传统混凝土配合比设计长期依赖“试错法”，每调整一次配方往往需要等待28天养护期进行强度测试，不仅单次试配成本高昂，还容易延误工期。这一延续千年的建筑材料正经历一场智能化变革，人工智能技术的介入正在改变混凝土的设计、生产与质量控制方式。

在混凝土强度预测领域，国际研究团队开发的混合随机森林模型将高掺量粉煤灰自密实混凝土的强度预测误差缩小至1.38MPa，预测值与实测值高度接近。国内研究同样取得进展，有学者采用粒子群优化算法优化的极限梯度提升模型，实现了低碳混凝土抗压强度和电通量的准确预测，并通过沙普利加性解释方法分析各组分的影响机制。在中国，海螺集团联合中国建筑材料联合会、华为推出的水泥建材行业AI模型，在40多个场景取得突破，其中水泥熟料强度预测的偏差控制在1MPa以内，准确率超过85%。

智能生产线的应用正在重塑混凝土生产方式。在贵州乌长高速公路建设项目中，一条新泽西护栏智能生产线集成了物联网系统，实现全流程数据监控与智能调度，日产能提升近三倍，现场作业人员减少70%，工期从常规的18个月大幅缩短至8个月。质量控制方面，生产线利用传感器阵列与机器视觉技术，成品一次验收合格率达99.8%以上，混凝土损耗率下降逾40%。

在海南万宁，一家混凝土搅拌工厂通过“5G+AI”赋能，实现了从原材料进厂到混凝土出厂的全链条数字化。工厂生产效率提升30%，质量合格率稳定在90%以上，人力成本降低40%。中建新型建造循环经济产业园则成功上线“砼智”等三大系列38个项目，引入自动拆布模机器人、钢筋焊接机器人等设备，实现从图纸导入到成品检测的全流程自动化，各环节人员配置同比减少约30%，PC产品生产效率提升超10%。

人工智能还在混凝土材料科学基础研究层面带来突破。2026年1月，东南大学发布“砼真砼知”混凝土材料科学大模型，这是国内首个该领域大模型，已应用于南京北站建设项目。该模型不仅能实现专家级智能问答，更集成了智能数据提取、文献综述生成等工具，将传统需数日甚至数月完成的文献调研工作压缩至分钟级。模型推出的性能预测、配比设计、开裂风险评估三大智能体，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。中国工程院院士刘加平表示：“大模型把人类智慧集结到‘智慧大脑’，改变了过去以经验为主的设计方式。”

据学术研究统计，水泥生产约占全球二氧化碳排放的7%至8%，智能化技术正成为实现绿色低碳目标的关键路径。研究表明，通过优化再生骨料和辅助胶凝材料掺量，在满足力学性能要求的前提下，可将混凝土碳排放控制在240至260千克每立方米范围内。随着AI技术与绿色材料的深度融合，未来的建筑工程有望实现从设计到建造的全过程智能化。