Разговоры о том, что алгоритмы и автономные роботы вот-вот вытеснят людей со строительных площадок, ведутся уже не первый год. Аналитики прогнозируют быстрый рост рынка ИИ в строительстве, а технологические презентации показывают 3D-принтеры, автономные дроны и роботизированные комплексы. Но на реальной стройплощадке картина пока выглядит гораздо прозаичнее.
Несмотря на активные инвестиции в цифровизацию, строительство остается одной из самых сложных отраслей для масштабного внедрения искусственного интеллекта. Согласно глобальному исследованию RICS 2025 года, около 45% опрошенных организаций сообщили, что пока вообще не используют ИИ-решения в работе. Еще 34% находятся на стадии первых локальных пилотных проектов, а полностью интегрировать такие технологии на уровне всей организации удалось менее чем 1% участников исследования.
Я поговорила с инженером, специалистом по строительным технологиям Денисом Щетниковым о цифровизации стройки и о том, где уже на данный момент цифровая модель сталкивается с физическими условиями реального объекта.
ИИ-аналитика, проектирование и рутина
По словам инженера, сегодня ИИ-инструменты наиболее востребованы на этапах предпроектной подготовки, проектирования, сметного дела и административного управления.
«В офисных процессах и виртуальной среде алгоритмы работают отлично: они анализируют большие массивы данных, помогают находить ошибки в проектной документации, выявляют коллизии инженерных систем в цифровых моделях, формируют ведомости объемов работ и сокращают трудозатраты специалистов».
Денис Щетников, инженер, специалист по строительным технологиям
«Дроны с компьютерным зрением позволяют создавать точные 3D-модели участка. Но все это происходит в относительно структурированной и оцифрованной среде. На самой площадке ситуация другая: стройка остается “грязной”, нестабильной и плохо стандартизированной средой, где алгоритмы сталкиваются уже не только с данными, но и с физическими ограничениями материалов», — отмечает эксперт.
Пять причин, почему ИИ пока не способен заменить инженера
Щетников выделяет несколько причин, которые пока мешают полностью автоматизировать работу непосредственно на строительной площадке.
Ограниченность оцифрованного контекста
Искусственный интеллект получает только ту информацию о физической среде, которую удалось заранее измерить, формализовать и передать через датчики. Специалист на площадке видит фактическое состояние конструкций, отклонения геометрии, свойства материалов, условия выполнения работ и множество других факторов, которые не всегда отражены в цифровой модели.
Проблема в том, что значительная часть отклонений на стройке заранее не стандартизирована. Система может хорошо работать в типовой ситуации, но столкнуться с фактором, которого просто не было в исходной модели.
Разнородность материалов и деформации конструкций
Современное здание состоит из множества материалов с разным физико-механическим поведением. Древесина реагирует на изменения влажности, металлические профили и отделочные элементы испытывают температурные расширения, а отдельные конструкции и узлы могут деформироваться или давать усадку в процессе эксплуатации.
«Разные материалы ведут себя по-разному: древесина реагирует на изменение влажности, металлический профиль и элементы отделки — на температурные колебания, стеновая сборка испытывает усадку и микроперемещения. Если жестко связать такую подвижную основу с прецизионным элементом, напряжения начинают передаваться на отделочный слой и со временем могут проявляться в виде трещин или нарушения геометрии. Поэтому задача не в том, чтобы сделать крепление еще жестче, а в том, чтобы создать регулируемый интерфейс между конструкцией и основанием», — объясняет инженер.
Профессиональная ответственность за решения
Еще одно серьезное ограничение полной автоматизации связано с ответственностью за инженерные решения. Алгоритм может помогать в расчетах, анализе и поиске ошибок, но итоговое решение по-прежнему принимает специалист.
«ИИ может ускорить расчеты, анализ и поиск возможных ошибок, но окончательное решение и контроль все равно остаются за специалистом. На реальном объекте должен быть человек, который понимает условия на площадке и отвечает за принятое решение», — говорит эксперт.
Отсутствие единых стандартов данных и ручные процессы
Большинство современных нейросетей требуют качественных, структурированных и размеченных данных. На реальных строительных объектах многие операции до сих пор выполняются вручную: элементы выравнивают на месте, используют монтажную пену, клинья и индивидуальную подгонку.
Пыль, меняющееся освещение, неоднородные поверхности и постоянно изменяющиеся условия дополнительно усложняют работу компьютерного зрения и аналитических систем. Чтобы автоматизация стала действительно массовой, сначала необходимо стандартизировать сам физический процесс.
Управление людьми и живая коммуникация
ИИ способен работать с BIM-моделями, анализировать данные и рассчитывать параметры цифрового двойника здания. Но реальная стройка состоит не только из расчетов.
На объекте нужно организовывать работу бригад, следить за соблюдением технологической карты, принимать решения при изменении условий и объяснять технические требования людям с разным уровнем подготовки. Пока эти задачи остаются зоной человеческой ответственности.
Почему автоматизация начинается со стандартизации
Проблема автоматизации строительства заключается не только в возможностях самих алгоритмов. Чтобы роботизированная система могла воспроизводить одну и ту же операцию, физический процесс также должен быть достаточно предсказуемым: с понятными допусками, последовательностью действий и контролируемыми параметрами.
«Для автоматизации сначала нужно сделать предсказуемым сам процесс. Если на одной площадке одна и та же операция каждый раз выполняется по-разному, никакой алгоритм эту проблему сам по себе не решит», — говорит специалист.
Таким образом, по мнению Щетникова, строительство движется не к полной роботизации и вытеснению людей, а к постепенному переходу на более стандартизированные и предсказуемые технологические процессы.
«Искусственный интеллект не отнимет работу у инженеров. Но специалисты, которые умеют использовать новые инструменты, будут получать преимущество. При этом сама стройка должна становиться более предсказуемой: с понятными процессами, измеряемыми параметрами и контролем результата. Без этого автоматизировать ее только за счет алгоритмов не получится».