🤖 МТС Линк» научила ИИ-ассистента автоматически формировать задачи по итогам встреч

Искусственный интеллект платформы после завершения онлайн-звонков выделяет суть договоренностей, назначает ответственных и фиксирует сроки выполнения.
Полученный список задач можно в один клик скопировать в сторонний трекер или запросить у бота через команду «Мои задачи», а в будущем разработчики добавят прямую интеграцию по API.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Экзоскелет на стройке: снижаем нагрузку на 80% без батарей

В НИУ МГСУ сделали экзоскелет, который снижает нагрузку на человека на 80%. Весит 8–12 кг, держит до 60 кг груза. Без батарей и двигателей, просто пружины и торсионы. Настроить под рост можно за 10 минут.

Кому и зачем
- Грузчикам, монтажникам, малярам - тем, кто целый день с тяжестями.
- Работодателям - меньше травм, меньше текучки, выше выработка (Минстрой обещает +15–17%).
- Инвесторам - проект в нацпроекте, под него уже строят кампус с Центром робототехники. Открытие в 2027 году.

Что по деньгам
Точной цены пока нет, но конструкция простая: углепластик и алюминий, без электроники. Значит, не дороже зарубежных аналогов, а дешевле точно. Окупаемость за счёт сохранения здоровья сотрудников быстрая.

Проблемы
Прошли только лабораторные испытания. Как поведёт себя на реальной стройке в грязи и мороз пока неизвестно. Ждём полевых тестов.

Вывод
Инструмент полезный, если доведут до ума. Следим за пилотами в 2027 году.

Источник: https://www.ancb.ru/news/read/21945

#Экзоскелет #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

«Госуслуги»: единая экосистема  и, возможно, еще один отечественный госмессенджер?

Правительство обсуждает масштабное развитие портала «Госуслуги»: на его базе хотят создать универсальную цифровую экосистему для граждан. Об этом рассказали в аппарате вице‑премьера -  главы аппарата правительства Дмитрия Григоренко.

Сейчас эксперты прорабатывают разные варианты совершенствования сервиса. Главная идея заключается в том чтобы  превратить «Госуслуги» в пространство, где граждане, бизнес и госорганы смогут взаимодействовать в доверенной цифровой среде.

Ключевым преимуществом портала называется  надёжная верификация каждого пользователя. Именно она может стать фундаментом для безопасного и прозрачного обмена данными и оказания услуг.

И тут невольно возникает мысль: а не идёт ли речь о создании ещё одного государственного мессенджера? Логично ведь: если уже есть верифицированные пользователи и доверенная среда, то встроенный инструмент для общения между гражданином и государством (или даже между пользователями в рамках госуслуг) мог бы здорово упростить взаимодействие. Например, получать уведомления, вести переписку с ведомствами или подтверждать действия прямо внутри экосистемы.

При этом важно, что финальных решений пока нет и  дискуссия продолжается, и варианты развития сервиса ещё обсуждаются.

МАХимально на связи

🤖 ИИ-гонка решается не алгоритмами, а электроэнергией и GPU

Когда мы говорим об ИИ, мы часто обсуждаем модели: кто точнее, у кого больше параметров, кто создал AGI. Но реальное сражение разворачивается в другом месте - в дата-центрах, на энергосетях и у литографических станков.

Свежий отчет Московского инновационного кластера («ИИ-инфраструктура: как вычислительные мощности определяют будущее») вскрывает фундаментальный сдвиг: развитие ИИ упирается не в код, а в физику.

Вот 5 цифр, которые меняют картину мира:

$725 млрд - совокупный CapEx четырёх крупнейших гиперскейлеров (Amazon, Microsoft, Google, Meta*) в 2026 году. Это в 1.6 раза больше, чем в 2025-м. Три четверти уйдут в ИИ-инфраструктуру.

114 ГВт → 226 ГВт - рост мощности ЦОД в мире к 2030 году. Спрос удвоится всего за 5 лет. При этом уже сегодня >50% мощностей съедает ИИ, а к концу десятилетия будет >70%.

40–140 кВт на стойку - столько потребляет современный ИИ-кластер на GPU, против 5–15 кВт у традиционных CPU-стоек. Это меняет всё: от проектирования ЦОД до систем охлаждения и сетевого подключения.

~70% мировых мощностей ЦОД контролируют США и Китай. К 2030 году их доля вырастет до 74%. Это не просто технологическое, а геополитическое преимущество.

Доля китайских GPU на внутреннем рынке выросла с 5% до 41% за 3 года, а доля NVIDIA упала с 95% до 55%. Китай строит полностью независимую вертикаль - от чипов до ЦОД и моделей.

Что это значит для бизнеса и стран?

- Доступ к вычислительным мощностям становится критическим ресурсом, сопоставимым с нефтью.

- Главные ограничители роста ИИ сегодня - не инвестиции и не таланты, а сроки подключения к электросетям (в США - до 4–6 лет) и монополия ASML на литографическое оборудование.

- Строительство ЦОД всё чаще замораживается из-за дефицита энергии. В Ирландии дата-центры уже потребляют >20% всей электроэнергии, в Дублине - до 50%.

Главный вывод
ИИ-гонка перешла в новую фазу: теперь это гонка инфраструктуры. Побеждают не те, кто пишет лучший код, а те, кто контролирует электричество, производство чипов и инженерные решения для охлаждения.

К 2030 году доступ к вычислительным мощностям станет таким же стратегическим активом, как доступ к энергоресурсам сегодня.

Полный отчет в PDF (прикреплен). Рекомендуем к прочтению всем, кто занимается стратегией, инвестициями или технологической политикой.

#ЦОД #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Минпромторг России запускает амбициозный проект по развитию промышленной робототехники

На ИННОПРОМ-2026 стало известно о планах Минпромторга России создать 13 новых центров промышленной робототехники в разных регионах страны. Эту новость озвучил директор Департамента станкостроения и тяжелого машиностроения Минпромторга России Валерий Пивень.

Расширение сети центров
С открытием новых площадок общее количество центров промышленной робототехники в России достигнет 20. Основные цели этих центров — помогать предприятиям внедрять робототехнику, поддерживать местные производства и развивать актуальные навыки у специалистов.

Финансирование проекта
До конца 2026 года на развитие робототехники планируется направить 10 млрд рублей. В 2027 году сумма увеличится до 11 млрд рублей, а к 2028 году достигнет 23 млрд рублей. При необходимости финансирование может быть увеличено.

Головной центр и планы на будущее
Головной центр по развитию промышленной робототехники работает с 2024 года на базе Университета Иннополис. Он координирует работу региональных партнёров и планирует расширить сеть до 30 центров-спутников к 2030 году.

Значение проекта
Проект имеет важное значение для отечественной промышленности. Внедрение робототехники повысит эффективность производства, создаст новые рабочие места и обеспечит технологический суверенитет России.

Будущее робототехники в России
Масштабное финансирование и развитие инфраструктуры центров промышленной робототехники открывают новые перспективы для роста и модернизации производства в регионах.

Подробности в  первоисточнике.

#роботы #роботы_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

24 июля — бизнес-игра «Интеллектуальный капитал: создавай и управляй». Участники пройдут полный цикл работы с интеллектуальной собственностью — от выявления перспективных разработок до их коммерциализации. Командам предстоит взять на себя управление отделом ИС компаний в сфере ИТ, фармацевтики, робототехники или транспорта и принимать решения в условиях, максимально приближенных к реальному бизнесу.

Оффлайн, регистрация по ссылке.

30 июля — экспертная сессия «НИОКР для бизнеса». На мероприятии обсудят коммуникационные стратегии эффективного взаимодействия бизнеса и научных команд, где искать сильных партнеров для реализации НИОКР и как правильно ставить R&D-задачи.

Онлайн, регистрация по ссылке.

До 31 июля — прием заявок на программу «Лаборатория медиатехнологий». Участников ждут лекции и практические семинары, посвященные перспективным нишам, стратегиям создания проектов и презентации собственных идей в креативной отрасли.

Онлайн, регистрация по ссылке.

8 августа — фестиваль «Время добра. Лето». Участники ближе познакомятся с направлениями волонтерской деятельности, примут участие в мастер-классах, услышат истории экспертов в лектории и посетят выставочные пространства с творческими выступлениями. Мероприятие пройдет в рамках городского проекта «Лето в Москве».

Оффлайн, подробнее по ссылке.

До 13 августа — прием заявок на премию «За верность науке». Премия присуждается за выдающиеся достижения в области научной коммуникации, популяризации научных достижений и поддержки престижа научной деятельности в Российской Федерации. В этом году премия включает 11 номинаций.

Оффлайн, регистрация по ссылке.

Актуальные новости Правительства Москвы читайте в канале Сергея Собянина в MAКС.

🤖 Как технологии меняют работу с нормативными документами: взгляд на инновации

В эпоху усложняющейся нормативной базы и возрастающей ответственности за ошибки на помощь специалистам приходят передовые технологии. В статье Тихомирова С.Г. подробно анализируется, как искусственный интеллект (ИИ), семантические модели и SMART-форматы трансформируют процесс работы с нормативными документами.

Основные моменты статьи:
1. Сложность нормативной базы:
   Современный объём и сложность нормативных актов требуют новых подходов к их обработке. Технологии ИИ и семантических моделей помогают эффективно структурировать данные и минимизировать риски ошибок.

2. ИИ в действии:
   Искусственный интеллект способен анализировать и систематизировать нормативные документы, выделяя ключевые аспекты и взаимосвязи между различными положениями. Это значительно ускоряет процесс поиска необходимой информации.

3. Семантические модели:
   Такие модели обеспечивают точное понимание и интерпретацию нормативных требований, снижая вероятность неправильного толкования документов.

4. SMART-форматы:
   Адаптивные и интерактивные форматы документов легко интегрируются в существующие системы, упрощая работу с нормативными актами и обеспечивая удобный доступ к информации.

Практическое значение:
   Инновационные решения, описанные в статье, не только упрощают процесс поиска и анализа информации, но и освобождают специалистов от рутинных задач, позволяя сосредоточиться на действительно важных аспектах работы.

Заключение:
   Внедрение современных технологий в работу с нормативными документами становится необходимым шагом для повышения эффективности и снижения рисков ошибок. Это открывает новые возможности для специалистов и способствует более точному и быстрому принятию решений.

#НПА_ИНП #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Стадион в небе: Саудовская Аравия показала арену для ЧМ-2034 на высоте 350 метров

Футуризм набирает обороты: к мундиалю 2034 года в КСА появится «небесный стадион». Арену встроят в новый город будущего прямо на высоте 350 м. Судя по первым визуализациям, это будет не просто спортобъект, а архитектурный символ, парящий над облаками. Ждем деталей.

#ЧМ2034 #Буквы_международка #СаудовскаяАравия

MАХимально на связи
Мы в Telegram
Мы во ВКонтакте
Мы в RuTube

Глобальное управление ИИ: подборка международных документов

На прошлой неделе во Всемирный день ИИ мы опубликовали подборку главных стратегических документов об ИИ в России.

В этот же день в Шанхае в преддверии Всемирной конференции по ИИ состоялась официальная церемония подписания Соглашения об учреждении Всемирной организации по сотрудничеству в области искусственного интеллекта. Участники: 29 государств-учредителей, включая Китай, Россию, Казахстан, Пакистан, Индонезию, Бразилию, Белоруссию, Сербию, Кубу и другие государства Азии, Африки, Европы и Латинской Америки.

Подготовили для вас подборку и других стратегических документов, которые отражают подходы и принципы ведущих международных организаций по развитию и регулированию ИИ.

ШОС

Программа сотрудничества государств ШОС в области ИИ (2022 г.)

БРИКС

Заявление лидеров БРИКС по глобальному управлению ИИ (англ. — BRICS Leaders’ Statement on the Global Governance of Artificial Intelligence) (2025 г.)

ЕАЭС

Совместное заявление об ответственном развитии ИИ в рамках ЕАЭС (2026 г.)
Декларация о дальнейшем развитии экономических процессов в рамках Евразийского экономического союза до 2030 года и на период до 2045 года (2023 г.)

СНГ

Постановление о Рекомендациях по нормативному регулированию использования искусственного интеллекта, включая этические стандарты для исследований и разработок (2023 г.)

ООН

Использование возможностей безопасных, защищенных и надежных систем ИИ для устойчивого развития (2024 г.)
Управление ИИ в интересах человечества (2024 г.)
Укрепление международного сотрудничества в деле наращивания потенциала в области ИИ (2024 г.)
Глобальный цифровой договор (2024 г.)
Учреждение Международной научной группы и Глобального диалога по управлению ИИ (2024 г.)
Совершенствование стандартов в области ИИ в интересах справедливого будущего (2025 г.)

ЮНЕСКО

Рекомендация об этических аспектах ИИ (2021 г.)

GPAI/OECD

Принципы ИИ (2024 г.)
Рамочный обзор классификации ИИ-систем (2022 г.)
Каталог показателей для заслуживающего доверия ИИ (2021 г.)

Евросоюз

EU AI Act (European Union Artificial Intelligence Act) (Комплексный закон об ИИ) (2024 г.)

Совет Европы

Рамочная конвенция об ИИ и правах человека, демократии и верховенстве права (2024 г.)
Методология HUDERIA — оценка воздействия на права человека, демократию и верховенство права (2024 г.)

AI SAFETY SUMMIT

Блетчлийская декларация (2023 г.)
Сеульская декларация о безопасном, инновационном и инклюзивном ИИ (2024 г.)
Заявление об инклюзивном и устойчивом ИИ для людей и планеты (2025 г.)


Международные стандарты

ISO/IEC формирует стандарты по ИИ: на сайте опубликовано 44, 48 находятся в разработке. Наиболее важные из них:

ISO/IEC 22989:2022 — основные понятия и терминология искусственного интеллекта.
ISO/IEC 23053:2022 — рамочная модель ИИ-систем, использующих машинное обучение.
ISO/IEC 23894:2023 — рекомендации по управлению рисками искусственного интеллекта.
ISO/IEC 38507:2022 — вопросы корпоративного управления при использовании искусственного интеллекта организациями.
ISO/IEC 5338:2023 — процессы жизненного цикла ИИ-систем.
ISO/IEC 42005:2025 — оценка воздействия ИИ-систем на отдельных людей, группы и общество.
ISO/IEC 42006:2025 — требования к органам, проводящим аудит и сертификацию систем менеджмента искусственного интеллекта.

IEEE SA разрабатывает международные технические стандарты для ИИ.

IEEE 7000-2021 — учёт этических ценностей при проектировании систем.
IEEE 7001-2021 — требования к прозрачности автономных систем.
IEEE 7002-2022 — защита персональных данных и оценка воздействия на конфиденциальность.
IEEE 7003-2024 — выявление и снижение алгоритмической предвзятости.
IEEE 2894-2024 — архитектурная рамка для объяснимого искусственного интеллекта.

Отметим, что некоторые документы (например, материалы AI Safety Summit) ориентированы на поддержку государственных решений западных стран, поэтому тезисы могут быть сформулированы в основном в логике, отражающей их стратегические приоритеты.

Смотрите также

Мировая гонка ИИ-стратегий: обзор

Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting

🤖 Нейросеть в «Панораме» теперь видит высоту: как матрицы решают проблему «серых пятен»

В КБ «Панорама» вышла версия 2.0.0 комплекса автоматического распознавания «Panorama Vision». Ключевое изменение - нейросеть научилась учитывать не только цвет снимка, но и рельеф местности.

Раньше алгоритм работал только с ортофотопланами. Если здание и асфальт рядом имели одинаковый серый оттенок, контуры «слеплялись». Теперь в задачи «Автоматическое распознавание снимков» и «Поиск незарегистрированных объектов» добавлена возможность подключать матрицы высот (цифровые модели рельефа).

Матрица передается на сервис вместе со снимком как дополнительный слой информации. Нейросеть анализирует оба источника одновременно. Это дает два практических результата:
1. Уточнение контуров. Границы зданий теперь определяются четче, даже если объекты сливаются по цвету и текстуре с фоном или соседними постройками.
2. Расчет высоты. Система автоматически вычисляет относительную высоту здания над уровнем прилегающей поверхности. Значение записывается в семантику объекта (атрибут RelativeHeight) и может использоваться для построения 3D-моделей или актуализации карт.

При этом модель работоспособна даже при отсутствии цветных снимков — только по матрицам высот.

Дополнительно улучшена постобработка: внедрен механизм «водораздела», который автоматически разделяет здания, соединенные на маске узкими перемычками. Это снижает количество ошибок при векторизации.

Подготовить исходные данные для нового режима можно в программе «Панорама Фото» — она формирует ортофотопланы и матрицы высот по материалам аэрофотосъемки с БПЛА. Чтобы активировать функцию, достаточно включить параметр «Рассчитать высоту» при создании заявки.

Таким образом, «Panorama Vision» 2.0.0 превращается из инструмента распознавания плоских объектов в систему, понимающую трехмерную структуру застройки. И для этого не нужны дополнительные данные, только те же снимки, но теперь с их высотной составляющей.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 Инженер больше не кликает. Он говорит и BIM делает.

На круглом столе 16 июля технический директор «ДАТАТИМ» Дарья Гречишникова представила взгляд компании на взаимодействие с цифровыми информационными моделями. Кандидат физико-математических наук и руководитель разработки рассказала о трёх продуктах: БИМЧАТ, КВАНТА и ПРАКСИС, - которые переводят проектирование с языка кликов на язык задач.

Суть подхода: мощь САПР остаётся, а сложный интерфейс уходит на второй план. Инженер формулирует запрос на естественном языке, а система пишет код и выполняет его прямо в открытой модели. Без выгрузок, без переключений, без утомительных цепочек кликов.

Цифры говорят сами за себя:
Рутина уходит. Проверка 8 375 пустых параметров в модели теперь занимает 3 минуты. 6 863 воздуховода на соответствие этажу — 3,5 минуты. Ведомость по 458 трубам за 4 минуты. То, на что раньше уходили дни, теперь решается за считанные мгновения.

Диалог вместо интерфейса. Более 1000 запросов уже обработано. 51% из них от проектировщиков, 39% от BIM-менеджеров. Среди популярных сценариев: чистка файлов, массовое заполнение параметров, проверка по внутренним стандартам и поиск проблемных участков, например, воздуховодов длиннее 6 метров.

ВОР по любому справочнику. Решение «КВАНТА» автоматически сопоставляет элементы модели с внутренним справочником организации, даже если модель неидеальна. Алгоритм идёт по графу работ, доозаполняет недостающие данные и выдаёт промежуточную таблицу для быстрой проверки. Человек только подтверждает, а не разносит сотни позиций вручную.

Особый акцент в презентации был сделан на кейсе ГК «Спектрум». Совместно с девелопером «ДАТАТИМ» выстроил многоступенчатую систему формирования ведомости: от анализа модели и обогащения данных до проверки результата и обратной записи в модель.

Что это даёт бизнесу:
Сокращение трудозатрат более чем в 10 раз по сравнению с ручным формированием ВОР.
ВОР появляется раньше, смета, закупка и планирование сдвигаются влево.
Меньше ошибок, человек проверяет результат, а не выполняет монотонные операции.
Возможность получать ВОР даже на ранних стадиях, когда модель ещё не готова до конца.

Третье решение «ПРАКСИС» - выходит за пределы САПР. Это агентская система, которая работает в почте, Битриксе, Телеграме и других инструментах. Она не даёт советы текстом, а выполняет действия: открывает, правит, выгружает, ставит задачи. При этом навык, описанный инженером один раз, становится доступен всей компании. Новичок пользуется им с первого дня, а компетенция перестаёт уходить вместе с человеком.

Дарья Гречишникова подчеркнула: универсальные агенты знают много, но ничего о строительной отрасли. Решения «ДАТАТИМ» заточены под реальные задачи проектировщиков: коннекторы к САПР, IFC, корпоративным системам уже встроены и не требуют программирования.

Главный вывод презентации: машина берёт на себя массовую рутину, возвращая инженеру время на когнитивно сложные задачи. Проектировщик остаётся проектировщиком, а не оператором САПР.

#StroyOS_Спектрум

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

⚡️ plugoShots–156

Греф vs Яндекс:
кто в РФ делает "свой" ИИ? → читать на Teletype



Между Сбером и Яндексом временами "искрит" (несостоявшееся объединение 2017, золотая акция 2009...) – теперь вот спор по вопросам суверенности AI-технологий.

1) Греф в Совфеде:

"В России осталась одна полностью отечественная фундаментальная модель – у Сбера, а Яндекс дообучает Qwen"

2) Яндекс оперативно опроверг:

"Продолжаем развивать собственные модели, используя опенсорс – сохраняем полный цикл разработки"

🔑 Ключевой аргумент Грефа:

чтобы обучить конкурентоспособную модель, нужен кластер из ~100 тыс GPU (его стоимость = 1–2 трлн руб). У Google сегодня 2+ млн процессоров, у Microsoft – около миллиона. Это и есть главная причина отставания, а не качество инженеров, недостаток данных или другие барьеры.

Поскольку полемика еще продолжается, но ни одна из сторон пока технических доказательств свой позиции не предоставила – продолжаем наблюдать за SIGNAL-ами.

Подробно об истории моделей Яндекса и Сбера и об аргументах сторон → teletype.in/@plugotarenko/plugoShots-156

⚡️ вт · 21 июля · 09:09 · #plugoShots 156 – суверенно-модельный

@plugoNews

«Яндекс» выводит ИИ-агентов для бизнеса. Разбираем, как это может перевернуть стройку

Неделю назад «Яндекс» объявил: компании теперь могут создавать ИИ-агентов для поиска и анализа данных в Yandex AI Studio. Цифровой помощник сам формирует запросы, отбирает материалы из открытых и корпоративных источников, анализирует их и выдаёт результат в виде текста, таблицы или презентации. Если данных мало, то уточняет и продолжает искать до полного ответа.

В исходном анонсе речь шла о маркетологах и HR. Но мы решили смоделировать (чуть фантазийно) ситуацию: а что, если перенести это на строительную отрасль?

Стройка одна из самых «ручных» по данным сфер. Тысячи позиций в сметах, горы тендерной документации, разрозненные отчёты с площадок. И почти всё на плечах людей. А теперь представьте, что появляется ИИ-агент, который может:

Сметно-тендерный отдел
Сопоставлять тысячи позиций из тендера с вашими внутренними базами цен, подбирать аналоги и выдавать структурированный расчёт. Время подготовки КП в 2 раза меньше. Тендерный отдел обрабатывает больше заявок без расширения штата.

Снабжение
Мониторить рынок в реальном времени: колебания цен на арматуру, бетон, пиломатериалы. Сравнивать поставщиков, ловить выгодные предложения и не переплачивать.

Документация и BIM
Проверять спецификации и сметы на противоречия. Находить несоответствия объёмов работ и материалов до того, как они вылезут на площадке. А в перспективе возможно анализировать 3D-модели и находить коллизии ещё до начала строительства.

Управление проектом
Ежедневно собирать данные с объекта (фото, голосовые заметки прорабов, логи техники), формировать сводки, выявлять отставания от графика и предлагать корректировки. Экономия часов на сведение отчётов каждый день.

Безопасность
Для крупных холдингов можно развернуть агента в закрытом контуре. Все данные по сметам и тендерам остаются внутри компании, ничего не утекает наружу.

Важно: агент работает не только с открытым интернетом, но и с вашими корпоративными базами, например такими как архивы смет, прайсы, тендерными шаблонами и т.д. И выдаёт результат в удобном формате: текст, таблица или презентация.

Доступно два режима:
Быстрый ответ - для оперативных задач
Глубокий анализ - с проработкой большого числа источников

К слову, сервисом веб-поиска в AI Studio уже пользуются 11 000+ организаций, выполняя около 400 000 запросов ежемесячно.

Наше мнение:
Это не про «поиграться с ИИ». Для стройки это про реальные деньги, часы специалистов и снижение ошибок. Сметчики, снабженцы, прорабы, руководители проектов все они могут получить цифрового помощника, который забирает рутину на себя. И оставляет людям главное: принимать решения.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Поступили подробности по статье РБК: Власти поручили провести служебные проверки в 20 ведомствах из-за цифровой трансформации

Вице-премьер Дмитрий Григоренко поручил федеральным органам разобраться с отставанием по программам цифровизации. Повод низкая исполнительская дисциплина и невыполнение бюджетных обязательств по IT-расходам в первой половине 2026 года.

Кого проверят и за что?
🔹 Служебные проверки (до 5 августа) Социальный фонд, Роспатент, Росрыболовство, Минцифры (за дисциплину), а также ФНС, ФТС, Росстат, Минтранс, Минобрнауки (за бюджетные обязательства).
🔹 Рекомендовано разобрательство Минюсту и Счетной палате.
🔹 Скорректировать показатели Ростехнадзору, Росздравнадзору, Росмолодежи, Роструду, Ространснадзору и другим.

Что говорят ведомства?
· Минцифры и Минтранс отчитались об устранении большинства замечаний и 100% выполнении планов.
· ФНС заявила, что уровень принятия обязательств 99,9%, нарушений нет.
· В аппарате Григоренко подчеркнули, что это «стандартная практика», а общая исполнительская дисциплина достигла 97,5% (год назад было ~90%).

Контекст
Суммарный бюджет программ цифровой трансформации на 2025–2027 гг. почти 860 млрд руб. При этом Счетная палата ранее выявляла проблемы у Минюста (риск недостижения целей при бюджете 3 млрд) и Минспорта (1,1 млрд на платформу, часть подсистем не работала) РБК направили запросы ведомствам. Ждём продолжения с подробностями, все ли так.

Выводы авторов:

1. Системный контроль усиливается: правительство взяло жесткий мониторинг цифровизации на еженедельный контроль.
2. Бюджетная дисциплина: главная претензия, что деньги должны осваиваться вовремя, независимо от содержания программ.
3. Имиджевый риск для отстающих: даже если фактические показатели высоки, формальные нарушения ведут к проверкам и поиску виновных.
4. Тренд на импортозамещение и ИИ сохраняется: к 2030 году доля отечественного ПО в госсекторе должна достичь 95%, а коммуникации перейдут на российский мессенджер «Макс».

Авторы статьи подчеркивают, что цифровизация госуправления остается приоритетом, но теперь с жестким контролем за сроками и бюджетом. Отстающим придется не только догонять, но и объяснять причины срывов на уровне конкретных сотрудников.


Ссылка на источник.

МАХимально на связи

🤖 Синергия технологий: как связка автоматизации, роботов и ИИ повышает производительность

Недавно Герман Греф представил первое в России исследование эффективности работы предприятий  и результаты впечатляют! Согласно данным, роботы и искусственный интеллект способны повысить производительность труда до 33 %.

Ключевой вывод исследования:  максимальный эффект возможен только при полной увязке цифровых процессов: от базовой автоматизации и робототехники до продвинутого ИИ. Это не набор отдельных инструментов, а единая экосистема, где каждый элемент усиливает остальные.

Разрозненные подходы, когда на предприятии точечно внедряют отдельные технологии без общей стратегии, не дают требуемой эффективности. В таких случаях возникают разрывы в процессах, дублирование функций и сложности с интеграцией данных.

Когда же все уровни цифровой трансформации работают слаженно, происходит качественный скачок:
Автоматизация закрывает рутинные операции и стандартизирует процессы.
Робототехника берёт на себя физически сложные или повторяющиеся задачи с высокой точностью.
ИИ анализирует данные в реальном времени, прогнозирует риски и предлагает оптимальные решения.

Что это значит для бизнеса и сотрудников:
Рост эффективности и снижение издержек — предприятия смогут выпускать больше продукции с меньшими затратами за счёт бесшовной работы всех систем.
Новые возможности для работников — машины возьмут на себя рутину, а люди смогут сосредоточиться на творческих и стратегических задачах.
Ускорение инноваций — генеративный ИИ способен быстро обрабатывать огромные массивы данных и генерировать новые идеи, опираясь на целостную картину процессов.

Такие масштабные изменения требуют адаптации: нужно обучать кадры, выстраивать новые процессы и учитывать этические аспекты. Но тренд очевиден — технологии становятся ключевым драйвером развития экономики, а успех зависит именно от системного подхода.

#Роботизация
#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🤖 ИИ и роботы в строительстве: что реально работает, а что только в пресс‑релизах

Аналитики подвели итоги масштабного исследования о внедрении ИИ и робототехники на стройплощадках  и картина получилась далекой от глянцевых прогнозов медиа.

Оказалось, что в США, вопреки ожиданиям, роботизация строек практически не прижилась: на площадках по‑прежнему доминирует ручной труд, а автоматизированные решения остаются единичными экспериментами. В Германии ситуация выглядит ещё контрастнее: местные эксперты признают, что по глубине реальных внедрений страна отстаёт от России примерно на десятилетие.


Не оправдали себя и отдельные хайповые гаджеты: «умные каски» не выходят на окупаемость, а робо‑собаки не решают задач, с которыми справляется обычный инспектор. При этом зарубежные рынки страдают от переизбытка маркетингового шума:  многие стартапы с громкими обещаниями не проходят даже первичный отбор у финансистов: бюджеты режут ещё на этапе питчей.

Но в отчёте есть и по‑настоящему рабочие кейсы. Одно из направлений уже сегодня даёт ощутимый эффект: за счёт автоматизации рутины трудозатраты сметчиков удаётся сократить на 80 %. И это не прогноз, а подтверждённые практикой результаты.

В полном исследовании — разбор реальных кейсов, цифры и прямые цитаты экспертов.

#Роботизация  #Аналитика
#роботы #роботы_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🖨 Будущее городской среды: как 3D-печать меняет облик наших городов

#обзор_Июль26

Креативные индустрии становятся новым драйвером развития городской среды. Уже сегодня они формируют до 6% ВВП страны, а к 2030 году эта цифра должна вырасти еще.

3D-печать открывает невероятные возможности для создания уникальных городских пространств. От временных павильонов до постоянных арт-объектов — технологии позволяют воплощать самые смелые архитектурные решения.

Ранее мы уже писали о поданной от АНО "Агентство стратегических преобразований" заявке на конкурс "Сильные идеи для нового времени" (ждем 👍 на платформе) и по-прежнему приглашаем всех заинтересованных экспертов присоединиться к нашей команде, готовой реализовывать этот проект.

Туристическая привлекательность территорий растет благодаря инновационным решениям.

Промышленные зоны обретают новую жизнь благодаря креативным решениям. Заброшенные территории превращаются в:
🔹 Креативные кластеры
🔹 Общественные пространства
🔹 Места притяжения для бизнеса и жителей

Гибкость, экологичность и креативность — три кита современных городских решений.

3D-печать позволяет создавать:
❇️ Модульные конструкции
❇️ Временные инсталляции
❇️ Игровые элементы для детей
❇️ Уникальные малые архитектурные формы

Города трансформируются, становясь более комфортными и современными. А инновационные технологии делают этот процесс быстрым и эффективным!

🧑‍💻 Этот материал подготовлен каналом ИНП  в соавторстве с каналом БУКВАМИ  о ЦИФРЕ и с экспертами Еленой Звонарёвой, Светланой Морозовой и Еленой Тульцевой.

Будем крайне признательны, если поддержите наши труды перепостом.

Подборка всех аналитических материалов по ИИ и Роботам в стройке от канала ИНП - ЗДЕСЬ.

#3Dпечать #городскоеразвитие #креативныеиндустрии #урбанистика #технологиибудущего #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП #сильныеидеи

MАХимально на связи
🖨 Подписаться: @NeStroy3D

Если не скачивается то можно глянуть еще в МАХ наше зеркало здесь.

🤖 Стандарт как код: почему цифровая трансформация упирается не в XML, а в лингвистику

Когда говорят о цифровизации стандартов, чаще всего всплывают форматы - XML, JSON, ReqIF. Мол, переложи текст в теги, и вопрос решён. Но презентация Сергея Трофимова (Российский институт стандартизации) вскрывает куда более глубокую проблему: главный враг машиночитаемости не бумага, а язык.

Вот несколько неочевидных точек, которые цепляют.

1. 593 тега это только начало
NISO STS, используемый ISO и IEC, содержит почти 600 элементов разметки. Это не просто «структура», а попытка оцифровать юридическую иерархию. Но проблема в том, что даже идеальный XML не гарантирует понимания. Китайский AVIC пошёл дальше, они переобучают LLM на этих стандартах, чтобы извлечь не просто текст, а семантику для PLM и ERP. То есть переводят нормы на язык инженерных систем. Это уже не оцифровка, а интеграция.

2. Матрица рисков это диагностика всей отрасли
Самый сильный слайд - таблица, где ошибки делятся по уровням:

· Лексика → подмена терминов (искажение понятий).
· Синтаксис → неверный парсинг (потеря структуры).
· Семантика → сдвиг смысла (искажение требований).
· Прагматика → ошибка применения (неверная норма).

Цифровой стандарт это не документ, а система принятия решений. И если ИИ неправильно понял слово «должен» или «рекомендуется», последствия это не баг в интерфейсе, а сбой в производственном цикле.

3. Модальность это убийца логики
«Должен», «следует», «может» - для нас привычные слова. Для модели - три разных правовых режима. Трофимов справедливо отмечает: сводить их к одной логической форме нельзя. Это требует отдельного слоя онтологий, где условие (антецедент) и действие (консеквент) не просто выделены, но и привязаны к контексту применения.

4. Российский институт стандартизации строит «цифровой полигон»
Не просто базу терминов «Ростерм» (266 000 терминов!), а конструктор документов с автоматическим выделением требований. И это уже не про чтение, а про извлечение. Когда из текста вынимают метаблок с правилами, которые можно сразу скормить CAD или BIM-системе.

Итоговая мысль из презентации: цифровая трансформация стандартов - это не перевод в PDF/A или XML. Это инженерия смысла. И успех здесь зависит не от выбранного формата, а от того, как мы формализуем иерархию, связи, модальность и условия применения.

Иначе получаем удобную, но юридически ничтожную модель. А это дороже любого бумажного архива.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

✨ Единое цифровое пространство на базе ИИ – это платформа для коллаборации, объединяющая всех участников строительного процесса (заказчиков, проектировщиков, подрядчиков, регуляторов) в общей среде данных. ИИ автоматизирует обмен информацией, контроль и управление в реальном времени.

Ключевые тренды: единые цифровые пространства, умные контракты, цифровые двойники, автоматизация документооборота, предиктивная аналитика.

Основные проблемы: разрозненность данных, непрозрачность решений, высокая нагрузка на сотрудников, ошибки в коммуникации, задержки согласований.

Результаты внедрения: обработка запросов ускоряется с дней до часов, нагрузка снижается на 30–40%, сроки строительства сокращаются до 30%, экономия бюджета, повышение качества контроля.

📌 Материал подготовлен проектом «Инфраструктура нового поколения» и экспертами Еленой Звонарёвой, Светланой Морозовой, Еленой Тульцевой.

Подробнее

#новости_цифровизации

✅ НОТИМ в MAX