Полина Путякова

журналист

---

Город с высоким IQ

Как «умные» технологии меняют городскую среду

18 августа

Поделиться

Твитнуть

Города стремительно меняются под влиянием цифровых технологий: искусственный интеллект, «умные» системы и анализ больших данных перестают быть футуристической идеей и становятся повседневной реальностью. Транспорт, строительство, жилищно-коммунальное хозяйство — ключевые сферы городской жизни переходят на новые рельсы, повышая безопасность, экономичность и комфорт. Глобальный рынок решений для «умных» городов продолжает бурное развитие, а в России он демонстрирует рост с примерно $1,2 млрд в 2022 году до ожидаемых $52 млрд в 2025 году. При этом тема цифровизации городов закреплена на национальном уровне: проект «Умный город», реализуемый в рамках нацпрограмм «Жильё и городская среда» и «Цифровая экономика», охватывает более 200 городов и внедряет стандарты цифровой зрелости (IQ-городов), которые уже выросли в среднем на 40% по сравнению с 2018 годом.

Транспортная революция

Одна из систем города, значительно меняющаяся под влиянием искусственного интеллекта, — это транспорт. Снижение аварийности на 75%, дополнительный доход в 5 млрд руб. в год и сокращение затрат на логистику до 35%. Это не прогнозы, а доказанные результаты работы цифровых технологий в транспортном секторе России, приводит цифры генеральный директор ООО «Альянс перспективных технологий» Ильдар Саттаров.

Как рассказывает эксперт, эффект от внедрения искусственного интеллекта наиболее заметен в логистике. Система прогнозирования спроса X5 Group и сервис «Яндекс.Маршрутизация» на базе нейросетей позволяют сократить логистические издержки на 15—35% и генерировать до 5 млрд руб. дополнительного дохода ежегодно. ГК «Деловые линии» используют ИИ для оптимизации расписания смен, планирования доставок и анализа цен на топливо, что экономит 2% ежемесячных затрат.

В дорожной инфраструктуре флагманами выступают проекты ГК «Автодор», говорит Ильдар Саттаров. Трассы М-11 «Нева» и ЦКАД применяют системы безбарьерной оплаты Free Flow и ИИ для диагностики дорожного полотна. Пилотный проект «умной» дороги в Самарской области внедрил V2X-технологии — системы связи, позволяющие автомобилям обмениваться данными с другими транспортными средствами, инфраструктурой и пешеходами для повышения безопасности и эффективности дорожного движения.

Вот конкретный пример. Пермская компания TrafficData разрабатывает решения для автоматизированного сбора данных о транспортных потоках с использованием компьютерного зрения, дронов и нейросетей. Технология позволяет анализировать трафик в режиме реального времени и корректировать работу светофоров без масштабных изменений дорожной инфраструктуры.

Ключевая задача системы — оптимизация светофорных режимов и дорожного движения для снижения загруженности улиц. По данным разработчика, программное обеспечение TrafficData SIM в среднем увеличивает пропускную способность перекрёстков на 15—20%. В отдельных случаях результаты оказались выше: например, в Салехарде после обработки видео­записей с камер (решение TrafficData Land) пропускная способность одного из перекрёстков выросла в три раза.

Пилотный проект в Перми получил положительные отзывы от представителей отрасли, научного сообщества и специалистов по интеллектуальным транспортным системам. На текущий момент решения TrafficData внедрены в 20 городах России, а также в городах девяти стран мира.

Новое ЖКХ

Обсуждение цифровизации жилищно-коммунального хозяйства чаще всего ведётся с точки зрения властей, управляющих компаний и ресурсоснабжающих организаций. Искусственный интеллект в этом контексте помогает прогнозировать потребление ресурсов, автоматизировать выявление и устранение неисправностей, оптимизировать распределение энергии и повышать прозрачность взаимодействия между управляющими организациями и жителями. Это снижает издержки и улучшает качество обслуживания.

По данным исследования, проведённого онлайн-платформой Doma.ai, в 2024 году искусственный интеллект в своей работе использовали 13% управляющих компаний, что более чем втрое превышает показатель предыдущего года. По данным исследования «Цифровые технологии в механизме реализации жилищных прав граждан», внедрение ИИ в управление многоквартирными домами позволяет оптимизировать энергопотребление в жилом фонде, что приводит к сокращению затрат на электро­энергию и тепло на 15—20%.

Однако не менее важен взгляд и с позиции жителей многоквартирных домов: как ИИ упрощает их взаимодействие с инфраструктурой ЖКХ. Одно из перспективных направлений цифровизации эксплуатации зданий — внедрение технологий искусственного интеллекта на первую линию технической поддержки. ИИ помогает обрабатывать заявки от жителей, снижая нагрузку на сотрудников управляющей организации, рассказывает СЕО компании «Юникорн» Светлана Перминова. Например, на объектах УК NOVA comfort помощник Ujin Assistant работает 24 часа в сутки и помогает отвечать на вопросы жителей о работе смарт-сервисов «умного» дома и здания. Помощник по итогам 2024 года принял более 500 запросов жителей. За время внедрения точность ответов на входящие запросы улучшилась с 67 до 87%.

Кроме того, жители многоквартирных домов хотят понимать, как работает управляющая компания или ТСЖ и оценивать качество обслуживания своего дома. ИИ может помочь и в этом вопросе, предоставляя инструменты для объективного контроля и анализа.

Пермская компания «Цифровой омбудсмен жителя» разработала систему, которая в настоящее время дополняется ИИ и позволяет управляющим организациям и жителям оценивать качество обслуживания многоквартирных домов и социальных учреждений. Система автоматизирует процессы контроля: линейные сотрудники получают задания и цифровые чек-листы на смартфоны, фиксируют выполненные работы с помощью фотографий, а алгоритмы анализируют данные по более чем сотне параметров, включая состояние инженерных систем, уборку и ремонт. Руководители получают доступ к сводной информации о состоянии объектов в реальном времени через единый интерфейс, что позволяет оперативно реагировать на проблемы. Жители, в свою очередь, получают наглядные отчёты в виде инфографики, где отражены виды и регулярность выполненных работ.

Решение оказалось востребованным не только в жилом секторе, но и в школах, больницах и других социальных учреждениях, где, по данным разработчиков, плановые работы выполняются недостаточно — менее 10% от необходимого объёма. В пилотном проекте в Березниках система позволила заметно улучшить качество обслуживания за несколько месяцев без привлечения дополнительного персонала, за счёт оптимизации процессов. Однако внедрение таких технологий может сталкиваться с вызовами, такими как необходимость обучения сотрудников, адаптация к новым инструментам и интеграция с существующими системами управления.

Цифровая стройка

В последние годы цифровизация постепенно проникает в сферу строительства, автоматизируются различные этапы возведения зданий — от проектирования до сдачи.

Например, BIM-технологии радикально меняют строительную отрасль, обеспечивая прозрачность, автоматизацию и контроль. BIM перестал быть просто модным словом и стал реальным инструментом управления стройкой: верифицированные данные из модели — это истина в последней инстанции, исключающая споры и ошибки, отмечает CEO и основатель «Базис Недвижимость» Артём Глухих. Интеграция с системами вроде Tangl value позволяет в считанные минуты получать цифровой «слепок» проекта с параметрами и ведомостями, автоматически обновляемыми при изменениях. Это сокращает время на сверки, минимизирует конфликты и ускоряет выполнение этапов. По словам эксперта, автоматизация исключает двойной учёт и перерасход, обеспечивая экономию за счёт прозрачности. Визуализация статусов в 3D-модели с помощью «светофора» (зелёный — 70—100% выполнения, жёлтый — 30—70%, красный — менее 30%) даёт собственнику мгновенное понимание хода работ.

Также BIM повышает качество проектной документации, устраняя до 94% коллизий ещё на стадии проектирования, подчёркивает генеральный директор проектной компании «Гефест» Алексей Самородов. Информационное моделирование позволяет точно разместить инженерные коммуникации и оборудование, а также сформировать ведомости материалов, что упрощает оценку стоимости и сверку с финансовой моделью, поясняет он. Однако технология требует квалифицированных кадров, единых стандартов и значительных затрат на внедрение. Разнообразие требований девелоперов и отсутствие единого стандарта усложняют работу, а переход на отечественное ПО после ухода иностранных вендоров потребует пять—семь лет адаптации.

Цифровизация затронула и этап строительного контроля. В частности, инновация пермской компании «Техзор» состоит в использовании нейросетей для распознавания строительных чертежей, планировок и автоматического выявления дефектов. Например, система может с высокой вероятностью определить мусор на стройплощадке или трещину в кладке и сразу заполнить карточку создания нарушения и при необходимости сгенерировать предписание на устранение. Это позволяет сократить время и затраты на контроль качества строительства, минимизировать влияние человеческого фактора и повысить прозрачность коммуникаций между всеми участниками процесса.

«Традиционно инженер строительного контроля при осмотре объекта фиксировал нарушения вручную — фотографировал дефекты, составлял отчёты в текстовых редакторах вручную и пересылал их подрядчикам. Сейчас инженер строительного контроля наводит камеру на дефект, используя наше приложение. Система автоматически заполняет карточку нарушения, привязывается основание, вид работ, исполнитель, указывается место нарушения. То есть коммуникация между инженером и подрядчиком происходит мгновенно. Подрядчик знает физически, куда идти и что устранять, а если не устранит, то получит сначала предписание, а потом и претензию», — рассказывает генеральный директор ГК «Техзор» Андрей Бородкин.

В среднем при сдаче многоквартирного дома, по статистике «Техзор», выявляется около 22 нарушений на квартиру — цифровая система помогает эффективно управлять этим потоком, снижая риски ошибок и финансовых потерь.

Эта технология распространена у крупнейших российских застройщиков и сейчас выходит на международные рынки — Казахстан, Азербайджан, Турция.

ИИ-барьеры

Пермь входит в число лидеров по уровню цифровизации городской среды, отмечают в АО «ЭР-Телеком Холдинг» (ТМ Дом.ру, Дом.ру Бизнес). Практически все современные технологии — BIM, цифровые двойники, умный транспорт, управление ресурсами ЖКХ в реальном времени — применяются в городе и совершенствуются в соответствии с запросами профильных служб и министерств. Это улучшает жизнь горожан, позволяет более оперативно получать достоверную информацию, иметь возможность отслеживать в реальном времени городской транспорт и быть уверенными, что благодаря IoT-решениям в ЖКХ очередной отопительный сезон пройдёт без аварий.

Из собственной практики копания приводит примеры внедрения цифровых остановочных комплексов, установки туристических стел, решения для интеллектуального городского освещения и архитектурно-художественной подсветки.

А также обеспечение передачи данных с камер видеонаблюдения в АПК «Безопасный город», которые в свою очередь используются для аналитики в единой системе видеонаблюдения Пермского края с применением технологий ИИ и анализа больших данных.

Безусловно, внедрение искусственного интеллекта обещает революционные изменения, но реальность оказывается сложнее. Несмотря на успехи в оптимизации процессов, эксперты подчёркивают системные барьеры, которые тормозят масштабирование технологий.

Например, одним из ключевых препятствий для внедрения ИИ в строительстве остаются высокие затраты, подчёркивает Алексей Самородов. Недостаточно просто внедрить ПО — необходимо выстроить целую экосистему, создать всю сопутствующую и поддерживающую инфраструктуру. По его словам, эти расходы включают обучение персонала, а также адаптацию технологий под бизнес-процессы компаний. Для малого и среднего бизнеса такие инвестиции часто неподъёмны, а окупаемость может занять два—три года, что в условиях экономической нестабильности становится значительным риском.

В транспортном секторе ситуация схожая. Как отмечают эксперты, развитие «умных» дорог в России идёт неравномерно. Пилотные проекты демонстрируют потенциал в Москве, Санкт-Петербурге и на платных трассах, но масштабное внедрение тормозят системные барьеры. Финансирование — первый из них. После пика в 2022 году федеральное финансирование на внедрение интеллектуальных транспортных систем сократилось на 56% — с 7,35 млрд до 3,2 млрд руб. к 2024 году. На фоне дефицита региональных бюджетов это ставит многие проекты на паузу, подчёркивает Ильдар Саттаров. Кроме того, и. о. заведующего кафедрой автомобилей и технологических машин, кандидат технических наук Антон Добрынин добавляет, что долгосрочный экономический эффект, включая снижение аварийности и экономию топлива, сложно просчитать и обосновать для выделения бюджетных средств, а дальнейшая эксплуатация новых технологий также требует дополнительных затрат.

А главным препятствием для внедрения систем «умного» дома и «умного» здания как для застройщиков, так и для управляющих организаций выступает отсутствие опыта подключения и непонимание, какие внутренние процессы нужно перестроить для эффективного проектирования, строительства и эксплуатации «умного» МКД, рассказывает Светлана Перминова.

Но даже если не концентрироваться на барьерах внедрения ИИ, директор технопарка Morion Digital Оскар Ягафаров предостерегает от завышенных ожиданий, что искусственный интеллект сам по себе чудесным образом мгновенно улучшит городскую среду. Как и любой инструмент, он имеет свои возможности и границы применения. Однако это не умаляет потенциал ИИ там, где он действительно незаменим и эффективен, например в оптимизации сложных систем с большими данными.

«Когда речь идёт об анализе всей дорожной сети города, управлении тысячами объектов ЖКХ с сотнями нормативных документов или контроле качества на крупных стройках, традиционные методы часто не справляются. Здесь ИИ-решения наших резидентов выявляют скрытые взаимосвязи и оптимизируют процессы, давая прирост эффективности в 15—30%, повышая качество обслуживания на 20%. Также ИИ хорошо справляется с автоматизацией рутинных процессов, освобождая людей от трудоёмкой ручной работы и повышая объективность контроля», — заключает эксперт.