人工智能正在推动合成生物学传感器（SBBs）从传统理性设计向 AI 驱动的预测性工程发生根本性转变。本综述首次构建了 AI 算法与合成生物学传感器设计 - 构建 - 测试 - 学习（DBTL）全周期的系统性整合框架，明确剖析了 AI 赋能细胞型合成生物学传感器、AI 优化无细胞型合成生物学传感器的差异化工程范式，揭示了计算智能破解两类传感平台特异性技术瓶颈的核心机制。研究将 AI 驱动的合成生物学传感器工程化流程归纳为三大核心前沿方向：AI 引导的稳健传感元件设计、AI 辅助的信号处理与性能表征、AI 驱动的闭环优化与自主进化；同时系统梳理了 AI 赋能的合成生物学传感器在环境监测、临床生物标志物连续监测、食品安全溯源与智能生物制造四大领域的代表性应用进展。最后，本研究批判性评估了领域内尚未解决的 “现实差距”“小数据困境” 等核心障碍，提出了以生物 - 数字混合接口、可解释人工智能、数据标准化体系为核心的技术路线图，为推动合成生物学传感器从实验室原型向稳健、可现场部署的下一代智能传感系统转化提供了全面的理论指引与实践方向。