在生命科学的加速周期里，技术的每一次突破都在重塑产业的边界。生物制造，被列为国家“七大未来产业”之一，正成为下一个战略高地。

近期《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，首次将生物制造与量子科技、脑机接口、氢能与核聚变、具身智能、第六代移动通信(6G)等并列为七大未来产业赛道。而支撑这一产业崛起的底层动力之一，正是基因测序技术。

在政策东风与技术深化交织的时代背景下，华大基因凭借其练了二十余年的“基本功”——高通量、低成本、大数据、自主可控的基因测序体系，正逐渐在这场行业浪潮中抢得先机：从“读懂生命”开始，夯实其生物制造领域的底层技术话语权。

技术突破、数据积累与政策导向，共同为这家企业的产业跃迁提供了路径。

技术破冰：只有当“读”变得更快、更低成本，“写”才有可能从设想变为现实

根据《2023年生物制造产业白皮书》，生物制造指以工业生物技术为核心的先进生产方式，即以基因工程技术、合成生物学技术等前沿生物技术为基础，利用菌种、细胞、酶等生命体生理代谢机能或催化功能，通过工业发酵工艺规模化生产目标产物的制造过程。

可以看到，生物制造的特殊之处在于，它并非传统意义上的“制造”，而是对生命体系的重组与再设计。要做到这一点，首要条件便是“读懂生命”——即通过基因测序掌握生命的完整信息。

政策层面，方向已然明确，生物制造作为新质生产力的战略意义持续得到国家认可。

《2025年政府工作报告》强调了要“培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”；《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出，要前瞻布局未来产业，推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能等成为新的经济增长点。这一重要战略部署将生物制造提升至国家产业发展核心地位，赋予其驱动经济转型、培育新质生产力的历史使命。

而在生物制造的产业模型中，测序技术是基础设施。

招商银行生物制造系列报告指出，在底盘细胞构建的过程中，基因测序技术主要用于关键生物酶的基因序列的测序以及检测宿主细胞是否被正确改造；基因合成技术主要应用于合成编码关键生物酶的基因片段；基因编辑技术则主要用于对宿主的基因组进行改造；发酵技术主要应用于大规模、低成本生产。

只有当“读”变得更快、更低成本，“写”才有可能从设想变为现实。在技术层面，基因测序正迎来“指数级”的跃迁。

华安证券研报显示，基因测序技术的快速发展使生命信息的获取变得更加精准、经济和高效。自第一代Sanger测序技术问世以来，测序技术经历了四次重大革新，从毛细管电泳到高通量测序，再到纳米孔测序技术，使DNA测序的速度提升了数百万倍，测序读长增加数倍，而成本大幅下降。2001年平均每兆数据量基因测序成本超过5000美元，单个人类基因组测序成本近一亿美元，而2006年新一代测序技术推出后，成本下降近10倍。到2020年平均每兆数据量基因测序成本仅需0.007美元，单个人类基因组测序成本只有645美元。

这一成本曲线的陡降，意味着基因数据的可及性大幅提升，也使得生物制造得以进入经济可行区，催动下游应用加速成熟。

换句话说，测序的“平民化”，就是生物制造的“起跑线”。

从全球格局看，基因测序市场规模正持续扩张。根据数据，2024年全球基因测序市场规模接近150亿美元，预计在未来十年内会保持20%以上的增速，在2030年超500亿美元，2034年超过1000亿美元。与此同时，2017-2024年我国基因测序市场规模由92亿元增长至374亿元，CAGR达22.2%；预计2025-2030年我国基因测序市场规模由487亿元增长至1536亿元，CAGR达25.8%。

在这样的技术周期里，谁掌握了测序能力，谁就掌握了生物制造的“底层算力”。

边界延展：测序只是起点，数据才是核心

华大基因的角色正是在这样的变革周期中凸显出来。因为华大基因的核心优势恰好位于底层：测序技术、数据积累、算法模型。这些要素将成为未来生物制造的“算力基础设施”。

据悉，作为国内最早进入基因测序领域的企业之一，华大基因经过二十余年的积累，形成了从仪器到算法的自主体系，建立起稳定高效的测序、分析、解读全流程闭环。

资料显示，华大基因目前业务遍及全球100多个国家和地区，已形成“覆盖全国、辐射全球”的网络布局，是业内少数在基因测序领域覆盖生育、肿瘤、感染、多组学大数据业务，并同时具备ISO 15189、ISO/IEC 17025、CMA、ISO 37301、ISO/IEC 27001、ISO 13485、ISO 9001、ISO 14001和ISO 45001等全面资质的机构，且为国内高通量基因测序领域首家获得ISO 15189、ISO/IEC 17025、ISO/IEC 27001和ISO37301资质的机构。

在基础医学方向，华大基因基于国产自主短读长高通量测序平台DNBSEQ及长读长测序平台CycloneSEQ，提供常规WGS、Low Pass WGS和长读长WGS，并在今年上半年推出自主平台长+短WGS整体解决方案，推出人群队列研究大科学支持计划，并结合人基因组变异交互分析系统，为科研工作者提供从低深度到高深度、短读长到长读长的全面解决方案，同时结合丰富的国别基因组项目及疾病队列项目经验，推出大型队列研究的全面解决方案。

测序只是起点，数据才是核心。华大基因深知，没有大数据支撑的测序，只是技术，没有产业。近年来，公司在生育健康、肿瘤防控、感染防控、遗传病筛查等方向积累了千万级样本量，构建了业内领先的生物信息数据库。这些数据不仅反哺测序算法，也成为产业化应用的底层资产。

半年报显示，截至2025年6月30日，在生育健康业务方面，华大基因已为超过1,945万人提供无创产前基因检测；在肿瘤防控业务方面，公司与国内超过500家三甲医院保持了长期的业务合作，成功测试运行了多家肿瘤高通量测序实验室，累计提供肿瘤相关基因检测超过29万人次，累计完成超过235万例粪便DNA甲基化检测；在感染防控业务方面，公司已累计为超过56万人提供PMseq®病原微生物高通量基因检测。

而且在2025年，华大基因入选了国家数据局的“高质量数据集建设先行先试工作名单”。这意味着公司的数据体系在质量、合规、安全和标准化方面得到了官方认可。数据的规模化积累和AI模型的持续训练，使公司在生物制造等领域具备了“算法加速”的先发优势。

据悉，华大基因通过自研AI解读工具、构建医学数据库，已经推出了基因检测多模态大模型GeneT（行业首个）和AI+智能分析解读平台BGI OmicsOne，利用超过百万级的高质量数据，构建了百亿级的高质量token，无缝衔接样本检测至临床报告生成全流程，涵盖数据分析、深度解读、报告输出及数据挖掘。

可以看到，在这一生态体系中，测序、数据与算法彼此嵌套，技术为器，数据为本，AI为翼，构成了华大基因的三重壁垒。

值得注意的是，在“写”基因环节，华大基因也有一定的布局，公司合成类业务主要包括Oligo合成、基因合成等，其中，基因合成业务包括合成密码子优化过的cDNA、特殊位点突变的基因、人工设计的DNA序列，公司可提供包含目的基因的质粒；Oligo合成则是利用化学方法合成特定的已知序列的寡核苷酸片段，主要应用于反义寡聚核苷酸、测序与扩增的引物、DNA杂交、探针、点突变以及全基因合成等实验中。

这类业务虽未形成大规模商业化，但为公司未来拓展生物制造上游环节预留了空间。

当政策的方向、资本的热度与技术的成熟度汇聚于一点，生物制造正在成为新的全球产业焦点。而像华大基因这样的企业，正在铺设这条通往未来的“高速公路”——以测序为起点，为生物制造提供基础设施级的支撑，用稳扎稳打的科研厚度与数据积累为“基本功”，构筑技术高地、迎接产业未来的确定性。