人工智能正在推動合成生物學傳感器（SBBs）從傳統(tǒng)理性設計向 AI 驅動的預測性工程發(fā)生根本性轉變。本綜述構建了 AI 算法與合成生物學傳感器設計 - 構建 - 測試 - 學習（DBTL）全周期的系統(tǒng)性整合框架，明確剖析了 AI 賦能細胞型合成生物學傳感器、AI 優(yōu)化無細胞型合成生物學傳感器的差異化工程范式，揭示了計算智能破解兩類傳感平臺特異性技術瓶頸的核心機制。研究將 AI 驅動的合成生物學傳感器工程化流程歸納為三大核心前沿方向：AI 引導的穩(wěn)健傳感元件設計、AI 輔助的信號處理與性能表征、AI 驅動的閉環(huán)優(yōu)化與自主進化；同時系統(tǒng)梳理了 AI 賦能的合成生物學傳感器在環(huán)境監(jiān)測、臨床生物標志物連續(xù)監(jiān)測、食品安全溯源與智能生物制造四大領域的代表性應用進展。最后，本研究批判性評估了領域內尚未解決的 “現(xiàn)實差距"“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)標準化體系為核心的技術路線圖，為推動合成生物學傳感器從實驗室原型向穩(wěn)健、可現(xiàn)場部署的下一代智能傳感系統(tǒng)轉化提供了全面的理論指引與實踐方向。