玉米秸秆是我国主要的农业废弃物之一,对其的高效资源化利用一直是农业资源利用领域的难题。玉米秸秆的结构致密,木质素包裹在外,纤维素和半纤维素相互缠绕分布在内,因此强化对其的预处理效果以达到去除木质素的目的是资源化使用玉米秸秆技术的前提。半纤维素主要是由包括木糖、阿拉伯糖、甘露糖和半乳糖等单糖构成的异质多聚体,通过酶解法将大分子链多聚体转化为低聚体的多糖是资源化利用半纤维素的重要途径。多糖具有抗炎症、抗氧化、抗肿瘤等多种生物活性且毒性低,是相关药物的潜在替代品。纤维素是由葡萄糖组成的大分子葡聚糖,可以其为底物通过同步酶解发酵生产生物乙醇。然而,同步酶解发酵产乙醇系统包含多个生物学过程,例如纤维素酶解、酿酒酵母发酵、微生物菌群互作等。此外,生物酶的价格昂贵导致无法大规模应用。因此,开发高效的优化酶解及发酵的方法对于玉米秸秆的资源化利用至关重要。本研究首先针对玉米秸秆碱预处理的最适浓度进行了探究,开展了对纤维素、半纤维素、木质素含量和秸秆损失率的检测,并利用SEM表征分析的手段对木质素去除效果进行直观观察。结果显示,浓度为1.5%的Na OH溶液是所有实验组中的最佳Na OH溶液浓度,可兼顾较好的木质素去除率,较低的纤维素半纤维素损失和适宜的Na OH使用量。因此,使用该浓度的Na OH溶液对玉米秸秆进行统一的预处理,作为后续实验的底物。在此基础上使用多种人工智能的方法,包括机器学习、深度学习、可解释性分析、优化算法耦合,对木聚糖酶解玉米秸秆半纤维素产多糖和同步纤维素酶解玉米秸秆共发酵产乙醇这两个过程分别进行产量预测建模、模型可解释性分析以及产量优化。本研究针对木聚糖酶解玉米秸秆产多糖场景提出了一种机器学习建模框架来构建酶解多糖产量预测模型,包含有4种机器学习模型（LR、Tree、RF、XGB）和一种自主设计的深度学习模型（DNN）,其中XGB的预测准确度最高,为95.6%,RF和DNN模型的预测准确度稍低于XGB,分别为93.0%和91.1%。可解释性分析首次量化了每个输入变量对多糖产量预测的贡献（酶添加量:43.7%;酶解时间:20.7%;底物浓度:15%;温度:15%;p H:5.6%）。基于XGB所构建的多糖产量优化模型XGB-PY-GA优化结果显示,新的优化方案在保持多糖产量接近的情况下降低了28%的酶使用量、使反应温度下降6℃同时减少了13 min反应时间,显著优化了原有的多糖生产方案。对多糖的理化性质分析显示所制备获得的多糖产品表面光滑,具有多糖的特征官能团且热稳定性较好。抗氧化活性分析显示,其对超氧自由基、羟自由基、ABTS自由基具有良好的清除效果,但对DPPH自由基的清除能力不佳。本研究通过基于深度神经网络结构的DNN-EY模型和基于决策树结构的XGB-EY模型的构建,实现对乙醇产量的准确预测,结果显示DNN-EY的预测精度为85%,高于XGB-EY的83.6%。可解释性分析显示了各输入变量对同步酶解共发酵乙醇产量预测的贡献（酶添加量:61.7%;发酵时间:12.9%;底物浓度:10.4%;温度:7.7%;接种物体积:7.3%）。优化模型DNN-EY-GA和XGB-EY-GA对乙醇发酵的产量和效能进行了提升,证明了该方法的高效性和适用性。由优化前后发酵液的高通量测序分析可知,芽孢杆菌纲Bacilli微生物占比最高且优化显著降低了杂菌的丰度。本研究基于多种人工智能技术的联用建立了针对酶解多糖和乙醇发酵的高准确度预测模型。通过模型解释技术和优化算法的辅助将多糖生产和乙醇生产的效能有效提升,获得成本更低的生产方案组合,达到高效利用玉米秸秆的目的,为玉米秸秆的多种资源化利用方向提供了人工智能的参考方法,对提高农业废弃物的利用效率具有重要的参考意义。