🤖 Сбер запускает техстанцию для роботов: диагностика, ремонт и свои стандарты ТО

На днях мы уже писали про «Лабораторию роботизации» Альфа-Банка, а теперь аналогичный шаг делает Сбер — только с фокусом не на финансирование, а на сервис.

Финансовый гигант через дочернюю компанию «Сбербанк-Сервис» анонсировал создание отдельного центра компетенций по обслуживанию робототехники. По сути, это полноценная техстанция для железных помощников.

Что известно:

- Центр формируют с нуля. Инженерам предстоит не просто чинить, а выстраивать все внутренние процессы, писать регламенты и создавать документацию буквально «с чистого листа».

- Работать будут с передовыми моделями: гуманоиды Unitree G1 и R1, робо-пёс Unitree Go2 и уборщик AgiBot C5. Диагностика, ремонт, профилактика — и всё по новым стандартам, которые разработают сами.

- Это не изолированная история. Недавно Сбер открыл масштабный офис Центра робототехники в Москве на Автозаводской (300+ человек), где развивают собственного антропоморфного робота «Грин» и модель физического ИИ Green-VLA. Теперь у этих разработок появляется своя сервисная база.

Логичный шаг: роботы приходят в бизнес всерьёз и надолго. А значит, нужны не только создатели, но и инженеры, которые будут поддерживать их в рабочем состоянии. Сбер этот вызов принимает.

#роботы #роботы_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

ИИ в девелопменте: 8 сценариев, которые уже работают

Как застройщики сокращают издержки и ускоряют продажи с помощью нейросетей.

Девелоперы тонут в данных: регламенты, BIM, CRM, проектная документация. Поиск информации съедает часы, а скорость сделок падает.

Эксперты KTS выделили 2 базовые механики ИИ:
· Контекстный поиск — мгновенные ответы из корпоративных баз
· Генерация контента — материалы на основе реальных данных

8 наиболее распространенных сценариев использования на сегодня:

Продажи и маркетинг
1. Ассистент менеджера (3 мес.)
Консультирует по налогам, ипотеке, юрнюансам прямо во время диалога.
Конверсия ↑, сделки ↑

2. Подборщик квартир (2 мес.)
Клиент описывает пожелания текстом — ИИ за 30 сек. анализирует всю базу и показывает лучшие варианты с инфраструктурой.
Конверсия ↑, нагрузка ↓

3. Анализ звонков и переписок (3–6 мес.)
Проверяет гипотезы без аналитиков. Новички получают подсказки в реальном времени.
Контроль продаж, обучение ↑

4. Генерация контента (1 мес.)
Создаёт посты и сторис на основе реальных рендеров и фото — не абстракции, а то, что клиент увидит на просмотре.
Затраты ↓, лиды ↑


Эксплуатация
5. Ассистент покупателя (2–4 мес.)
Чек-лист с ИИ при приёмке: отвечает, дефект это или норма.
Издержки ↓, CSI/NPS ↑

6. Ассистент жителя (3–12 мес.)
Голосовое создание заявок и мгновенные ответы УК.
Нагрузка на диспетчеров ↓, сервис ↑


Строительство
7. Ассистент ГИП (3–6 мес.)
Текстовые запросы к BIM-данным. Находит дублирующиеся закупки и отклонения.
Прозрачность ↑, ошибки ↓

8. База знаний и поиск (3–8 мес.)
Единая система + ИИ-агент выявляет устаревшие версии документов.
Онбординг ↑, производительность ↑

5 условий успеха
1. Решайте конкретную задачу
2. Внедряйте в существующую систему
3. Структурируйте данные перед запуском
4. Определите измеримые KPI
5. Обеспечьте среду взаимодействия (CRM / приложение)

По материалам DigitalDeveloper.

MАХимально на связи
Подписаться на канал:
Stroy.OS |

🎓 Снова за парту: объявляем технологический зачёт!

С Днем знаний, дорогие читатели! Объявляем в честь праздника техновикторину.

Кажется, что дроны, летающие автомобили и автоматизированные фабрики — изобретения последних лет. Но технологии часто оказываются гораздо старше, чем мы думаем. Проверьте свою интуицию и эрудицию: только одна из этих технологий появилась в XXI веке, какая именно?

❤️ Автоматизированный завод с ЧПУ‑станками и роботами
⚡️ Беспилотный летательный аппарат
👍 Летающий автомобиль
😍 3D-принтер
🤩 Шлем виртуальной реальности
🏆 Блокчейн
💯 Квантовое шифрование

Проголосуйте реакцией, а затем посмотрите ниже правильный ответ. Результат, возможно, вас удивит!
 
Ответы

Один из первых в мире высокоавтоматизированных заводов с ЧПУ‑станками и роботами создала японская FANUC в начале 1980‑х: в 1980 г. завершён Fuji Factory, а в 1981 г. открыт шоукейс‑завод в Яманаси, где роботы и станки производили детали для других роботов. Вместо ~500 работников завод обходился ~100 сотрудниками (обслуживание, наладка, финальная сборка), став прообразом «фабрики роботов, делающих роботов» и предтечей ,«темной фабрики», которую FANUC довела до полноценного автономного режима к 2001 г.

Беспилотный летательный аппарат с двигателем появился ещё в XX веке — в 1916–1917 гг.: британский радиоуправляемый Ruston Proctor Aerial Target впервые успешно поднялся в воздух в 1917 г., в это же время в США совершили полёты Hewitt‑Sperry Automatic Airplane и знаменитый Kettering Bug — «воздушная торпеда» с гироскопической стабилизацией. Хотя беспилотные аэростаты использовались ещё в 1849 году, именно аппараты 1916–1917 гг. считаются первыми управляемыми моторными БПЛА современного типа, появившимися уже в начале XX века.

Летающий автомобиль появился тоже в XX веке — одним из первых таких аппаратов стал Waterman Arrowbile инженера Уолдо Уотермана, первый полет состоялся в 1937 г.. Ещё более успешным стал Aerocar (Taylor Aerocar) Моултона Тейлора: в 1956 г. он был одним из немногих, кто получил сертификацию Civil Aeronautics Administration.

3D‑принтер появился ещё в 80-х годах прошлого века. Американский инженер Чарльз (Чак) Халл изобрёл стереолитографию (SLA) и создал первый работающий прототип, а в 1986 г. получил патент на аппарат для послойного отверждения фотополимера UV‑лазером. В 1987 г. компания Халла 3D Systems выпустила первый серийный 3D‑принтер SLA‑1, что ознаменовало начало эры аддитивного производства.

Шлем виртуальной реальности появился в 1968 г. Американцы Айван Сазерленд и Бобом Спроуллом создали «The Sword of Damocles» («Дамоклов меч»), компьютерный VR‑шлем с трекингом головы и стереоскопическим 3D‑изображением. Устройство тогда весило более 30 кг и крепилось к потолку, но уже позволяло пользователю перемещаться в простейшем виртуальном пространстве из каркасных моделей, что заложило основу современных гарнитур VR.

Блокчейн: концепцию криптографически защищённой цепочки блоков описали Стюарт Хабер и Скотт Сторнетта еще в 1991 г. Однако первый полноценный децентрализованный блокчейн для Bitcoin был создан Сатоши Накамото только в 2008 г., а в 2009 г. был сгенерирован генезис‑блок (Block 0) — первый блок в сети Bitcoin. Поэтому именно этот вариант нашей викторины — правильный.

Квантовое шифрование (точнее, квантовое распределение ключей, QKD): первый протокол BB84 предложили Чарльз Беннетт и Жиль Брассар в 1984 г., а первая рабочая демонстрация состоялась в 1989 в лаборатории IBM — секретный квантовый ключ передали на 30 см через поляризованные фотоны. В 1991г. эксперимент повторили на оптоволокне, а в 1993 г. провели первую демонстрацию QKD по оптоволоконной линии, что положило начало практическому развитию квантовой криптографии.

Современное состояние и перспективы развития технологий обсудим уже на следующей неделе на Международном технологическом конгрессе. Отдельное внимание уделим новой роли технологических объединений на II Саммите технологических объединений России, который состоится 9 сентября 2026 года в рамках Конгресса.

Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting

🤖 ИИ на стройке: в Японии научат искусственный интеллект предсказывать задержки

Строительство — процесс сложный: даже небольшое отклонение от графика может потянуть за собой целую цепочку проблем. А что, если возможные сбои можно увидеть заранее — за 1–2 месяца? Именно над этим сейчас работают в Японии.

Компании Fujitsu, Tokyu Construction и Kitano Construction запустили совместный пилотный проект: с августа по декабрь 2026 года они тестируют ИИ‑систему, которая автоматически выявляет риски задержек на стройплощадке.

Как это работает:
Fujitsu разработала само решение и сейчас оценивает его эффективность.
Два подрядчика — Tokyu Construction и Kitano Construction — верифицируют данные, анализируют результаты и дают обратную связь, чтобы доработать систему.

Что анализирует ИИ:
➖ графики работ;
➖ ежедневные отчёты;
➖ процедуры и журналы инспекций.

Пилотным объектом стал проект реконструкции технологического парка Fujitsu в Кавасаки. Если тестирование пройдёт успешно, технология сможет стать важным инструментом для управления строительными рисками — и не только в Японии.

#Япония #ИНП_международка #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🖨 Новый учебный год - время печатать не только на бумаге

Сегодня мы подготовили для вас специальный обзор образовательных программ по аддитивным технологиям в строительстве.

🏗 Будущее строительства уже здесь, и мы знаем, где получить самые актуальные знания:
🔹Практико-ориентировочное обучение на реальных кейсах и оборудовании от ведущих вузов страны
🔹Инновационные курсы по работе с 3D-технологиями
🔹Специализированные направления для профессионалов
🔹Онлайн-обучение для занятых специалистов

🎯 Что вас ждёт в обзоре:
❇️Программы подготовки операторов 3D-принтеров
❇️Курсы по цифровому проектированию
❇️Обучение работе с современными материалами
❇️Практические занятия на реальном оборудовании

📋 В обзоре представлены программы от: СКФУ, ТГАСУ, УГНТУ, СПбПУ, НИУ МГСУ.

Этот материал подготовлен каналом NeStroy3D @nestroy3d совместно с каналами ИНП @nextgeninfrastructure, БУКВАМИ о ЦИФРЕ @bukvamiocifre и экспертами Еленой Звонарёвой @zvonaelena, Светланой Морозовой @gypsydigital и Еленой Тульцевой.

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

#образование #строительство #искусственныйинтеллект #технологии #обучение #ИНП_ИИ #ИНП_обучение #аддитивныетехнологии #3дпечать #строительство #образование #будущеестроительства

MАХимально на связи
Подписаться:
NeStroy3D

🤖🎓 1 сентября — День знаний и старт нового учебного года в мире цифрового строительства!

Сегодня особенный день не только для школьников и студентов, но и для всех, кто стремится развиваться в сфере современных технологий строительства!

Мы подготовили для вас уникальный спецвыпуск — подробный обзор образовательных программ по искусственному интеллекту в строительной отрасли.

🏗️ В нашем обзоре вы найдёте:
Магистерские программы ведущих вузов страны
Курсы повышения квалификации для действующих специалистов
Онлайн-программы для гибкого обучения ИИ в строительстве

📋 В обзоре представлены программы от: НИУ МГСУ, ИТМО, МИСИС, РУДН, Университета Минстроя и многих других ведущих вузов и образовательных платформ.

🔍 Подписывайтесь на наш канал, чтобы быть в курсе последних новостей цифровизации строительной отрасли!

Делитесь этим постом с коллегами — пусть как можно больше профессионалов узнают о возможностях развития в сфере ИИ.

🔴 Этот материал подготовлен каналом ИНП @NextGenInfrastructure совместно с экспертами Еленой Звонарёвой @zvonaelena, Светланой Морозовой @gypsydigital и Еленой Тульцевой и Василием Панютиным..

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

#образование #строительство #искусственныйинтеллект #технологии #обучение #ИНП_ИИ #ИНП_обучение

MАХимально на связи
🖨 Подписаться: @NextGenInfrastructure

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

Цифровые двойники теплосетей: как Башкирия делает ЖКХ умнее

В Башкортостане запускают пилотный проект по созданию цифровых двойников систем теплоснабжения — старт дадут в Белорецке. Инициативу анонсировал глава республики Радий Хабиров: если эксперимент окажется удачным, опыт масштабируют на другие города и районы региона.

Что даст технология? Искусственный интеллект будет работать как «умный диагност» для теплосетей:
анализировать текущее состояние инфраструктуры;
выявлять уязвимые участки, где риск аварии выше всего;
помогать грамотно планировать ремонт и модернизацию;
минимизировать риски коммунальных ЧП и снижать издержки.

Это не просто модный термин, а реальный инструмент предиктивной аналитики: система сможет прогнозировать износ труб и подсказывать, где срочно нужен ремонт, а где можно подождать. Такой подход помогает тратить бюджетные деньги точечно и эффективно.

💡 ИИ в республике уже активно применяют и в других сферах:
в медицине — для обработки данных и поддержки диагностики;
в транспорте — для оптимизации маршрутов и контроля за работой автопарка;
в госуправлении — чтобы автоматизировать рутину и освободить время специалистов для более сложных задач.

Яркий пример — ИИ‑консультант от уфимской компании «Голосовые роботы» для управляющих компаний. Виртуальный помощник берёт на себя типовые обращения жителей, и это позволяет экономить до 20 млн рублей в год на содержании кол‑центров.

Цифровые двойники — это следующий шаг: от автоматизации отдельных процессов к сквозной модели всей инфраструктуры. Такой подход делает городское хозяйство не только надёжнее, но и прозрачнее: все данные фиксируются, а решения принимаются на основе объективных показателей.

#Башкирия #Буквы_ЖКХ #Буквы_ИИ #Буквы_регионы

MАХимально на связи

Мы в Telegram
Мы во ВКонтакте
Мы в RuTube

🤖 MIT представил контроллер для спецтехники: снижение порога входа и рост эффективности операторов

Инженеры Массачусетского технологического института (MIT) разработали новый контроллер для управления спецтехникой, призванный упростить работу экскаваторщиков и сократить время обучения новых специалистов:

Вместо привычных двух джойстиков, где каждая ось отвечает за отдельный шарнир, используется компактная рукоять. Естественные движения оператора преобразуются в команды для машины — это снимает когнитивную нагрузку, связанную с необходимостью координировать независимые оси.

Результаты испытаний подтверждают эффективность решения:
- В ходе недельных тестов на 15 виртуальных объектах новички уже в первую сессию показали производительность, сопоставимую с результатами опытных операторов.
- Такой результат демонстрирует потенциал контроллера для ускорения адаптации персонала и снижения требований к начальной квалификации.

В дальнейших планах команды MIT — внедрение тактильной обратной связи, которая позволит оператору ощущать контакт ковша с грунтом. Это повысит точность управления и расширит возможности применения технологии.

Решение особенно актуально для строительных и добывающих компаний, где высокая текучесть кадров и дефицит квалифицированных экскаваторщиков делают важным быстрое обучение и стандартизацию операций.

#MIT  #экскаватор #роботы #роботы_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🖨️ Ограничения масштабирования в строительной 3D-печати: кейс COBOD в Катаре

В Катаре завершается реализация одного из крупнейших проектов с применением строительной 3D-печати — возведение двух школьных зданий. Для выполнения задач заказчика компания COBOD разработала принтеры BODXL габаритами 50 × 30 × 15 метров.

Площадь строительной площадки составляет 100 × 100 метров, что превышает зону охвата одного принтера. В связи с этим оборудование последовательно перемещалось внутри периметра: демонтаж, транспортировка, повторная сборка, подключение инженерных систем, калибровка и запуск. Всего выполнено 15 циклов передислокации.

Вместе с принтером перемещались система подачи материала, смесительное оборудование и сопутствующая инфраструктура. На текущий момент напечатано более 30 000 м² стеновых конструкций.

Данный проект демонстрирует практическое ограничение подхода на месте с использованием 3D-печати: с увеличением габаритов объекта пропорционально возрастают требования к размеру печатающего оборудования, что влечёт за собой логистические и эксплуатационные сложности.

В качестве альтернативы рассматривается заводская печать (prefab) — изготовление отдельных элементов в цеховых условиях с последующей сборкой на площадке. Этот подход позволяет не зависеть от транспортабельности крупногабаритных принтеров и упрощает масштабирование.

Дальнейшее развитие строительной 3D-печати, вероятно, будет связано не с наращиванием размеров оборудования, а с поиском оптимального баланса между двумя моделями — полевой печатью и модульным производством.

#3Dпечать

MАХимально на связи
Подписаться:
NeStroy3D

🤖 Autodesk Forma: инструмент для обоснованных решений на ранних этапах проектирования

На предпроектной стадии стоимость ошибки особенно высока: неверно оценённые параметры участка могут привести к переделкам, удорожанию и срыву сроков. Autodesk Forma решает эту проблему, предоставляя быстрые и точные расчёты ещё до начала детальной проработки.


Это облачная платформа, которая позволяет оперативно оценить участок по ключевым параметрам:

- Инсоляция. Расчёт освещённости помогает определить, как здание будет взаимодействовать с солнечным светом в разное время года. Это важно для энергоэффективности, комфорта пользователей и соответствия нормативам.
- Ветровые нагрузки. Анализ ветровых потоков позволяет учесть аэродинамические эффекты и избежать дискомфортных зон на территории.
- Шумовое воздействие. Оценка акустической обстановки помогает спланировать защитные меры и выбрать оптимальную ориентацию здания.

Преимущества Autodesk Forma для проектных команд и девелоперов:

- Скорость. Расчёты выполняются моментально, что ускоряет итерации и согласование концепций.
- Ранние данные для решений. Возможность опираться на количественные показатели уже на этапе эскиза снижает риски и повышает обоснованность выбора.
- Облачная архитектура. Доступ из любой точки, совместная работа и хранение истории версий упрощают взаимодействие внутри команды и с заказчиками.

Autodesk Forma особенно полезна на стадии концепции и мастер-планирования, когда важно быстро проверить несколько сценариев и выбрать наиболее перспективный.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

🖨️ «Обитаемый остров»: когда дом становится частью природы

Помните наше летнее путешествие в экопарк «Яснополе»? Тогда мы любовались этим удивительным домом и назвали его «Небо»… А оказалось, у него совсем другое имя! Знакомьтесь — это проект «Обитаемый остров», и он по-настоящему завораживает.

Перед нами — концепция дома для экопарка общей площадью 120 м², где архитектура не просто соседствует с природой, а буквально растворяется в ландшафте. Волнистые фасады, плавные линии и зелёная эксплуатируемая кровля превращают здание в настоящий остров среди зелени.

Что внутри?
Планировка продумана до мелочей:
В центре — просторная кухня‑гостиная (33 м²).
На первом этаже — спальня, сауна, санузел, прихожая и кладовая.
Второй уровень отведён под мастер‑спальню с собственным санузлом и открытым пространством, которое меняет восприятие интерьера.

Особое внимание уделено связи внутреннего и внешнего пространства: большие окна открывают виды на природу, а широкие террасы становятся естественным продолжением жилых зон. Из‑за плавной геометрии дом выглядит по‑разному с каждого ракурса — и при этом остаётся цельным и гармоничным.

Но самое интересное — в технологии. Реализовать такую нестандартную форму с криволинейными стенами и сложными сопряжениями в традиционном строительстве было бы крайне сложно: потребовалось бы множество индивидуальных конструкций и опалубки. А строительная 3D‑печать делает эту смелую архитектуру вполне реальной!

Авторы проекта, архитекторы Нелли Чемакина и Алексей Миронов, видят в этом не просто применение новой технологии, а новый подход к проектированию:

«В концепции, предложенной для экопарка, при помощи образа самого дома мы хотели сказать о взаимодействии между современной технологией 3D‑печати и экологичным подходом в строительстве. Так появилась зелёная крыша — остров поверх волнистых стен, напечатанных на 3D‑принтере».

«Обитаемый остров» доказывает: 3D‑печать — это не только способ возвести стены, но и инструмент для создания архитектуры, которая бережно объединяет технологии и природу.

#wonderdom #3dпечать #Яснополе #Обитаемыйостров

MАХимально на связи
Подписаться:
NeStroy3D

🤖 Альфа‑Банк запускает «Лабораторию роботизации»: новые возможности для бизнеса

Альфа‑Банк анонсировал создание «Лаборатории роботизации» — нового подразделения, призванного ускорить внедрение робототехнических решений в бизнес‑процессы российских компаний.

Что войдёт в структуру лаборатории:

Центр экспертизы (запуск — IV квартал 2026 года). Специалисты центра будут анализировать бизнес‑процессы клиентов, оценивать потенциал роботизации и формировать индивидуальные дорожные карты внедрения с учётом специфики предприятия. 
Подразделение по работе с китайскими производителями. Его задача — находить и проверять робототехнические решения, организовывать технологические туры и аудит производств, а также выстраивать каналы доступа российских компаний к продуктам и практикам роботизации. 
Механизмы финансирования проектов. Лаборатория займётся разработкой и запуском финансовых инструментов, которые помогут бизнесу реализовывать проекты по роботизации.

Дополнительный контекст: в апреле 2026 года «Корпорация Робототехники» (входит в АФК «Система») объявила о реорганизации для создания структуры, которая будет сопровождать проекты роботизации российской промышленности полного цикла. Это подчёркивает растущую значимость направления и формирование комплексной экосистемы поддержки роботизации в стране.

Таким образом, инициатива Альфа‑Банка — важный шаг к системному внедрению робототехники: от диагностики и подбора решений до их финансирования и интеграции в реальные производственные процессы.

#АльфаБанк
#роботы #роботы_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Робособаки на промышленной смене: бизнес-логика выбора и экономика внедрения

Где робособака окупается, а где остаётся дорогой камерой на четырёх ногах, какую бизнес-задачу решает робот, почему нужен именно четвероногий форм-фактор и за счёт чего окупается весь комплекс?

Вчера в кластере «Ломоносов» на закрытой экспертной сессии МИК — «Робособаки: ответ на вызовы новой реальности» Анна Никитченко, управляющий партнер O2Consulting, представила итоги аналитического исследования промышленного рынка робособак.

В исследовании — карта 20 отраслевых рынков, реальные промышленные кейсы, сравнение разных форм-факторов и формула расчёта экономического эффекта. А ещё — разбор того, почему один выезд робота может сэкономить десятки тысяч долларов и будущее принадлежит не отдельным машинам, а смешанным роботизированным флотам.

️Независимое экспертно-аналитическое исследование рынка «Робособаки: от шоу к промышленной смене»
️Презентация

Коротко о главном

Робособака — не механическая копия живой собаки и не универсальный робот. Это мобильная четвероногая платформа для работы на «последних ста метрах» в среде, которая создана для человека, но стала слишком опасной, сложной или дорогой для его регулярного присутствия.

Бизнес не покупает робособаку — он решает задачу. Важно начать не с вопроса «какую робособаку приобрести?», а с анализа процессов и выбора форм-фактора.

Универсального тела для робота не существует. Наглядный пример продолжающегося поиска — исследовательская платформа Argus Университета Дьюка.

Будущее — за смешанными флотами. Робособака будет работать совместно с дронами, колёсными платформами, стационарными сенсорами, манипуляторами и гуманоидами. Так, на стройке дрон может контролировать динамику строительства сверху, а робособака — перемещаться внутри здания, подниматься по лестницам и создавать его трёхмерную модель.

Единица рынка — система, а не платформа. В неё входят сенсоры, автономность, связь, ПО, интеграция и сервис. Без этого робособака остаётся «дорогим средством перемещения камеры».

Главный эффект — предотвращённый простой и снижение риска. Простая экономия рабочего времени редко окупает дорогой комплекс. Основной эффект создают: предотвращённые простои оборудования; снижение рисков для людей; сокращение стоимости доступа к сложным объектам; более частые и сопоставимые измерения; раннее выявление неисправностей. Считать нужно не количество заменённых обходчиков, а стоимость аварии, остановки линии или входа человека в опасную зону.

Автономность — ключевое условие окупаемости. Первые робособаки фактически управлялись оператором с пульта. Сегодня коммерческие системы уже способны повторять маршруты, перемещаться внутри известной карты, самостоятельно обходить препятствия и реагировать на аномалии.

Рынок уже вышел за пределы пилотов, но развивается неравномерно. Наиболее зрелые направления: нефтегазовая и химическая промышленность; энергетика; металлургия; военная разведка и охрана критической инфраструктуры; промышленная инспекция.

Благодарим всех участников и организаторов за интересную дискуссию и насыщенную деловую программу!

#Исследование_O2Consulting

Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting

🤖 Интеллект как актив: Почему BIM-платформы перестают быть главным полем битвы за ИИ в AEC

Прочитали сами статью Мартина Дэя «Рассвет Judgement Stack», и делимся с вами.

Ожидание, что искусственный интеллект в проектировании сведется к очередному обновлению Revit или Archicad, является стратегической ошибкой. Подлинное конкурентное преимущество будет формироваться не на уровне ПО, а на уровне уникальных знаний фирмы, которые теперь можно превратить в управляемый цифровой актив.

В то время как отрасль сосредоточена на анонсах новых «копилот» от Autodesk и Bentley, появляется более значимый тренд. Проект с открытым исходным кодом Skills for Architects (ALPA), рассмотренный в статье, наглядно демонстрирует: экспертная оценка архитектора может существовать вне монолитной BIM-системы. Это сигнал к смене парадигмы, где ИИ становится не просто функцией, а отражением уникального опыта практики.

Необходимо разграничивать две категории задач считает автор:
1. Автоматизация (Vendor AI): Расстановка дверей, спецификации, обнаружение коллизий. Это общие задачи, которые поставщики ПО рано или поздно стандартизируют. Это обязательный минимум, доступный каждому.
2. Экспертная оценка (Judgement Stack): Решения, определяющие, почему дверь должна быть именно здесь, как устроена циркуляция в клинике или лаборатории. Это накопленная логика, отличающая одну фирму от другой.

Именно второй аспект становится критическим. Отрасль вступает в фазу, где доступ к передовым LLM есть у всех, но архитектура принятия решений остается уникальной.

Главный риск текущего подхода — передача интеллектуальной собственности в руки поставщиков облачных платформ. Если знания и «скиллы» фирмы существуют только внутри экосистемы вендора, возникает «плата за данные» (data toll), а не просто «привязка к вендору».

В статье выделяется новая архитектура:
· Нижний слой: Базовые модели (Claude, GPT) и BIM как источник геометрии.
· Средний слой (Judgement Stack): Актив фирмы. Библиотека Skills, правил и рабочих процессов, отражающая философию проектирования.
· Верхний слой (Institutional Memory): Подключение к истории проектов, что позволяет ИИ учиться на прошлом опыте, а не выполнять разовые задачи.

Инвестиции в развитие ИИ-компетенций должны быть переориентированы: использовать возможности вендоров для рутинных задач, начать документацию и кодификацию собственной экспертизы (создание Skills), а также строить собственный слой институциональной памяти, доступный для анализа ИИ.

Будущее за практиками, которые смогут создать «цифровой двойник» собственного профессионального опыта. Те, кто ждет обновлений от поставщиков, рискуют остаться позади. Те, кто начинает кодифицировать свои знания, получают актив, чья ценность растет с каждым завершенным проектом.

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure

Цифровая вертикаль Сибири: как Новосибирская область встраивает технологии в стройку

Сегодня делимся еще одним интервью из свежего номера журнала «Информационное моделирование» — с министром строительства Новосибирской области Дмитрием Николаевичем Богомоловым.

Регион демонстрирует системную трансформацию строительной отрасли: от рекордных 2,4 млн м² жилья в 2025 году до внедрения комплексного развития территорий (КРТ) и цифровых инструментов управления на всех этапах — от проектирования до надзора.

В интервью — о том, как выстроена «цифровая вертикаль» на базе ГИСОГД, ИСУП и платформы Госстройнадзора, почему участники процесса добровольно переходят на электронный документооборот и как беспилотники с ортофотопланами помогают контролировать строительство в микрорайоне Клюквенный и на площадке «СмартСити-Новосибирск».

Ключевые тезисы:
· 130 тыс. документов в ГИСОГД, 35 тыс. добавлены только в 2025 году;
· 56 проектов КРТ, 16 соглашений с инвесторами, включая строительство школ и детсадов за их счет;
· ИСУП объединила 350 специалистов, 269 объектов введены в систему по итогам года;
· запущена в опытную эксплуатацию система автоматизации строительного надзора;
· БПЛА-мониторинг тиражируется на новые проекты, включая инфраструктуру рядом с СКИФ.

💭 «"Цифра" для нас — не мода, а инструмент эффективности», — подчеркивает Дмитрий Богомолов.

Подробности — в полной версии интервью (PDF прилагается).

#Буквы_рекомендуют #Буквы_ТИМ #Буквы_регионы #НовосибирскаяОбласть #Буквы_ГИСОГД

MАХимально на связи

Мы в Telegram
Мы во ВКонтакте
Мы в RuTube

🤖 ИИ 2025: от хайпа к экономике — главное из каталога аналитики ICT.Moscow

Хаб аналитики ICT.Moscow представил масштабный каталог исследований об искусственном интеллекте за 2025 год. В него вошли 121 ключевая работа более чем от сотни российских и зарубежных авторов, а общее число материалов в самом хабе превысило 1,4 тысячи.

Главный вывод года: индустрия переходит от обсуждения технологий к подсчету реальных эффектов.

Что изменилось на рынке ИИ:
Фокус сместился. Более половины (55%) всех аналитических материалов посвящены практическому применению ИИ, анализу кейсов внедрения и оценке экономического эффекта. Разрыв между Россией и миром здесь показателен: отечественные авторы уделяют этому 48% внимания против 37% у зарубежных коллег.
Генеративный ИИ стал базой. На втором месте по популярности — изучение технонаправлений (генеративные модели, ИИ-агенты, Open Source). При этом российские исследователи больше смотрят на состояние рынка (13,5%), а мировые — строят прогнозы и форсайт (12%).
Взросление экосистемы. Рынок консолидируется: 91% компаний сотрудничают только с одним вендором ИИ-решений. При этом 58% инструментов распространяются как Open Source, что ускоряет разработку.
Цифры, которые определяют индустрию сегодня:
86% российских компаний уже внедряют ИИ-инструменты.
11,6 трлн руб. — прогнозируемый совокупный вклад ИИ в ВВП России к 2030 году.
71% организаций используют генеративный ИИ хотя бы в одной бизнес-функции.
75% разработчиков пишут код с помощью нейросетей, а к 2028 году доля специалистов по ПО, использующих ИИ, достигнет 98%.
463,5 тыс. человек составит общая численность профильных ИИ-специалистов в России к 2035 году.
$7 трлн — ожидаемый объем глобального рынка ИИ-агентов к 2030 году.

Кто формирует повестку? В российской части справочника доминируют консалтинговые компании, ИТ-корпорации и вузы (НИУ ВШЭ, Сколтех, МФТИ, МГУ), на которые приходится около 61% исследований. В мировой аналитике лидирует «большая четверка» стратегического консалтинга (McKinsey, BCG, Deloitte, PwC) и технологические гиганты (Google, Microsoft, NVIDIA).

Каталог разбит по ключевым сегментам: от промышленности, ТЭК и финансов до здравоохранения, транспорта и HR-tech. Отдельное внимание уделяется кадрам, этике восприятия технологии обществом и долгосрочным прогнозам развития суверенных моделей.
Полная база данных со ссылками на исходные PDF-отчеты, расширенными саммари и карточками каждого исследования доступна в Хабе аналитики ICT.Moscow. Это не просто дайджест трендов, а рабочий инструмент для бизнеса и государства при планировании цифровой трансформации.

Файл с исследованием приложен

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП

MАХимально на связи
подписывайтесь:
@NextGenInfrastructure