人工智能正在推動合成生物學傳感器（SBBs）從傳統理性設計向 AI 驅動的預測性工程發生根本性轉變。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 驅動的閉環優化與自主進化；同時系統梳理了 AI 賦能的合成生物學傳感器在環境監測、臨床生物標志物連續監測、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 “現實差距"“小數據困境" 等核心障礙，提出了以生物 - 數字混合接口、可解釋人工智能、數據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健、可現場部署的下一代智能傳感系統轉化提供了全面的理論指引與實踐方向。