В центре внимания: цифровые двойники, искусственный интеллект, робототехника, управление инженерными системами и необходимость учитывать автоматизацию ещё на этапе проектирования зданий.
От разрозненных сервисов к единой цифровой среде
16 октября 2026 года «Строительная газета» опубликовала материал об интеграции интеллектуальных систем в единую цифровую платформу городской среды. Основой публикации стала дискуссия участников Moscow Startup Summit, проходившего на территории строящегося смарт-района СберСити.
Главный тезис обсуждения это развитие умного города не ограничивается внедрением отдельных датчиков, автоматизированных систем или цифровых сервисов. Важна способность объединять данные из разных источников и использовать их при управлении зданиями, инженерными сетями и городской инфраструктурой.
Заместитель министра строительства и ЖКХ РФ Константин Михайлик подчеркнул необходимость единой цифровой вертикали, охватывающей этапы жизненного цикла объектов. Такой подход предполагает более тесную связь проектирования, строительства и эксплуатации.
Четыре уровня цифровой инфраструктуры
Директор по искусственному интеллекту компании Terminus Group Лин Шао представил подход к созданию комплексной технологической платформы. В описанной архитектуре выделяются четыре уровня:
-
Аппаратный уровень: подключённые устройства, датчики и робототехника.
-
Уровень данных: сбор и обработка информации из разных источников, включая мультимодальные данные.
-
Уровень моделей: использование универсальных и специализированных моделей для управления зданиями, парковками и другими объектами.
-
Уровень приложений: сервисы и системы, которые позволяют анализировать происходящее и организовывать управление инфраструктурой.
Такая архитектура позволяет рассматривать интеллектуальные устройства не как автономные решения, а как элементы общей информационной среды.
При этом объединение данных само по себе не гарантирует эффективного управления. Необходимы единые правила информационного обмена, совместимость программных решений и разграничение ответственности между организациями.
ТИМ становится основой эксплуатации
В ходе дискуссии отмечалось, что технологии информационного моделирования постепенно выходят за рамки подготовки проектной документации.
При корректной организации информационная модель может использоваться как источник сведений для эксплуатации здания, обслуживания инженерных систем и управления изменениями. Связь модели с данными датчиков и систем диспетчеризации создаёт основу для развития цифровых двойников.
По словам главного управляющего партнёра ВЭБ.РФ по технологическому лидерству Ильи Семина, ТИМ применяют уже 49% застройщиков. Этот показатель приводится в публикации «Строительной газеты» со ссылкой на выступление эксперта; методика расчёта и состав выборки в статье не раскрыты.
Поэтому цифру нельзя автоматически распространять на весь строительный рынок или трактовать как долю объектов, полностью управляемых посредством цифровых двойников.
Роботизацию необходимо учитывать на этапе проектирования
Практический пример привёл генеральный директор ГК «Галс-Девелопмент» Андрей Мухин. По его словам, компания рассматривает роботизацию как инженерную составляющую проекта.
В частности, при проектировании предусматриваются технологические помещения, необходимая ширина коридоров, взаимодействие с лифтами и платформа координации роботов. Также развивается внутренний ИИ-ассистент, работающий с корпоративными данными.
Такой подход важен потому, что интеграция роботов в готовое здание может потребовать изменения планировочных решений, инженерной инфраструктуры и организации потоков людей и оборудования.
Если роботизированные системы предусматриваются заранее, их можно учитывать при разработке архитектуры здания, расчёте пространственных ограничений и проектировании инженерных коммуникаций.
От цифрового двойника к прогнозированию состояния зданий
Ещё одно направление это переход к эксплуатации на основе данных.
В концепции умного города датчики и интеллектуальные системы могут отслеживать состояние инженерных сетей, параметры микроклимата, энергопотребление и другие показатели. Анализ этих сведений потенциально позволяет заранее выявлять отклонения и планировать техническое обслуживание до возникновения серьёзных неисправностей.
Но для перехода к предиктивному обслуживанию необходимы не только цифровые модели. Важны непрерывность сбора данных, качество телеметрии, корректная интерпретация сигналов и проверка рекомендаций алгоритмов специалистами.
Какие вопросы остаются открытыми
Участники дискуссии также затронули возможность масштабирования подобных технологий и совершенствования нормативной базы.
По мере роста автономности систем повышается значение вопросов информационной безопасности, качества исходных данных и ответственности за решения, принятые на основании рекомендаций ИИ.
Алгоритмы могут моделировать транспортные потоки, анализировать большие массивы данных и прогнозировать отдельные сценарии. Однако решения, затрагивающие безопасность, комфорт и интересы жителей, требуют человеческого контроля и понятных правил ответственности.
Таким образом, умный город постепенно становится задачей комплексного проектирования и управления данными. Для строительной отрасли это означает необходимость учитывать цифровую инфраструктуру, роботизацию и эксплуатационные сценарии уже при разработке проекта здания или квартала.