混凝土行业数智化裂变：融合、监管与重塑——2025年混凝土行业人工智能启动元年

戴青

• 清华大学——和林格尔分布式数据处理系统联合研究中心副主任

• CCPA混凝土行业数智化专家委员会副主任委员

在我国经济结构转型升级的关键时期，混凝土与水泥制品这一基础性产业面临前所未有的挑战与机遇，行业整体不景气的现状像催化剂一样加速了产业链上下游融合。上游的砂石骨料、水泥供应商和下游的混凝土搅拌站正迅速整合，背后的驱动力是经财务计算后的产业链条合并来分散风险、提高综合效益的基本商业逻辑。为此，政府不断强化质量监管、大力引入先进新质生产力，推动监管模式向过程监管透明化转变，混凝土行业即将迎来深刻巨变。同时，在政府大力推动简政放权的背景下，行业协会的重要性愈发凸显，首先是有针对性地、分步骤地推动相关国家标准的修订；二是建立并开放行业公共数据库，以促进信息共享和行业整体发展。

面对行业下行周期带来的市场洗牌，不同类型的企业将采取差异化的策略进行应对。在人工智能与传感器数据结合、并与行业经验融合的“技术裂变”冲击下，整个混凝土与水泥制品行业正进入一个深刻变革与重塑的新阶段。

产业链融合：财务与风险的博弈

近年来，上游企业受困于砂石骨料价格剧烈波动、环保政策持续收紧且水泥产能相对过剩，利润空间不断被挤压；与此同时，下游搅拌站则面临市场竞争白热化、应收账款回收难等问题。在上下游的双重压力下，企业“抱团取暖”成为必然选择。单个企业的抗风险能力有限，而产业链整合能优化成本结构、稳定供应链，共同抵御市场波动，因此产业链的上游企业可通过资本运作收购搅拌站。正如石油行业需要掌控“加油站”作为销售出口，混凝土搅拌站则是砂石骨料供应的“水龙头”，对其融合性收购符合产业链整合需求。在具体的实践中，大型水泥、矿山企业通过收购或参股搅拌站的方式开始向下游拓展，部分资金雄厚的搅拌站也向上游布局以掌控砂石骨料来源，这种双向融合的收购模式已在全国各地出现。西部某省某品牌水泥进驻搅拌站，并推出最低价现金结算模式，打响了价格战第一枪；此外，2024年，某品牌水泥在部分区域的混凝土销量也取得了较为可观的成绩。这种整合不仅能形成规模效应，更重要的是构建了稳固的资金和财务结算防火墙，显著提升了企业的核心竞争力和抗风险能力。

监管模式转变：新质生产力与协会价值转变

当前市场环境日益复杂，工程质量要求不断提高，政府的监管模式亟须与时俱进，传统的“事后抽查、被动响应”模式已难以满足新形势要求。为此，政府积极引入“新质生产力”，通过数字化和智能化手段，推动监管模式逐步从“被动事后等待查询”变为“透明可溯中间环节动态监管”转变。

在政策层面，明确要求深化应用“人工智能等新一代信息技术”，为混凝土产业升级注入新活力。《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》明确要求，到2026年建材行业需实现“关键工序数控化率达70%”及“产业链协同企业比例达25%”，这些量化指标给企业转型提供了明确目标。企业将数据资产变为新型生产要素，借助大数据分析技术，精准预测和管理原材料采购、生产过程控制以及产品销售，达到优化资源配置、实现生产效率大幅提升和成本的有效控制，最终提升企业的竞争力。

在政府大力简政放权的大背景下，行业协会迎来了历史性的角色转变和价值重塑机遇。一方面，行业协会可以联合龙头企业和科研单位，共同推动行业标准升级，使其更符合数智化时代的发展需求。作为标准制定的重要策源地，协会还要做好新标准（如《混凝土搅拌站数字与智能制造标准建设指南》）与既有体系的良好衔接。制定统一标准，能规范企业生产行为、提高产品质量和兼容性，并促进市场公平竞争。另一方面，协会应推动建立行业数据库，实现原材料检验数据、质量检测、溯源数据等关键数据共享和透明化。作为数据枢纽站，协会应建立数据共享平台、制定数据共享规则，以解决企业“不敢共享”“不会共享”的困境，在保障企业关键数据安全的情况下，促进企业间的数据共享和协同创新。

此外，协会作为转型加速器，提供轻量化的改造模板，组织专家团队为企业提供数字化转型咨询和指导服务，帮助企业制定转型方案、选择合适技术和设备以加快转型进程。由于砂石骨料等原材料具有极强的地域属性，相关改革宜采取“试点先行、逐步推广”策略。例如，北京市住建委已提议在首都地区先行先试，开放部分行业数据库，甘肃、江西等地也提出了类似的试点设想。

行业洗牌：战略抉择与区域分化

行业格局重新洗牌已是不可逆转的趋势。这一趋势的形成，既源于外部环境变化的压力，也是行业长期积累问题达到临界点、亟待通过洗牌解决的必然结果。在此背景下，企业必须重新审视自身定位，做出关键的战略抉择。而企业管理层的决策方式、文化差异等内部因素，将深刻影响其战略选择，最终形成多样化的应对路径。主要可分为以下3类企业：

（1）技术领跑型企业。这类企业的科技意识形态明晰，率先完成技术基础层面的整合工作，并且投入资金进行数字化升级改造；通过应用人工智能优化生产配方、实现智能排产调度物流，布局全自动化无人（少人）搅拌站，最终会成为行业变革的先锋。

（2）资金布局型企业。这类企业的战略布局意识较强，积极向上游拓展，通过收购矿山、砂石场等方式掌控原料源头，保障供应的稳定并获取成本优势；同时，采取强强联合的手段，通过合并、合作同类企业扩大市场份额，显著提高抗风险能力，以资本力量加速提升市场竞争力。

（3）协同抱团型企业。面临生存压力的部分中小型企业，选择“抱团取暖”的方式，依托行业协会或者产业联盟，在一定区域内协同发展，共同挖掘商业机会。通过整合合并企业规模、争取银行降低贷款利率、联合采购原材料、共享技术服务等方式，有效实现降本增效。

由于各地政府的监管模式和技术应用水平存在差异，区域转型呈现出不同范式。在市场经济更活跃的地区，企业主体往往更倾向于主动拥抱技术变革（即“技术震荡逻辑”），率先探索数字化、智能化转型路径，成为“技术积极型企业”（自驱型）。这些技术积极型企业，本质上是“创新试错-政策适配”驱动的诱致性制度变迁。由于市场竞争带来压力，企业主动探索数字化转型的路径，如部分企业跟物流企业合作实现原材料精准配送、产品及时交付，有效降低库存成本和物流成本；有的企业开放配合比可溯源数据给甲方，在提升企业服务透明度的同时，也倒逼监管规则加速迭代，从而优化自身发展环境。

在更依赖政府政策导向的地区，企业转型速度常受制于政府的政策指导，表现为被动跟进，称为“被动变迁企业”（被动型）。这类企业的转型模式体系为“行政推行-技术跟随”的强制性制度变迁。例如，政府通过制定相关政策法规强制企业接入监管平台，实现对企业生产过程的实时监控。山东某地住建局强制推行质量追踪系统，要求当地所有企业接入政府平台，使企业生产数据完全纳入政府监管体系；此外，政府还可能通过提供政策性技改补贴等办法，激励企业进行智能化改造或者建设智能工厂。

需要强调的是，上述对变革模式的划分主要是预测性分析而非严格的逻辑演绎结果，不能将特定转型模式和企业绝对绑定。在不同的时间点和区域中，2种模式并存或者融合的现象十分常见，正是这种多样化的路径探索与相互推动，最终将促使整个行业的企业逐步实现智能化转型的目标。

戴青作人工智能主题报告

技术范式跃迁：从流程数字化到决策智能化

人工智能（AI）技术的迅猛发展和应用，正在深刻变革混凝土产业的管理逻辑和核心认知。传统的企业信息化建设，其重点在于实现部门流程的电子化，但部门层级分工下的软件架构存在局限，数据常分散于各个部门，难以实现有效共享与协同。

互联网时代的软件设计普遍遵循“部门管理流程决定数据流向”的逻辑。这一现象很大程度上源于软件开发的“甲方-乙方”关系，即软件开发公司（乙方）通常依据企业内部部门（甲方）的具体需求和既定企业内部办公流程进行定制。因此，大多数软件本质上只是将部门流程和权限映射到电子界面，数据只是从纸质载体转移到屏幕上，不能真正形成有效的研判。而有效研判往往需要后期的数据挖掘和数据分析—这正是许多企业的痛点，既不愿持续投入，又会对“已有软件为何还需额外投入”产生疑问。因此，企业开发的众多软件平台虽能展示生产、过程和结果数据，但在数据融合与高维价值挖掘上局限性较大，不能提供高层所需战略性、前瞻性洞察。当集团层面提出战略问题时，现有软件平台通常无法生成满足高层决策需求的解决方案，实践中仍需要依赖中层管理者手动整合报告，难以高效应对跨部门协同带来的复杂挑战。

以行业垂直大模型为代表的人工智能技术，其应用维度与角度正在不断演进。凭借强大的数据理解能力和知识库应用，AI将对传统行业的运作模式产生颠覆性冲击，这与互联网时代的前、中、后台思维逻辑有着本质区别。在人工智能的应用场景下，AI能直接跟生产线的传感器交互并把科学原理与管理逻辑嵌入垂域模型知识库，从而实现更精准高效的行业决策。

人工智能大模型通过融合时序数据与工业机理的系统，直接把“传感器-知识库-控制指令”的闭环打通，从而将中后台决策链压缩成实时智能体。传感器实时采集生产过程中设备的运行数据，专家智能体依据预设规则自动调整生产参数直接对生产过程进行智能化控制，这既能提升生产效率又能及时察觉和解决生产中的问题，在保障品质的同时降低成本。在专家模型的驱动下，集团管理趋于扁平化，决策更多基于实时数据与智能分析，而非经验判断和逐级汇报，传统互联网思维下的中后台逻辑因此被逐渐弱化。

人工智能与生产自动化的深度融合，正彻底重塑那些曾高度依赖经验生产的环节。比如人工智能配料系统可根据实时订单需求自动预调设备和备料，实现“设备等人”（最大化设备利用率），而非“人等设备”，从而显著提升搅拌站产能。

综上所述，混凝土产业的数智化转型，如同一场从“经验依赖型”的灰色丛林向“算法驱动型”透明生态的深刻范式跃迁。

数据主权博弈背景下价值体系的重构

随着透明化监管措施的逐步实施，企业过往隐藏的问题日益显现。新形势的驱动下，长期潜藏于行业内部的结构性或系统性问题，甚至可能引发潜在危机。特别是与水泥相关工程领域，如房屋、道桥及路面等，其质量检测与控制力度的显著增强，将使以往可能被忽视或掩盖的质量瑕疵无处遁形。这一系列变化，无疑将对行业生态产生深远影响。

央企、国企与民企的角色定位与管理流程速度上存在显著差异，这直接导致了二者在应对行业变革时所采取的策略路径迥然不同。凭借其强大的资源整合能力、技术积累及品牌声誉，央企、国企极有可能在数字化转型进程中扮演引领者角色。它们可能率先推动关键生产与质量数据的公开，例如主动打通矿山上游砂石骨料的检测数据、混凝土配合比调整管控规则等，并致力于构建区域性数据共享平台。其核心目标是赋能配合政府多维监管，实现从“事前风险预判-事中实时追溯-事后效果评估”的全链条、精细化管控。此类主动的数据公开行为，不仅有助于提升企业形象，更能为整个行业树立标杆，从而促进全行业透明度的整体提升。

相较之下，民营企业的应对策略则更为多元且复杂，其可能根据自身规模、技术储备及市场定位等因素，选择积极跟进央企、国企的步伐，积极推动数据透明化；或者探索差异化的发展路径，甚至在某些情况下，部分企业可能选择退出市场（如关闭搅拌站）。

从长远来看，率先开放数据源的企业有望获得政策层面的优先支持与认可。在实践中，部分央企、国企已成功将数据开放策略转化为独特的信用资本，显著增强了其与政府及市场间的互信关系。这种示范效应正促使行业内其他企业加速推进数据治理体系建设与数据共享实践，从而推动整个行业向更协同、更透明、更高效的方向发展。

AI与预拌混凝土行业深度融合研讨会

未来演进：构建分层实施的推进体系

为有效应对混凝土行业在数字化转型过程中面临的矛盾与挑战，构建一套自我修复完善系统化的推进体系至关重要。该体系必须明确各主体的行动边界与核心任务，方能协同推动产业升级。

（1）企业层面的行动基准。企业应构建起“高价值场景-高质量数据-高可靠模型”的总控室，聚焦配料优化等可量化场景，对生产过程中的关键环节进行数字化改造并收集高质量数据，使用相关数据建立可靠的模型，积极参与区域性数据联盟，以非核心工艺数据作为交换媒介与供应链伙伴共享信息，最大化供应链协同效益，从而增强全产业链的市场韧性。

（2）行业协会的核心使命。制定行业标准、提供专业指导是行业协会的核心使命。建立清晰的数据分级开放标准是首要任务，科学界定敏感数据（如配方参数等涉及核心竞争力的数据）和有较高共享价值的数据（如物流、能耗等数据），明确数据流通边界与规则，在促进数据流通的同时，严格保障企业数据资产安全与商业机密。

其次，建立适用于混凝土产业的数字化转型成熟度评价体系。该体系需和国家层面标准（如工信部发布的《制造业数字化转型通用评估指标》）有效衔接，从而为行业内企业提供客观、可量化的自我评估框架，并基于评估结果提供针对性的转型路径建议与专业指导。

（3）监管制度的创新与优化。政府监管部门引入全新技术，把人工智能等前沿技术的应用成效归入全新评价体系，建立政府版“智慧砼监”平台，开放接口鼓励企业主动上传生产过程数据。对上传数据进行脱敏处理后，以政府的名义开放生产溯源数据库，激发企业积极主动探索“AI+数据”等技术与产业深度融合的积极性，提升生产效率，推动企业实现智能管理。例如允许处于创新阶段的企业在特定受控环境中，突破一些限制性标准，但最终产品必须达到国家质量标准，从而为企业创新营造宽松、灵活的政策空间。

混凝土行业的数智化转型正处于关键裂变期。产业链融合、监管逻辑透明化、行业协会角色强化、企业战略分化以及人工智能和传感器技术带来的深刻变革，共同绘就了一幅复杂又充满活力的图景。这既是严峻挑战，更是历史性机遇，唯有准确把握趋势、积极拥抱变革的企业，才能在新一轮行业洗牌中脱颖而出，引领混凝土行业走向更高质量、更可持续的未来。

作者：戴青

编辑：陈丽媛

审核：徐洁

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