ИНП (Инфраструктура нового поколения)

🤖 Искусственный интеллект в строительстве: не будущее, а реальность

Цифровизация давно перестала быть просто модным трендом. В строительной отрасли технологии ИИ постепенно меняют подход к планированию, управлению и реализации проектов. Глобальные исследования подтверждают стремительный рост рынка — ожидается, что его объём к 2030-2032 годам может достигнуть 11-22 млрд долларов.

🔴Почему это актуально?
Строительство сталкивается с вызовами:нехватка квалифицированных кадров, жёсткие требования к срокам и бюджету, вопросы безопасности и экологической повестки. ИИ становится инструментом, который помогает отвечать на эти вызовы системно.

🔴Основные направления применения:

· Прогнозная аналитика для контроля бюджета и сроков.
· Компьютерное зрение для мониторинга безопасности на объектах.
· Роботизация отдельных процессов для повышения скорости и точности.
· Интеграция с BIM для оптимизации проектирования.
· Экологизация через расчёты энергоэффективности и сокращения отходов.

🔴Российский контекст
Около трети (! Разные источники говорят о разной пропорции) строительных компаний в России уже используют ИИ-решения. Обязательное внедрение BIM с июля 2024 года дополнительно стимулирует интерес к технологиям анализа данных. Однако сохраняются и барьеры: разрозненность информации, сложности с интеграцией систем, консерватизм отрасли и вопросы регулирования.

🔴Что дальше?
Строительная площадка постепенно становится цифровой средой,где решения принимаются на основе данных, а не только опыта. Успешными останутся те, кто научится совмещать экспертизу с возможностями технологий.

🔴ИИ в строительстве — это уже не эксперимент, а рабочий инструмент для повышения эффективности, качества и безопасности.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Минстрой в 2026 году планирует внедрить ИИ-сервисы для управления строительством и ценообразованием

Минстрой РФ в 2026 году планирует внедрить сервисы на базе искусственного интеллекта (ИИ) в систему "Управление строительством" и запустить пилотные проекты по гибкому ценообразованию в регионах, сообщается в канале министерства.

Подробнее: https://www.ancb.ru/news/read/20827

#минстрой #ИИ #технологии #цифровизация #управление #ценообразование

🤖 Как в СберСити мусор исчезает по трубам: первая вакуумная станция

В СберСити начала работу первая вакуумная станция сбора отходов. Это не просто технический узел, а ключевой элемент новой среды.

Что это меняет для жителей:
· Чистота во дворах. Контейнерные площадки с запахом и разбросанным мусором уходят в прошлое. Отходы по подземным трубам мгновенно попадают на станцию.
· Тишина и эстетика. Во дворах нет мусоровозов, которые рано утром производят шум. Освободившееся пространство можно использовать для зелени и отдыха.

Главный экологический эффект:
Система спроектирована так,чтобы до 70% отходов отправлялись на переработку. Вакуумное разделение потоков (например, органики и вторсырья) на старте делает сортировку и дальнейшую переработку гораздо эффективнее.

🔴Как это работает внутри:
В видео показана«кухня» процесса: как мощные циклоны отделяют мусор от воздуха, и как незаметно для жителей заменяют 15-тонные накопительные контейнеры.

Это пример, когда инженерное решение напрямую улучшает качество жизни и снижает нагрузку на окружающую среду.

#TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖Искусственный интеллект в сфере недвижимости и строительства: анализ текущего состояния и перспектив внедрения

На основе исследования MTC Web Services «Технологические стратегии бизнеса в России: Искусственный интеллект» рассмотрен уровень внедрения ИИ в российских компаниях, в том числе в секторе недвижимости и строительства. Исследование охватывает данные 700 организаций различных отраслей и масштабов.

🔴Текущие инвестиции в ИИ в строительстве и недвижимости
Сектор недвижимости и строительства демонстрирует сдержанные показатели по объёмам финансирования технологий искусственного интеллекта. Согласно данным, 66% компаний в этой отрасли направляют на ИИ менее 500 тыс. рублей в год. Доля организаций с годовыми затратами свыше 10 млн рублей составляет лишь 1%. Для сравнения, в ИТ-секторе аналогичный показатель достигает 28%.

🔴Стратегическое планирование внедрения ИИ
Формализованная стратегия по внедрению искусственного интеллекта присутствует только у 26 % компаний в целом по выборке. В секторе недвижимости и строительства этот показатель, вероятно, ещё ниже, учитывая общий уровень инвестиций и динамику внедрения. Это указывает на преобладание осторожного, экспериментального подхода к интеграции ИИ-решений.

🔴Ключевые барьеры внедрения
Основными препятствиями для широкого использования ИИ в отрасли остаются:
· Нехватка профильных компетенций внутри компаний,
· Сложность оценки требуемых инфраструктурных затрат,
· Риски, связанные с защитой данных и интеграцией в устаревшие системы.

В строительстве и ЖКХ проблема дефицита кадров в сфере ИИ стоит особенно остро — 61% организаций отмечают сложности с наймом специалистов.

🔴Перспективные направления для отрасли
Наиболее востребованными в краткосрочной перспективе могут стать решения с низким порогом внедрения и понятным экономическим эффектом:
· Чат-боты для клиентского сервиса и внутренних процессов,
· Инструменты распознавания изображений и текстов (анализ документов, мониторинг объектов),
· Системы прогнозной аналитики для управления проектами и ресурсами.

🔴Выводы
Сектор недвижимости и строительства в России находится на начальном этапе внедрения искусственного интеллекта. Текущие инвестиции носят ограниченный характер, стратегии внедрения недостаточно формализованы, а кадровый дефицит замедляет технологическое развитие. Однако потенциал для роста сохраняется, особенно в направлениях, связанных с автоматизацией рутинных операций, анализом данных и повышением эффективности управления проектами. Дальнейшее развитие будет зависеть от готовности компаний инвестировать не только в технологии, но и в формирование внутренних компетенций.

🔴От редакции
Мы публикуем материалы, отражающие различные точки зрения на развитие технологий в отрасли. Хотя представленное исследование фокусируется на наиболее распространённых направлениях внедрения ИИ, мы считаем, что потенциал искусственного интеллекта в строительстве и недвижимости не ограничивается чат-ботами и анализом документов. В наших публикациях мы также рассматриваем менее очевидные, но перспективные сценарии применения ИИ — от предиктивного моделирования износа объектов до интеллектуального управления жизненным циклом проектов и адаптивных систем энергоэффективности в сочетании с робототехникой.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖Новый ИИ-сервис ускорит программу реновации в Москве

Департамент градостроительной политики Москвы сообщает о разработке и тестировании сервиса «Планирование этапов реновации», созданного на базе искусственного интеллекта.

🔴Сервис, разработанный Центром искусственного интеллекта в градостроительстве, предназначен для автоматического мониторинга ключевых показателей программы. Он анализирует данные о расселении домов, объёмах строительства нового жилья и сносе старого фонда с точностью до 95%.

💬По словам руководителя Департамента Владислава Овчинского, внедрение инструмента позволит вдвое сократить временные затраты специалистов на сбор и анализ информации. Это даст возможность оперативнее выявлять отклонения от планов и корректировать ход работ.

Сервис будет интегрирован в личный кабинет платформы «СтроимПросто» и станет доступен для сотрудников ведомств, участвующих в реализации программы реновации.

🔴Напомним, программа реновации, утверждённая в 2017 году, предусматривает переселение жителей из 5176 домов. Ранее мэр Москвы Сергей Собянин ставил задачу в два раза увеличить темпы её реализации.


#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Наш материал про ИИ в строительстве лёг в основу новой статьи в журнале HeatClub #1/26.

В публикации — свежий взгляд на то, как искусственный интеллект трансформирует строительство и градостроительство. На базе наших наработок авторы журнала разобрали:
- ключевые тренды внедрения ИИ в отрасли;
- реальные кейсы цифровых решений;
- измеримые эффекты от применения технологий (сокращение сроков, снижение затрат, повышение качества).

🔴Мы благодарны всем, кто проявляет интерес к нашей работе и следит за развитием темы.

Читайте статью в свежем номере HeatClub здесь и на сайте heatclub.ru

#HeatClub #ИНП_исследования

🤖Робот‑демонтажник «Бетонолом 2000»: российская техника нового поколения

Компания «Роботехникс» представила демонтажный робот «Бетонолом 2000» — компактную, мощную и универсальную машину, способную заменить бригаду из 20–30 рабочих. Разберём, чем он уникален и где применяется.

Ключевые характеристики
- Вес: 2 000 кг (без навесного оборудования).
- Габариты (В × Ш × Д): 1 245 × 780 × 2 475 мм.
- Двигатель: электрический, 22 кВт, питание 380–420 В, 50 Гц.
- Управление: дистанционное, радиус действия — до 100 м.
- Максимальный вес навесного оборудования: 250 кг.
- Ударная сила гидромолота: 480 Дж.
- Частота ударов: 1 850 в минуту.

🔴Чем впечатляет?
1. Проходимость и мобильность
- проезжает в дверной проём шириной 80 см;
- самостоятельно поднимается по лестницам;
- работает в подвалах и на любых этажах.

2. Универсальность
Поддерживает сменное навесное оборудование:
- гидромолот;
- ковш (прямой и обратный);
- гидравлический захват;
- бур;
- алмазный резчик;
- ножницы по бетону и металлу.

3. Безопасность
- дистанционное управление исключает присутствие людей в зоне риска;
- низкий уровень вибраций — соседние конструкции не повреждаются.

4. Экономичность
- высокая скорость работ (например, 100 м² стяжки толщиной 10 см — менее часа);
- низкое энергопотребление;
- ремонт и запчасти доступны в России.

🔴Где применяется?
- Строительство и реконструкция:
- демонтаж стен, перегородок, плит перекрытия, фундаментов, бассейнов, дымовых труб;
- снос зданий высотой до 10 этажей.
- Подземные работы:
- прокладка тоннелей;
- строительство метро;
- разработка котлованов.
- Промышленность:
- демонтаж футеровки печей и конвертеров;
- очистка от настыли в металлургии.
- Аварийно‑спасательные операции:
- разборка завалов;
- работы в зонах повышенной радиационной опасности.

🔴Преимущества перед аналогами
- Цена: на 50 % ниже импортных аналогов (например, BROKK, Husqvarna).
- Ремонтопригодность: запчасти всегда в наличии на складе в Москве.
- Сервис: гарантия 12 месяцев или 1 000 моточасов, техническая поддержка 24/7.
- Транспортабельность: для перевозки достаточно легкового автомобиля с прицепом.

🔴Дополнительные модели
«Роботехникс» выпускает и другие роботы‑демонтажники:
- «Бетонолом 4500» и «Бетонолом 5000» — для масштабных проектов;
- лёгкая модель весом 1 тонна — для особо узких проёмов.

🔴Вывод
«Бетонолом 2000» — это:
- эффективность (скорость и точность);
- безопасность (дистанционное управление);
- экономия (снижение затрат на рабочую силу и технику);
- гибкость (работа в труднодоступных местах).

Российская разработка доказывает: инновационная спецтехника может быть доступной, надёжной и удобной в эксплуатации.


#роботы_ИНП #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

📌 Стройплощадка больше не царство авось. Как это стало возможным?

Ещё недавно стройка в России ассоциировалась с хаосом, вечными переносами и зависимостью от «человеческого фактора». Сегодня это один из самых быстро меняющихся секторов экономики. Дело не в единичных экспериментах, а в системном переходе к технологиям, которые делают процессы управляемыми, а сроки — предсказуемыми.

💡Вот 10 проектов, которые доказывают: дисциплина на стройке рождается не из приказов, а из «железа» и софта.

1️⃣ ЖК «Яковлево», ГК «МонАрх». Дом как конструктор. Секции с окнами, отделкой и сантехникой печатают на заводском конвейере, а на площадке собирают этаж за сутки. Погода и «устали руки» больше не аргумент для срыва графика.
2️⃣ ЖК «Молжаниново», ГК «Самолет». Стройка под наблюдением ИИ. Умные камеры анализируют процессы в реальном времени, а жители видят каждый этап онлайн. Роботы гнут арматуру, сканеры фиксируют миллиметры. Результат — ввод по плану, указанному в проектной декларации.
3️⃣ ЖК Pulse Premier, Setl Group. Полигон для инженерной мысли. Здесь испытывали грунт под разборным геодезическим куполом и выпускали на объект робособак для проверки качества бетона. Такой подход позволил не просто уложиться в сроки, но и сдать часть домов раньше обещанного.
4️⃣ ЖК «Первое место», ГК ТОЧНО. Лаборатория робототехники. В Краснодаре на стройке появятся автономные уборщики, роботы для кладки и демонтажа, а рабочие наденут экзоскелеты, чтобы снизить нагрузку на спину. Автоматизация — их способ гарантировать график.
5️⃣ Дом от «3D Строй». Двухэтажный дом за три месяца. Стены печатали бетонным принтером прямо на участке, сразу закладывая коммуникации. Альтернативная технология оказалась не «гаражным экспериментом», а управляемым процессом с чёткими сроками.
6️⃣ ЖК «Булычев», ГК «Железно». Умный дом как система. Это не просто розетка с Wi-Fi, а экосистема с управлением микроклиматом в каждой комнате, защитой от протечек и доступом по 3D-скану отпечатка. Такой подход к деталям обеспечил и дисциплину ввода — точно в заявленный день.
7️⃣ ЖК «Остров», «Донстрой». Город в городе, построенный на цифровой модели (BIM). Здесь лифт вызывается автоматически, когда ты подходишь, тротуары зимой подогреваются, а инфраструктура заточена под 5G. Сложность проекта не помешала сдаче по графику.
8️⃣ ЖК «Монблан», «Галс-Девелопмент». Автоматизация вместо лишних людей. Мини-экскаватор с системой «третий глаз» работает без геодезиста, умные каски следят за перемещениями, а вместо лесов — гусеничные подъёмники. Цель — максимальная управляемость и безопасность на каждом квадратном метре.
9️⃣ «Европейский квартал», Брусника. Здесь экология — инженерная задача. Один из домов получил международный сертификат BREEAM благодаря солнечным панелям и полной автоматизации систем. Проект сдали в оговоренный период, доказав, что «зелёные» технологии — это про дисциплину, а не просто про имидж.
1️⃣0️⃣ ЖК «Соколики», Segezha Group. Деревянная многоэтажка за год. Проект из CLT-панелей (массивная клеёная древесина) в Волгоградской области построили с весны до конца года. Технология показала, что дерево может быть быстрым и предсказуемым материалом для этажного строительства.

🔴Что общего? Во всех случаях технологии — не просто «фишка» для пиара, а инструмент, который убирает неопределённость. Когда процессы оцифрованы, а машины выполняют рутину, появляется прозрачность и контроль. А там, где есть контроль, возможна и настоящая дисциплина. Новый стандарт рождается не в кабинетах, а на этих стройплощадках.

🟦 Подписаться на канал:
Stroy.OS |

🤖 Росреестр предупредил о недоступности портала «Национальная система пространственных данных» 23-25 января

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

⚡️ Приглашаем к участию в традиционном ВОИРтехнозавтраке 27 января 2026 года, где представят технологию «Дивизор», предназначенную для переработки смешанной макулатуры, включая материалы с ламинированным слоем и композитную упаковку.
Обсудим возможности её применения для производства бумаги и утеплителя эковаты, а также практический опыт внедрения.

Польза участия — знакомство с ресурсосберегающей технологией, которая сохраняет бумагообразующие свойства сырья, снижает нагрузку на водные ресурсы и расширяет возможности переработки сложных отходов.

📌 ВОИРтехнозавтрак будет интересен:

- инвесторам и венчурным фондам;
- предприятиям, производящим упаковку, гофрокартон и санитарно-гигиенические изделия;
- экологическим организациям и отраслевым экспертам;
- представителям государственных регуляторов и профильных министерств;
- специалистам в сфере науки и образования.

👤 Спикер мероприятия:
Ирина Куликова — председатель Высшего совета Ассоциации организаций, занятых в сфере обращения отходов «АРСО», генеральный директор АО «ЭкоРесурсПереработка», региональный представитель АСИ по направлению «Экология» в Рязанской области.

📌 Формат мероприятия:
Презентация технологии и практический разбор решений с последующим обсуждением и ответами на вопросы.

Организатор: Союз ВОИР.

📍 Место проведения:
г. Москва, ул. Селезнёвская, д. 11А, стр. 1
Федеральный центр поддержки технологического предпринимательства «Выбирай своё»

🕙 Время: 10:00–12:00
Сбор гостей — с 9:30

Для участия в ВОИРтехнозавтраке требуется обязательная регистрация https://forms.yandex.ru/cloud/6932d29d02848f0734d0ec86.

Будем признательны за распространение информации среди заинтересованных организаций и профильных специалистов.

ℹ️ Сколково открывает креативное направление для медиатехнологий

Московский инновационный кластер «Сколково» начал отбор компаний в новый креативный кластер, посвященный медиатехнологиям. Это следующая ступень в развитии креативной инфраструктуры: в конце 2023 года там уже заработала первая очередь — кластер для разработчиков видеоигр и анимации.

📱Цель новой площадки — стать рабочим хабом для команд, которые создают технологический бэкбон современного контента. Резидентов ищут в конкретных и перспективных областях:
· Иммерсивные технологии (VR/AR)
· Виртуальный продакшн
· Цифровые двойники
· 3D-моделирование
· Метавселенные и цифровые аватары
· Разработка оборудования и ПО для медиаиндустрии.

📱При отборе будут оценивать не просто идеи, а готовые наработки: опыт создания инновационных решений, наличие патентов, зрелость продукта и его конкурентоспособность.

📱Что получат резиденты?
Доступ к специализированной инфраструктуре:
ЦОД, пилотным зонам для тестирования, офисам и студии виртуального производства. Также предусмотрена поддержка: льготные условия аренды и помощь в продвижении проектов.

Параллельно продолжается набор компаний в уже работающий кластер видеоигр и анимации.

📱Как попасть?
Заявки на резидентство в кластер медиатехнологий принимаются на платформе i.moscow.
Условия для игровых и анимационных студий— на сайте createdin.moscow.

Источник: канал мэра Москвы С.С. Собянина.

#ИИ #Архитектура #Градостроительство #AI

ℹ️ подписывайтесь:
@UrbanLabAI

🤖«Нанософт» выпустил ИИ-модули для инженеров: как алгоритмы учатся читать нормативку

Если вы проектировщик, то знаете: поиск требований в стандартах — это часы рутины и высокий риск что-то упустить. «Нанософт» решил проблему, дав инженерам инструмент, который не просто ищет, а понимает смысл нормативных документов.

Осенью прошлого года компания представила обновление платформы NSR Specification с двумя ключевыми модулями на базе ИИ: семантического анализа и семантического поиска.

🔴Суть в одном предложении: система учится автоматически проверять BIM-модели на соответствие стандартам и находить нужные пункты по смыслу, а не только по ключевым словам.

🔴Как это развивалось — от базы знаний до ИИ-ассистента:
· Старт (2021): Был создан «Модуль требований» — база стандартов, интегрированная в nanoCAD. Первый шаг к автоматизации.
· Первый ИИ-элемент: Появился «Модуль семантической разметки». Он научился самостоятельно выделять в текстах границы требований и «приклеивать» к ним нужные классификаторы.
· Своя среда: Команда разработала специализированный текстовый редактор для работы со стандартами от начала и до публикации.
· Главная цель: Всё это вело к автоматизации самой трудоёмкой задачи — оценки соответствия информационной модели (ЦИМ/BIM) нормативным требованиям.

🔴Что из себя представляют новые модули?
· NSR Модуль семантического анализа: Его «обучали» на пилотных проектах с реальными BIM-моделями от крупных компаний. Он анализирует, как требования стандартов применяются к конкретным объектам, учась на практике.
· NSR Модуль семантического поиска: Родился из экспериментов с RAG-пайплайном. За год разработчики перешли от векторного к гибридному поиску, научили систему учитывать метаданные требований, вести диалог и понимать контекст инженерных запросов. Фактически, это ассистент, который разбирается в СП и ГОСТах.

🔴Почему это не просто «ещё один чат-бот»?
Это инструмент,который берёт на себя рутинный интеллектуальный труд: анализ текстов, поиск взаимосвязей, первичную проверку. Это позволяет инженеру тратить время на проектные решения, а не на бумажную работу.

🔴Итог:
«Нанософт»системно движется к цели — сократить разрыв между массивом нормативной документации и цифровыми моделями. Теперь можно не только искать требования по смыслу, но и автоматически проверять им проект.

Как думаете, сможет ли такой инструмент в будущем полностью заменить рутинную проверку нормативов, или эксперт с опытом всё равно останется незаменимым звеном?

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 ИИ из Томска создает бетон за час

Исследователи ТГАСУ обучили нейросеть проектировать бетонные смеси. Вместо многолетних экспериментов — расчет за 60 минут.

🔴Как?
Нейросеть анализирует параметры сырья (цемент, песок, наполнители) и вычисляет, как плотнее всего упаковать их частицы. Это позволяет точно задавать свойства конечного материала.

🔴Результат:
· Смеси не расслаиваются, обладают высокой текучестью и прочностью.
· Расход цемента снижен за счет добавок на основе вторичных материалов (кварцевая мука, микрокальцит).
· Состав можно быстро менять под нужную задачу — от тонкостенных конструкций до объектов для атомной промышленности.

Метод ускоряет разработку в разы и дает контролируемый результат, меняя подход к созданию строительных материалов.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 WallPlan: как нейросети учатся «понимать» архитектуру

На Хабре вышла новая статья от Артура Ишмаева, руководителя отдела внедрения и развития нейросетей в дирекции цифровых инноваций и ИИ компании ПИК. На этот раз речь — о революционном подходе к ИИ‑проектированию: системе WallPlan, которая меняет саму логику работы с планами помещений.

🔴В чём прорыв?
Раньше нейросети воспринимали план как набор пикселей — по сути, просто «рисовали» картинку. WallPlan делает шаг вперёд: он генерирует план как wall graph — граф из стен и помещений. Это значит, что система «видит» план не как изображение, а как набор архитектурных сущностей: стен, комнат, окон.

🔴Как это устроено?
WallPlan — это ансамбль из трёх нейросетей, работающих в связке:
1. WinNet — предсказывает оптимальное расположение окон (если оно не задано изначально).
2. LabelNet — определяет тип зоны (гостиная, кухня, спальня и т. д.).
3. GraphNet — достраивает стены, формируя пространство.

Процесс идёт циклично: LabelNet и GraphNet «договариваются» между собой, пока план не будет полностью сформирован.

Что умеет WallPlan?
Система гибко работает с разными входными данными:
- только контур квартиры;
- заданные окна и несущие стены;
- bubble‑диаграмма (схема связей помещений).

🔴Важные оговорки
Несмотря на прогресс, у WallPlan есть ограничения:
- система не создаёт функциональную логику планировки «с нуля»;
- качество результата напрямую зависит от входных данных;
- модель строго следует заданным ограничениям, но не обладает архитектурным «здравым смыслом».

🔴Почему это важно?
WallPlan — не просто ещё одна нейросеть для генерации картинок. Это шаг к осмысленному проектированию: ИИ начинает «понимать» структуру пространства, оперируя не пикселями, а реальными архитектурными элементами.

Такой подход открывает дорогу к:
- автоматизации рутинных задач проектировщиков;
- быстрому созданию вариантов планировок;
- интеграции ИИ в реальные рабочие процессы девелоперов.

🔴Читайте полную статью на Хабре.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🖨️ Забудьте про «стройку будущего». Будущее уже здесь, и у России в нем странная роль.

Мы часто представляем себе стройплощадку 2030-х: тишина, роботы, дроны. Картинка уже устарела. Потому что технологии, которые должны были это обеспечить, уже работают. Прямо сейчас.

🔴Речь о 3D-печати зданий. Не как о диковинке для выставки, а как о реальном строительном методе. И здесь Россия — не догоняющий, а в каком-то смысле — неожиданный пионер.

Наши инженеры еще десять лет назад печатали дома в США, наши стартапы основывали компании в Кремниевой долине, а здесь, внутри страны, уже больше двадцати компаний печатают всё: от типовых домов до огромных общественных центров. Оборудование — своё, на 90%. Рынок специальных смесей вырос в 8 раз за пять лет.

Но есть один парадокс. Имея такой технологический задел, мы рискуем его растерять. Потому что мир движется дальше, а мы топчемся.

В конце 2025 год вышло большое исследование от НИУ МГСУ — не прогноз, а форсайт на 2030-2036 годы. Его главный тезис жёсток и точен:
У России есть историческое окно, чтобы не просто использовать 3D-печать, а стать одним из тех, кто пишет для неё правила. Но окно это быстро закрывается.

🔴Что делают другие?
· США двигают технологию через оборонку и венчурный капитал.
· Китай встраивает её в свои бесконечные инфраструктурные планы.
· ОАЭ ставят закон: к 2030 году 25% новых зданий — напечатанные.
· ЕС делает ставку на «зелёность» и эффективность.

🔴Повсюду прорыв обеспечивает системная воля государства. А у нас?
У нас — разрозненные компании, каждый пилотный проект — битва с нормативами, нет массового госзаказа, кадров не хватает. Сильные стороны (потребность в быстром освоении территорий, наука, сырьё) упираются в организационный хаос.

🔴Исследование рисует четыре сценария нашего будущего к 2036 году:
1. «Экосистемный прорыв» (единственный устойчивый путь). Россия забирает 10-15% рынка малоэтажки, технологии становятся основой для Арктики и ДВ, мы экспортируем не газ, а готовые строительные решения. Для этого нужна комплексная госпрограмма, стандарты и сеть роботизированных центров по стране.
2. «Нишевая оптимизация» (по инерции). Технология останется игрушкой для элитных коттеджей и арт-объектов. Доля в строительстве — не больше 1%.
3. «Стагнация» (худший сценарий). Всё так и останется демо-стендами. Нормы не примут, бизнес уйдёт в «традиционку», а мы будем покупать чужие принтеры.
4. «Растворение в гибридах» (адаптивный). 3D-печать станет просто одним из модулей в гибридных роботизированных системах. Риск: без своей платформы мы снова окажемся в технологической зависимости.

🔴Вывод авторов однозначен: глобальный тренд — к гибридизации. И чтобы в нём не потеряться, России нужно не просто поддерживать отдельные компании, а строить свою замкнутую экосистему — со своими стандартами, оборудованием, ПО и кадрами.

👌Окно возможностей — до 2028-2030 годов.
Критические точки: сформировать спрос через госзаказ (2026-2028) и добиться экономической окупаемости (2028-2030).

🔴В исследовании даже есть проект такой госпрограммы. Её цель — к 2030 году создать полноценную отрасль, построив «первый миллион» квадратных метров. Для этого — разработать стандарты, запустить пилоты от Якутии до Краснодара и готовить новых специалистов: не просто строителей, а инженеров-технологов и операторов цифровых производств.

🔴Суть в одном: у нас есть всё, чтобы через 10 лет не покупать технологии, а продавать их. Или — всё есть, но мы можем этим не воспользоваться.

Будущее строительства решается не где-то там, а здесь и сейчас. И вопрос в том, будет ли оно нашим будущим.

🔴Полное исследование приложено.

⏺Подписаться:
NeStroy3D

🤖 Blink: ИИ, который сам создает готовые приложения

Появился сервис Blink, где искусственный интеллект не просто генерирует код, а самостоятельно думает, ищет решения и доводит приложение до полностью готового результата.

Он работает как агентная платформа: может напрямую искать информацию в интернете, работать с базами данных и выполнять код, автоматически завершая задачи без постоянного участия человека.

Внутри сервиса есть облачная песочница с окружением JavaScript или Python. В ней агент может устанавливать необходимые пакеты, поднимать сервер и тестировать приложение прямо в процессе работы.

🔴Платформа предоставляет доступ к более чем 180 современным ИИ-моделям, фактически выступая универсальным шлюзом для разработки. Среди них: GPT-5.2, Claude Opus 4.5 и др.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖Революция в обслуживании трубопроводов: российский робот‑универсал

Учёные ПНИПУ совместно с коллегами из Волгоградского ГАУ создали инновационного робота для диагностики, очистки и ремонта трубопроводов. Это решение способно кардинально изменить подходы к обслуживанию инженерной инфраструктуры в самых разных отраслях.

Что умеет робот?
Устройство демонстрирует впечатляющий набор возможностей:
- автоматически адаптируется к диаметрам труб от 500 до 1400 мм;
- преодолевает повороты под 90°;
- работает на вертикальных участках;
- выполняет диагностику, очистку и ремонт трубопроводов.

Проведённые испытания подтвердили: робот устойчиво движется и эффективно очищает внутренние поверхности труб.

🔴Где это применимо?
Разработка найдёт применение в ключевых отраслях:
- ЖКХ — обслуживание водопроводных и канализационных сетей, профилактика засоров и прорывов;
- нефтяная промышленность — контроль и очистка нефтепроводов, снижение рисков утечек;
- химическая промышленность — обслуживание агрессивных сред, минимизация простоев производств.

Как это меняет строительную отрасль?
В строительстве робот открывает новые возможности:
- на этапе возведения объектов — контроль качества монтажа трубопроводов, оперативная диагностика скрытых дефектов;
- при реконструкции — обследование старых сетей без демонтажа, точечный ремонт проблемных участков;
- в эксплуатации зданий — профилактическое обслуживание инженерных систем, продление срока службы коммуникаций;
- при работе со сложными объектами — обслуживание вертикальных стояков, разветвлённых сетей с резкими поворотами.

Почему это важно?
Разработка снимает ограничения существующих внутритрубных технологий:
- исключает необходимость частичной разборки конструкций для доступа к трубам;
- сокращает сроки обслуживания за счёт автоматизации процессов;
- повышает безопасность работ в труднодоступных и опасных зонах;
- снижает затраты на ремонт и профилактику инфраструктуры.

Этот робот — яркий пример того, как отечественные инновации решают реальные задачи промышленности и строительства. Впереди — масштабирование технологии и внедрение в масштабные проекты!

#ПНИПУ #ВолгоградскийГАУ

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖Автоматизация на максимум: «Техноробот» вывел производство кирпича на новый уровень

Компания «Техноробот» успешно завершила масштабный проект по автоматизации линии садки кирпича на Гуковском кирпичном заводе. Результат впечатляет: производительность превысила проектные показатели!

🔴Что было сделано
Инженеры реализовали комплекс высокотехнологичных решений:
- Система буферизации и транспортёров — обеспечила независимую работу четырёх прессов СМК‑1085.
- Точный формирователь зазоров — гарантирует надёжное создание обжиговых карт.
- Уникальный кантователь — поднимает и переворачивает кирпич даже при перепаде высоты почти в 1 м.
- Адаптивная работа с печными вагонами — реверсивная подача в ограниченном пространстве (две зоны приёма и зона захвата карт).
- Интеллектуальный HMI‑интерфейс — позволяет сохранять множество схем садки (до 5 типов карт в каждой).
- Мощный синхронный захват — работает с картами 1000×1000 мм весом до 240 кг, не требуя идеальной геометрии кирпича.
- Износостойкие конструкции — выдерживают высокую запылённость и температуру.

🔴Итоговые показатели превзошли ожидания:
- Среднечасовая производительность — 7 800 кирпичей/час.
- Это на 8 % выше проектных значений (по ТЗ — 7 200 кирпичей/час).

Проект демонстрирует, как современная автоматизация:
- повышает производительность без потери качества;
- решает сложные инженерные задачи (перепады высот, ограниченное пространство);
- обеспечивает гибкость производства (множество схем садки);
- увеличивает надёжность оборудования в тяжёлых условиях.

#роботы_ИНП #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

📌 Нашли интересный кейс по цифровизации в девелопменте

В презентации ГК «КОРТРОС» — одного из крупных застройщиков России — показано, как с помощью AI решают две важные задачи: улучшение продаж через речевую аналитику и повышение качества строительства через ИИ-помощника.

❔Рассказываем тезисно, что внедрили в компании:

🔴 Речевая аналитика для отдела продаж
— Обученная нейросеть анализирует звонки менеджеров, сверяет с чек-листом: всё ли донесли до клиента, выявили ли потребности, предложили ли встречу.
— На основе транскрибаций формируются «персоны покупателей» — типичные портреты клиентов (семьи с детьми, инвесторы и т.д.). Это помогает менеджерам лучше понимать аудиторию и вести диалог адресно.

🔴 Co-pilot для стройконтроля
— На базе модели Qwen создан ИИ-агент, который проанализировал более 4500 нарушений по приёмке квартир.
— Система не только детализировала чек-листы, но и выявила системные проблемы: частые дефекты, которых не было в чек-листах, размытые формулировки, отсутствие контроля защитных мер.
— На основе анализа ИИ предложил план корректирующих мероприятий, которые уже внедряются на объектах.

🔴Что в итоге?
Речевая аналитика стала не просто инструментом контроля, а источником знаний о клиентах. Co-pilot стройконтроля превратил разрозненные данные в системные знания, которые теперь используют для улучшения процессов, договоров и обучения сотрудников.

Кейс показателен тем, что AI здесь работает не «для галочки», а реально меняет процессы — от разговора с клиентом до сдачи объекта.

📎 Презентация прилагается — рекомендукм к просмотру, если интересуетесь внедрением ИИ в строительстве и продажах.

#StroyOS_Кортрос

🟦 Подписаться на канал:
Stroy.OS |

🤖Минутка HR

😉Если вы вдруг ищите сотрудника, то есть у нас интересное предложение.
Тест сохраняем в авторской редакции:


Всем привет! Я GIS-аналитик, сейчас активно ищу фуллтайм-работу или проекты в городской сфере.

Ниже - информация обо мне. Если ищете коллегу или сотрудника или знаете того, кто ищет, пожалуйста, напишите тут или в личку: @voshavel .

🔻 Геоаналитик (Middle GIS Analyst)

6+ лет опыта, профиль - анализ городских данных: транспорт, застройка, доступность. Есть опыт в девелоперском консалтинге. Решаю сложные пространственные задачи (создание системы по поиску и анализу земельных участков), создаю прикладные модели (модель оценки стоимости коммерческой недвижимости), автоматизирую и оптимизирую расчеты (ускорил до 1000+ раз расчёты по графу).

Проект, которым я больше всего горожусь: анализ коммерческой недвижимости г. Москвы.  Задача: оценить стоимость ренты и обосновать инвестпривлекательность объекта. Я организовал сбор данных и очистил их, рассчитал пространственные параметры и построил модель. В итоге: заказчик принял обоснование и использует в расчётах дата-дривен значение цены, а т.к. оно выше ожидаемого он может уменьшить кредитное финансирование проекта.

Области работы:
1️⃣ ESDA и анализ пространственных факторов
2️⃣ Network analysis: зоны доступности, матрицы расстояний, центральности
3️⃣ Построение моделей и анализ пространственных зависимостей (в т.ч. индекс Морана)
4️⃣ Валидация данных и корректности расчётов (выбросы, пропуски, дубли, ошибки привязки)

Опыт:
1️⃣ GIS-анализ для документов территориального планирования городов-миллионников
2️⃣ Поиск территорий под застройку, разработка алгоритмов оценки прибыльности для девелоперов из Топ-10 в РФ
3️⃣ Анализ коммерческой недвижимости и обоснование стоимости объектов для инвестора
4️⃣ Анализ рынка кикшеринга: расчёт ёмкости рынка, объёма флота и зон работы сервиса
5️⃣ Разработка и преподавание курса «Анализ городских данных в QGIS» (Картетика)

Инструменты:
Python (geopandas, pysal, networkx, osmnx), QGIS, PostgreSQL/PostGIS, Git, Jira, Confluence, Notion

Есть управленческий опыт - 3 года работы техлидом. Умею собирать ТЗ, договариваться с заказчиками и руководством, говорить на одном языке с коллегами из других направлений.

По запросу готов подробнее рассказать про опыт, скинуть развернутое резюме.

Буду рад попасть в команду, которая делает продукты для городов и людей, которые в городах живут.

Локация: Санкт-Петербург / удалённо.
✉️ @voshavel

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП_вакансия

🤖 подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure