目的 生物制造是新质生产力培育的重要赛道，AI技术的赋能正成为推动生物制造领域技术创新的关键因素，探究AI赋能生物制造领域技术与应用场景之间的主题关联关系及演化趋势，有助于揭示技术与应用场景的交叉融合态势，精准锚定未来科技发展方向和技术发展潜能。 方法 提出知识增强BERTopic主题模型的AI赋能生物制造领域技术和应用场景主题关联与演化框架，揭示面向应用场景的人工智能技术发展轨迹。首先，采用LLM提示词识别论文和专利文本中的技术实体和场景实体，并利用SBERT-Kmeans实体对齐方法，实现实体表述的语义一致性；然后，运用BERTopic模型对融合后的领域知识进行主题分析，识别技术和应用场景研究主题；最后，构建技术与应用场景的关联关系，引入时间维度发现技术、应用场景及“技术-场景”主题的动态演化趋势，并对AI赋能生物制造领域热点研究主题进行演化趋势分析。 结果 AI赋能生物制造领域主要包含7大AI技术研究主题和6大应用场景研究主题，传统机器学习模型和神经网络模型占据核心地位，AlphaFold模型和Transformer模型等新技术近年来受到较多关注，药物发现与设计和蛋白质结构预测与设计成为未来的研究热点与趋势。 结论 知识增强BERTopic主题模型有助于提升领域主题识别的准确性和偏向性，为产业规划和创新战略制定提供决策支撑。
