Реестр ИИ в строительстве: умные камеры пришли раньше умного проектирования
Минстрой России подготовил набор ключевых коэффициентов эффективности отрасли, в том числе по внедрению ИИ. Чтобы достичь одного из них - доли предприятий, автоматизирующих работу с технической документацией с помощью ИИ, ведомство рекомендует выбирать решения из двух реестров - собственного и http://ДОМ.РФ/. Наши коллеги
https://t.me/revit_bim_news оба в один список из 45 позиций. Мы решили проанализировать данный список и посмотреть, что есть и чего нет в нем и на каком этапе развития ТИИ в строительстве в РФ.
Компьютерное зрение - безусловный лидер: 18 из 45 решений - это камеры, дроны и нейросети, которые следят за техникой безопасности, считают рабочих на площадке, распознают дефекты. Понятно почему - технология зрелая, ROI очевиден, заказчик видит результат сразу. Аналитика документов занимает второе место - 11 решений. ИИ читает ТЗ, сравнивает версии чертежей, распознает спецификации. Цифровые модели и визуализация - 9 позиций: AR/VR для стройплощадок, 3D-туры, платформы на базе ЦИМ. Здесь ИИ чаще играет вспомогательную роль - генерация контента, а не ядро продукта.
Реестр молчит там, где строительство теряет больше всего денег и времени. В проектировании - ни одного решения, которое автоматически подбирает несущие конструкции или проверяет расчеты по СП. В автомобилестроении генеративный дизайн - стандарт, в стройке - экзотика. Сметы и ценообразование имеют нулевое присутствие, хотя несоответствие смет и фактических расходов - хроническая боль отрасли (причем ни для достоверности сметной стоимости на этапе экспертизы ПД, ни для сметы контракта). Логистика и поставки тоже не представлены: ИИ для прогнозирования поставок и оптимизации складов в реестре отсутствует.
Три причины дисбаланса. Первая - порог входа: видеоаналитика собирается из «готовых» блоков, проектирование требует глубокой отраслевой экспертизы и годов разработки. Вторая - заказчик: генподрядчики платят за безопасность и контроль, проектировщики - за умное проектирование, но у них маржа меньше и инерция больше. Третья - данные: для обучения детектора рабочих без каски достаточно видеоархива, для проверки расчета балки по СП нужны тысячи проектов с развернутыми расчетами - таких массивов нет.
Ближайшие 2-3 года дисбаланс сохранится: видеоаналитика и документная аналитика будут расти линейно - спрос есть, технологии зрелые. Прорыв возможен в двух направлениях. Генеративное проектирование - когда крупные институты начнут накапливать данные и обучать собственные модели. Предиктивная аналитика на уровне девелопера - модели, которые по параметрам участка, проекта и рынка прогнозируют бюджет, сроки и риски до начала строительства. Это дороже видеокамер, но ценность выше на порядок.
Реестр отражает не потребности отрасли, а точку минимального сопротивления для ИИ-стартапов. Строительство получило умные камеры раньше, чем умное проектирование. Это нормально для ранней стадии цифровизации. Но следующий этап - интеграция ИИ в ядро строительного процесса, а не только в контрольные процедуры. Там, где сегодня пусто, завтра будет конкурентное преимущество.
📸 https://telemost.yandex.ru/join#b9a1c526-0621-4008-8495-38d8f9ac09d0
