类、氮源等基质的连续监测，可支撑精准补料策略，避免基质匮乏限制菌体生长，或过量积累引发代谢溢流。产物浓度的实时跟踪，有助于掌握合成速率与批次进程，为放罐时机的确定提供量化参考。
基质消耗与产物生成的同步观察，还能揭示二者之间的动态关联，深化对转化效率的理解。在补料策略层面，这构成了从"按计划投喂"到"按需求投喂"的转变基础，让营养供给与菌体消耗保持动态平衡。
（二）菌体生长状态的表征
与菌体量相关的光谱信息，可用于跟踪生长曲线，辅助判断发酵所处的阶段。将生长信息与代谢数据结合，能够更全面地评估批次运行的健康程度，及时识别生长受限或异常增殖。这类信息对种子培养、移种时机的判断同样具有参考价值，有助于批次前端的质量把控。
（三）工艺研发与放大的数据支撑
在工艺开发阶段，原位连续数据能够揭示条件调整引起的即时响应，加快参数筛选的节奏。从小试到中试再到生产规模，过程数据的连续积累，有助于理解规模效应，缩短放大周期。规范化的过程数据还为工艺验证与注册申报提供材料支撑，让放大决策建立在证据之上。
研发与生产共用同一测量原理，还使研发阶段形成的模型与经验有机会向生产端迁移，放大了知识的复用价值。放大研究中的参数敏感性分析，也因连续数据的支撑而更为精细。规模变化带来的传质与供氧差异，能够被更早地识别与量化。
（四）生产运营层面的价值延伸
在线监测替代部分人工取样与实验室检测后，检测人力投入与响应等待时间同步下降。染菌风险的降低与调控精度的提升，共同转化为批次成功率的改善与质量波动的收窄。这些收益叠加，使监测装备的投入能够在合理周期内被运营收益覆盖，形成正向的投资回报逻辑。
（五）质量管理与合规层面的延伸应用
在数据完整性框架下，连续光谱记录可作为受控数据参与批次评价，为放行决策提供过程维度的证据。偏差发生时，连续数据能够还原事件前后的完整过程，显著提升调查的针对性与结论的可信度。随着行业对过程理解要求的深化，质量管理正从"检验结果"向"证明过程"演进，原位数据在这一演进中的角色将日益重要。
（六）应用边界的理性认知
任何技术都有适用边界，原位拉曼光谱也不例外。对边界的清醒认知，是技术理性应用的前提。对于强荧光背景的体系，信号质量可能受到影响，需要通过激发波长选择等手段加以应对。对于极低含量的组分，检出能力也存在物理限制，需要结合具体需求评估方法的适配性。在方案设计阶段明确监测目标、权衡指标要求，远比追求面面俱到更有效率。合适的技术用于合适的场景，才是工程上的正解。
（一）产业化的有利条件
光纤探头、激光器与探测器等核心部件的工程化水平不断提升，为设备在生产环境中的长期稳定运行提供了硬件基础。过程分析技术理念的推广，使行业对在线监测价值的认知逐步深化，需求端的动力持续增强。生物制造产业的整体扩张，则为过程监测装备提供了广阔的应用空间与多样化场景。产业链上下游的协同也在改善，从光谱仪器到数据软件再到系统集成，各环节的成熟度为整体方案的落地创造了条件。
（二）建模工作的现实挑战
光谱与浓度之间依赖化学计量学模型建立对应关系，建模工作需要足够数量且具有代表性的样本。发酵体系的批次间差异，要求模型具备良好的泛化能力，并通过持续维护保持预测的准确性。
1、样本覆盖要充分：不同菌种、配方与工艺阶段都应纳入建模范围。
2、模型验证要严格：需以独立样本评估预测能力，避免过拟合带来的假象。
3、模型更新要常态：工艺变更或菌种更替后，应及时补充样本并重新校准。
建模能力正在从专业壁垒走向平台化服务，配套软件的易用性提升，将显著降低使用方的门槛。模型质量的提升，本质上依赖对发酵过程本身的理解。工艺知识与数据方法的结合越紧密，模型的可解释性与适用性就越好。
（三）工程部署的现实约束
探头窗口的结垢、气泡的散射干扰与光照均匀性等问题，需要在工程设计中加以应对。卫生级接口、蒸汽灭菌耐受性与长期可靠性，是设备进入生产环境必须跨越的门槛。现场安装、防爆适应与系统对接等细节，决定了技术方案能否从实验室走向车间。工程问题的解决，往往依赖装备方与使用方的紧密配合，在真实产线上反复打磨，没有捷径可走。
（四）与智能化体系的融合演进
将原位光谱数据与批记录、工艺模型相结合，有望构建更完整的过程数字画像，支撑过程模拟与预测。在数据完整性规范框架下，光谱数据可作为受控记录参与质量追溯，延伸质量管理的时间维度。随着人工智能方法的应用，光谱信息的挖掘深度将进一步提升，过程理解将从"看得见"走向"算得准"。
更进一步，基于过程数据构建的数字模型，可用于批次的虚拟预演与调控策略的离线评估，为控制优化打开新的空间。数据价值的释放是一个渐进过程。先解决可观测性，再实现可分析性，进而走向可预测性，这一路径需要时间与耐心。
（五）标准化建设与产业生态
方法标准化是技术推广的重要前提。光谱采集条件、模型验证流程与数据交接格式的规范化，将减少使用方的重复探索。行业层面若能形成共同的方法语言与评价基准，不同主体之间的数据互认与技术交流将更加顺畅。
人才培养同样关键。既懂光谱原理又懂发酵工艺的复合型人才，是把技术潜力转化为生产力的桥梁。产业生态的完善，归根结底将体现为成本的下降与可靠性的上升，推动原位光谱从可选配置走向基础设施。
（六）面向不同规模主体的推广路径
对于大型生产企业，可以围绕多罐体、多测点开展系统化部署，将原位监测纳入整体智能制造架构。对于中小规模主体，从单罐试点起步、以点带面的渐进路线更为务实，先在小范围内验证价值，再逐步扩展。对于研发型机构，便携与灵活配置的形态更能匹配课题更迭频繁的特点，硬件复用价值因此凸显。分层递进的推广路径，让不同主体都能在自身条件下找到接入点，为产业化的整体推进保留了弹性。
无需标记与无损实时，是原位拉曼光谱区别于传统分析手段的根本特征。它把监测的视角从实验室搬回发酵罐内，让过程信息的获取不再以中断、延迟和风险为代价。
面向未来，随着硬件工程化、模型方法学与数据智能的持续进步，原位拉曼光谱有望与过程控制深度耦合，成为生物制造智能化体系中的基础数据环节，为发酵工业的高质量发展提供长期支撑。
