В России растёт интерес к цифровым инструментам — особенно к ИИ. Он помогает улучшать процессы на всех этапах стройки: от проектирования до эксплуатации.
Рассмотрим ключевые направления применения ИИ в отечественном строительстве, опираясь на реальные кейсы
Выбор площадки и планирование: технологии подскажут, где лучше строить
Первый этап строительства — проектирование. Здесь ИИ помогает анализировать пространственные данные, состояние почвы, инфраструктуру, транспортную доступность и экологические ограничения.
Например, разработка Brainpool AI обрабатывает спутниковые снимки и данные из земельных реестров, что позволяет быстро найти перспективные участки для строительства. Такие решения уже применяются в инициативах компании «Аеон Девелопмент», упрощая этап предпроектного анализа.
Платформы генеративного дизайна (пример rTIM) позволяют за 1 день разработать до 30 концепций развития территории и выбрать экономически оптимальный сценарий — вместо недель и месяцев в традиционном подходе. Концепция – важная составляющая всего мастер-плана, и ускорение на этом этапе влияет на эффективность всего процесса мастер-планирования.
Например, разработка Brainpool AI обрабатывает спутниковые снимки и данные из земельных реестров, что позволяет быстро найти перспективные участки для строительства. Такие решения уже применяются в инициативах компании «Аеон Девелопмент», упрощая этап предпроектного анализа.
Платформы генеративного дизайна (пример rTIM) позволяют за 1 день разработать до 30 концепций развития территории и выбрать экономически оптимальный сценарий — вместо недель и месяцев в традиционном подходе. Концепция – важная составляющая всего мастер-плана, и ускорение на этом этапе влияет на эффективность всего процесса мастер-планирования.
«Оперативная подготовка планировочных решений и расчёт ТЭП позволяют девелоперам быстро принимать точные инвестиционные решения, снижать издержки на проектирование до 30–40 % и тестировать десятки сценариев. Алгоритмы учитывают исходные пространственные данные, действующие нормативы и технико-экономические параметры, что существенно повышает точность планирования и уменьшает количество доработок на последующих этапах. Быстрая генерация концепций, а также и проверка уже стала конкурентным фактором для участников рынка: от проектировщиков и девелоперов до банков и органов власти», — Борис Латкин, генеральный директор Rocket Group .
Смарт-сметы и тендеры: прогнозирование затрат и оптимизация процесса
Следующий этап — подготовка смет и оценка бюджета строительства. ИИ помогает точно рассчитать стоимость проекта, используя исторические данные о ценах на материалы и объемах трудозатрат.
Пример — технологии компании Pragmacore. Они используют модули предиктивной аналитики, помогающие прогнозировать стоимость ещё на стадии планирования, с учётом рыночных цен. Это сокращает время подготовки заявки на тендер и помогает избежать ошибок в расчётах.
Пример — технологии компании Pragmacore. Они используют модули предиктивной аналитики, помогающие прогнозировать стоимость ещё на стадии планирования, с учётом рыночных цен. Это сокращает время подготовки заявки на тендер и помогает избежать ошибок в расчётах.
Проектирование и BIM: баланс скорости и качества
Интеграция ИИ с технологиями информационного моделирования BIM (Building Information Modeling) позволяет автоматизировать и оптимизировать проектирование. Российские компании уже внедряют в работу инструменты вроде Dynamo и Revit для проверки коллизий и расчёта надёжности зданий. Генеративный дизайн с использованием таких инструментов позволяет быстро и эффективно создавать архитектурные формы с учетом нагрузки, бюджета и энергоэффективности.
С помощью BIM-практик строительные компании могут оперативно вносить изменения и выявлять несовместимости в чертежах. Это ускоряет процесс разработки и согласования проектов, уменьшает количество ошибок и сокращает затраты на переработку документации.
С помощью BIM-практик строительные компании могут оперативно вносить изменения и выявлять несовместимости в чертежах. Это ускоряет процесс разработки и согласования проектов, уменьшает количество ошибок и сокращает затраты на переработку документации.
Беспилотники на стройке: мониторинг и контроль качества
На этапе строительства ИИ тоже играет важную роль. Через камеры и технологии компьютерного зрения он следит, насколько исполнение соответствует проекту.
Компания «Самолет», например, использует дроны и роботов-собак, чтобы создавать 3D-макеты площадок и мониторить ход работ. Это позволяет в реальном времени сравнивать состояние стройки с BIM-моделью, оперативно выявлять и устранять несоответствия и сокращать расходы.
Безопасность на площадках: алгоритмы как охрана труда
Другая полезная возможность ИИ — обеспечение оптимальных условий работы с помощью видеонаблюдения. Такие технологии способны распознавать нарушения техники безопасности на объектах: отсутствие касок, жилетов, сигнальной спецодежды или других средств защиты.
Компании «Самолет» и «НИК» уже успешно используют такие программы, как Smartvid.io, Safesite и VizorLabs. Они анализируют видео и фиксируют нарушения. Результат воодушевляет — уровень безопасности на стройплощадках повысился, а число инцидентов сократилось на 30%.
Роботы на стройке: машины берут тяжелую работу на себя
Роботизированные штукатуры и укладчики кирпичей — уже не фантастика, а реальность. Например, система Hadrian X® от компании FBR способна укладывать кирпичи с высокой скоростью и точностью. Технологии для отделки гипсокартона, такие как Canvas, снижают время работы на 2–3 дня и уменьшают количество пыли на строительных площадках, что улучшает условия труда и снижает риски заболеваний.
В России такие технологии пока не пользуются большой популярностью, но их внедрение обсуждается. Это наиболее актуально для крупных строительных компаний, таких как «Неометрия», которые исследуют возможности использования автоматизированных решений.
Техника под контролем ИИ
Управление строительной техникой и её обслуживанием — ещё одна область, где ИИ помогает оптимизировать процессы. Системы мониторинга, такие как Ctrack, анализируют данные о работе техники, её состоянии и используют ГЛОНАСС/GPS для предсказания возможных поломок.
Строительные и дорожные компании уже начинают внедрять аналитику на базе ГЛОНАСС для улучшения управления техникой. Это позволяет предотвратить простои и значительно снизить затраты на ремонт.
Энергоэффективность и «зелёное» строительство: осознанный подход к экологии и комфорту
ИИ используется для оптимизации энергопотребления и повышения энергоэффективности зданий. Такие решения внедряются в жилом и коммерческом строительстве, преимущественно в больших городах.
Аналоги системы ARIA от BrainBox AI, применяемые в России, помогают управлять отоплением, вентиляцией и кондиционированием на основе ИИ-анализа. Технологии позволяют сократить потребление энергии на 8%, минимизировать расходы на эксплуатацию объектов и ограничить выбросы углекислого газа. Это соответствует трендам экологичного строительства и делает здания комфортными для жильцов.
Вызовы и перспективы: что мешает масштабированию?
Строительство перестаёт быть консервативной отраслью и внедряет инновации. ИИ повышает эффективность рабочих процессов, снижает затраты, улучшает безопасность и ускоряет сроки выполнения проектов. Однако, несмотря на положительные примеры, массовому внедрению ИИ в эту сферу мешают несколько факторов:
- Недостаток качественных данных;
- Отсутствие единой нормативной базы;
- Дефицит специалистов, способных работать с ИИ-инструментами и новыми технологиями;
- Консервативность отрасли и высокие риски при внедрении нового.
Как отмечает Борис Латкин, генеральный директор Rocket Group, основные барьеры лежат в трёх плоскостях: нормативная, инфраструктурная, кадровая.
Первый — данные. Большая часть информации о территориях, объектах, инженерных сетях разрозненная, неструктурированная и часто в не машиночитаемом/ машинопонимаемом форматах. Без «стандартизации» и обеспечения безопасного обмена данными потенциал ИИ сильно ограничен.
Второй — регуляторная среда. Многие технологические решения просто не вписаны в существующие регламенты. Например, проект, сгенерированный с помощью ИИ, не всегда можно сразу подать на согласование или экспертизу. Необходимо вносить дополнения в Градостроительный кодекс, чтобы технологии могли полноценно применяться и масштабироваться.
Третий – профессиональные компетенции и общая «цифровая зрелость». Пока специалистов, которые умеют работать с ИИ в проектировании, крайне мало. Например, в проектировании территорий – это вообще штучный товар: необходимо обладать компетенциями в градостроительной сфере и одновременно уметь пользоваться AI-инструментами. Это тормозит скорость масштабирования новых решений, построенных на технологиях ИИ. Мы развиваем собственные образовательные курсы, делаем совместные программы с вузами и учреждениями СПО, что в целом способствует повышению уровня доверия к новым технологиям.
В российском строительстве эти вызовы ощутимы на фоне продолжающейся цифровой трансформации и формирующейся законодательной базы. Преодоление этих барьеров требует системной работы: развития образовательных программ поддержки пилотных проектов, совершенствования законодательства и повышения доверия участников рынка к цифровым инструментам. При наличии комплексного подхода ИИ способен трансформировать строительную отрасль в России, сделав её устойчивой, прозрачной и эффективной.
