行业技术突破 - 国内首个混凝土材料科学大模型“砼真砼知”在江苏南京首发，标志着我国在工程材料智能化领域跻身国际领先行列[1] - 该模型以“人工智能+混凝土材料”深度融合为核心，打破传统工程材料研发与应用的范式局限[1] - 该成果为全球基础设施建设数字化、低碳化转型提供“中国方案”[1] 模型核心能力 - 相较于通用大模型，“砼真砼知”大模型以“深度专业化”构建核心竞争力，能实现专家级、可溯源的智能问答[1] - 模型能精准解答混凝土材料研发、设计、工程应用中的复杂问题[1] - 模型集成四大知识处理工具：智能数据提取、数据多维对比、文献综述生成、知识图谱构建[1] 效率与范式变革 - 模型将传统需数日甚至数月完成的文献调研、数据分析工作压缩至分钟级，极大解放科研与工程人员生产力[1] - 该模型推动混凝土材料研发迈入数据驱动的“第四范式”[1] - 模型为工程材料领域破解数据、算法、模型关键难题提供了标杆方案，将加速建材产业低碳转型与高质量发展[1]

行业技术突破 - 重大基础设施工程材料全国重点实验室联合东南大学大数据中心、阿里云计算有限公司共同打造了国内首个混凝土材料科学大模型“砼真砼知” [1][3] - 该大模型旨在解决通用大模型在专业领域的“幻觉”与不确定性问题，以“深度专业化”构建核心竞争力 [5] - 模型已成功应用于南京北站建设项目，标志着其在重大工程中的实际落地 [1][8] 核心功能与优势 - 模型具备专家级、可溯源的智能问答能力，能精准解答混凝土材料研发、设计、工程应用中的复杂问题 [5] - 集成了四大知识处理工具：智能数据提取、数据多维对比、文献综述生成、知识图谱构建 [5] - 能将传统需数日甚至数月完成的文献调研、数据分析工作压缩至分钟级，极大解放科研与工程人员生产力 [5] - 通过“大模型+小模型”协同，打造了开放式智能体广场，推出性能预测、配比设计、开裂风险评估三大核心智能体 [7] - 实现了从参数输入到方案生成的端到端闭环，为依赖经验的复杂问题提供标准化、高精度的量化决策工具，填补了混凝土材料智能设计领域的技术空白 [7] 具体应用场景 - 在原材料设计环节，大模型可助力配比低碳的混凝土材料 [9] - 在施工环节，工人可采用大模型，针对实时温度、湿度，预测混凝土在未来几小时内强度、耐久度等性能的发展 [9] - 大模型能根据外部环境变化（如白天温度高，晚上温度低）自动调控原材料配合比，以保持混凝土性能稳定 [9] - 智能体广场展示了多项具体预测与设计功能，包括全寿命周期调控、多场景寿命评估、硫酸盐侵蚀预测、氯离子传输预测、原材料AI筛选、多目标设计、开裂风险评估、干燥收缩预测、自收缩预测、弹性模量预测、抗压强度预测、劈拉强度预测等 [8] 合作与未来发展 - 会议现场签署了智能体联合攻关协议，为模型后续迭代与产业落地凝聚多方合力 [11] - 作为依托单位之一，东南大学将持续聚焦国家重大战略需求，深化“人工智能+工程材料”跨学科研究，推动更多前沿科技成果转化 [11]

行业与公司动态 - 重大基础设施工程材料全国重点实验室理事会2026年第一次会议及2025年度学术委员会于2月1日在南京召开 [1] - 东南大学在会议上全球首发名为“砼真砼知”的混凝土材料科学大模型 [1] - 该大模型由重大基础设施工程材料全国重点实验室、东南大学大数据中心与阿里云计算有限公司共同打造 [1] - 该模型是国内首个混凝土材料科学大模型 [1] 产品与技术应用 - “砼真砼知”混凝土材料科学大模型已实际应用于南京北站建设项目中 [1]

文章核心观点 - 东南大学联合重大基础设施工程材料全国重点实验室及阿里云，全球首发了国内首个混凝土材料科学大模型“砼真砼知”，标志着公司在工程材料智能化领域达到国际领先水平，并为全球基建的数字化与低碳化转型提供了解决方案 [1][3] - 该大模型通过“人工智能+混凝土材料”的深度融合，打破了传统研发范式，其核心价值在于“深度专业化”，能提供专家级、可溯源的智能问答，并将传统需数日甚至数月完成的分析工作压缩至分钟级，极大提升了生产力 [3] - 模型已成功应用于南京北站建设项目，在原材料低碳配比设计和施工环节的性能预测中发挥作用，推动混凝土材料研发进入数据驱动的“第四范式”，加速建材产业的低碳转型与高质量发展 [1][5] 模型发布与战略意义 - 模型由重大基础设施工程材料全国重点实验室、东南大学大数据中心与阿里云计算有限公司共同打造，是国内首个混凝土材料科学大模型 [3] - 该成果标志着我国在工程材料智能化领域跻身国际领先行列，为全球基础设施建设数字化、低碳化转型提供“中国方案” [3] - 中国工程院院士刘加平表示，该模型推动混凝土材料研发迈入数据驱动的“第四范式”，为工程材料领域破解数据、算法、模型关键难题提供了标杆方案 [5] 核心技术优势与功能 - 模型以“深度专业化”构建核心竞争力，解决了通用大模型在专业领域的“幻觉”与不确定性问题 [3] - 集成四大知识处理工具：智能数据提取、数据多维对比、文献综述生成、知识图谱构建，将传统需数日甚至数月完成的文献调研、数据分析工作压缩至分钟级 [3] - 打造开放式智能体广场，推出性能预测、配比设计、开裂风险评估三大核心智能体，通过“大模型+小模型”协同，实现从参数输入到方案生成的端到端闭环 [3] - 为“从性能目标到最优配方”、“从结构参数到开裂风险评估”等依赖经验的复杂问题，提供标准化、高精度的量化决策工具，填补了混凝土材料智能设计领域的技术空白 [3] 实际应用与行业影响 - 模型已应用在南京北站建设项目中 [1] - 在原材料设计环节，大模型可助力配比低碳的混凝土材料 [5] - 在施工环节，工人可以采用大模型，针对当时南京的温度、湿度，感知并预测混凝土浇筑后数小时乃至长期的水硬化、强度发展与耐久性能 [5] - 大模型改变了过去以经验为主的设计方式，集结人类智慧到“智慧大脑”，其经验更丰富，在某些方面的判断可能比专家本人更厉害 [5] - 该模型将加速建材产业低碳转型与高质量发展 [5]

行业与产品发布 - 重大基础设施工程材料全国重点实验室联合东南大学大数据中心、阿里云计算有限公司共同打造了国内首个混凝土材料科学大模型“砼真砼知” [3] - 该大模型以“人工智能+混凝土材料”深度融合为核心 标志着我国在工程材料智能化领域跻身国际领先行列 [3] - 大模型已在实际重大工程中落地应用 例如正在建设的南京高铁北站项目全程应用了该模型 [6] 技术优势与核心功能 - 大模型能够将季节变化、原材料波动等多种影响因素统一纳入计算框架 显著提升混凝土性能预测的准确性 [3] - 相较于通用大模型 “砼真砼知”以“深度专业化”构建核心竞争力 能实现专家级、可溯源的智能问答 [5] - 模型集成四大知识处理工具——智能数据提取、数据多维对比、文献综述生成、知识图谱构建 将传统需数日甚至数月完成的工作压缩至分钟级 在设计环节效率可提高90%以上 [5] - 模型推出性能预测、配比设计、开裂风险评估三大核心智能体 通过“大模型+小模型”协同 实现从参数输入到方案生成的端到端闭环 [5] 应用场景与价值 - 模型应用范围广泛 普通公众的住房建设、专业人员的工程管理、科研人员的前沿探索都能从中受益 [6] - 对于非专业人士 模型可基于输入的原材料、配合比及施工条件预测混凝土性能 [6] - 对于专业人员 模型可辅助进行多因素协同设计 在保障工程耐久性的同时实现低碳目标 [6] - 在施工阶段 模型能根据当地实时的温度、湿度 感知并预测混凝土浇筑后数小时乃至长期的性能 实现自动调控以保持性能稳定 [6] 未来发展规划 - 未来计划持续完善模型本身 开发更多针对不同需求的专用“智能体” [6] - 计划推动模型与生产和施工装备深度融合 实现从材料配比到现场振捣、养护的全流程实时感知与自动调控 [6] - 长远目标是推动混凝土设计方式的根本变革 实现根据需求“设计”出所需的混凝土性能 [7]