相较于国外，我国人工智能起步较晚，人工智能培养体系较落后，但是前沿人才的培养对人工智能企业的发展壮大至关重要，拥有前沿人才能够加快提升人工智能原创性技术研究的突破。因此，人才储备成为了衡量一个地方人工智能竞争力的重要指标之一。在这一方面，北京再次夺冠，2019年北京人工智能人才储备占全国比重的27.9%，靠前于上海和深圳。

 　　而基因编码的生物传感器能够特异性识别细胞内的小分子物质并转化为可识别的表型（如荧光信号等），通过结合高通量筛选装置建立相应的小分子物质高通量筛选技术，可以为挖掘和改造获得性能优异的生物菌种资源提供保障。因此，开发获得能够充分表征小分子物质（代谢物）的生物传感器模块具有重要意义。 

　　此外，根据教育部公布的高校人工智能专业建设资格名单中，北京拥有11所大学获得教育部批准设立人工智能专业，上海也有7所大学设立了人工智能专业，深圳没有大学获得教育部批准。造成这种现象的主要原因是我国知名高等学府主要集中在北京，深圳知名高等学府较少。

      芳香族化合物生物传感器，检测速度提升60倍以上 

　　不过，被称作“创新型”的深圳，自然要积极努力补足自己的“短板”，因此政府出资创办人工智能研究院，如目前已经成立了深圳智能机器人研究院和深圳人工智能与大数据研究院。此外，腾讯、华为两大科技巨头，也在深圳创办了腾讯优图实验室、腾讯人工智能实验室和华为诺亚方舟实验室。但是，与北京企业设立的人工智能实验室数量来比，深圳仍有些差距。

       但是目前，现代芳香族化合物主要通过化学合成和转化生产获取，这一过程会产生较严重的环境污染。因此，针对目前化学合成法的环境污染问题，通过构建微生物细胞工厂，实现生物制造生产DHS和芳香族化合物是一种创新、绿色、可持续发展的工业路线。如何快速准确地找到生产芳香族化合物能力最强的细胞，是目前生物制造方法亟待解决的问题。

　　资本是加快人工智能基础前沿研究、实现关键性技术攻破、推动研究成果落地的重大支持，企业背后的推动力量是资本，但吸引资本的关键来自于企业的发展潜力。北京在这方面依旧优势明显。2015-2019年，北京市人工智能企业共获得融资事件高达345件;深圳次之，为179件;上海则发生了156件人工智能融资事件。

 　　该策略基于目标代谢产物生产菌和非生产菌株之间的选择性比较转录组分析和随后的RT-qRCR评估，逐级缩小范围并有效鉴定出可响应目标代谢物的感应模块。研究人员利用该策略鉴定了代谢物DHS的感应模块CusR，进一步构建了基于CusR的生物传感器和基于该DHS生物传感器的高通量筛选平台，筛选获得多株高产DHS的菌株，将DHS产量提高了90％以上。 

　　无论是从企业竞争力、人才储备，还是在资本吸引力上，北京均处于靠前地位。因此，前瞻认为，北京被称作人工智能的先驱者与领航者的称号当之无愧，也是目前全国人工智能城市竞赛中跑得最“快”的城市。

　　该研究团队通过转录组辅助的代谢物感应（transcriptome-assisted metabolite-sensing，TAMES）策略，来高效挖掘代谢物的感应元件，并通过建立基于感应元件的生物传感器，将细胞内的小分子代谢物转化为可识别的表型（荧光信号等）用于小分子代谢物的高通量筛选，成功实现了DHS感应模块的发掘和应用。