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费希尔/Fisher
近日，工信部人工智能标准化技术委员会(MIIT/TC1)人工智能标准行暨工作组成立会在山东济南成功举办。本次大会邀请产学研各界专家学者，围绕“人工智能+制造”作系列专题报告。为系统传播大会成果、汇聚产业共识，我们推出“AI+制造”专家谈系列，将专家在会上的报告整理刊发。
本期聚焦中国建筑材料联合会标准质量部主任曹元辉的专题报告《标准筑基，智赋建材——人工智能在建材行业的应用与展望》——报告从建材行业底色、AI行业实践、规模化推广挑战讲到工作组的建材担当，贯穿一条“标准筑基、场景牵引”的主线。当建材行业关键工序数控化率达到70%、行业专用模型陆续面世，建材行业的AI应用已从概念探索，发展到在重点领域试点应用的新阶段。
PART 01
一、行业底色：
覆盖三大门类、上千种产品的流程型基础工业
曹元辉主任首先介绍建材行业构成：建材是覆盖三大门类、上千种产品的流程型基础工业，包括30个行业小类、298类、1013种产品，三大门类分别是建筑材料及制品(水泥、玻璃、陶瓷等)、非金属矿及制品(石墨、萤石、高纯石英等)与无机非金属新材料(玻璃纤维、先进玻璃、先进陶瓷等)。全行业25万余家企业、860万从业人员，年总产值近7万亿元，为国民经济建设和人类社会进步提供基础支撑。
作为行业组织，中国建筑材料联合会是民政部认定的全国先进社团组织，拥有会员单位1500多家，并受国标委、工信部委托负责建材行业国家标准、行业标准管理工作——下辖15个全国标委会、4个行业标委会。这正是“标准筑基”四个字落到行业层面的制度底座。
曹元辉主任认为：建材是典型流程型制造业，标准是AI落地的先决条件。行业正处于从数量规模型向质量效益型转变的关键时期，智能化、绿色化、融合化是必由之路。但产业门类多、差异大，区域间发展不平衡，AI落地有很强的行业专业性——流程工业机理复杂，通用算法难以直接适配。正因如此，标准必将在推动AI技术行业更快落地、有效推广方面发挥重要作用。
PART 02
二、“AI+建材”的行业实践：
攻关、示范、大赛三管齐下
实践层面，曹元辉主任介绍了建材联合会推动AI在建材行业落地的三项举措。
第一是引导行业开展AI创新攻关——依托全国建材行业重大科技攻关“揭榜挂帅”机制，第五批项目将“人工智能技术及其在建材行业的重大应用研究”作为榜单方向，面向研发、设计、生产、管理决策、应用等场景征集关键共性产业专用大模型、高水平专业大数据库(集)与“AI产业大脑”建设方案，最终30个团队揭榜人工智能项目，把行业最紧迫的AI需求转化为可攻关、可验证的项目任务。
第二是发挥大企业集团引领示范作用。2025年4月23日，中国建筑材料联合会、海螺集团、华为在安徽芜湖联合举办水泥建材人工智能大模型成果发布会，标志着水泥建材行业首个大模型正式面世。该模型基于华为云Stack建设人工智能训练中心，依托海量水泥工业数据与行业知识积累，在质量管控、生产优化、装备管理、安全生产、智能问答等场景取得应用突破；同期，中国建筑材料科学研究总院发布低碳建材数字化研发与智能设计平台，为世界首创。
第三是以大赛形式宣传推广应用成果。联合会联合中国机械冶金建材工会举办建筑材料行业人工智能创新应用大赛，设置AI赋能科研设计、管理辅助决策、生产与检测智效提升三大赛道，首届大赛合计22项获奖成果(一等奖3项、二等奖5项、三等奖14项)，第二届目前正在进行。
三重发力换来的是看得见的进展：截至2025年，建材行业关键工序数控化率达到70%，较2020年提升16.2个百分点；中国建材集团、海螺集团、华新建材、金隅集团等龙头企业率先探索“AI+建材”的工业化实战路径，高校院所也将AI融入基础理论与产品、技术、装备研发。行业AI应用已从概念探索，发展到在水泥、玻璃、陶瓷等重点领域试点应用的新阶段。
PART 03
三、规模化复制推广的四道坎
谈到规模化复制推广，曹元辉主任没有停留在成绩上，而把挡在行业面前的四道坎一一道破，并直言“这些不光是各产业的任务，也是工作组需要破解的难题”。
一是行业数据底座不统一——建材细分行业众多、工艺差异大，企业内部数据标准不一，行业高质量公共数据集不足，导致大量AI模型仅适用于单厂场景、跨企业复制难度高。
二是行业专用AI模型供给不足——通用大模型缺少水泥、玻璃等流程工业机理知识，通用算法难以直接适配建材工业场景，适合中小企业的轻量化、低成本工业小模型供给缺口较大。
三是跨行业通用标准与行业细分标准衔接不够——智能化评价、数据治理、AI模型验证、工业大模型可靠性、算法安全等标准供给滞后于技术落地速度，数据难以互通、模型难以开展一致性验证。
四是复合型人才缺口突出——既懂建材工艺、又懂AI技术的人才不足，大量中小企业数字化底子薄弱，落地应用能力受限。
数据不通、模型不通，AI成果就很难从“单厂可用”走向“行业可复制”，而这正是需要通过标准化统筹解决的问题。
PART 04
四、“AI+制造”工作组的建材行业担当
作为“AI+制造”工作组副组长单位，曹元辉主任把建材行业以标准助力AI在制造业落地的担当概括为四个方面：
一是立足建材行业实践，支撑“AI+制造”共性标准研制——组织龙头企业、科研院所、装备和AI服务商，把流程工业在智能工厂、工业大模型、质量检测、设备预测性维护、能耗智能优化等场景的实践经验提炼转化为标准化语言，为制定制造业通用AI标准贡献行业案例，做好通用标准与建材行业细分标准的衔接。
二是做好标准宣贯，打造可复制的行业示范场景——依托已发布的行业大模型与智能工厂等示范载体，总结可量化、可验证的指标体系，把现场实践转化成标准成果，并积极推广轻量化AI方案，降低中小企业数字化转型门槛。
三是坚守安全底线、坚持智能与绿色协同——在组织标准制定过程中同步关注算法可靠性、工业网络安全、模型风险评估，守住安全生产与产品质量底线，推动智能化与绿色低碳一体化协同。
四是搭建跨行业交流桥梁、共建人才培育体系——主动对接各成员单位，学习离散制造、装备制造等领域经验，组织行业人工智能标准化培训与案例交流，补齐复合型人才短板。
结语
从关键工序70%的数控化率，到水泥建材行业首个大模型的面世，再到工作组副组长单位的担当和承诺，曹元辉主任的报告呈现了一条清晰的行业逻辑：AI在建材行业的落地，走的是“标准筑基、场景牵引”的路径——它不是把通用大模型直接搬进窑炉与产线，而是让标准把分散的实践凝聚成可复制的能力。他在报告末页写下一句话：人工智能赋能制造业，不是一道选择题，而是制造业转型升级的必答题。当标准与一线实践同频共振，新型工业化的底座才会更加坚实，这也正是我们整理推出本系列专家观点的初衷。
(本文根据曹元辉主任《标准筑基，智赋建材——人工智能在建材行业的应用与展望》专家PPT及“人工智能标准行暨工作组成立会”现场分享整理，数据均引自专家报告。)
浙公网安备 33010602000006号
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