摘要
近年来，人工智能技术与住房城乡建设领域的融合持续加速。江苏、浙江、陕西等省份相继出台 "人工智能 + 住房城乡建设" 行动方案，明确智能终端与智能体应用普及率目标。与此同时，建筑业面临从业人员缩减、劳动力老龄化、数字化渗透率偏低等多重压力。本文梳理人工智能在预制构件生产领域的已落地应用，从方案设计、质量预测、自适应生产、数字孪生、安全监控、供应链协同六个方向展望 AI 技术的发展空间，并结合武汉龙旗智能自动化设备有限公司的工程实践，分析预制生产智能化的可行路径。
一、行业背景与政策导向
1.1 政策层面：AI 从 "选做题" 变为 "必答题"
2026 年，人工智能与住房城乡建设领域的融合进入加速期。江苏省出台 "人工智能 + 住房城乡建设" 行动方案，提出到 2027 年新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70%，到 2030 年超 90%，明确指出 "人工智能应用正在从 ' 选做题 ' 变为 ' 必答题 '"。浙江省发布《住房城乡建设领域 "人工智能 +" 工作方案（2025-2027 年）》，提出到 2026 年推动人工智能在 5 大领域、12 个重点应用场景取得初步成效。陕西省也出台类似行动方案，目标是培育千亿元级智能建造产业。
1.2 行业层面：三重压力倒逼数字化转型
政策密集出台的背后，是建筑业面临的现实压力。其一，劳动力数量持续缩减，2025 年建筑业从业人员锐减约 762 万人，同比降幅近 13%，50 岁以上工人占比接近四成。其二，劳动力结构加速老化，2025 年全国农民工平均年龄达 43.3 岁，50 岁以上占比 32%，熟练工人断代问题突出。其三，数字化程度偏低，建筑业数字化渗透率仅 6.5%，位列实体经济行业倒数第二。
三重压力叠加，意味着建筑业难以继续依赖 "人海战术" 和 "经验管理" 的传统模式。人工智能技术的介入，不仅是技术升级的方向，更是应对行业结构性挑战的必然选择。预制构件生产作为建筑业的重要环节，同样面临上述压力，其智能化转型具有典型的行业示范意义。
二、AI 在预制生产中的已落地应用
目前，人工智能技术已在预制构件生产的多个环节实现落地应用，主要包括以下五个方面：
（一）智能排产调度。 基于订单需求、模具周转状态、养护窑占用情况等数据，AI 系统自动优化生产顺序，减少设备空转和工序等待时间，提升整线运行效率。
（二）设备预测性维护。 对关键部件的振动、温度、电流等运行数据进行实时采集与分析，异常状态自动预警，将设备维护模式从 "故障后维修" 转变为 "预防性维护"。
（三）闭环蒸汽养护。 根据环境温度、构件类型和强度发展规律，AI 系统动态调整蒸养温湿度曲线，按需供给蒸汽，在保证养护质量的同时降低能源消耗。
（四）机器视觉表观质检。 利用视觉识别算法自动检测构件表面的麻面、蜂窝、尺寸偏差等缺陷，不合格品自动分流标记，减少人工漏检和误判。
（五）一物一档数字溯源。 每一片构件绑定唯一标识，布料参数、振捣记录、蒸养曲线、质检结果、出厂及安装位置等数据全流程关联，支持扫码查询和质量追溯。
上述应用主要解决生产效率和质量稳定性问题，是 AI 介入预制生产的基础阶段。
三、AI 介入预制生产的六个发展方向
在现有应用基础上，人工智能技术在预制生产领域仍有较大的拓展空间，可从以下六个方向进一步深化：
3.1 产线方案智能设计
当前产线方案设计主要依赖工程师根据构件清单、产能需求和场地条件进行手工计算与配置，方案从勘测到出图通常需要数天。未来，AI 系统可根据输入的构件品类清单、日产能需求、场地尺寸和工期要求，自动生成最优产线布局方案，涵盖工位排布、设备选型、模具数量、养护窑配置，并自动测算投资回报周期。工程师的角色将从 "方案设计者" 转变为 "方案审核者"，设计周期可大幅缩短。
3.2 构件质量实时预测
当前构件强度检测需在养护完成后取样试压，从生产到获取结果存在时间差，若强度不达标可能导致已生产构件返工。未来，AI 模型可基于混凝土配合比、原材料参数、布料振捣数据和蒸养曲线，实时预测构件最终强度。在生产过程中即可判断强度达标情况，不达标时立即调整工艺参数，将质量问题控制在生产环节之内。
3.3 生产参数自适应调节
当前产线工艺参数主要依靠工程师预设和人工微调，但野外工地环境变化较大，不同季节、时段和天气条件下混凝土工作性能存在差异，最优工艺参数也相应变化。未来，AI 系统可实时感知环境温度、湿度和混凝土坍落度，自动调整布料速度、振捣时间和蒸养曲线，使产线从 "按固定程序运行" 升级为 "根据实际工况自适应运行"，保障不同条件下的产出质量稳定。
3.4 产线数字孪生预演
当前产线调试需在设备到场后进行现场试跑，发现问题再调整，耗时较长。未来，每条产线在物理搭建前可先在数字孪生系统中完成模拟运行，包括虚拟布料、虚拟振捣、虚拟养护和虚拟脱模。AI 在虚拟环境中识别瓶颈工位、优化生产节拍、验证方案可行性，确认最优参数后再进行物理搭建，实现 "调试完成后再建设"，缩短到场达产周期。
3.5 生产安全智能监控
当前工地安全管理主要依赖安全员巡查和规章制度约束，人员注意力难以实现 24 小时全覆盖。未来，AI 视觉系统可对生产区域进行实时监控，自动识别人员未佩戴安全帽、违规进入危险区域、设备异常运行、物料堆放超限等情况并即时报警，推动安全管理从 "事后追责" 向 "事前预防" 转变。
3.6 供应链智能协同
当前生产计划主要依靠人工经验编排，原材料供应与产能需求之间常出现错配。未来，AI 系统可联动混凝土拌合站供应能力、原材料库存和项目安装进度，自动调整生产计划，实现产能、供应与使用的精准匹配，减少库存积压和停工待料。
四、龙旗智能设备的实践路径
上述发展方向并非脱离实际的技术畅想。武汉龙旗智能自动化设备有限公司深耕路桥预制装备行业十几年，已在智能排产、视觉质检、预测性维护、闭环蒸养等方向实现工程化落地。公司产线控制系统预留数字化接口，上述多个方向的能力可通过软件迭代逐步实现，无需大规模更换硬件。
人工智能介入预制生产的核心目标，不是简单替代人工，而是将作业人员从重复性体力劳动和经验性判断中解放出来，使其聚焦于方案优化、异常处理和持续改进等更具价值的工作。
五、结语
从自动化到智能化，从 "按程序运行" 到 "自适应运行"，人工智能正在重塑预制构件生产的各个环节。部分能力已在工程实践中验证，更多方向正在逐步落地。随着 "人工智能 + 住房城乡建设" 政策的持续推进和建筑业数字化转型的深入，预制生产的智能化水平将不断提升。
龙旗智能设备将持续关注 AI 技术在预制装备领域的应用进展，以十几年的技术积累为基础，推动预制构件生产向更高效、更智能、更可靠的方向发展。
参考文献：
- 江苏省住房和城乡建设厅. "人工智能 + 住房城乡建设" 行动方案. 2026.
- 浙江省住房和城乡建设厅。住房城乡建设领域 "人工智能 +" 工作方案（2025-2027 年）. 2025.
- 陕西省住房和城乡建设厅。住房城乡建设领域 "人工智能 +" 行动方案. 2026.
- 清华大学建筑节能研究中心。发展智能建造，推动建筑业转型. 2025.
- 国家统计局. 2025 年农民工监测调查报告. 2026.
- 本文技术参数为参考值，具体以项目实际配置和运行工况为准。