数据是人工智能研发的核心基石。针对建材领域研发中存在的跨尺度构效关系不明、多场耦合难度大、多源异构数据壁垒突出等挑战，中国建材总院以材料基因工程专项研究项目为抓手，创新设计出“一主体、多学科”的“湖仓一体”数据底座架构，系统推进无机非金属材料数据的汇聚与治理。

通过攻克多模态异构数据自动抽取、加工、融合等关键技术，中国建材总院构建了涵盖组成、参数、性能及碳排放的建材数据库，打造出“采—融—知—用”多层次全链条数据体系，实现异构字符100%的准确自动识别，并形成了包含2000余个知识节点、超千余种关联关系的知识图谱。

截至目前，材料数据库已汇聚海量资源，包括材料基础数据41651条，覆盖110条生产线的建材数据超7.5亿条、文献数据50多万篇、水泥熟料岩相图片5万余张、极端环境数据超5000条。该体系的建立，不仅为建材行业提供了高质量的数据底座，也为后续AI建模、低碳设计与智能决策奠定了坚实的数据基础。

依托深厚的行业积累，中国建材总院构建了覆盖“算法、模型”到“大模型、智能体”的核心技术矩阵。围绕低碳建材制备与服役等关键环节，创新建立了“学科—配方—工艺—装备—验证”五元协同算法，将多学科知识、配方工艺、装备工况与实验验证深度融合，形成“预测—设计—仿真—验证—学习”的完整闭环迭代机制，推动材料研发从“试验试错”向“系统寻优”转变。

基于这一理论框架，中国建材总院开发了正向性能预测与组分反向设计模型，运用深度神经网络融合和图神经网络技术，实现了“成分—结构—性能”跨尺度关联映射，水化热力学预测误差控制在4.7%以内。该模型体系已成功设计出38种低碳熟料体系与72个低碳组成配比，并发现2种具有高活性的新型低碳熟料矿相，满足多目标协同研发需求。此外，还开发了高温煅烧与颗粒破碎过程的能质耦合模型，实现了新型装备、新能源燃料工况下的多场多相精准仿真，核心装备温度预测误差低于3%，压损降低超过15%。

中国建材总院整合数据、算法与算力资源，首创低碳建材数字化研发平台，智算算力达9.1PFLOPS，可支撑用户开展标准化数据治理流程，并支持调用科研数据智能抽取智能体等工具，实现高质量研发数据集的构建，显著提升材料数字化研发效率。目前，研发周期缩短52%以上，性能预测准确率超92%。

同时，中国建材总院将75年的材料学科积淀与前沿数字化技术深度融合，基于自主开发的CBMA大模型、材料数据底座、科学建模工具和学术智能体及自动化实验设备，建成建材行业首个核心软硬件100%国产化的“AI+智能实验室”。该实验室实现了从科学问题解析、文献智能分析、实验方案设计到实验自动化执行的完整实验闭环，构建起以数据和AI为核心、多智能体高效协同的新型研发形态，打破了传统材料研究的时空壁垒。

中国建材总院将AI技术与产业需求深度融合，形成覆盖多领域的全流程数智化解决方案，已在特种材料研发、低碳制造、资源循环等场景实现规模化应用。

在特种水泥领域，构建“组分—矿相—晶格—强度”耦合模型，助力世界极深暗物质实验室建设，实现正向预测效能提升10%，反向设计收敛速度提升130%。在低碳再生透水材料领域，研发出“孔隙率—强度—渗透性”多目标耦合时变模型，使产品碳排放降低25%，已在全国首批海绵城市推广应用中落地。在固碳建材方向，开发了“组成—矿化工艺—晶型”智能调控模型，产品固碳量达200kg/t，力学性能提升20%以上。

在智能工厂建设方面，中国建材总院不仅为玻纤、光芯等板块打造了定制化数字化车间，也为水泥板块构建了覆盖生产、运营、“双碳”管理的全流程数智化解决方案，形成覆盖多场景的转型标杆，持续为行业输出可复制、可推广的绿色智造范式。

此外，中国建材总院成功搭建并运营欧盟碳边境调节机制(CBAM)数据服务平台，为中材建设在欧洲多国的项目提供高效数据支持，累计成功提交欧盟CBAM申报超百份，显著提升了企业应对国际碳关税机制的响应能力。

从数据底座到算法引擎，从智能平台到产业一线，中国建材总院以AI为纽带，贯通无机非金属材料研发与生产全链条，构建起“数据驱动、智能协同、绿色低碳”的创新体系。一系列实践充分证明，AI技术的价值不止于提质增效，更正在成为推动建材行业从“制造”迈向“智造”的系统性变革力量。面向未来，中国建材总院将继续深耕AI与材料科学的深度融合，以不断跃升的数智能力，为行业高质量发展注入强劲动能。