ИИ (искусственный интеллект) в строительстве: что применяют и для чего

Использование искусственного интеллекта в строительстве

Искусственный интеллект в строительстве используются для оптимизации бюджетирования, прогнозирования сроков, распределения ресурсов и мониторинга состояния объектов, что позволяет существенно снизить затраты, минимизировать ошибки и повысить эффективность работы строительных компаний.

Интерес к этой технологии подтверждается растущими масштабами: так, по оценкам Market Intelligence, мировой объем рынка ИИ в строительстве в 2024 году составил около $3,99 млрд, при среднегодовом темпе роста в 24,3%. Однако ИИ — это все еще хайп, считает Оксана Дунина, со-founder Profitbase. Это подтверждает и кривая зрелости технологий Gartner за 2024 год, которая отражает цикл зрелости технологий.

Кривая зрелости технологий Источник:  Gartner

«Еще год назад AI-технологии были на самом пике завышенных ожиданий, но «точка» начала медленно сползать по графику вниз — во впадину разочарования. Это значит, что всем уже надоело говорить про эту технологию, так как значимого экономического эффекта относительно вложенных средств бизнес не получает», —  расскзаывает Оксана Дунина.

Примеры ИИ в строительстве

Российские девелоперы все активнее начинают интересоваться применением ИИ в отрасли,  уточняет Алена Акмалтдинова, руководитель по развитию Artsofte Consulting. 

Но пока сотрудники компаний плохо ориентируются в прикладных возможностях новых технологий, нельзя говорить о массовом внедрении

Точный процент проникновения сложно определить, поясняют эксперты. Потому что не совсем ясно, с чем сравнивать. В любом случае это не более 5% от всех задач и не более 20% от тех, где потенциально может быть задействован ИИ для повышения эффективности.

В девелопменте, по мнению экспертов, есть три вида применения ИИ:

1. Стандартные вычисления, основанные на статистике.
2. Машинное обучение для предсказания по множеству параметров.
3. Генеративные алгоритмы — это создание нового контента на основе предыдущего.

«Первые две технологии уже давно используются. Как в стандартных BIM-инструментах, так и в более сложных формах. Генеративные алгоритмы пока лишь находят свое место в строительной отрасли», — отмечает Николай Верховский, академический директор программ по цифровой трансформации Школы управления «Сколково».

ИИ активно используется при разработке концепций проектов: начиная с оптимальной расстановки домов на участке и заканчивая планировкой квартир на этаже, уточняет Петр Манин, к.т.н., директор по развитию бизнеса НТЦ «Платформа». Несмотря на то, что полностью автономная работа остается сложной задачей, полученные результаты уже служат хорошей основой для дальнейшей деятельности человека.

«На строительных площадках также наблюдается тенденция использования искусственного интеллекта. Это касается обработки больших объемов данных о текущем состоянии проекта. Нейросеть способна анализировать реальную ситуацию и сопоставлять ее с плановыми показателями, а также работать с облаками точек в BIM-моделях. Кроме того, она обрабатывает фотографии и видеозаписи для различных нужд, например, контроля за соблюдением правил безопасности», — добавляет Петр Манин.

Топ-5 самых часто применяемых: 

• Цифровой контроль строительства.
• Контроль безопасности.
• Создание сложных форм архитектуры.
• Продвинутая визуализация.
• Обработка различной информации, контента, визуальных данных, их сравнение и применение как инструмент помощи при принятии решений.

Цифровой контроль строительства

ИИ способен оценивать соответствие текущей реализации проекта утвержденному графику. На этом основании он делает прогнозы об отставании или опережении.

«Стройконтроль — одно из наиболее перспективных направлений. Например, автоматически обрабатываются большие объемы фото- и видеоданных. Затем они сравниваются с плановой BIM-моделью, выявляются ошибки, и даже могут быть подобраны комментарии из базы предписаний», — объясняет директор по развитию бизнеса НТЦ «Платформа».

Контроль безопасности

Системы компьютерного зрения, оснащенные искусственным интеллектом, отслеживают видеопотоки с камер наблюдения, чтобы выявлять рабочих без необходимых средств индивидуальной защиты (СИЗ), таких как каски или защитные жилеты. Это позволяет оперативно реагировать на нарушения и предотвращать возможные инциденты.

«Нейросеть анализирует данные с датчиков, установленных на строительных площадках, включая информацию о температуре, влажности и вибрациях. На основе этих данных система может прогнозировать потенциально опасные ситуации и предупреждать персонал о необходимости принять меры предосторожности», — уточняет Петр Манин.

Создание сложных форм архитектуры

Алгоритмы оценивают заданные параметры и формируют множество вариантов дизайна, принимая во внимание такие факторы, как функциональность, эстетика и устойчивость. Это дает возможность архитекторам выбрать оптимальное решение из обширного набора предложений.

«Архитектурное бюро Zaha Hadid Architects успешно внедрило генеративные инструменты на базе ИИ в свою проектную деятельность, что существенно сократило временные и финансовые затраты на разработку сложных архитектурных форм. Используя системы вроде Midjourney и Gendo, они оперативно создают визуализации и генерируют разнообразные варианты дизайна, увеличивая продуктивность и творческий потенциал команды», — делится примером эксперт.

Продвинутая визуализация

Нейросети улучшили методы визуализации данных, сделав их более понятными и информативными. Например, благодаря применению ИИ на создание интерактивного 3D-тура по квартире уходит меньше времени, чем на рисование обычного 2D-плана, рассказывает Олег Кельник, основатель и генеральный директор интерактивного агентства «Кельник». А возможность редактирования квартиры под свои нужды кардинально изменяет стандарты презентаций.

Однако важно учитывать вопросы авторского права, подчеркивает Оксана Дунина, со-founder Profitbase. Генеративные модели «пылесосят»  весь рынок, поэтому, если требуется сохранить уникальный стиль архитектурного бюро, необходимо обучать модель на собственных данных.

«Если не контролировать работу нейросети, то среди предложенных вариантов с определенной вероятностью могут появиться элементы чужого стиля. Это может привести как минимум к утрате уникальности, а в худшем случае — к судебным разбирательствам», — предупреждает Оксана Дунина.

Обработка различной информации 

AI способен работать с разными типами данных: звонками, текстами, изображениями, аудиофайлами и видео. Например, один из застройщиков рассматривал возможность внедрения сервиса видеоаналитики для контроля чистоты придомовой территории, рассказывает эксперт. Идея заключалась в том, чтобы искусственный интеллект автоматически анализировал фото- и видеоматериалы, определяя наличие крупного мусора или необходимость уборки снега.

«Однако на нынешнем этапе развития данной технологии бюджет на разработку сценариев, внедрение и поддержку модели мог доходить до 30 миллионов рублей, что сделало этот вариант менее привлекательным по сравнению с более простыми регламентами и чек-листами», — поясняет Оксана Дунина.

Программы искусственного интеллекта в строительстве

Искусственный интеллект стремительно преобразует строительную отрасль, и 2025 год стал важной вехой для инженеров и архитекторов. Языковые модели, по мнению экспертов, могут помогать специалистам в анализе сложных данных, создании черновых версий технической документации и оптимизации рабочих процессов. Вот некоторые из них:

• DeepSeek — это языковая модель, способная анализировать текстовую информацию, структурировать данные и помогать при работе с инженерной документацией.
• QwenLM — инструмент, предназначенный для создания текстов, предсказания и систематизации информации. Несмотря на то, что эти нейросети не могут заменить человеческий разум инженера, они могут значительно повысить эффективность работы проектировщиков, позволяя автоматизировать рутинные задачи и обрабатывать большие объемы данных.
• InSmartBase — предоставляет инженерам возможность работать с проектными спецификациями, вносить изменения в реальном времени, обмениваться техническими решениями и быстро получать доступ к сведениям об используемых материалах и оборудовании.
• Archivinchi — онлайн-сервис с встроенной нейронной сетью, который придает объем плоским объектам. Подходит для создания ландшафтных дизайнов и фасадов. Искусственный интеллект может добавлять деревья, настраивать освещение, создавать тени от зданий и улучшать, например, детализацию воды.
• Prequel — переводит карандашный набросок в компьютерную графику. Полезен при разработке концепции благоустройства различных территорий.

Будущее ИИ в строительстве

Если попытаться заглянуть в будущее на 5–10 лет вперед, можно заметить интересный тренд, утверждает Артур Ишмаев, руководитель группы автоматизации градостроительного проектирования в ПИК.

«Недавно, анализируя статистику патентов в области искусственного интеллекта за последние десять лет, я был удивлен тем, что в пятерке лидеров, наряду с IT-гигантами, оказалась Китайская академия наук. Более того, большинство передовых публикаций, касающихся нашей сферы, принадлежит китайским ученым и университетам. Это указывает на государственный интерес к развитию технологий и их поддержке через государственные программы. По моему мнению, аналогичный процесс неизбежен и в России. Развитие технологий будет поддерживаться государством, что приведет к созданию новых стандартов и пересмотру существующих с учетом современных инструментов. В свою очередь, это потребует разработки новых моделей искусственного интеллекта для более эффективного решения проектных задач», — добавляет Артур Ишмаев.

Будет создаваться новое программное обеспечение, а архитекторы станут активнее применять цифровые инструменты и превращаться в программистов в своей области, полагает представитель компании ПИК. Подобная трансформация ожидает и строительные площадки: специалисты будут работать с высокотехнологичным оборудованием, соответствующим новым стандартам. При этом человек останется главным звеном этого процесса — именно он будет принимать решения, осуществлять контроль и нести ответственность.

Что касается перспективных технологий, то, по мнению Артура Ишмаева, наиболее важными направлениями станут:

1. Генеративные модели в проектировании — они помогут решать рутинные задачи и ассистировать специалистам.
2. ИИ-помощники в творческом процессе — их способность генерировать концепции и идеи позволит архитекторам глубже прорабатывать замысел.
3. Автономные строительные системы — они минимизируют риски для людей, выполняя опасные работы.
4. Инструменты мониторинга стройки — системы, которые выявляют аварийные ситуации и ошибки для их оперативного устранения.
5. Развитие модульного строительства — автоматизация и упрощение проектирования значительно ускорят возведение зданий.

Все эти технологии будут результатом развития ИИ и станут неотъемлемой частью строительной отрасли будущего.

Главное об ии в строительстве

• ИИ снижает затраты и повышает эффективность строительства — используется для бюджетирования, прогнозирования сроков, распределения ресурсов и мониторинга объектов.
• Рынок ИИ в строительстве растет, но пока остается на этапе «разочарования» — объем в 2024 году $3,99 млрд, рост 24,3% в год; по Gartner, технологии скатываются с пика ожиданий.
• Применение ИИ ограничено: не более 5% всех задач. В девелопменте используют стандартные вычисления, машинное обучение и генеративные алгоритмы.
• На стройках ИИ применяется для проектирования и контроля — планировка домов и квартир, обработка данных BIM-моделей, фото и видео для мониторинга и безопасности.
• Топ-5 направлений применения — цифровой контроль строительства, контроль безопасности, генерация сложных форм архитектуры, продвинутая визуализация, обработка информации.
• Новые инструменты для архитекторов и инженеров — языковые модели (DeepSeek, QwenLM), платформы для работы со спецификациями (InSmartBase), сервисы визуализации и дизайна (Archivinchi, Prequel).
• Будущее ИИ в отрасли — поддержка государством, генеративные модели и ИИ-помощники в проектировании, автономные строительные системы, мониторинг аварий, развитие модульного строительства.