在基础设施建设领域，混凝土材料的可靠性与寿命直接关系工程安全，但传统研发长期面临实验周期长、数据碎片化、专家经验难以规模化复用的瓶颈。
针对这一行业痛点，东南大学重大基础设施混凝土材料全国重点实验室联合校大数据计算中心及科技企业，历时多年攻关，于2月1日正式发布“砼真砼知”智能模型，标志着我国建材研发迈入数据驱动新阶段。
该模型的诞生源于三重现实需求：其一，全球每年因混凝土开裂导致的工程损失超千亿元；其二，我国“十四五”规划中62%的重大基建项目涉及复杂环境下的混凝土应用；其三，传统试错式研发耗时占项目总周期的30%以上。
研究团队通过构建覆盖材料学、环境工程、大数据分析的跨学科平台，将实验室60年积累的百万组实验数据与全球前沿文献深度融合，最终形成具备自主推理能力的专业模型体系。
技术突破体现在三个维度：在预测层面，模型通过深度学习算法，可精准模拟不同温湿度、荷载条件下混凝土的强度演变规律；在设计层面，首创“性能-成本-环保”三维优化算法，使材料配比方案综合效益提升40%；在风险管控方面，其动态可视化系统能预判开裂趋势，为青藏铁路、海上风电等特殊工程提供关键支撑。
中国工程院院士刘加平指出，这一成果首次实现了“经验公式”向“数字孪生”的跨越。
行业影响已初步显现。
首批应用该模型的沪通长江大桥项目显示，材料测试周期缩短70%，碳排放减少15%。
据测算，若在全国高铁、核电领域推广，每年可节约研发经费超20亿元。
目前，该技术体系已获23项发明专利，并纳入住建部《智能建造新技术目录》。
展望未来，研究团队计划三年内完成模型在极端环境建材、海洋工程等场景的适配升级。
随着“新基建”和“双碳”战略推进，这种融合产学研的智能研发模式，或将成为破解超高层建筑、深地空间等世界级工程难题的关键钥匙。
从“靠经验”到“靠数据”，从“分散知识”到“可计算知识”，混凝土材料领域垂直模型的出现，为重大工程材料研发与工程决策提供了新的方法路径。
未来，只有把技术创新与数据治理、标准体系和工程实践紧密结合，形成可验证、可追溯、可迭代的应用闭环，才能让数字化能力真正转化为工程安全、质量提升与绿色低碳发展的现实增量。