生物制药作为制药行业的核心分支，与传统离散制造型制药业相比，在生产流程复杂性、高安全性及高法规性等维度存在显著差异，这对人工巡检的效率、准确性与追溯性提出了严峻挑战。为解决人工巡检易受主观因素影响、缺陷识别漏检率高、合规记录碎片化等痛点，本文提出一种基于 AI 视觉与多模态感知的智能巡检系统。该系统融合机器视觉、红外热成像、气体传感、声学监测等多模态感知技术，通过深度学习算法对生产车间的设备运行状态、管道跑冒滴漏、异常温湿度等关键场景进行实时采集与智能分析，实现缺陷特征的自动提取、风险等级的动态评估以及合规数据的自动记录。结合生物制药行业 GMP 合规要求，文中构建了“检测、监控、预警”三位一体的标准化巡检体系。该系统在某生物制药公司试点应用时，可将设备异常检测准确率提高到 95% 以上，巡检效率提高 3 ～ 5 倍，减少了人为操作失误带来的人员合规性风险，并将巡检数据电子化保存，实现全生命周期的巡检数据化追溯。最后，文中从数字孪生方向的应用、跨场景巡检融合、AI 模型轻量化应用及行业规范化发展等维度展开展望，为生物制药行业提升生产管理效率、强化生产安全风险控制提供了具有实践价值的应用参考与经验借鉴。
Part1 引言
为落实国家关于加快推进信息化、智能化的有关要求，践行“数字赋能生产、智慧引领转型”的发展思路，本研究以助力提升生产管理效率、防范安全风险为出发点，聚焦 AI 视觉和多模态感知技术在生物制药企业智能巡检中的应用展开研究与展望。
智能巡检系统正逐步替代人工，承担各类高危、高负荷的巡检任务，目前已在管廊运维、海事船舶、矿山开采等多个工业场景实现规模化应用，推动全行业巡检模式从“人工主导”向“智能无人”转型 [1-2]。聚焦工业场景下巡检工作的痛点，人工巡检方式依赖人工排查，存在耗时长、效率低，巡检范围有限、异常发现滞后、巡检质量难以管控等问题。传统人工巡检的数据记录多采用纸质或人工录入方式，不仅错误率高，且记录无法及时更新，难以开展巡检数据分析。此外，巡检人员常需进入到狭小、低矮、拥挤或密闭等危险环境，导致人员管理复杂、作业危险系数高。
为解决这一痛点，苏通 GIL 综合管廊工程中智能巡检机器人系统的落地应用，验证了智能巡检设备在长距离、复杂管廊场景下的适配性与实用性。该系统通过多传感器融合与路径规划技术，实现了对管廊设备的全方位、高精度巡检 [3]。广东石化自主研发的管廊“巡弋”巡检系统实现了防爆管廊智能巡检的常态化应用，使广东石化成为中国石油首家完成该类技术落地的企业 [4]。在电力细分场景中，变电站、配电室、水电站 GIS 开关站等场所也已广泛部署专用智能巡检系统；这类系统可针对电力设备的运行特征，搭载红外测温、视觉识别等专业模块，精准检测出设备温度异常、部件破损等各类故障，大幅提升了电力设施运维的安全性与效率 [5-7]。国外研究人员还研发出专为船舶舱体巡检设计的 RMF-Owl 抗碰撞空中机器人，该机器人采用碳泡沫夹层材料打造轻量化机身，搭载激光雷达、彩色相机、惯性测量单元等多类传感器，可完成全自主的舱体探索与视觉巡检 [8]。
应用智能巡检机器人和巡检管理后台，可构建“检测 - 监控 - 预警”三位一体的智能巡检规范体系。该体系通过多种高性能传感器采集工艺技术夹道、夹层内管道设备以及空调机房、配电室、制水间等区域的数据；运用 AI 视觉和多模态感知技术全面感知关键设备的运行状态，同时监控生产车间人员进出及现场作业状况。一旦出现异常，系统将马上发出预警，从而真正实现生物制药工厂的智能巡检。
构建了“数据监控＋机器人巡检＋人工巡检”的新型巡检方式，该模式以集成工厂自动化和信息化系统数据的运维管理平台为依托，通过 DCS、BMS、SCADA、WCS、MES 等信息系统的数据实时监控各设备和系统的运行状况；以智能巡检机器人的自动化巡检和人工定点手工巡检为主要方式，针对无数据监控区域以及巡检中发现的其他异常情况进行重点巡检，并辅以低频的人工巡检抽查，确保巡检工作灵活全面，保障工厂设备安全运行。
针对生物制药企业工艺技术夹道、夹层内的管道设备以及空调机房、配电室、制水间等区域，传统人工巡检存在效率低下的问题——单区域巡检需 2 h，设备管道微小泄漏缺陷的漏检率高达 15%，且数据追溯困难。考虑到生物制药企业巡检环境的复杂性，本研究提出“数据监控 + 机器人巡检 + 人工巡检”三位一体的智能巡检研究框架，该框架包含 AI 视觉与多传感器融合理论，轻量化深度学习与强化学习技术，旨在解决复杂环境感知、动态路径规划和设备故障预警等核心问题。通过巡检管理后台系统，可调度多台轨道式巡检机器人、轮式巡检机器人和智能 AI 摄像头协同作业，并通过与传统人工巡检的对比，验证该框架和方案应用的可靠性和有效性。
Part2 生物制药企业环境特点分析
不同应用场景的作业需求与环境特征存在差异，这也推动智能巡检机器人在硬件配置、导航技术、感知能力等方向开展针对性创新与升级 [9]。生物制药企业作为特殊药品生产企业，需严格遵循《药品生产质量管理规范（GMP）》。它以活体细胞、生物大分子为核心原料和产物，依托发酵、层析纯化等专属生物反应工艺开展生产，这一核心特性与化药、仿制药的化学合成、物理加工模式截然不同，也直接决定了其巡检需求在环境管控、参数监测、生物安全、合规追溯等方面，与传统制药领域存在本质差异。生物制药企业的环境具有“高洁净、多温区、强合规、高风险、设备密集”五大核心特征，工厂巡检则是保障生产连续性、产品安全性与合规性的关键环节。
生物制药企业的洁净间需满足 GMP 规定的 A、B、C、D 四级洁净度强制要求，生产过程严禁粉尘、微生物、异物污染，这对巡检设备提出了 GMP 导向的严苛限制：生产车间地面采用光滑易清洁的环氧树脂材料，核心目的是规避巡检设备运行时产生二次污染，因此巡检设备必须采用密封式设计，运动部件需选用无刷电机，机身材料需耐受酒精、含氯消毒剂等 GMP 合规消毒试剂。同时，GMP 对洁净间布局的强制要求使得车间内设备布局密集、通道狭窄，且需严格划分生产作业区域，巡检设备需适配该类空间特点，避免与操作人员、生产设备发生碰撞，杜绝因设备干扰引发的生产偏差与污染风险。
生物制药行业是监管最严格的医药细分领域之一，巡检全流程合规是 GMP 认证的核心环节，需严格满足数据全程可追溯、存储不可篡改、责任精准可明确的刚性要求。本研究构建的五层架构智能巡检体系（见图 1），通过明确“感知执行端 - 平台中枢 - 系统集成”的层级边界，彻底解决了数据流转与系统对接的歧义问题。
图 1 生物制药工厂智能巡检系统架构
在该体系中，巡检机器人、固定式采集终端等感知执行端仅作为数据采集源头，不直接对接 MES/LIMS等工厂信息系统，而是将设备状态、温湿度、缺陷图像等原始数据，通过 5G/ 工业以太网上传至智能巡检管理平台。平台作为数据中枢，完成数据清洗、合规化标引与智能分析后，再通过标准化合规接口，将经过审核的结构化巡检数据同步至工厂 MES、LIMS 与 ERP 系统。
所有巡检记录在平台端实现全生命周期闭环管理，支持岗位权限分级管控，任何数据修改操作均自动留存操作日志与历史版本。生成的巡检报告包含缺陷描述、整改措施、责任部门及复查结果，完全符合 GMP 审计标准，可直接用于监管部门现场核查。同时，系统采用终端 + 平台双端缓存机制，有效规避网络中断导致的数据丢失风险，确保数据完整性与传输安全性。
Part3 智能巡检系统技术原理与概述
智能巡检系统由智能巡检机器人和软件系统组成。智能巡检机器人的核心能力源于“感知、导航、决策、执行、集成”五大技术模块的协同运作，其技术原理围绕环境感知精准化、自主导航智能化、决策分析数据化、执行控制可靠化、合规管理标准化展开。结合生物制药企业高洁净、强合规、设备密集的场景特点，对关键技术原理进行拆解并同时说明场景适配性。
多模态数据采集与融合原理具体实施方式如下：通过高清工业相机、红外热成像仪采集图像或视频数据，依托计算机视觉算法提取仪表指针、阀门状态、管道缺陷等目标特征，从而实现目标检测、识别与测量；借助温湿度传感器、气体传感器、洁净度传感器等设备采集环境物理和化学参数，将模拟信号转换为数字信号，以此实现对合规参数与安全风险的实时监测；通过激光雷达、UWB（超宽带）、IMU（惯性测量单元）采集机器人自身位置与环境距离数据，为导航提供基础数据支撑。基于 D-S 证据理论、贝叶斯推理等方法，对各传感器的决策结果进行融合，通过置信度加权输出最终结论，提升复杂场景下的决策可靠性。
针对生物制药企业设备固定、通道狭窄的特点，系统采用栅格地图并标注关键巡检点位，地图精度可达 ±3 cm ；针对温度变化环境，通过温度补偿算法修正激光雷达点云噪声，确保地图准确性。结合生物制药企业 GMP 要求，路径规划算法需避开生产作业区域，同时在生产高峰期优先巡检高负荷设备，支持动态调整巡检顺序；当避障空间不足时（如生物制药企业洁净车间狭窄通道），优先选择“暂停等待”而非“绕行”，避免碰撞设备或污染生产环境。
系统可自动生成符合 GMP 要求的巡检报告，涵盖巡检时间、点位、数据、缺陷描述及整改建议等核心要素，支持导出 PDF 或 Excel 格式，可直接用于监管检查。执行控制与系统集成是机器人稳定运行的保障，其核心原理是“模块化控制 + 软硬件协同”，确保各模块高效协同，适配生物制药企业多温区、高洁净、长时间运行的需求。
生物制药企业的洁净间需满足 GMP 规定的 A、B、C、D 四级洁净度强制要求，生产过程严禁粉尘、微生物、异物污染，这对巡检设备提出了 GMP 导向的严苛设计限制，核心围绕“低产尘、易清洁消毒、可耐受、无干扰”四大原则展开。
生产车间地面采用光滑易清洁的环氧树脂材料，其核心目的是规避巡检设备运行时产生二次污染。因此，巡检设备必须采用全密封式机身设计，运动部件需选用无刷电机与精密轴承，杜绝金属碎屑、润滑油雾等污染物的产生；行走轮采用防静电、低磨损的聚氨酯或硅胶材质，既避免与环氧地坪摩擦产生粉尘，又防止静电积聚引发产品质量风险。
机身材料需选用 304/316L 不锈钢或食品级工程塑料，表面应光滑无死角、无拼接缝隙，便于采用75%酒精、含氯消毒剂、过氧乙酸等 GMP 合规消毒剂进行擦拭或喷雾消毒；设备外壳不得有外露接口、无凹陷结构，避免消毒剂残留与微生物滋生，同时需支持高温蒸汽灭菌，满足洁净区反复消毒的要求。
GMP 对洁净间布局的强制要求使得车间内设备布局密集、通道狭窄，且需严格划分生产作业区域。巡检设备需具备高精度自主导航与柔性避障能力，通过激光雷达与视觉 SLAM 实现厘米级定位，在狭窄通道内采用“暂停等待”而非“强行绕行”的策略，避免与操作人员、精密生物反应器、层析柱等生产设备发生碰撞，杜绝因设备干扰引发的生产偏差与污染风险。
洁净区运行噪声需控制在 55 分贝以内，避免干扰操作人员与在线监测设备；同时，设备运行时的气流扰动需严格限制，不得破坏洁净区原有的单向流或乱流组织，防止局部洁净度骤降导致的微生物超标风险。
巡检监控是生物制药企业满足 GMP 合规要求的关键环节，需覆盖复杂环境监测、设备状态检测、缺陷预警、数据追溯等核心需求，目前广泛应用的设备类型包括轨道式巡检机器人、轮式巡检机器人、四足巡检机器人和固定式 AI 摄像头。
轨道式巡检机器人是沿预设轨道运行的智能化设备，集成多传感器、智能分析与自主控制技术，常以悬挂式、轨道式等形态适配不同场景，适用于路径固定、空间狭小、环境复杂且人工难以到达的工作场景，但存在无法跨区域巡检，只能沿预设轨道移动的局限性。
轮式巡检机器人是目前工业智能巡检领域应用最广泛的机型，以轮式移动为核心，集成环境感知、自主导航、智能识别与数据传输技术，适用于空间开阔、地面平坦、无明显障碍的工作场景，但存在无法翻越台阶、沟壑等障碍，且在狭小空间易发生碰撞的局限性。
四足巡检机器人是以仿生四足移动为核心的智能巡检设备，融合仿生机械设计、多传感器感知、自主导航与 AI 智能识别技术，核心优势在于“复杂地形适应性强、运动灵活、无轨道依赖”，可突破轮式和轨道式机器人的地面限制，适用于地面不平整、空间狭小低矮或其他复杂地形的工作场景，但存在负载能力有限、续航能力较弱、易打滑的局限性。
固定式 AI 摄像头是工业智能监控与巡检体系的核心终端设备，采用“高清图像采集 + 边缘 AI 智能分析”一体化设计，适用于固定位置、静态目标、需 24 h 不间断监测的工作场景，但存在易受弱光、强光、遮挡物等外界因素干扰的局限性。
结合生物制药企业的核心环境特点和严格合规要求，建议采用轨道式巡检机器人、轮式巡检机器人和固定式 AI 摄像头协同配合的方式，进行工厂安全巡检工作。
Part4 智能巡检系统在生物制药企业的应用实例
某血液制品工厂作为核心血液制品生产企业，其生产线涵盖血浆分离、纯化、制剂灌装及低温储存等多个高风险、高洁净环节，此前长期面临人工巡检效率低下、低温环境作业风险高、合规追溯难度大等问题。为此，该血液制品工厂引入智能巡检系统，重点应用于高低压配电房、制水间、空调室、关键设备管道等核心安全管控区域，构建起“机器自主巡检 + 人工精准复核”的安全巡检新模式。
血制品生产对环境温湿度、洁净度要求严苛，需符合 GMP 对巡检数据“全程可追溯、不可篡改”的要求，人工巡检的纸质记录易出错、难归档，追溯效率较低。传统巡检采用双人每日 2 h 的模式，不仅需频繁出入低温冷库，易引发人员冻伤等职业健康风险，还存在因疲劳导致的漏检问题，例如管道微小泄漏、仪表指针偏差等小隐患难以被及时发现。车间内设备密集、隐患点多，层析柱、储罐、高压管道等设备分布集中，且配电线路、制冷机组等关键设备的运行状态直接影响生产安全，人工巡检难以实现 24 h 不间断监测，设备突发故障预警存在滞后。
该工厂尝试使用智能巡检机器人进行日常巡检工作，对巡检机器人的运动轨道和路线进行合理布局，明确分割检测区域，清晰配置检测任务，实现了巡检机器人的高效移动和巡检任务的精准执行。
在采用智能巡检系统后，通过设定巡检机器人对特定区域定期自动巡检，运行人员也可通过手动模式进行自主巡检，真正实现了全天候监控，极大提升了区域安全巡检工作效率。从以往每日一次的 2 人人工巡检技术夹道，到现在使用巡检机器人一日四次，分别在 10:00、14:00、23:00、05:00 定时巡检，每次巡检时长 20 min。应用智能巡检系统后，已及时发现冷媒循环泵机封泄漏问题，设备得到及时维修，避免了对配置罐内制品温度的影响。同时，该系统还及时发现了夹道内空调机组冷凝水排水管漏水问题，以及夹层内施工完成后未清理的施工材料；此外，智能巡检系统可通过语音提示夹层施工人员未正确佩戴安全帽等危险行为。
Part5 智能巡检系统的应用优势与效益分析
传统人工巡检模式存在“频次有限、覆盖不全、数据孤岛”等问题，智能巡检机器人通过 24 h 不间断作业、路径优化及数据自动流转，从巡检效率提升、人工资源解放、生产中断减少三个层面实现效率升级。在血液制品工厂核心生产区，传统人工巡检采用“双人每天 2 次、每次 2 h”的模式，仅能覆盖 80% 关键点位；而智能巡检机器人可按预设方案实现“高风险区每天 4次、中风险区每天 2 次、辅助区每天 1 次”的全时段巡检，单台机器人日均巡检时长可达 16 h，关键点位覆盖率100%，且全程无需人工干预。此外，日均巡检数据采集量从人工巡检的 200 余条提升至 1200 余条，巡检效率提升 5 倍。
机器人搭载高精度温湿度传感器、洁净度传感器、气体传感器，可实时监测洁净车间、冷库、生产区的环境参数，数据误差≤ 1%，远高于人工巡检约 5% 的读数误差。在血浆储存冷库中，机器人每 15 min 采集一次温度数据，确保库温稳定维持在 -20℃ ±1℃，有效避免因温度波动导致血浆蛋白变性，保障原料质量。借助红外热成像技术与深度学习缺陷识别算法，机器人能够精准检测管道腐蚀、焊缝泄漏、设备异响等缺陷，并对缺陷进行“轻微 / 中度 / 严重”三级分类，同时标注具体位置，为质量风险评估提供精准依据。例如，某血液制品工厂通过机器人发现纯化车间管道存在 0.1 mm的微小泄漏，及时修复后避免了中间产品污染，降低了批次不合格风险。
血液制品工厂的生产安全性核心聚焦于“人员安全、设备安全、产品安全”，而稳定性则依赖于“连续生产无中断、工艺参数无波动、质量风险可防控”。智能巡检机器人通过“24 h 不间断监测、高危场景替代、精准预警预判、数据闭环管理”，从风险防控、故障处置、流程保障三个维度系统性增强生产安全性与稳定性，彻底解决传统人工巡检存在的“盲区、滞后、人为误差”痛点。
血浆储罐、高压蒸汽灭菌器、压缩空气储罐等承压设备，若出现压力异常可能引发爆炸风险。巡检机器人通过高精度压力传感器实时监测设备压力，并结合历史数据趋势分析，当压力波动超过 ±0.05 MPa时自动触发预警，避免人工巡检中常见的“瞬时压力遗漏”问题。例如，某工厂的巡检机器人监测到血浆储罐压力从 0.3 MPa 骤降至 0.2 MPa，经排查发现安全阀泄漏，及时更换后避免了储罐失压导致的血浆变质与设备损伤。
增强生产稳定性是实现从“间断监测”到“连续保障”的转变。血液制品生产对环境参数、设备运行参数的稳定性要求极高，微小波动可能导致产品质量不合格。巡检机器人通过连续监测与实时调控，确保各项参数“无偏差、无波动”。后台系统基于机器人采集的设备运行数据，采用 LSTM 神经网络算法分析数据趋势，预测设备潜在故障并提前生成维护工单，维修人员可在生产间隙进行预防性维护，避免故障突发导致的生产中断。某血液制品工厂通过这种预测性维护，将制冷机组的计划外停机次数从每年 6 次降至 1 次，生产连续性提升 83%。
智能巡检系统的成本贯穿“采购 - 部署 - 运维 - 淘汰”全生命周期。初始投资为前期一次性投入，包括硬件采购成本和部署集成成本。后续年度支出为持续性运维成本，其中硬件成本包含电池更换、传感器校准、清洁消毒、硬件维修和年均耗材维护，软件成本包含软件系统升级与厂家技术支持等。以某血液制品工厂为例，使用巡检系统后，空调、制水、配电岗位各缩减 16 人，年节约人力成本 160 万元；巡检效率提升至 98%，设备故障预警功能减少停电检修时间，节省检修费用约 100 万元；总计年节约成本 260 万元。
Part6 结论与展望
本研究提出“数据监控 + 机器人巡检 + 人工巡检”三位一体的智能巡检框架，搭建“机器人 - 边缘计算 -巡检平台”三级架构，通过加密协议与 MES、LIMS 系统无缝对接，实现巡检数据与生产批次的关联追溯。创新点在于构建血液制品行业特有的“环境适配 - 合规导向 - 风险防控”智能巡检框架，丰富了特殊工业场景机器人应用的理论体系。改进多模态感知融合算法与GMP 导向路径规划算法，为高合规、多约束场景的机器人智能决策提供新方法；推动智能机器人与医药制造行业的深度融合，为高合规、高风险制造业的智慧化升级提供参考范式。
未来巡检机器人在医药制造行业的应用将呈现多维度升级：在感知技术层面，将从“多模态融合”向“跨维度精准感知”演进，突破“视觉 + 传感器”的传统模式，引入声学、振动、电磁等多维度传感数据，基于Transformer 架构构建端到端跨模态融合模型，实现“物理状态 - 运行参数 - 潜在风险”的深度关联识别，缺陷预判准确率有望提升至 99% 以上。
融合数字孪生技术，构建血液制品工厂全场景虚拟映射模型，实时同步生产设备移动、人员流动等动态信息，基于强化学习算法实现巡检路径的毫秒级动态调整，解决狭窄通道、临时障碍物的柔性避障问题，路径优化效率可提升 30%。
突破单机器人独立作业模式，构建“主 - 从”式多机器人协同系统，通过 5G+ 边缘计算实现机器人间的实时通信与任务分配。例如，地面轮式机器人负责平面区域巡检，轨道式机器人负责高空管道监测，无人机负责室外储罐巡检，形成“空地一体”的全空间覆盖，使巡检从 100% 覆盖率升级为“无死角、无重叠”的最优状态。
通过 5G+AR 技术，将机器人采集的故障图像与数据实时传输至远程专家终端，专家通过 AR 眼镜标注故障位置与处置方案，指导现场人员快速修复。对于简单故障，机器人可通过搭载的协作机械臂自主完成处置。
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