Естественный и искусственный интеллект в инженерных изысканиях и архитектурно-строительном проектировании: новые вызовы и риски
Топчий Д.В., заведующий кафедрой
«Испытание сооружений» НИУ МГСУ, д.т.н.,
профессор, лауреат премии Правительства
Российской Федерации в области науки и техники
Предлагаемая статья подготовлена по материалам доклада, сделанного на научно-практической конференции НОПРИЗ «Новые возможности инжиниринга архитектурно-строительного проектирования — искусственный интеллект в изысканиях и проектировании», состоявшейся 16 сентября 2026 года в НИУ МГСУ.
В статье анализируется фактическое состояние применения искусственного интеллекта
в инженерных изысканиях, архитектурно-строительном проектировании и государственной экспертизе. Разграничены зоны естественного и искусственного интеллекта: алгоритм принимает воспроизводимые операции — обработку и интерпретацию данных изысканий, построение цифровых моделей, нормоконтроль, сетевые разделы, проект организации строительства, сметную и оформительскую часть, тогда как полевое получение данных, архитектурный замысел, выбор конструктивной схемы уникального объекта, инженерное суждение при неполных данных и ответственность за решение не передаются.
Рассмотрен зарубежный опыт автоматизированной проверки проектов. Значительное место уделено рассмотрению нивелирования функций ГИП и ГАП при одновременном росте их персональной ответственности с 1 марта 2026 года. Проанализирован ключевой риск шаблонного подхода к проверке проектных документов, который приводит к утрате уникальности проектных и строительных решений. Автором предложены правила применения инженерного искусственного интеллекта.
Постановка вопроса: место человека и место алгоритма
Дискуссия о применении искусственного интеллекта в строительной отрасли до сих пор
часто ведётся в категориях «заменит или не заменит». Практика позволяет поставить вопрос корректнее: алгоритм забирает воспроизводимое, а ценность специалиста смещается к постановке задачи, инженерному суждению и авторскому замыслу.
Профессиональная позиция автора формулируется следующим образом: искусственный интеллект работает до эскиза, а не вместо эскиза.
Из этой позиции следует основной предмет статьи — соотношение естественного интеллекта человека и искусственного интеллекта как совокупности алгоритмов автоматизации.
Три тезиса проходят через весь материал.
- Данные — машине: первичная обработка изысканий, интерполяция, поиск коллизий, нормоконтроль, типовые сетевые разделы, проект организации строительства и сметная часть автоматизируются уже сегодня.
- Замысел — человеку: архитектурная идея, конструктивная концепция уникального объекта
и ответственность за принятое решение не делегируются алгоритму. - Риск — унификация: проектный ИИ, работающий против экспертного ИИ, приводит к сведению проектных решений к «среднему допустимому» проекту и вытесняет уникальные решения.
Для сметного и инженерного сообщества – это не абстрактная тема. Именно формализованные разделы — сметы, ведомости объёмов работ, спецификации, проверка комплектности первыми переходят в машинный контур, а, значит меняется содержание труда сметчика, проектировщика, ГИП и эксперта.
Естественный и искусственный интеллект: содержательное разграничение
Термин «искусственный интеллект» в строительной практике объединяет разнородные вещи: классические оптимизационные алгоритмы САПР, машинное обучение на табличных данных изысканий, генеративные геометрические модели и языковые модели для работы с текстом. Общее у них одно: все они воспроизводят статистику прошлого опыта в заданных человеком границах. Естественный интеллект работает иначе — он способен переопределить сами границы задачи, признать данные недостаточными и принять решение под собственную ответственность.
Отсюда следует практический критерий разграничения. Если задача имеет измеримый критерий качества, полный набор входных данных и проверяемый результат, она относится
к зоне алгоритма. Если критерий качества сам является предметом выбора, данные неполны,
а последствия ошибки несут правовой характер, задача остаётся за человеком. Именно поэтому «до эскиза» — анализ участка, перебор объёмных вариантов, проверка ограничений — машинная работа, а сам эскиз как выбор из вариантов и принятие смысла — работа авторская.
Таблица 1. Разграничение функций естественного и искусственного интеллекта
| Зона искусственного интеллекта (алгоритмов) | Зона естественного интеллекта (человека) |
| Массовая обработка однотипных данных изысканий и измерений | Постановка задачи и выбор критериев качества |
| Поиск и сопоставление требований норм, нормоконтроль | Архитектурный замысел и образ объекта |
| Проверка комплектности документации и коллизий в модели | Выбор конструктивной схемы уникального объекта |
| Генерация вариантов в заданных ограничениях | Инженерное суждение при неполных и противоречивых данных |
| Оформление, спецификации, ведомости, сметные расчёты | Оценка неучтённых рисков и последствий решения |
| Черновики текстовых частей и пояснительных записок | Подпись, авторский надзор и правовая ответственность |
Зарубежный опыт: автоматизированная проверка проектов как государственная функция
Зарубежная практика представляет прямой практический интерес, поскольку показывает,
что автоматизированная проверка проектной документации перестала быть сервисом проектировщика и стала государственной функцией. Ключевое условие такой проверки везде одно и то же: требования норм должны быть переведены в машиночитаемую форму, а проект подан в виде модели, а не набора чертежей.
Сингапур: CORENET X
Наиболее зрелая модель реализована в Сингапуре. Платформа CORENET X объединяет пять ведомств — Управление строительства (BCA), Управление городского развития (URA), Агентство по охране окружающей среды (NEA), Управление наземного транспорта (LTA) и Управление водных ресурсов (PUB) — в единое цифровое окно согласования.
Проект подаётся скоординированной BIM-моделью в национальном профиле открытого формата IFC (IFC-SG), сводную модель формирует и подаёт квалифицированное лицо, как правило, архитектор в роли координатора проекта. Автоматический контролёр модели проверяет формализуемые требования: геометрию элементов, характеристики помещений, соблюдение габаритов и отступов; замечания ведомств привязываются непосредственно к элементам модели через формат BCF с отслеживанием статуса. Согласование выполняется консолидированно в срок до 20 рабочих дней, а с 1 октября 2026 года требования CORENET X распространяются на все новые проекты независимо от площади. Существенная деталь: если модель одного из субподрядчиков не проходит автоматическую валидацию, останавливается вся подача — ответственность за машиночитаемость становится коллективной и договорной.
Европа: от формата данных к автоматической проверке требований
В Европе движение идёт от стандартизации данных к проверке норм.
В Эстонии автоматизированные проверки реализованы непосредственно в национальном строительном регистре EHR: BIM-модуль регистра позволяет подавать заявление на разрешение на строительство в модельной форме, а машинные проверки уже применяются по трём группам требований — пожарная безопасность, доступность для маломобильных групп и санитарно-гигиенические требования к школам и детским садам. Проверки выполняются до подачи и снимают часть замечаний ещё на стороне проектировщика.
В Финляндии в рамках проекта Ryhti с бюджетом 21,9 млн евро создана национальная информационная система застроенной среды: сервисы хранения данных запущены в 2024 году, сервисы распространения данных открывались поэтапно в 2025–2026 годах, а муниципалитеты и региональные советы обязаны начать передачу данных в систему не позднее конца 2028 года.
В Германии основой служат XML-стандарты обмена: XPlanung для градостроительных планов (на базе GML в рамках законодательства об электронном правительстве) и XBau как машиночитаемый стандарт обмена в разрешительных процедурах.
В Нидерландах пилоты на базе GeoBIM в Роттердаме отрабатывают проверку модели относительно городских 3D-данных при выдаче разрешений. Общая закономерность: сначала машиночитаемый формат и реестр правил, затем автоматическая проверка, и только затем сокращение сроков.
Республика Корея: предварительная ИИ-проверка допустимости
Иной подход демонстрирует Республика Корея. Министерство земли, инфраструктуры и транспорта развивает сервис предварительной ИИ-проверки разрешительной допустимости
на базе цифрового двойника территории: система заранее оценивает, может ли быть получено разрешение на освоение участка. Масштаб задачи показателен: сегодня заявителю приходится соотносить проект примерно с 200 законодательными актами, а один объект может требовать до 23 связанных разрешений, промышленное предприятие — до 36. Опытная эксплуатация начата в четырёх муниципалитетах с расширением до десяти и последующим общенациональным запуском, включая мобильное приложение.
Российская практика автоматизированной проверки проектов
Сопоставление показывает, что Россия находится не в роли догоняющего наблюдателя,
а в группе стран с работающими государственными инструментами. По ряду направлений отечественная практика опережает европейскую: база типовых замечаний Главгосэкспертизы функционирует с 2022 года, реестр требований ведётся на федеральном уровне, а языковые модели применяются в проверке текстовой части проектной документации в промышленном,
а не пилотном режиме. Отставание заключается в другом — в глубине формализации самих норм и в машиночитаемости инженерного содержания изысканий и модели.
Более 40 юрисдикций мира опубликовали машиночитаемые наборы правил проверки (IDS),
и конкуренция разворачивается именно за качество этих наборов.
Таблица 2. Сопоставление подходов к автоматизированной проверке проектов
| Страна | Инструмент | Что проверяет машина |
| Сингапур | CORENET X, IFC-SG, Automated Model Checker | Геометрия элементов, характеристики помещений, формализуемые требования пяти ведомств; консолидированное согласование до 20 рабочих дней |
| Эстония | Строительный регистр EHR, BIM-модуль | Пожарная безопасность, доступность, санитарно-гигиенические требования к школам и детским садам |
| Финляндия | Национальная система Ryhti | Сбор и распространение данных застроенной среды; передача данных муниципалитетами не позднее конца 2028 года |
| Германия | XPlanung, XBau | Машиночитаемый обмен градостроительными планами и данными разрешительных процедур |
| Нидерланды | GeoBIM (пилоты Роттердама) | Проверка модели относительно городских 3D-данных при выдаче разрешений |
| Республика Корея | ИИ-сервис предварительной проверки на цифровом двойнике | Предварительная оценка разрешительной допустимости освоения участка |
| Россия | Реестр требований, база типовых замечаний, АИС и языковые модели Главгосэкспертизы, «Цифровой нормоконтроль» Москвы | Текстовая часть проектной документации, соответствие реестру требований, справочные ограничения, проверка цифровых моделей |
Позиция Минстроя России: перевод требований в машиночитаемый и машинопонимаемый формат
Позиция регулятора в этом вопросе принципиальна и заметно сдержаннее ожиданий рынка. Правила формирования и ведения реестра требований утверждены постановлением Правительства России от 31.08 2023 № 1417, а в августе 2026 года Минстрой России опубликовал для общественного обсуждения проект постановления, уточняющего порядок работы с реестром. Сведения в машиночитаемом формате включаются в реестр в виде XML-схем; форматы схем утверждает Минстрой России (письмо от 02.09 2026 № 20496-ОГ/14
«О формировании XML-схемы задания на инженерные изыскания»), размещает их на официальном сайте, и схема вводится в действие по истечении одного месяца со дня размещения.
Наиболее показательны результаты проведённого анализа нормативной базы.
По 310 нормативным правовым актам и документам по стандартизации за период с января 2025 года по январь 2026 года выявлено 42 246 требований, из которых подлежащими переводу в машиночитаемый и машинопонимаемый формат признаны только 2 403 требования, т.е. менее 6%. Определены три причины непереводимости:
- отсутствие конкретных измеримых параметров;
- невозможность соотнести предмет требования с элементами цифровой информационной модели;
- целевой характер норматива, не содержащего формализованной логики для автоматизированной проверки.
Login with Google
Комментарии