Вопрос цифровизации строительной отрасли имеет прямое отношение к проблеме выживаемости и конкурентоспособности в условиях жесточайшего кадрового голода и роста себестоимости.
Москва в этом вопросе не просто «пример», это фактически определенного рода «боевой полигон», доказавший свою эффективность рублем.
Москва как фундамент
Ответ кроется не в административном ресурсе, а в эволюции. Москва прошла путь, который регионам только предстоит осилить, и прошла его успешно.
Первое – это плотность данных. На сегодняшний день Москва – это гигантская цифровая экосистема. Мы говорим о цифровом двойнике города, который содержит не просто 3D-модели зданий, а семантически насыщенные информационные слои: геология, подземные коммуникации, транспортные потоки, экологическая обстановка, инженерная нагрузка. Обучить нейросеть на данных одного квартала в регионе – бессмысленно. Обучить на московском массиве данных, на миллионах инцидентов и терабайтах проектной документации – это создание продукта промышленного уровня.
Второе - это апробация института ТИМ. С 1 июля 2024 года применение технологий информационного моделирования (ТИМ) стало обязательным для застройщиков в долевом строительстве. Но Москва ввела эти требования по госзаказу задолго до федеральных норм, прошла стадию «цифрового сопротивления»: когда проектировщики имитировали ТИМ, создавая «мертвые» модели. Именно в Москве были откалиброваны требования к цифровым исполнительным схемам и интеграции сметных расчетов, что позволило отсечь имитацию.
Для других российских регионов это принципиальный момент. Это крайне нерационально позволить каждому субъекту набивать свои шишки, тратя бюджетные средства на градостроительные ошибки, которые уже исправлены в Москве. Передача методологии — это экономия времени (3-5 лет эволюции) и средств. Москва может предоставить готовые классификаторы, скрипты проверки коллизий и референсные модели, а не просто «софт».
ИИ-прораб
Здесь нужно уйти от фантазий к прагматике. ИИ в стройке – это не робот-каменщик из научной фантастики (пока), а мощнейший предиктивный и контрольный инструмент. Можно говорить, как минимум, о трех магистральных направлениях.
Во-первых, это поиск коллизий и оптимизация проекта.Сейчас ИИ анализирует сводную цифровую модель и за секунды находит десятки тысяч пересечений: вентиляция упирается в балку, трубы проложены в зоне армирования. Раньше это выявлялось на этапе котлована и вело к удорожанию на 7–15%. ИИ же предлагает варианты обхода коллизий с учетом норм сейсмики, пожарной безопасности и т.д.
Другое направление – это автоматизированная проверка смет и ведомостей. Бюджет стройки «усыхает» на объемах работ по вине человеческого фактора. Нейросеть, обученная на московском опыте, сопоставляет 3D-модель со сметой, сразу подсвечивая двойной учет материалов или несоответствие объемов материалов заложенным в смете. Это инструмент борьбы с недобросовестными подрядчиками на совершенно новом уровне.
Ну и, наконец, это прогнозная аналитика и «цифровой прораб». С помощью компьютерного зрения (камеры на стройплощадке) ИИ в реальном времени отслеживает: соблюдение охраны труда (наличие касок), скорость выполнения работ (совпадение план-факт), контроль цепочек поставок материалов (не произошла ли подмена класса бетона по пути с завода и проч.).
«Цифра» в ЖКХ
В ЖКХ цифровизация и применение ИИ планируется и внедряется на следующих направлениях:
1) Эксплуатационные цифровые двойники. Это когда цифровая модель дома после его сдачи не выбрасывается, а становится «мозгом» здания. Диспетчер управляющей компании видит на 3D-модели, где прорвало стояк, как отключить секцию, где перегревается узел. При аварии не нужно гадать, нужно щелкнуть по модели и получить спецификацию задвижки, поставщика и инструкцию по замене.
2) Умный контроль ТКО. Это когда камеры на контейнерных площадках автоматически классифицируют наполненность и факт наличия строительного мусора (который запрещено складировать в обычные баки), оптимизируя маршруты и штрафуя нарушителей без участия «человеческого фактора».
3) Предиктивная аналитика инженерных сетей. Это наиболее чувствительная тема для большинства российских регионов, где сети изношены. На основе датчиков вибрации и давления ИИ прогнозирует аварийность: труба не лопается неожиданно, она «звучит» по-другому за две недели до прорыва. Это переход от авралов к планово-предупредительному ремонту.
Доказанная практика
Эффект не в абстрактных процентах, а в конкретных стройках. Возьмем программу реновации – это самый масштабный в мире проект переселения, где цифровая вертикаль работает от градостроительного плана до ключа от квартиры.
За счет внедрения единой цифровой платформы и ИИ-модерации проектов среднее сокращение сроков административных процедур (согласования, экспертиза) составило до 35%. Время прохождения экспертизы смет сокращено радикально. Раньше сметный отдел вручную перебирал тысячи позиций, сейчас первичный скрининг делает машина, выбраковывая 90% формальных ошибок. Потери бюджета от некачественного проектирования снизились, по оценкам Москомэкспертизы, на 20-25%. Это десятки миллиардов рублей, сэкономленных налогоплательщикам, которые пошли не на переделку брака, а на новые социальные объекты.
Жителям неинтересны методологии, им важно качество жизни. Первые осязаемые изменения могут быть такими:
- «Честный дом» при приемке. В Москве уже работает система электронной фиксации дефектов при приемке квартир. Житель любого российского города сможет с помощью мобильного приложения сфотографировать трещину или неровную стену в новостройке. Это обращение сразу попадет в цифровую модель квартиры и станет заданием для подрядчика с жестким сроком. Уйти от исправления будет технологически невозможно.
- Предсказуемость коммунальных платежей и отсутствие сюрпризов. Умные счетчики с автоматической передачей данных (которые московские заводы уже производят массово) и автоматическая диспетчеризация лифтов.
- Планирование территории. Жители увидят не «глухой забор стройки 2.0», а публичный портал градостроительного развития, где на карте видно, что, когда и из каких материалов строится, и как вписывается в уже существующую городскую среду.
Из Москвы – в регионы
Здесь важен трезвый расчет. Не нужно гнаться за «космическими технологиями» там, где не подготовлены условия.
Представляется, что максимальный эффект могли бы дать три московские подсистемы:
Во-первых, это автоматизированный стройконтроль (компьютерное зрение + лазерное сканирование). Камера смартфона и облачный сервер Госстройнадзора становятся универсальным инспектором для любого региона.
Во-вторых, это платформа «Открытый бюджет стройки». Видится необходимой адаптация московской системы раскрытия стоимости строительства по госконтрактам –единой облачной среды планирования стоимости, где «каждый гвоздь» привязан к биржевым либо иным рыночным ценовым индикаторам.
И в-третьих, цифровой реестр отходов строительства и сноса. Это экологическая бомба замедленного действия для регионов. Опыт Москвы по прослеживанию каждого кубометра грунта и боя бетона от площадки до полигона (с помощью трекеров и электронных талонов) позволит регионам не превратиться в одну большую свалку под видом «рекультивации».
Автор: заместитель председателя комитета Государственной Думы РФ по экономической политике Артем Кирьянов.
