Цифровое строительство

В «Технополис Москва» заработала цифровая навигация

В Особой экономической зоне (ОЭЗ) «Технополис Москва» появилась цифровая навигация — первой из промышленных территорий в столице.

Система интегрирована в общегородскую транспортную систему и работает на площадках «Печатники», «Алабушево» и «Руднево».

Решение создано вместе с командой Московского транспорта. Теперь работники могут легко ориентироваться на площадке, а сама система помогает оперативно сообщать им важную информацию.

На первом этапе проекта на трех площадках установили 39 цифровых указателей трех различных форматов. Среди них цифровой куб — малая архитектурная форма, которая помогает грамотно распределять сразу четыре пересекающихся потока сотрудников в самых загруженных точках.

Пользователям строительного ПО станут доступны ультрареалистичные климатические симуляции

Инновацию представит Procore, расширив сотрудничество с чипмейкером NVIDIA. Симуляции помогут проектным командам моделировать экстремальные погодные условия, чтобы оценить их возможное влияние на застройку.

Для этого интеграция с библиотеками NVIDIA Omniverse связывает Model Manager от Procore с реалистичной 3D-средой.

Пользователи смогут оценивать влияние инсоляции, экстремальных метеоусловий и перемещение рабочих и техники на планы строительства, отмечают в Procore.

Сейчас новая функция находится в закрытом бета-тестировании.

Беспилотники с ИИ смогут проверять соблюдение техники безопасности на предприятиях

По словам Михаила Иванкова, главы Роструда, ведомство планирует внедрять дроны и сейчас проводит испытания технологии. Применять беспилотники для контроля Роструд планирует с 2027 года. В том числе возможны проверки в отношении строительных организаций.

Нейросеть сможет оперативно сигнализировать о возможных нарушениях на предприятии, а на основе анализа большого массива данных и надзорной практики обнаружить неочевидные закономерности в модели поведения работодателей.

В России разработали автономного робота с ИИ для контроля строительных объектов

В основе решения лежит платформа ADCM. Она получает данные со стройплощадки через 360-градусную фотосъемку, обрабатывает их с помощью ИИ и сверяет реальное состояние объекта с информационной моделью и графиком работ.

Робот отвечает за автоматический сбор данных на площадке: он сам передвигается по территории и с заданной периодичностью фиксирует происходящее. За два часа он обходит от 10 тыс. до 15 тыс. кв. м.

Свежие данные система сравнивает с прошлыми замерами и проектной документацией. Это помогает быстрее находить отклонения и изменения на объекте.

Заявленная скорость работы составляет 7,5 тыс. кв. м в час. Чтобы оценить, насколько это много, ее можно сопоставить с ручным обследованием. За восьмичасовую смену специалист успевает внимательно осмотреть, сфотографировать и предварительно проанализировать порядка 1 тыс. кв. м, то есть около 125 кв. м в час.

Исходя из этих цифр, эксперты рассчитали, что робот справляется с сопоставимой площадью примерно в 60 раз быстрее человека. При этом оценка расчетная: прямого сравнительного теста робота и специалиста не проводилось. Многое зависит и от сложности самого объекта.

Для девелоперов и генподрядчиков такая автоматизация наиболее востребована на крупных стройках, где инженерным службам регулярно приходится контролировать десятки тысяч квадратных метров.

* иллюстрация подготовлена при помощи ИИ

Возможности робо-собаки протестировали в строящемся подземном тоннеле в Японии

Машину Lynx M20 Pro от DEEP Robotics проверили в префектуре Акита.

Задача специалистов заключалась в понимании того, как робо-собака справится с характерными для протяженных закрытых тоннелей проблемами, а именно:
➖  рисками для безопасности персонала
➖  ограниченным сбором данных на месте
➖  сложностью интеграции нескольких технических систем

Робот передавал данные с камер и датчиков на поверхность, мог выполнять 3D-съемку в темных и искривленных участках, где стационарные камеры не обеспечивают полного покрытия.

Тестирование продолжается. Специалисты проверяют возможности роботов для дистанционного управления и получения изображений, а также измерений, и пытаются устранить ограничения для связи с машиной.

На тепловых сетях МОЭК прошли испытания новых роботов

На инфраструктуре Московской объединенной энергетической компании (МОЭК) проверили работу робо-собак отечественных разработчиков.

Для испытаний смоделировали различные сценарии использования:
➖  обход тепловых сетей
➖  спуск в камеру
➖  движение в стесненных условиях

Также специалисты опробовали оборудование, прикрепленное к корпусу роботов, например, для построения 3D-карт с помощью лидара. С его помощью машины прошли изученные маршруты без оператора, строя путь с использованием искусственного интеллекта.

Робо-собака может взять на себя рутинные операции и передвигаться там, где человеку попросту не пройти или же маршрут может быть связан с опасностью, отметили в МОЭК.

Новостройкам могут присвоить уникальные ID

👤 Инициатива направлена на замену бумажной проектной документации на «информационную модель». Проект закона от Владимира Якушева, первого зампреда Совфеда, рассмотрит Минстрой РФ.

📃 Согласно предложению, для новостроек бумажная проектная документация девелоперов будет заменена на цифровую 3D-модель дома, а у каждой квартиры в новостройке будет свой ID.

🏙 В цифровой модели предлагается хранить данные о планировках, коммуникациях и проч. Это позволит покупателям на первичном рынке лучше представлять внешний вид дома и квартиры, мх наполнение. Застройщикам переход на новую систему может быть выгоден тем, что не придется дублировать документы в разные инстанции.

📊 Сегодня данные об одном и том же доме разбросаны по разным системам и документам. Это усложняет покупателю проверку квартиры, а девелоперу — создает лишнюю ручную работу и риск расхождений между проектированием, продажами и регистрацией. Введение единого идентификатора упростит жизнь всем участникам рынка жилья, указывает автор инициативы.

В НОРПРИЗ представили возможности ИИ для анализа заключений экспертизы

Так, в ведомстве работает сервис «Ассистент НОПРИЗ». ИИ-ИИ-модель автоматизирует работу специалистов НОПРИЗ по рассмотрению отрицательных заключений экспертизы. Базой для сервиса стал риск-ориентированный подход.

«Ассистент НОПРИЗ» сортирует выявленные замечания в зависимости от:
➖  нарушений технических норм и правил
➖  использования некачественной исходно-разрешительной документации
➖  того, связано ли это со сметами

Также данные о замечаниях систематизируются и делятся на категории:
➖  критичные
➖  значительные
➖  незначительные

Категоризация необходима, чтобы определять первоочередные (критические) случаи для рассмотрения на заседаниях НОПРИЗ. Это повышает объективность выводов о качестве работы специалиста

Представлен прототип еще одного робота-уборщика

Стартап из Нью-Йорка тестирует прототип дроидного Voxel Series 1. Разработчики намеренно отказались от сходства внешнего вида этой машины с человеком.

Робот сможет помогать по быту — искать потерянные вещи, наводить порядок, поливать растения и переносить вещи. По крайней мере так заявляют разработчики, которые только лишь представили модель для демонстрации. Voxel Series 1 работает почти в автономном режиме, но некоторые его действия корректируются операторами.

У робота — два манипулятора с семью степенями свободы и полностью моторизованные запястья. Такая конструкция помогает ему работать с дверными ручками, полками и столешницами. Колени Voxel Series 1 гнутся назад, что позволяет менять высоту.

Камеры с нейросетями помогают отслеживать окружение и определять положения объектов.

Сейчас открыт предзаказ на эту машину. Стоимость робота составит $20 тыс., а поставки начнутся не раньше 2028 года.

Система мониторинга помогла сократить в Подмосковье число новых свалок со строительными отходами

Автоматизированная система контроля оборота отходов строительства, сноса и грунтов (ОССиГ) «ОССиГ‑контроль» на базе искусственного интеллекта и машинного зрения за первые девять месяцев 2026 года выявила 293 несанкционированные свалки, а за весь 2025 год — 777.

Из 293 выявленных участков нелегального размещения стройотходов уже ликвидированы 290. Нарушителям выписаны штрафы на 20,4 млн рублей. На данный момент нарушители оплатили 60% от этой суммы.

Система круглосуточно отслеживает изображения грузовика, выезжающего со строительным мусором с площадок. Данные о маршруте передаются в аналитический модуль. Тот выявляет машины, их разрешения на перевозку и определяет, добрался ли груз до легальной свалки. При нарушении информация отправляется в Минэкологии Московской области для принятия мер административного воздействия.

«ОССиГ‑контроль» работает в Подмосковье с 2021 года.