Пока китайские корабли бороздят просторы Вселенной, мы грузим файлы в XML

В «Вестнике государственной экспертизы» вышел, пожалуй, один из самых классных материалов за последнее время. И мы благодарны Анастасии Буяновой 🤝и команде медиацентра Главгосэкспертизы за то, что его опубликовали — потому что читать это одновременно интересно и грустно.

Итак, директор отдела «Умная экономика» POWERCHINA HUADONG ENGINEERING CORPORATION LIMITED Сунь Хуацзянь рассказывает о результатах масштабного исследования применения ИИ в сфере стоимости строительства.

Китайцы начали с диагноза, который у нас принято не произносить вслух:
🔹 данные о стоимости строительства — разрозненные, форматы не унифицированы, стандартизации нет
🔹 опыт специалистов не превращается в знания предприятия, а умирает вместе с их уходом
🔹 инвестиционные решения принимаются на субъективных «догадках», а не на данных
🔹 «островки данных» не дают повторно использовать опыт прошлых проектов

Звучит знакомо? Это почти дословно то, что мы и наши коллеги говорим про «Витрину проектов» и всю эту XML-изацию уже несколько лет.

Они создали исследовательский консорциум — более 10 научных институтов, включая лабораторию корпорации HDEC — под руководством профильного Департамента нормативно-расчётных стандартов Минстроя КНР. И выстроили архитектуру «1+2+N»:
▫️ «1» — единая система стандартов: один набор данных, один источник, один стандарт. Унификация терминологии, устранение «информационных островков», единая логика расчёта показателей между проектами.
▫️ «2» — два двигателя: база знаний и база данных по сметной стоимости. База знаний — это граф знаний, который учит ИИ «читать и понимать» нормы, правила составления смет, положения нормативов. База данных — автоматический сбор разнородных данных.
▫️ «N» — сценарии применения поверх: прогнозирование инвестиций, контроль на этапе сделки, управление рисками, цифровая сдача объекта. Причём по каждому сценарию — конкретные модели, а не концепции.

❕Чётко разграничивают «традиционный ИИ вопрос-ответ» и ИИ-агента.
Агент (ага, тот самый модный) сам разбивает задачу на части, выбирает инструменты, проверяет результат. Применительно к сметам: автоматическая очистка данных, расчёт и анализ показателей, прогнозирование максимальной цены предложения на тендер.

Про данные и IFC — самое интересное
Китайцы не просто собирают данные — они создали динамическую модель сопоставления с международным стандартом IFC. Лексикон данных о стоимости привязывается к записям IfcCostValue. Т.е. данные о стоимости не «висят рядом с моделью», а семантически интегрированы в неё и пригодны для межплатформенного обмена. Это ровно то, что называется «Цифровой ВОР» в наших предложениях — только они уже делают, а не обсуждают.

Прогнозирование НМЦК — особый разговор
Для оценки инвестиций они построили многомерную модель на основе исторических данных, системы показателей ECA (Elemental Cost Analysis) и нескольких алгоритмов с динамической калибровкой. Это прогнозная модель, которая устраняет субъективные ошибки и даёт количественную основу для решений по проекту. Работает на всех этапах: от инвестиционного решения до заключения контракта, включая раннее предупреждение о рисках превышения бюджета.

Большой объём стандартизированных и повторяющихся задач — расчёт объёмов, калькуляция стоимости, анализ показателей, подготовка отчётности — будет автоматизирован. Специалисты освобождаются от рутинной работы и сосредотачиваются на оценке обоснованности результатов, окончательной приёмке и принятии решений в сложных ситуациях

Вот это и есть ответ на вопрос «зачем». Не чтобы сократить сметчиков. А чтобы они наконец занимались тем, для чего нужен живой мозг.

Мы три года предлагаем Минстрою и Главгосэкспертизе концепцию ЦВОР, «Сметного паспорта», интеграции ТИМ и сметного дела, в т.ч. через ФСНБ. Встречаем понимающие кивки. И?

Ещё раз спасибо Анастасии Буяновой за то, что «Вестник» такое публикует🤗 Еще бы взять это, да внедрить.

Источник: «Вестник государственной экспертизы» №02/2026 (39)
🛒 Электронная версия журнала доступна в интернет-магазине