人工智能正在推動(dòng)合成生物學(xué)傳感器（SBBs）從傳統(tǒng)理性設(shè)計(jì)向 AI 驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性工程發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。本綜述構(gòu)建了 AI 算法與合成生物學(xué)傳感器設(shè)計(jì) - 構(gòu)建 - 測(cè)試 - 學(xué)習(xí)（DBTL）全周期的系統(tǒng)性整合框架，明確剖析了 AI 賦能細(xì)胞型合成生物學(xué)傳感器、AI 優(yōu)化無(wú)細(xì)胞型合成生物學(xué)傳感器的差異化工程范式，揭示了計(jì)算智能破解兩類(lèi)傳感平臺(tái)特異性技術(shù)瓶頸的核心機(jī)制。研究將 AI 驅(qū)動(dòng)的合成生物學(xué)傳感器工程化流程歸納為三大核心前沿方向：AI 引導(dǎo)的穩(wěn)健傳感元件設(shè)計(jì)、AI 輔助的信號(hào)處理與性能表征、AI 驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)優(yōu)化與自主進(jìn)化；同時(shí)系統(tǒng)梳理了 AI 賦能的合成生物學(xué)傳感器在環(huán)境監(jiān)測(cè)、臨床生物標(biāo)志物連續(xù)監(jiān)測(cè)、食品安全溯源與智能生物制造四大領(lǐng)域的代表性應(yīng)用進(jìn)展。最后，本研究批判性評(píng)估了領(lǐng)域內(nèi)尚未解決的 “現(xiàn)實(shí)差距"“小數(shù)據(jù)困境" 等核心障礙，提出了以生物 - 數(shù)字混合接口、可解釋人工智能、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系為核心的技術(shù)路線圖，為推動(dòng)合成生物學(xué)傳感器從實(shí)驗(yàn)室原型向穩(wěn)健、可現(xiàn)場(chǎng)部署的下一代智能傳感系統(tǒng)轉(zhuǎn)化提供了全面的理論指引與實(shí)踐方向。