重大基础设施建设对混凝土材料的可靠性和使用寿命提出了更高要求。然而长期以来，混凝土材料的研发设计仍主要依赖专家经验和传统试验方法，局限性日益凸显：实验周期长、数据分散、专业知识难以沉淀复用，逐渐成为制约行业发展的瓶颈。如何把数十年积累的研究成果和工程经验系统化、规模化应用，是科研工作者需要回答的重要问题。为此，东南大学重大基础设施混凝土材料全国重点实验室联合东南大学大数据计算中心、阿里云共同开发了“砼真砼知”大模型。该模型基于大模型技术架构，构建覆盖国内外主流研究方向的专业知识体系，整合超过120亿词项的混凝土材料领域数据。依托高效的底层计算架构，模型实现从海量文献自动提取到工程决策支持的流程化处理，将复杂的环保因素、材料配比与性能之间的关系转化为可计算的数据模型。 在实际应用中，“砼真砼知”大模型配置三大核心智能体，分别面向不同关键环节：材料多性能预测智能体可自动识别数据合理性，生成覆盖混凝土全生命周期的性能预测结果，预测精度达90%，提升预测的准确性与可信度；配比设计智能体可在性能指标、经济成本与环保目标之间进行综合平衡，为工程项目给出更优的整体方案；针对行业长期关注的混凝土收缩开裂问题，开裂风险评估智能体通过量化分析，动态呈现温度变化与应变过程，帮助工程师快速识别风险并提前采取措施。 中国工程院院士、重大基础设施混凝土材料全国重点实验室主任刘加平表示，这个创新正在改变以经验主导的设计方式，将专业知识汇聚到“智慧大脑”中，使混凝土材料设计与决策更科学、更高效、更可靠。沉淀在文献和实验中的数据得到激活，专家经验也能够以更大规模被复用应用，对提升我国基础设施建设质量具有积极意义。 值得关注的是，大模型技术在科研领域的应用已成为全球趋势。公开信息显示，有关大模型平台已服务300多家科研院所和高校，包括清华大学、浙江大学、复旦大学、国家天文台以及中国科学院遗传与发育生物学研究所、中国科学院青藏高原研究所等机构，并在多个学科方向显示出应用潜力。
“砼真砼知”模型的推出，不仅为基础设施建设提供了更智能的材料解决方案，也为工程材料研发探索了新的路径。在数字经济与实体经济加速融合的背景下，将专业领域知识系统化、数字化的实践，有助于推动我国从“建造大国”向“建造强国”迈进。未来，随着更多行业知识完成数字化转化，工程建设领域有望迎来更广泛的智能化升级。