🤖 ИИ в строительстве: не про «будущее», а про сегодняшние чертежи и сроки

Искусственный интеллект в стройке — это уже не про красивые презентации с летающими дронами. Это про PDF на 500 страниц, про IFC‑модели, где каждый параметр должен сойтись, и про инженеров, которым нужно за час проверить то, на что раньше уходила неделя.

🔴Команда «Витро Софт» пошла по пути, где ИИ — не модный модуль «для галочки», а рабочий агент внутри среды общих данных (СОД). Их платформа Vitro AIR — попытка дать инженерам помощника, который реально понимает контекст стройки: видит несоответствия, вытаскивает данные из чертежей и делает это без утечки чувствительных данных.

🔴Коллеги  поговорили с Олегом Кукушкиным, генеральным директором «Витро Софт», и собрали самое практичное из его опыта:

- Отказ от своих моделей — осознанный выбор. Компания не стала тратить ресурсы на обучение собственных нейросетей, а сосредоточилась на грамотной интеграции готовых решений под реальные задачи стройки. 
- Тяжёлые файлы — не приговор. Речь про PDF-чертежи и IFC-модели, которые «весят» гигабайты и плохо дружат с типовыми ИИ-интерфейсами. В Vitro AIR выстроена архитектура, которая умеет с ними работать без потери точности. 
- Безопасность как часть архитектуры. Защита интеллектуальной собственности застройщика — не послесловие, а базовый принцип: данные не уходят во внешние облака, а обработка идёт в контролируемом контуре. 
- Два пути внедрения. Доступны онлайн‑версия для быстрого старта и on‑premise‑решение для строгих требований к инфраструктуре.

Это не про абстрактную автоматизацию, а про то, как сократить рутину, не жертвуя точностью и безопасностью.

👉 Хотите узнать детали — читайте полное выступление Олега Кукушкина по ссылке.

#vitrocad  #VitroAIR #СОД
#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲 MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 В Германии роботы помогают устанавливать коммуникации

На стройке офисного здания во Франкфурте машины Fischer BauBot автономно просверлят 16 тыс. отверстий диаметром 10 мм и глубиной 25 мм для монтажа потолочных панелей отопления и охлаждения.

📃 Все данные по каждому отверстию (время, глубина, координаты) автоматически записываются в цифровом виде во время работы.

📸 Роботы действуют полностью автономно и оснащены лазерными радарами.

🏆 Fischer BauBot благодаря рекордной производительности уже заносили в Книгу рекордов Гиннеса.

#роботы #Германия #роботы_ИНП #TechNews  #ИНП

📲 MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 ИИ в стройке пока почти не применяется, но риски для офисных профессий уже высоки

Минтруд (ВНИИ труда) выпустил презентацию об ИИ и рынке труда - разбираем ключевые цифры и выводы.

⏺ Общее проникновение ИИ в России — всего 5,8% организаций (каждая 17-я).
В строительстве — ещё ниже, 3,8%. В операциях с недвижимостью — 2,5%.

⏺Для сравнения:
• Торговля — 13,3%
• Образование — 11,9%
• Информация и связь — 10,7%
• Финансы и страхование — 7,9%

⏺ Главные барьеры: дорогая или отсутствующая цифровая инфраструктура, слабое понимание возможностей ИИ, финансы и дефицит кадров с компетенциями.

⏺ Оценка риска замещения обязанностей (по ОКЗ) — методология ВНИИ труда декомпозирует не профессии, а конкретные трудовые функции (всего 3285 обязанностей). Оценивается технологическая возможность, а не экономическая целесообразность.

⏺Самый высокий риск у офисных и административных работников:
• 82% обязанностей — в критической зоне (замещение на 76–100%)
• Специалисты среднего уровня — 64%
• Специалисты высшего уровня — 60%
• Руководители — 58%

⏺ В строительстве ИИ в первую очередь придёт не за бетонщиком, арматурщиком или машинистом крана, а за документооборотом, отчетами, сметами, закупками, аналитикой.

⏺ Горизонты замещения технологии оцениваются на 3, 5 и 10 лет. Степень замещения — от «нет риска» до «критический» (76–100% времени обязанности).

⏺ Риски и возможности (из презентации):
🗣 Риски: рост безработицы и соцнапряжённости, региональная асимметрия, технологическое отставание при отказе от ИИ, рост энергопотребления.
🗣 Возможности: рост производительности, создание инфраструктуры для ИИ, обучение кадров, экспорт энергоресурсов (как следствие роста потребления), развитие квантовых вычислений.

📌 Главный вывод: ИИ уже меняет структуру занятости, но не через тотальную замену «синих воротничков», а через автоматизацию управленческих и бюрократических функций. Для стройки это означает, что первые потери — в офисах, а не на стройплощадках. Но готовить кадры и пересматривать подходы к обучению нужно уже сейчас.

#Минтруд #ВНИИтруда
#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲 MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🔖Искусственный интеллект внедрят для контроля строительства очистных сооружений в России

Заместитель председателя Правительства РФ Дмитрий Патрушев поручил использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ) для контроля строительства очистных сооружений. Координационному центру совместно с Минприроды России предстоит применять ИИ при формировании отчётов о ходе работ на основе данных с онлайн-камер. Это позволит получать объективную информацию и оперативно реагировать на отклонения. 

💡Практически все регионы уже установили онлайн-камеры на строящихся объектах очистных сооружений. К процессу подключаются и новые стройки. В Нижегородской, Ивановской, Курганской, Челябинской областях и Пермском крае расположены пять новых объектов, включённых в инцидент №55. На их реализацию в 2026 году в рамках нацпроекта «Экологическое благополучие» предусмотрено свыше 3,5 млрд рублей. 

💡По данным мониторинга, около 40% построенных очистных сооружений функционируют качественно — полноценно обеспечивают необходимые показатели. Это подтверждено по итогам проверок Росприроднадзора. Четыре региона из 19, по которым ведётся мониторинг в рамках инцидента, полностью завершили реализацию своих проектов. Это Москва, Республика Татарстан, Вологодская и Иркутская области. 

💡Система создана для координации работ по строительству и реконструкции очистных сооружений в рамках национальных проектов «Экология» и «Экологическое благополучие». Используется специальная система управления проектами на базе Координационного центра Правительства, которая позволяет оперативно координировать действия участников и вести мониторинг реализации проектов в режиме реального времени. 

#Буквы_ИИ
#Буквы_регионы

📲 MАХимально на связи 🔴
💬 Мы в Telegram
💙 Мы во ВКонтакте
📺 Мы в RuTube

🤖 2ГИС запатентовал «Ситискан»: Нейросети оцифруют дороги и найдут ямы даже без GPS

Компания 2ГИС получила патент на сервис «2ГИС Ситискан» — технологию для автоматической оцифровки городской среды с помощью компьютерного зрения. Решение позволяет распознавать объекты вдоль автодорог: знаки, светофоры, люки, вывески, ямы и мусор.

🔴Как работает технология:
· Сбор данных — через мобильную камеру смартфона или панорамную камеру на автомобиле с обзором 360°.
· Анализ — алгоритмы автоматически вычисляют расстояние до объектов и привязывают их к точным координатам на карте.
· Особенность — технология Radar API определяет местоположение даже при нестабильном спутниковом сигнале (в тоннелях, плотной застройке).

🔴Для чего это нужно: Визуализация данных происходит в сервисе геоаналитики «2ГИС Про». При повторных проездах система сравнивает снимки и показывает динамику — например, стало ли больше ям на дорогах. Это позволяет бизнесу и городским службам мониторить инфраструктуру и планировать ремонты без ручных проверок.

🔴«Ситискан работает на собственной картографической платформе 2ГИС. Это снижает риски при закупках и закрывает требования по импортозамещению», — отметила Дарья Маркова, руководитель B2B-продуктов 2ГИС.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲 MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

📌 ИИ как рычаг эффективности: «Самолет» переходит на автономное управление строительством

Девелоперская группа «Самолет» в годовом отчете обозначила стратегическую цель — стать AI-native компанией к 2026–2027 годам. Это означает не просто внедрение отдельных цифровых решений, а полную перестройку операционных процессов на базе искусственного интеллекта на всех этапах девелоперского цикла.

🔴Ожидаемый результат: двукратный рост производительности труда. Достичь его планируют за счет тотальной автоматизации рутинных функций: сметных расчетов, бухгалтерского учета и документооборота. ИИ-агенты должны минимизировать потери, ускорить согласования и снизить зависимость от человеческого фактора, что критично в текущих макроэкономических условиях с дорогим финансированием.

Динамика кадрового состава подтверждает системный подход: за год штат сократился с 7,6 тыс. до 6,1 тыс. человек (минус 20%). При этом компания не наращивает портфель новых площадок, а напротив — распродает активы. Вероятно, ИИ рассматривается не как инструмент масштабирования, а как антикризисная мера для повышения операционной эффективности в условиях сжатия рынка. Автоматизация строительства, продаж, финансов и административных процессов призвана компенсировать кадровое сжатие и сохранить маржинальность.

#StroyOS_Самолёт

📲 MАХимально на связи 🔴
🟦 Подписаться на канал:
Stroy.OS |

🤖 Коллеги, публикуем запись вебинара по применению ИИ в строительстве!

Спасибо всем, кто подключился. Интерес к теме оказался даже выше наших ожиданий 🔥

Вебинар получился очень интересным и живым: было много вопросов, обсуждений и практических кейсов. Видно, что рынок уже прошёл этап знакомства с искусственным интеллектом и теперь главный вопрос звучит иначе: «А что из этого реально работает в строительстве?»

Для каждого сметчика мы показали реальные сценарии ускорения процесса конъюнктурного анализа на рабочих данных:

🔴 автоматическую обработку и распознавание ТКП;
🔴 распознавание проектных спецификаций и их привязку к КСР;
🔴 интеллектуальную обработку данных для сопоставления позиций КАЦ и спецификаций;
🔴 подходы к внедрению ИИ-сервисов в строительные процессы.

А также для других специалистов разобрали кейсы интеллектуального сопоставления КСГ и смет.

Многие из поднятых тем заслуживают отдельных разборов, поэтому мы обязательно продолжим эту серию вебинаров. Включайте оповещения!

📹 Смотреть запись

🤖 От скриптов к плагинам: как ИИ ускорил автоматизацию в проектировании

На Большом BIM Просвете Алексей Попов из Apex Soft поделился опытом, как искусственный интеллект стал рабочим инструментом для быстрой проверки идей и автоматизации типовых задач проектировщиков.

🔴Как всё начиналось:
▫️ На старте использовали DeepSeek — собирали скрипты для Dynamo, писали на Python, готовили инструкции, формулы для семейств и таблицы выбора.
▫️ ИИ помогал оформлять типовые материалы, снижая нагрузку на рутину.

🔴Почему перешли к плагинам:
▫️ Скрипты в Dynamo оказались неудобны для большинства проектировщиков — требовали внимания к запуску и сопровождению.
▫️ С DeepSeek перешли на Gemini, с Python — на C#. Появились первые плагины: марки по типу помещений, дуги на пересечении линий, базовая автоматизация.

🔴Следующий уровень: сложные решения:
▫️ Расстановка креплений
▫️ Аналитика по проектным решениям (сбор площадей из моделей)
▫️ Макеты и прототипы интерфейсов

🔴Один из ключевых навыков: правильный промпт.
Пример из практики:

«Ты профессиональный разработчик плагинов на C# для Revit 2022. Нужно написать плагин, который сможет сразу для нескольких листов поменять значения параметров для подписи в семействе штампа.

1. Выделяются листы через Project Browser.
2. На них выделяется семейство Title Blocks.
3. Открывается окно, в котором мы можем выбрать нужное значение параметра Surname_1.
4. Применяется для всех выбранных листов.
И распиши структуру для создания этого плагина в Visual Studio, подробную по пунктам».

🔴Что важно в промте:
✅ Четкая роль разработчика
✅ Конкретная версия ПО
✅ Пошаговый сценарий
✅ Запрос на структуру, а не просто код
✅ Если не прописать важный пункт явно — он не попадёт в ответ. Ограничения и ожидания лучше закладывать сразу.

🔴Результаты за 1,5 года:
📌 Создано 26 плагинов
📌 41 пользователь из 108 активно применяют
📌 Распространение упирается не только в пользу, но и в универсальность решений, доступность информации и готовность команды к новому.

🔴Итог:
ИИ — это быстрая помощь, а не замена экспертизе. Он снимает рутину, ускоряет прототипирование и помогает довести идею до работающего плагина. Но сложные решения всё равно требуют тестирования, доработок и согласований.

#BIM #ИИвпроектировании #Вайбкодинг #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

📲 MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Карьерный цифровой конвейер: как «ГОРНЯК» снял 10% потерь и сократил обработку данных в 2,5 раза

В карьере счет идет на кубометры и минуты. Ошибка в подсчетах добычи или контроль откосов — это прямые убытки. Маркшейдеры ООО ППП «ГОРНЯК» перевели эти риски в цифру с помощью nanoCAD и  Облака точек.
Результат: сквозной процесс вместо ручной сборки пазла.

⏺Как устроен технологический конвейер сейчас:
1. Единая среда для всего. Раньше наземный сканер Leica и воздушная платформа AGM давали данные, которые требовали 3–4 разных программ для обработки. Сейчас данные с полей поступают в nanoCAD Облака точек и проходят полный цикл в одной среде — от классификации облака до финальных инженерных расчетов. Это исключило ошибки при конвертации и потерю времени на передачу между этапами.
2. Новые задачи, которых раньше не видели. Внедрение ПО позволило решить три нестандартные задачи, для которых ранее не было готовых инструментов:
   · Верификация объемов техники. Сравнение паспортной вместимости самосвалов и ковшей экскаваторов с фактической. Расхождения — не редкость, и это напрямую искажало производственный учет.
   · Контроль коэффициента разрыхления. Определение реального увеличения объема породы после взрыва по каждому уступу. Выяснилось, что для одного месторождения значения различаются на 13% (1,40 и 1,53), хотя в проекте заложено единое среднее.
   · Оценка выхода продукции на дробилках. Сравнение штабелей до и после переработки. На одном объекте разница в выходе между установками с разным оборудованием достигала 10% при одинаковой породе и фракции.
3. Архив динамики, а не «фото». Месторождения имеют историю добычи с 1960-х. Система накапливает результаты каждого цикла сканирования, позволяя отслеживать состояние объекта в динамике и корректировать технологию, а не полагаться только на «текущий факт».

⏺Цифра в деньгах: Благодаря автоматизированному анализу точность подсчета объемов добычи выросла на 15%. Время обработки данных сканирования сократилось с пяти дней до двух. А главное — появилась возможность видеть реальную картину потерь на оборудовании и обоснованно принимать решения о его реконструкции.

⏺Главное: «ГОРНЯК» перешел от точечной автоматизации к цифровому конвейеру, где данные сразу становятся управленческим решением, а не просто отчетом. И следующий шаг — единая платформа экосистемы «Нанософт», где проектирование и маркшейдерская документация будут в одном цикле.

#TechNews  #ИНП

📲 MАХимально на связи🔴
🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure