Будущее строительных смет: от «карандаша и линейки» к искусственному интеллекту

Подсчет объемов – это основа любой сметы. От его качества зависит точность бюджета, а значит и финансовая устойчивость проекта. Десятилетиями инженеры и сметчики пытались избавиться от рутинных операций, переложив их на цифровые инструменты.

Но если посмотреть на отрасль сегодня, картина остается неоднородной. Согласно исследованию 2023 года, меньше половины компаний используют программное обеспечение, связанное с BIM или общими средами данных. Около трети применяют отдельные программы, а многие до сих пор работают вручную или в Excel.

И главный вопрос, который стоит перед рынком: сможет ли искусственный интеллект радикально изменить процесс составления смет или останется лишь вспомогательным инструментом?

В 1980–1990-х годах «цифра» в сметах выглядела громоздко и была доступна в основном в крупных проектных институтах. На столах инженеров стояли дигитайзеры вроде ЭМ-7029 или импортных аналогов: к ним крепили бумажный чертеж, задавали масштаб и стилусом обводили каждую стену или плиту. Автоматизация была символической – классификация элементов выполнялась вручную по нормам СНиП, а расчеты вели отдельно, чаще всего в таблицах на ПЭВМ (Lotus 1-2-3) или в ранних системах вроде АВС-3 ЕС для машин класса ЕС.

К концу 1990-х в России начали появляться первые специализированные решения – ArchiCAD, Компас-3D и архитектурные модули AutoCAD. Это дало практические возможности для трехмерных подсчетов объемов и материалов, хотя полноценная интеграция со сметами оставалась сложной задачей.

BIM-модели стали для сметчиков настоящим прорывом. Они содержат не только геометрию, но и детализированные свойства элементов, что позволило автоматизировать расчеты и формировать сметные данные напрямую из модели.

В начале 2010-х российский рынок только пробовал этот подход. Проектировщики работали в ArchiCAD или Revit, выгружая данные в Excel или сметные программы вроде «Гранд-Сметы» и «Смета.ру». Первые интеграции были далеки от идеала: приходилось вручную дорабатывать классификации и «чистить» модели под нормы ФЕР и ГЭСН. Постепенно стало ясно, что связка BIM и сметных расчетов – это не тренд, а необходимость. Сегодня такой подход уже перестал быть экзотикой, хотя уровень зрелости в разных компаниях сильно различается.

Проблема в другом: большинство проектировщиков создают модели «для картинки». В итоге визуально они выглядят впечатляюще, но для корректного извлечения данных непригодны. Подрядчикам приходится перестраивать модели под собственные стандарты, особенно там, где объемы напрямую связаны с закупками и поставками.

К этому добавляются трудности совместимости: IFC, внутренние классификаторы и ГОСТы дают возможности, но на практике применяются не всегда.

Как ни парадоксально, но главным форматом обмена по-прежнему остается PDF. Его может открыть и прокомментировать любой участник проекта без лицензий на CAD и BIM.

Подрядчики все чаще используют специализированные программы для автоматизированных сметных расчетов. Такие решения позволяют считывать данные с 2D-чертежей, формировать спецификации и проходить весь цикл – от подсчета до сметы и календарного плана – в одной среде, без постоянных переносов данных между разными приложениями. Это снижает вероятность ошибок и ускоряет процесс. Но человеческий фактор никуда не исчезает: сметчику по-прежнему нужно проверять масштаб, разбираться с наложенными символами и исправлять неточности исходных чертежей.

Алгоритмы машинного обучения уже активно внедряются в расчет объемов. Они способны анализировать 2D-чертежи и автоматически формировать ведомости так, как это сделал бы специалист.

Например, Takso AI умеет распознавать десятки типов труб и фитингов в системах ОВиК.

Но здесь есть парадокс: PDF – это всего лишь «урезанная» версия CAD и BIM. Мы теряем данные, а затем пытаемся восстановить их через нейросети. Это рабочее, но временное решение. Полноценная BIM-модель обеспечивает куда более надежную основу для сметных расчетов.

Не случайно компании вроде Kreo BIM Takeoff уже развивают облачные платформы, где ИИ работает напрямую с 3D-моделями.

Большие языковые модели (LLM), такие как Chat GPT, уже умеют выдавать «черновые» сметы. Достаточно указать тип здания, площадь и регион – и на выходе получится примерное зонирование, базовые нормативы и ориентировочная стоимость.

Но для российских реалий этого недостаточно: нужны индексы Минстроя, локальные базы цен и проверенные источники. Поэтому компании разрабатывают собственные GPT-модели или используют подход RAG, обучая системы на внутренних данных.

На практике LLM остается вспомогательным инструментом: для предпроектных стадий, презентаций клиентам или быстрых прикидок.

На первый взгляд смета – это набор цифр, а значит автоматизация неизбежна. Но любой опытный специалист понимает: реальная стоимость проекта зависит от факторов, которые не отражаются напрямую в чертежах.

Монтаж вентиляции в офисе с потолком 3 метра и в ангаре с высотой 12 метров – задачи разной сложности и разной цены. Плюс нормы, требования заказчика, ставки рабочей силы, колебания цен на материалы.

ИИ постепенно учится учитывать эти параметры, но ответственность за финальные цифры и риски остается за человеком.

Сегодня объемы пересчитываются десятки раз по ходу проекта – и результаты почти всегда различаются. Настоящая цель автоматизации не ускорение процесса, а единая система данных, которая исключает противоречия.

В ряде стран уже внедряются национальные стандарты представления строительных данных на всем жизненном цикле объекта. В России такие инициативы тоже обсуждаются, и при грамотной реализации они позволят формировать сметы, одинаково понятные всем участникам процесса.

Полностью автоматизированные сметы – лишь вопрос времени. Но профессия сметчика не исчезнет.

Его роль изменится: вместо ручных подсчетов он будет контролировать алгоритмы, корректировать результаты и принимать стратегические решения.

ИИ не заменит человека, а поднимет профессию на новый уровень – от рутинной арифметики к управлению рисками и аналитике.

Будущее строительных смет: от ручных расчетов к искусственному интеллекту

Корректный расчет объемов – ключевой этап формирования достоверной и рабочей сметы.

От чертежей до BIM-модели и алгоритмов искусственного интеллекта – технологии продвинулись далеко, но о полной автоматизации этого процесса говорить пока рано.

Почему сметы всё ещё часто делают вручную или в таблице? Почему даже BIM-модели не всегда готовы для корректных расчетов? И какую роль сохранит сметчик, когда в процесс всё глубже войдет ИИ?

В статье мы разбираем путь цифровизации смет – от первых шагов к цифровизации до облачных платформ с AI и LLM.

Читать статью: https://tivergroup.com/blog/budushhee-stroitelnyh-smet-ot-karandasha-i-linejki-k-iskusstvennomu-intellektu