Read the book: «Строительство 2050»

От автора

Я работаю на строительстве технологически сложных объектов, где цена ошибки измеряется не только деньгами, но и сроками, от которых зависят другие отрасли. Такая работа быстро учит одному: решения, которые принимаются сегодня, — в проектной документации, в договоре, в подборе людей, в выборе технологий, — определяют, каким объект будет через десятилетия.

Я пришла в строительство из юриспруденции и потом получила инженерное образование. Этот путь позволяет видеть отрасль одновременно с нескольких сторон: как систему правил, как технологию и как экономику. Книга «Строительство 2050» выросла из желания соединить эти стороны и задать вопрос, который в повседневной работе задают редко: что мы строим для тех, кто будет пользоваться нашими объектами в середине века?

Я не пыталась угадать будущее. Книга построена на сценариях: она отделяет подтверждённые факты от оценок и гипотез и показывает, по каким признакам можно понять, какой сценарий сбывается. Всё, что в книге названо прогнозом или гипотезой, — моё мнение, и я буду рада, если читатель будет с ним спорить.

Сквозной пример книги — медицинский центр на Дальнем Востоке — учебный. В книге нет сведений о конкретных объектах, на которых я работаю, и нет информации ограниченного доступа: все факты взяты из открытых источников, которые я сверяла по первоисточникам.

Я писала эту книгу для руководителей, заказчиков, инженеров и студентов — для тех, кто будет принимать решения в ближайшие годы. Именно от этих решений зависит, какой будет российская стройка в 2050 году.

Введение. 2050 год решается сейчас

Здание, которое проектируют в 2027 году, будет работать в 2050-м. Его сети будут нести нагрузку, которую сегодня никто не посчитал. Его будут обслуживать люди, которые сейчас ходят в школу. Поэтому разговор о 2050 годе — не фантазия и не дискуссия для конференции. Это рабочий вопрос каждого заказчика, проектировщика и подрядчика, который подписывает контракт сегодня.

В строительстве будущее наступает медленнее, чем в других отраслях, но стоит дороже. Телефон меняют раз в три года. Больницу, мост или завод строят на десятилетия. Ошибка, допущенная на стадии замысла, живёт в бетоне дольше, чем карьера человека, который её допустил.

О чём эта книга

Книга отвечает на один вопрос: какие решения, принятые сегодня, создадут конкурентоспособную строительную отрасль России к 2050 году? Чтобы ответить на него честно, приходится разделить три вещи, которые в разговорах о будущем обычно смешаны: желаемое, вероятное и достижимое при конкретных условиях.

Желаемое рисуют рекламные буклеты: печатающие дома принтеры, автономные краны, искусственный интеллект, который проектирует завод за ночь. Вероятное показывает статистика: отрасль меняется медленно, и многие обещания прошлых десятилетий так и не стали нормой. Достижимое лежит между ними и зависит от решений, которые примут государство, заказчики и компании.

Главный тезис

К 2050 году преимущество получат не те, у кого больше техники или дешевле рабочая сила. Преимущество получат организации, которые умеют четыре вещи одновременно:

1. Управлять всем жизненным циклом объекта, а не только стройкой: от замысла до сноса.

2. Опираться на проверяемые данные: знать, что реально построено, чего это стоило и как работает, а не верить отчётам.

3. Сохранять инженерную ответственность, когда часть работы выполняют алгоритмы и машины.

4. Держать экономическую дисциплину: считать стоимость денег во времени, цену задержки и стоимость владения зданием.

Каждая часть книги проверяет этот тезис с своей стороны: технологии, типы объектов, экономика, правила государства, люди. Если тезис неверен, это станет видно по индикаторам, которые приведены в конце каждой главы.

Как читать книгу

Книга написана для руководителей строительных компаний, государственных заказчиков, инвесторов, проектировщиков, инженеров, преподавателей и студентов. Её можно читать подряд или выборочно: каждая глава построена по одной схеме и заканчивается инструментом, который можно применить в своей организации.

В тексте есть три метки. Факт — утверждение, подтверждённое документом или исследованием из списка источников. Оценка — вывод из данных, в котором есть доля суждения. Гипотеза — авторский взгляд на будущее, который реальность ещё должна подтвердить или опровергнуть. Там, где речь идёт о будущем, цифры даны диапазонами и условиями. Точная цифра на 2050 год без условий — признак того, что автор что-то продаёт.

Через всю книгу проходит один объект — многопрофильный медицинский центр на 600 коек в региональном центре Дальнего Востока. Решение о нём принимается в 2026 году, строится он в 2028–2031 годах, а в 2050-м ещё работает. Объект вымышленный, но все задачи, которые решает его команда, взяты из реальной практики. На нём видно, как демография становится техническим заданием, технология — статьёй сметы, а контракт — судьбой здания на тридцать лет.

Чего в книге нет

В книге нет сведений ограниченного доступа: все примеры либо из открытых источников, либо обобщены. В ней нет рекламы программных продуктов и техники: технологии описаны классами, а не брендами. И в ней нет уверенности в одном варианте будущего. Честный прогноз на четверть века вперёд возможен только как набор сценариев с признаками, по которым можно понять, какой из них сбывается.

Часть I. Исходная точка

Первая часть фиксирует, откуда отрасль стартует: какие у неё структурные проблемы, кто будет строить и для кого, где будет спрос и как думать о будущем, не превращая анализ в гадание.

Глава 1. Почему российское строительство должно измениться

Главный вопрос. Что именно сломано в том, как строит Россия, и почему технологии сами по себе этого не исправят?

Отрасль, которая растёт, но не становится производительнее

Российское строительство в последние годы ставило рекорды. Факт. В 2021 году ввод жилья достиг 92,6 млн кв. м — рекорда за всю историю страны на тот момент. В отрасли было занято 11,1 млн человек, около 15 % всех занятых в экономике. Обе цифры приведены в Стратегии развития строительной отрасли и жилищно-коммунального хозяйства до 2030 года с прогнозом до 2035 года, утверждённой распоряжением Правительства от 31 октября 2022 года № 3268-р. Стратегия ставит цель выйти на ввод не менее 120 млн кв. м жилья ежегодно и сократить инвестиционно-строительный цикл не менее чем на 30 % по сравнению с 2019 годом.

Но объём — не то же самое, что эффективность. Та же стратегия признаёт: около 50 % общих сроков инвестиционно-строительного цикла занимает прохождение бюрократических процедур. Иначе говоря, половину времени объект не строится, а ждёт бумаг.

Мировая картина похожа. Факт. По оценке McKinsey Global Institute (2017), за два десятилетия производительность труда в мировом строительстве росла на 1 % в год. В экономике в целом — на 2,8 %, в обрабатывающей промышленности — на 3,6 %. Те же авторы оценили, что одновременные действия в семи направлениях — регулирование, контракты, проектирование, закупки, управление площадкой, цифровизация и кадры — могут поднять производительность на 50–60 %. Важно слово «одновременные»: по отдельности каждое направление даёт мало.

Оценка. Российская отрасль не исключение из мирового правила, а его частный случай с двумя особенностями. Первая — большая доля государственного заказа и жёсткие правила закупок, которые стимулируют минимальную цену, а не лучший результат. Вторая — огромная территория с климатом, логистикой и геологией, которые делают каждый объект чуть более уникальным, чем хотелось бы.

Железный закон больших проектов

Факт. Бент Фливбьерг, собравший с коллегами одну из крупнейших баз данных о больших проектах, показал: в бюджет и срок одновременно укладываются 8,5 % проектов, а в бюджет, срок и заявленную пользу — 0,5 %. Эти данные приведены в книге «How Big Things Get Done» (2023). Сам Фливбьерг называет это железным законом больших проектов: перерасход, задержка и недобор пользы — скорее правило, чем исключение.

Из этого следует важный для всей книги вывод. Проблема не в отдельных плохих подрядчиках и не в том, что кому-то не хватило новой техники. Проблема системная: сам способ, каким готовятся, считаются, закупаются и управляются проекты, порождает одни и те же срывы. Новая технология, встроенная в старую систему, чаще всего ускоряет те же ошибки.

Разрезанная цепочка

Объект проходит через руки пяти участников, и у каждого своя цель. Заказчик хочет освоить средства в срок и не попасть под проверку. Проектировщик хочет пройти экспертизу и сдать документацию. Подрядчик хочет закрыть объёмы и получить оплату. Поставщик хочет отгрузить. Эксплуатация хочет здание, которое можно обслуживать, — но о ней вспоминают последней.

Каждый участник действует рационально в своих границах. Но никто не отвечает за то, как объект будет работать в целом. Стоимость эксплуатации не входит в критерии закупки подрядчика. Ошибка проектировщика обнаруживается на площадке, когда его договор уже закрыт. Данные о том, что реально смонтировано, остаются в бумажных папках подрядчика и до эксплуатации доходят фрагментами.

Это и есть фрагментация — главная структурная болезнь отрасли. Она делает объект дороже на всём сроке службы, даже если каждая отдельная закупка была дешёвой. И она делает бессмысленными многие цифровые инструменты: информационная модель, которая обрывается на границе договора, не станет цифровым двойником здания.

Дефицит достоверных данных

На большинстве российских объектов руководитель до сих пор не может быстро ответить на три простых вопроса: сколько реально сделано, сколько это стоило и когда объект будет сдан. Ответы есть, но они разные в разных отчётах: в актах выполненных работ, в отчёте перед заказчиком, во внутреннем учёте и в голове начальника участка.

Причина не в лени и не в нечестности. Данные собираются для оплаты и отчётности, а не для управления. Акт фиксирует то, что можно предъявить к оплате, а не то, что готово к использованию. Отчёт перед заказчиком фиксирует освоение средств, а не приближение к вводу.

Из этого следует неочевидная вещь. Искусственный интеллект и аналитика данных, о которых пойдёт речь во второй части, могут дать отрасли немного, пока данные собираются для отчётности. Алгоритм, обученный на актах, научится предсказывать акты. Он не научится предсказывать срыв ввода.

Дефицит управленческих компетенций

В строительстве принято растить руководителей из сильных инженеров. Это хорошая традиция, но у неё есть предел. Руководитель крупного проекта сегодня должен читать контракт, считать стоимость денег, понимать поведение людей под давлением и отличать честный отчёт от красивого. Этому почти не учат ни в строительном вузе, ни на площадке.

К 2050 году этот разрыв только вырастет. К экономике, праву и психологии добавятся данные и алгоритмы. Этому посвящена шестая часть книги.

Что измерять вместо освоения бюджета

Система ведёт себя так, как её измеряют. Пока главные показатели отрасли — освоение средств и процент готовности, участники будут оптимизировать именно их. Освоение поощряет тратить, а не строить. Процент готовности поощряет делать простое и откладывать сложное: девяносто процентов бывают готовы месяцами, потому что оставшиеся десять — именно те работы, без которых объект не работает.

Книга предлагает перейти от показателей активности к показателям результата:

Первая строка таблицы — метод освоенного объёма. Четвёртая строка — показатель системы Last Planner, о которой пойдёт речь в главе 17. Остальные строки разворачиваются в четвёртой и пятой частях.

Три горизонта

2030. Оценка. Структурные проблемы сохранятся. Сокращение цикла на 30 % возможно за счёт процедур: они занимают половину срока, и их цифровизация даёт самый быстрый эффект. Производительность на площадке изменится мало.

2040. Гипотеза. Разрыв между компаниями, которые управляют на данных, и компаниями, которые управляют на отчётах, станет видимым в марже и в доле рынка. Консолидация подрядного рынка ускорится.

2050. Гипотеза. В модернизационном сценарии фрагментация цепочки снижается за счёт контрактов жизненного цикла и единых данных об объекте. В инерционном — отрасль остаётся большой и низкопроизводительной, а растущий дефицит рабочих (глава 2) делает её ещё дороже.

Сквозной объект

В 2026 году регион решает строить медицинский центр на 600 коек. У команды заказчика есть привычный путь: привязать проект повторного применения, провести один аукцион на проектирование и другой на строительство, отчитываться освоением. По этому пути объект, скорее всего, будет построен. Вопрос в другом: сколько будет стоить его эксплуатация до 2050 года, как быстро он перестанет соответствовать медицинским технологиям и кто будет знать, что именно спрятано в его стенах. В следующих главах команда пройдёт по другому пути, и мы увидим, что из этого реально возможно в российских условиях.

Инструмент главы: матрица структурных проблем

Оцените свою организацию или проект по каждой строке по шкале от 1 до 3.

Сумма ниже 10 баллов означает, что новые технологии в вашей организации пока будут давать мало. Начинать стоит с данных и показателей.

Индикаторы главы

• Показатели результата заменяют освоение в отчётности крупных государственных заказчиков — признак модернизационного сценария.

• Стоимость жизненного цикла становится критерием закупки хотя бы для части объектов — тот же признак.

• Срок от решения до начала строительства не сокращается к 2030 году — признак инерционного сценария.

Где этот вывод может ошибиться

Книга обещала отделять факт от оценки. Поэтому каждая глава заканчивается не только выводом, но и честным разбором того, что может его опровергнуть. Для первой главы это особенно важно: она задаёт тон всей книге, и если её главный тезис неверен, неверно и многое из того, что следует дальше.

Контраргумент первый: отрасль уже меняется, и без всякой книги. Действительно, за последние годы в российском строительстве произошли заметные сдвиги: эскроу изменило финансирование жилья, информационное моделирование стало обязательным для бюджетных объектов, экспертиза переведена в электронный вид. Можно сказать, что модернизация уже идёт и не требует особых усилий. Оценка. Это верно лишь отчасти. Перечисленные изменения касаются формы, а не содержания процедур: документ стал файлом, но логика проверки осталась прежней. Изменения, о которых говорит эта книга, — переход от отчёта к данным, от цены строительства к цене владения, от передачи риска к управлению риском — только начинаются, и их не гарантирует никакая инерция.

Контраргумент второй: производительность в строительстве плохо измеряется, значит, разговор об отставании преувеличен. Этот аргумент серьёзен. Статистика производительности в строительстве действительно чувствительна к ценовым индексам, структуре работ и доле субподряда; часть «отставания» может быть артефактом измерения. Оценка. Даже если поправка на качество измерения уменьшит разрыв, она не отменит главного наблюдения: на крупных проектах перерасход и задержка остаются нормой, а не исключением. Это видно не по макростатистике, а по судьбе конкретных объектов, и именно с этим уровнем работает книга.

Контраргумент третий: Россия — особый случай, и мировые данные к ней неприменимы. Часть цифр главы — международные. Возражение, что российская отрасль устроена иначе, справедливо. Оценка. Но различия скорее усиливают, чем ослабляют вывод: длинные согласования, сезонность, большие расстояния и дефицит людей делают потери на стыках в российских условиях не меньше, а больше. Там, где возможно, книга опирается на российские официальные документы; там, где российских данных нет, это прямо оговаривается.

Что заставило бы пересмотреть вывод. Если к 2030 году длительность инвестиционно-строительного цикла сократится на треть без изменения процедур экспертизы, контрактов и ценообразования — только за счёт цифровых инструментов, — значит, автор недооценил силу технологий самих по себе. Такой результат стоит отслеживать (приложение 2).

Вопросы для команды

• Где на нашем последнем крупном проекте мы потеряли больше всего времени — на площадке или до неё?

• Какие из наших отчётов кто-то использует для решений, а какие пишутся «для галочки»?

• Можем ли мы назвать фактическую стоимость владения хотя бы одним объектом, который мы построили десять лет назад?

• Кто в нашей организации отвечает за стыки между участниками проекта — и есть ли такой человек вообще?

• Если бы мы начинали проект завтра, какое одно решение мы приняли бы иначе, чем на прошлом?

Главное. Отрасль строит много, но теряет на стыках: между участниками, между отчётом и фактом, между стройкой и эксплуатацией. Технологии помогут только тем, кто сначала изменит то, что измеряет.

Глава 2. Демография, кадры и новая структура спроса

Главный вопрос. Кто будет строить в 2050 году, для кого и что изменится в спросе на объекты, если население страны стареет и перераспределяется по территории?

Демография — самый надёжный прогноз и самый недооценённый

Из всех факторов будущего демография предсказуема лучше всего. Люди, которые выйдут на рынок труда в 2045 году, уже родились. Люди, которым в 2050 году будет семьдесят лет, сейчас работают. Поэтому демографические прогнозы ошибаются меньше экономических и технологических. И именно их строители чаще всего пропускают.

Факт. Демографический прогноз Росстата, опубликованный в конце 2023 года, даёт три варианта численности населения на начало 2046 года. По среднему варианту — около 138,8 млн человек, на 5,2 % меньше, чем в начале 2024 года. По низкому — около 130,6 млн, минус 10,8 %. По высокому — около 150,9 млн, с ростом после 2031 года. Цифры приведены по докладу НИУ ВШЭ «Демография и миграция. Тренды, события, цифры» (2024, № 1), который воспроизводит таблицы прогноза.

Разброс между низким и высоким вариантами — более 20 млн человек. Для строителя это не академическая деталь. Это разница между городом, которому нужны новые школы, и городом, который закрывает старые.

Четыре демографических сдвига, которые меняют строительство

Первый — старение. Даже в благоприятном варианте доля пожилых людей растёт. По данным того же доклада, численность людей старше трудоспособного возраста будет снижаться примерно до 2028 года, а затем расти до конца прогнозного периода. Временное снижение объясняется повышением пенсионного возраста, а не омоложением населения. Старение меняет не только структуру спроса, но и требования к обычным зданиям: лифты в малоэтажных домах, безбарьерная среда, ширина проходов, близость поликлиники к дому.

Второй — сокращение молодых поколений. Факт. Численность женщин в возрасте 20–40 лет за 2015–2023 годы сократилась на 3,7 млн. Это эхо малочисленных поколений 1990-х годов. Для строительства отсюда два следствия. Спрос на жильё для молодых семей в долгосрочной перспективе будет ниже, чем в 2010-е. А молодых людей, готовых идти на стройку, будет меньше.

Третий — перераспределение по территории. Население стягивается в крупные агломерации и в регионы с работой. Одни территории нуждаются в новом строительстве, другие — в аккуратном сжатии: как обслуживать сети и здания, рассчитанные на вдвое большее население. Подробно это разобрано в главе 3.

Четвёртый — целевые ориентиры государства. Факт. Указ Президента от 7 мая 2024 года № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года» ставит цели: суммарный коэффициент рождаемости 1,6 к 2030 году и 1,8 к 2036 году; ожидаемая продолжительность жизни 78 лет к 2030 году и 81 год к 2036 году; обеспеченность жильём не менее 33 кв. м на человека к 2030 году; обновление жилищного фонда не менее чем на 20 % по сравнению с 2019 годом.

Рост продолжительности жизни — цель, имеющая прямое строительное измерение. Восемьдесят лет средней жизни — это другая сеть поликлиник, центров реабилитации, стационаров долговременного ухода и жилья, в котором можно жить в восемьдесят лет.

Кто будет строить

Оценка. Из всех демографических следствий для отрасли важнее всего одно: рабочих рук будет становиться меньше, а стоить они будут дороже. Строительство конкурирует за людей с промышленностью, логистикой и сферой услуг, и эта конкуренция будет обостряться. Стройка проигрывает по условиям труда: улица, климат, вахта, физическая нагрузка.

Миграция долго закрывала этот разрыв. Оценка. Как долгосрочное решение она ненадёжна по трём причинам. Она зависит от политики и курса рубля. В странах-донорах тоже идёт демографический переход и растёт собственная экономика. И, что важнее всего, дешёвый труд снижает стимул к автоматизации: компания, у которой есть дешёвая бригада, не купит робота, даже если тот дешевле за жизненный цикл.

Отдельная проблема — инженеры. Дефицит здесь не в числе дипломов, а в опыте. Поколение инженеров, которое строило крупные промышленные и инфраструктурные объекты в советское и раннее постсоветское время, уходит. Вместе с ним уходит неявное знание: как на самом деле ведёт себя фундамент на пучинистом грунте, что ломается в первую зиму, где обычно теряют месяц при пусконаладке. Это знание не записано в нормах и не всегда передано молодым.

Как меняется спрос

Демография меняет не столько объём строительства, сколько его состав. Таблица ниже — авторская оценка направления влияния, а не количественный прогноз.

Из таблицы следует один стратегический вывод. Гипотеза. Самым ценным свойством здания, спроектированного сегодня, в 2050 году окажется способность сменить функцию без сноса. Школа, которую можно превратить в центр постоянного ухода. Офис, который можно превратить в жильё. Это требует другого шага конструкций, запаса по нагрузкам и доступных инженерных шахт. Обходится это дороже на стадии строительства и намного дешевле за жизненный цикл.

Чувствительность к сценарию

Расчёт потребности в объектах социальной инфраструктуры на 25 лет нельзя делать по одному варианту прогноза. Правильная практика — посчитать потребность по низкому и высокому вариантам и понять, что станет с объектом в каждом из них. Если при низком варианте он становится ненужным, а при высоком — тесным, значит, его стоит проектировать с запасом на перепрофилирование или строить очередями.

Три горизонта

2030. Оценка. Дефицит рабочих становится главным ограничением темпов строительства в регионах с большими инвестиционными программами. Зарплаты в строительстве растут быстрее производительности.

2040. Гипотеза. Растущая стоимость труда делает индустриальные и автоматизированные решения выгодными для широкого круга объектов, а не только для крупных серий. Спрос смещается от нового строительства к реконструкции.

2050. Гипотеза. Отрасль строит не меньше, чем сейчас, но меньшим числом людей на площадке и большим — на заводах, в проектировании и в эксплуатации. Если этого перехода не произойдёт, объём строительства будет ограничен не деньгами, а людьми.

Сквозной объект

Команда медицинского центра начинает не с числа коек, а с двух вариантов населения региона на 2045 год. В низком варианте детское отделение и родильный блок недогружены, а гериатрия и реабилитация перегружены. В высоком — наоборот. Решение: проектировать стационарные блоки с одинаковой сеткой колонн, одинаковой высотой этажа и запасом по инженерным системам, чтобы отделение можно было перепрофилировать за одно лето без капитального ремонта. Это добавляет к стоимости строительства несколько процентов и снимает самый дорогой риск — риск построить не то.

Инструмент главы: карта влияния демографии на объект

Для любого социального или жилого объекта со сроком службы более 20 лет ответьте на пять вопросов до утверждения задания на проектирование:

1. Какие возрастные группы обслуживает объект и как изменится их численность в зоне обслуживания по низкому и высокому вариантам прогноза?

2. Что станет с загрузкой объекта в каждом варианте через 10 и 20 лет?

3. Какие части объекта должны быть готовы к смене функции и сколько это стоит?

4. Кто будет эксплуатировать объект и хватит ли в регионе квалифицированного персонала?

5. Какие решения снижают потребность в труде на стройке и в эксплуатации?

Индикаторы главы

• Фактический суммарный коэффициент рождаемости в 2030 году против цели 1,6: заметное отставание сдвигает планирование к низкому варианту.

• Рост зарплат рабочих в строительстве опережает рост стоимости материалов — признак того, что автоматизация становится выгодной.

• Доля реконструкции в общем объёме строительных работ растёт.

Где этот вывод может ошибиться

Демография кажется самой надёжной частью любого долгосрочного прогноза: люди, которые будут работать в 2040 году, уже родились. Но и здесь есть место для ошибки — причём в обе стороны.

Миграция. Прогноз численности трудоспособного населения сильно зависит от миграционных потоков, а они определяются политикой и экономикой, а не демографией. Оценка. Масштабный приток трудовых мигрантов может на годы смягчить дефицит рабочих рук в строительстве и тем самым замедлить индустриализацию: если рабочая сила доступна и относительно дёшева, у компаний меньше стимулов вкладываться в заводы и роботов. Это не опровергает вывод главы, но сдвигает его сроки. Отрасль, которая рассчитывает на миграцию как на постоянное решение, рискует оказаться в инерционном сценарии, когда этот ресурс сократится по внешним причинам.

Пенсионный возраст и занятость старших возрастов. Изменения в пенсионной системе и рост продолжительности здоровой жизни могут удлинить трудовую карьеру. Оценка. Для строительства это помогает лишь частично: физически тяжёлые работы на площадке плохо подходят для старших возрастов. Зато это усиливает аргумент в пользу заводского производства и цифровых ролей, где опыт важнее физической силы. Опытный прораб, перешедший в роль владельца интерфейсов или специалиста по данным проекта (глава 24), — ресурс, который отрасль часто теряет просто потому, что не предлагает ему такой роли.

Спрос может оказаться выше, а не ниже. Сокращение населения не означает автоматического сокращения строительства. Оценка. Износ фондов, требование обновить сети и жильё, смена структуры спроса (меньше детских садов, больше объектов для старших возрастов, другие форматы жилья), пространственные приоритеты государства — всё это может поддерживать объём работ даже при сокращении населения. Ошибкой было бы прочитать главу как прогноз сжатия отрасли. Это прогноз её перестройки.

Региональные различия. Средние по стране цифры скрывают огромные различия. Одни агломерации будут расти, другие территории — терять население. Оценка. Самая опасная ошибка — проектировать объекты для того спроса, который был в момент решения, на территориях, где население будет быстро сокращаться. Отсюда требование гибкости: здание, способное сменить функцию, — страховка от неверного демографического прогноза.

Что заставило бы пересмотреть вывод. Устойчивый рост рождаемости выше целевых значений национальных целей или значительное и долгосрочное увеличение притока рабочей силы в отрасль ослабили бы аргумент о дефиците людей как главном двигателе индустриализации.

Вопросы для команды

• Какой средний возраст наших ключевых специалистов и кто их заменит через десять лет?

• Сколько наших объектов будет востребовано в своей нынешней функции через двадцать лет?

• Что мы предлагаем опытным сотрудникам, которые уже не могут работать на площадке?

• Насколько наш производственный план зависит от доступности привлечённой рабочей силы?

• Проектируем ли мы здания так, чтобы их можно было перепланировать без капитальной реконструкции?

Главное. Демография задаёт отрасли два ограничения сразу: меньше рабочих рук и другой спрос. Выиграют те, кто строит меньшим числом людей и проектирует здания, способные пережить смену своей функции.

Глава 3. Новая география строительства

Главный вопрос. Где Россия будет строить в ближайшие двадцать пять лет и как география меняет саму технологию строительства?

Страна с двумя географиями

У российского строительства две географии. Первая — география людей: крупные агломерации, куда стягивается население и где идёт основной жилищный и городской спрос. Вторая — география ресурсов и государственных приоритетов: Арктика, Дальний Восток, Сибирь, транспортные коридоры, энергетические и промышленные центры. Здесь людей мало, а капитальных вложений много.

Эти две карты почти не совпадают. Отсюда главное пространственное противоречие отрасли: там, где нужно строить больше всего по государственным приоритетам, меньше всего тех, кто может строить. Любой, кто работал на удалённом объекте, знает это своей логистикой: вахтовые городки, дорогая доставка, короткий сезон, нехватка местных субподрядчиков.

Что говорят документы стратегического планирования

Факт. Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2036 года утверждена распоряжением Правительства от 28 декабря 2024 года № 4146-р. Она вводит единый перечень опорных населённых пунктов, в которых сосредотачиваются ресурсы для достижения национальных целей. Приоритет отдан Дальневосточному федеральному округу и Арктической зоне: развитию Байкало-Амурской и Транссибирской магистралей, Северного морского пути, морских портов Восточного бассейна, пунктов пропуска через границу и аэродромной инфраструктуры.

Факт. Стратегия развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2035 года (Указ Президента от 26 октября 2020 года № 645) фиксирует рост перевозок по Северному морскому пути с 4 млн тонн в 2014 году до 31,5 млн тонн в 2019-м. Целевые значения — 90 млн тонн к 2030 году и 130 млн тонн к 2035-му. Среди рисков стратегия называет низкий уровень развития транспортной инфраструктуры, отставание сроков развития инфраструктуры Северного морского пути от сроков экономических проектов и высокую долю дизельной генерации.

Обратите внимание на второй риск. Государственный документ прямо признаёт, что инфраструктура отстаёт от производственных проектов. Для строителя это означает простую вещь: на перспективных территориях придётся строить там, где дорог, сетей и портов ещё нет. Логистика становится не вспомогательной функцией, а основным ограничением проекта.

Агломерации и малые города

В крупных агломерациях главное ограничение — не земля и не деньги, а инженерные сети и транспорт. Каждый новый жилой квартал упирается в мощность подстанции, пропускную способность канализации и дорогу, которая и так стоит в пробке.

Факт. Стратегия развития строительной отрасли и ЖКХ (распоряжение № 3268-р) оценивает, что более 40 % линейных объектов коммунальной инфраструктуры нуждается в обновлении. Ежегодно около 3 % сетей теплоснабжения, водоснабжения и водоотведения признаётся аварийными, а обновляется не более 1–2 %. Около 100 млн кв. м жилья имеет износ более 65 %.

Эти три цифры — главное в главе. Оценка. Если сети стареют быстрее, чем обновляются, то к 2050 году строительство в городах будет определяться не спросом на жильё, а необходимостью спасать то, что уже построено. Реконструкция сетей — не самая заметная, но, вероятно, самая надёжная часть строительного рынка будущего.

Малые города живут в другой реальности. Их задача — не рост, а сохранение качества жизни при сокращающемся населении. Здесь нужен другой тип строительства: компактные многофункциональные здания, модернизация вместо расширения, инженерные системы, которые можно обслуживать малым числом людей. Опорные населённые пункты из стратегии пространственного развития — попытка ответить именно на этот вызов: не размазывать средства, а собирать их в точках, которые обслуживают округу.

Арктика, Дальний Восток и коридоры

На востоке и севере страны строительство подчиняется другим законам. Короткий строительный сезон. Завоз материалов по зимнику или в навигацию. Многолетнемёрзлые грунты. Дизельная энергия. Вахтовый персонал, который стоит вдвое дороже местного. В таких условиях каждый час работы на площадке дорог, а изготовление в заводских условиях даёт наибольший эффект.

Гипотеза. Именно удалённые территории, а не столицы, станут главным полигоном индустриального строительства в России. В мегаполисе модуль конкурирует с развитой сетью подрядчиков и бетонных заводов. На Севере его конкурент — вахта по двойной ставке и простои в межсезонье. Подробнее об этом — в главах 8 и 14.

Климат как строительная нагрузка

Факт. По данным Росгидромета («Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2024 год»), среднегодовая температура воздуха в России с 1976 по 2024 год росла со скоростью 0,50 °C за 10 лет. Это примерно в два с половиной раза быстрее глобального потепления. Средняя температура 2024 года была на 1,21 °C выше нормы 1991–2020 годов. Стратегия развития Арктической зоны называет интенсивное потепление в Арктике, происходящее в 2–2,5 раза быстрее, чем в целом на планете, основной опасностью для развития региона.

Для строителя это не экологическая тема, а инженерная. Здание, спроектированное по климатическим данным прошлого, будет работать в климате будущего. На мерзлоте это означает снижение несущей способности грунтов и неравномерные осадки. В средней полосе — больше циклов замораживания и оттаивания, ливневые нагрузки на канализацию, перегрев зданий летом. Основания и фундаменты на многолетнемёрзлых грунтах разобраны в главе 14.

Три горизонта

2030. Оценка. Строительные инвестиции стягиваются к двум полюсам: крупным агломерациям и восточным и арктическим проектам с государственным участием. Между ними — обширная зона, где строительство сводится к ремонту и отдельным социальным объектам.

2040. Гипотеза. Климатическая адаптация существующих объектов — усиление оснований, замена ливневой канализации, защита от паводков — становится заметным сегментом рынка.

2050. Гипотеза. Карта строительства определяется сетью опорных центров и коридоров. В модернизационном сценарии они обеспечены инфраструктурой. В инерционном — инфраструктура по-прежнему отстаёт от производственных проектов, а строительство в удалённых регионах остаётся вдвое-втрое дороже, чем в центре.

Сквозной объект

Медицинский центр строится в региональном центре Дальнего Востока — в опорной точке, которая обслуживает территорию радиусом в сотни километров. У этого три строительных следствия. Первое: вертолётная площадка и телемедицинский центр — не опции, а часть функции объекта. Второе: объект должен работать при отключении внешних сетей, потому что заменить его нечем. Третье: климатические нагрузки на кровлю, водоотвод и основание команда берёт не только из норм, но и с учётом тренда до 2060 года: старые ряды наблюдений уже не описывают будущие ливни и оттепели.

Инструмент главы: сценарная карта спроса по территориям

Индикаторы главы

• Доля аварийных сетей растёт быстрее, чем обновление, — городское строительство уходит в режим «спасения фонда».

• Грузопоток по Северному морскому пути к 2030 году против цели 90 млн тонн — признак того, насколько реальны арктические строительные программы.

• Появление климатических прогнозных данных в обязательных требованиях к проектированию — признак модернизационного сценария.

Где этот вывод может ошибиться

Глава о географии опирается на стратегические документы государства. Это сильная сторона — и одновременно слабость: стратегии описывают намерения, а не результаты.

Стратегия — не гарантия. Стратегия пространственного развития и Стратегия развития Арктической зоны задают приоритеты, но не обеспечивают их автоматически финансированием и исполнением. Оценка. История российских долгосрочных программ показывает, что сроки и объёмы часто корректируются. Поэтому книга рассматривает восточный и северный сдвиг как направление, а не как расписание. Для компании это означает: опираться на стратегию стоит, но инвестиционные решения нужно проверять по нескольким сценариям (глава 4), а не по одной дате из документа.

Климат может работать в обе стороны. Потепление создаёт риски для объектов на мерзлоте, но одновременно продлевает навигацию по Северному морскому пути и строительный сезон в некоторых районах. Оценка. Было бы упрощением видеть в изменении климата только угрозу. Для части территорий оно расширяет возможности строительства; для других — делает существующие объекты уязвимыми. Ошибкой было бы применять одну оценку ко всей стране. Именно поэтому глава настаивает на выборе технологии под территорию.

Агломерации могут оказаться важнее, чем кажется. Акцент на востоке и севере может создать впечатление, что основной объём строительства сместится туда. Оценка. Это не так: в абсолютных объёмах крупнейшие агломерации, скорее всего, останутся главными рынками строительства до 2050 года. Восточный и северный сдвиг важен не объёмом, а сложностью и стоимостью: именно там отрасль будет сталкиваться с самыми трудными задачами и именно там новые технологии дадут наибольший эффект на рубль.

Логистика может измениться быстрее ожиданий. Развитие Восточного полигона, Северного морского пути, новых портов и пограничных переходов может существенно снизить стоимость доставки материалов и конструкций на восток. Гипотеза. В этом случае заводское строительство в европейской части страны с доставкой модулей на восток станет экономически реальным раньше, чем предполагает инерционный сценарий. Обратная ситуация — задержка этих проектов — сделает строительство на востоке ещё более зависимым от местных ресурсов.

Что заставило бы пересмотреть вывод. Если к 2030-м годам приоритеты пространственного развития будут существенно пересмотрены в пользу концентрации ресурсов в крупнейших агломерациях, вывод главы о смещении сложности на восток и север потеряет часть силы.

Вопросы для команды

• В каких регионах мы работаем и какие климатические риски для наших объектов там растут?

• Используем ли мы одну технологию для всех территорий или выбираем её под условия площадки?

• Как изменится наша логистика, если восточные транспортные проекты будут реализованы — или задержатся?

• Есть ли у нас данные мониторинга оснований на объектах в зоне мерзлоты?

• Какие из наших проектов зависят от одной даты в государственной стратегии и что будет, если она сдвинется?

Главное. В агломерациях строительство упирается в сети, на востоке и севере — в логистику и людей, и везде — в меняющийся климат. Значит, технология строительства должна выбираться под территорию, а не одна для всей страны.

Глава 4. Как думать о будущем без гадания: метод сценариев

Главный вопрос. Как принимать решения с горизонтом двадцать пять лет, если точный прогноз на такой срок невозможен?

Почему эксперты ошибаются

Факт. Психолог Филип Тетлок более двадцати лет собирал прогнозы экспертов по политике и экономике и проверял, сбылись ли они. Результат описан в книге «Expert Political Judgment» (Princeton University Press, 2005). В среднем эксперты предсказывали ненамного лучше случайного угадывания. Лучше других справлялись те, кого Тетлок вслед за Исайей Берлином назвал «лисами»: они пользовались многими идеями и пересматривали взгляды. Хуже всех — «ежи», объяснявшие всё одной большой теорией.

В строительстве «ежей» много. Одни уверены, что цифровизация решит всё. Другие уверены, что ничего не изменится, потому что «стройка есть стройка». Третьи объясняют все проблемы недостатком денег. Каждая из этих позиций частично верна и полностью бесполезна для решений: она не говорит, что делать, если она неверна.

Сценарий — не прогноз

Метод сценариев возник именно как ответ на ненадёжность прогнозов. Факт. Один из его создателей, Пьер Вак, описал опыт компании Shell в двух статьях в Harvard Business Review: «Scenarios: Uncharted Waters Ahead» (сентябрь–октябрь 1985) и «Scenarios: Shooting the Rapids» (ноябрь–декабрь 1985). Смысл метода не в том, чтобы угадать будущее. Смысл в том, чтобы руководители заранее продумали несколько правдоподобных вариантов и узнавали по первым признакам, какой из них наступает.

Хороший сценарий отвечает на четыре вопроса:

1. Какие драйверы определяют развитие и насколько они неопределенны?

2. Как драйверы сочетаются в внутренне согласованные картины будущего?

3. По каким индикаторам можно рано увидеть, какая картина сбывается?

4. Какие решения выигрышны в любом сценарии, а какие — ставка на один из них?

Четвёртый вопрос — самый ценный для руководителя. Решения, выигрышные во всех сценариях, нужно принимать сейчас и без долгих сомнений. Решения-ставки нужно делать обратимыми или откладывать до появления индикаторов.

Четыре драйвера отрасли

Из множества факторов для строительной отрасли России четыре одновременно важны и неопределенны.

Капитал. Стоимость денег определяет, какие проекты вообще окупаются, и цену каждого месяца задержки. При дорогих деньгах инвестор выбирает короткие проекты и дешёвые решения, даже если они дороже в эксплуатации.

Институты. Правила закупок, распределение рисков в контрактах, скорость и предсказуемость процедур, качество норм. Именно институты решают, выгодно ли компании вкладываться в качество и производительность или только в низкую цену.

Технологии. Доступ к программному обеспечению, технике, оборудованию и компонентам. Для России после 2022 года это вопрос не только цены, но и наличия — он подробно разобран в главе 10.

Кадры. Число рабочих, квалификация инженеров, управленческие компетенции. Этот драйвер самый предсказуемый (глава 2) и самый медленный: подготовка инженера занимает семь-десять лет вместе с первым опытом.

Кадры и капитал в известной мере заданы внешними условиями. Институты и доступ к технологиям в большей степени зависят от решений внутри страны и отрасли. Поэтому сценарная сетка книги построена на них: одна ось — качество институтов, другая — доступ к технологиям и капиталу.

Четыре картины будущего

Исходный план книги предполагал три сценария: инерционный, модернизационный и прорывной. При работе над сеткой обнаружился четвёртый — и он, вероятно, самый опасный.

Инерционный сценарий (слабые институты, ограниченный доступ к технологиям). Отрасль строит как сейчас, но дороже из-за нехватки людей. Закупки по минимальной цене, отчётность по освоению, цифровизация для отчётности. Объём строительства ограничивается не спросом, а способностью отрасли строить.

Сценарий «цифровой фасад» (слабые институты, хороший доступ к технологиям). Самый коварный вариант. Деньги на цифровизацию есть, программы и датчики покупаются, информационные модели сдаются на экспертизу. Но правила игры прежние: закупки по цене, риски на подрядчике, отчётность по освоению. Результат — дорогая цифровая надстройка без роста производительности: модели делаются для сдачи, а не для работы. Снаружи этот сценарий выглядит как модернизация, поэтому его труднее всего распознать.

Модернизационный сценарий (сильные институты, ограниченный доступ к технологиям). Правила меняются: закупки учитывают стоимость жизненного цикла, риски распределяются справедливее, процедуры ускоряются. Технологии внедряются там, где дают измеримый эффект, часто собственной разработки и с отставанием от мирового уровня. Производительность растёт не за счёт машин, а за счёт организации.

Прорывной сценарий (сильные институты и хороший доступ к технологиям). Новые правила и новые инструменты усиливают друг друга. Индустриальное строительство становится массовым, данные об объекте переходят от проектировщика к эксплуатации без потерь, часть проверок автоматизирована. Это самый желаемый и наименее вероятный вариант.

Рисунок 4.1. Сценарная сетка книги: два драйвера и четыре сценария

Сценарии разложены по двум осям, которые зависят от решений внутри страны: правила игры и доступ к инструментам.

Главный вывод из сетки. Гипотеза. Институты важнее технологий. Модернизация с ограниченными технологиями даёт отрасли больше, чем цифровой фасад с лучшими инструментами мира. Это согласуется с выводом McKinsey из главы 1: цифровизация — лишь одно из семи направлений, и без остальных она даёт мало.

Сценарная матрица 2030 / 2040 / 2050

Все оценки в таблице — гипотезы автора. Они показывают направление и порядок величин, а не точные значения.

Обратите внимание на последнюю строку. В худших сценариях страна строит не столько, сколько нужно, а столько, сколько может. В лучшем — ограничением становится сама потребность, и это здоровая ситуация для любой отрасли.

Индикаторы переключения между сценариями

Индикатор — это наблюдаемое событие, которое сдвигает вероятность одного из сценариев. Хороший индикатор появляется рано, проверяется по открытым данным и не допускает двойного толкования.

• К модернизационному сценарию: стоимость жизненного цикла появляется как обязательный критерий закупки для крупных объектов; контракты жизненного цикла становятся массовыми; срок от решения до разрешения на строительство заметно сокращается.

• К цифровому фасаду: число информационных моделей, сданных на экспертизу, растёт, а сроки и стоимость объектов не меняются; модели не обновляются после прохождения экспертизы.

• К инерционному: реальные зарплаты в строительстве растут, а выработка нет; число сорванных и перезаключённых контрактов не снижается.

• К прорывному: появляются массовые серии однотипных объектов заводского изготовления; автоматизированная проверка проектов становится обычной частью экспертизы.

Почему нельзя выдавать сценарий за прогноз

У сценариев есть опасное свойство: один из них неизбежно выглядит привлекательнее других. Руководители начинают планировать так, будто он уже наступил. Противоядие простое: для каждого крупного решения спрашивать, что с ним случится в инерционном сценарии. Если решение окупается только в прорывном сценарии, это ставка, и её размер нужно ограничить.

Сквозной объект

Команда медицинского центра проверяет ключевые решения по четырём сценариям. Информационная модель, которую будет вести эксплуатация, выигрышна во всех сценариях, кроме инерционного, и даже в нём не вредит. Гибкая планировка стационара выигрышна всегда. А вот полностью модульная конструкция заводского изготовления — ставка: в инерционном сценарии в регионе может не оказаться ни завода, ни монтажников нужной квалификации. Команда выбирает компромисс: модули для инженерных узлов и санитарных блоков, традиционный каркас для остального.

Инструмент главы: тест решения на сценарии

Для любого стратегического решения — инвестиции в завод, покупки программной платформы, выхода в новый регион — заполните четыре клетки:

Решение, которое даёт плюс в трёх строках из четырёх, принимайте. Решение с плюсом в одной строке делайте маленьким и обратимым: пилот, опцион, партнёрство вместо собственных мощностей.

Где этот вывод может ошибиться

Метод сценариев — инструмент, а не истина. У него есть известные слабости, и читатель должен их знать, чтобы не принимать четыре сценария этой книги за исчерпывающее описание будущего.

Оси могут быть выбраны неверно. Две оси — качество институтов и доступ к технологиям и капиталу — выбраны как самые значимые и неопределённые. Оценка. Возможно, что решающим окажется иной фактор: например, демографический шок, резкая смена стоимости энергии или технологический скачок в ИИ, изменяющий правила игры быстрее, чем успеют перестроиться институты. Хорошая практика — периодически перестраивать сетку по другим осям и проверять, не появляются ли варианты, которые исходная сетка не замечала. Шаблон для такой работы дан в приложении 4.

Сценарии склонны к «среднему». Четыре сценария создают ощущение, что будущее укладывается в один из них. Оценка. На деле реальность почти всегда смешанная: одни регионы и сегменты отрасли могут идти по модернизационному пути, другие — по инерционному, третьи — строить «цифровой фасад». Глава 29 подчёркивает региональное измерение; его стоит применять и к сегментам: жильё, инфраструктура, промышленность и специальные объекты могут оказаться в разных клетках сетки.

Индикаторы могут запаздывать. Когда индикатор устойчиво показывает переход в другой сценарий, сам переход может уже состояться. Оценка. Поэтому в систему индикаторов включены и опережающие признаки — изменения в процедурах, контрактах и подготовке кадров, которые предшествуют изменениям результата. Но и они могут дать ложный сигнал: новая процедура на бумаге ещё не означает новой практики.

Сама книга может быть частью проблемы. Тетлок показал, что эксперты с одной большой идеей предсказывают хуже других. Оценка. У этой книги есть своя большая идея — управление жизненным циклом на проверяемых данных, — и читателю стоит относиться к ней с тем же здоровым скепсисом. Защита от этой ловушки — разделы «Где этот вывод может ошибиться» в каждой главе и чёткое разделение фактов, оценок и гипотез.

Что заставило бы пересмотреть вывод. Если окажется, что отрасль стабильно идёт по сценарию, который не укладывается ни в одну из четырёх клеток, сетку нужно строить заново. Это не провал метода, а его нормальная работа.

Вопросы для команды

• Какие из наших крупных решений сработают во всех четырёх сценариях, а какие — ставка на один?

• По каким признакам мы поймём, что оказались в «цифровом фасаде»?

• Когда мы в последний раз пересматривали прогноз, на котором основана наша стратегия?

• Кто в команде играет роль «лисы» — человека, который ищет аргументы против принятого плана?

• Что мы будем делать, если наступит самый неблагоприятный для нас сценарий?

Главное. О будущем нельзя знать, но можно быть готовым. Для этого нужны сценарии, индикаторы и честное разделение решений на безусловные и ставки. Самая опасная картина будущего — не застой, а цифровой фасад, который выглядит как модернизация.

Часть II. Технологии

Вторая часть разбирает технологии не по тому, насколько они впечатляют, а по тому, что они меняют в сроке, стоимости, качестве и ответственности. Каждая технология оценивается одним вопросом: какую конкретную потерю она устраняет и какие условия нужны, чтобы она это сделала.

Глава 5. Искусственный интеллект в проектировании

Главный вопрос. Какую часть проектирования искусственный интеллект может взять на себя и что ни при каких условиях не может уйти от инженера?

Что ИИ умеет уже сейчас

Разговор об искусственном интеллекте в проектировании часто сводится к красивым картинкам: алгоритм рисует фасады и планировки. Это самая заметная и самая неважная часть. Реальная ценность лежит в трёх менее заметных областях.

Перебор вариантов. Человек на стадии замысла сравнивает три-пять вариантов размещения и компоновки. Алгоритм может сравнить сотни по заданным критериям: площадь, инсоляция, длина сетей, объём земляных работ, стоимость. Это многокритериальная оптимизация, и она работает именно там, где цена ошибки максимальна: в самом начале проекта.

Проверки. Коллизии между разделами, соответствие формализуемым нормам, комплектность документации, расхождения между спецификацией и чертежом. Именно здесь сегодня теряется масса времени на экспертизе и масса денег на площадке. Машина не устаёт на тысячном листе и не пропускает пересечение воздуховода с балкой потому, что торопится.

Работа с текстом. Разбор заданий на проектирование, технических условий, замечаний экспертизы, договоров и переписки. На крупном проекте таких документов тысячи, и человек физически не может держать их в голове. Алгоритм находит противоречия: технические условия сетевой компании не совпадают с заданием, замечание экспертизы противоречит другому, срок в договоре не совпадает с графиком.

Чего ИИ не умеет и не должен

У современных алгоритмов есть свойство, опасное для инженерной работы: они умеют уверенно ошибаться. Языковая модель может сослаться на пункт нормы, которого не существует, и сделать это тем же тоном, что и верную ссылку. Модель оптимизации сделает конструкцию легче и дешевле, если в задаче забыли учесть одно сочетание нагрузок.

Поэтому три вещи остаются за инженером:

1. Постановка задачи. Какие нагрузки, какие режимы, какие отказы учитывать. Алгоритм оптимизирует то, что ему сказали, и только это.

2. Верификация результата. Проверка независимым методом: приближённым расчётом вручную, другой программой, инженерным чутьём, которое говорит, что такое сечение для такого пролёта подозрительно мало.

3. Подпись. Юридически значимое решение о том, что проект безопасен. Это не формальность, а точка, в которой человек принимает на себя ответственность.

Авторство и ответственность

Факт. По пункту 1 статьи 1228 Гражданского кодекса автором результата интеллектуальной деятельности признаётся гражданин, творческим трудом которого создан этот результат. Алгоритм гражданином не является. Значит, права на проектное решение возникают только там, где есть творческий вклад человека. Для проектных организаций это практический вопрос: договор с заказчиком должен ясно говорить, кто и на что имеет права, если часть вариантов сгенерирована машиной.

Факт. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта (Указ Президента от 10 октября 2019 года № 490 в редакции Указа от 15 февраля 2024 года № 124) среди принципов называет объяснимость работы ИИ и разграничение ответственности разработчиков и пользователей, а ответственность за последствия работы систем ИИ возлагает на физическое или юридическое лицо. Строительство и ЖКХ прямо названы в числе отраслей для пилотных зон апробации ИИ. Среди целевых показателей к 2030 году — доля работников с навыками использования ИИ 80 % против 5 % в 2022 году.

Из этих двух фактов следует практическое правило. Искусственный интеллект — инструмент проектировщика, как расчётная программа. За ошибку в расчёте отвечает не программа, а тот, кто подписал лист. Подробнее о распределении ответственности между человеком и алгоритмом — в главе 27.

Данные решают больше, чем алгоритм

Алгоритм учится на том, что ему дали. Если обучающая выборка — проекты, которые прошли экспертизу, алгоритм научится проходить экспертизу. Если — объекты, которые хорошо работают в эксплуатации, он научится проектировать хорошие объекты. Вторая выборка в России пока практически не существует: данные эксплуатации редко возвращаются к проектировщику (глава 19).

Гипотеза. К 2040 году конкурентное преимущество проектных организаций будет зависеть не от доступа к алгоритмам — он станет общим, — а от собственных данных: собранных и очищенных решений, стоимостей, ошибок и результатов эксплуатации. Архив проектной организации превратится из шкафа с папками в главный актив.

Три горизонта

2030. Оценка. ИИ широко используется для работы с текстом и проверок коллизий. Генеративное проектирование применяется на стадии концепции в крупных проектных организациях. Инженерные расчёты остаются за сертифицированными программами и людьми.

2040. Гипотеза. Стандартные разделы типовых объектов — внутренние сети, спецификации, сметы — в значительной части готовятся алгоритмами и проверяются людьми. Численность проектировщиков на единицу объёма снижается, требования к их квалификации растут.

2050. Гипотеза. Проектирование типового объекта — это в основном постановка задачи, выбор из вариантов и верификация. Уникальные и особо опасные объекты по-прежнему проектируются людьми с алгоритмами в роли помощников.

Сквозной объект

На стадии концепции медицинского центра проектировщик использует генеративный перебор компоновок. Критерии задаёт команда врачей и эксплуатации: длина пути пациента от приёмного отделения до операционной, разделение чистых и грязных потоков, длина инженерных сетей, инсоляция палат. Из сотен вариантов команда выбирает три для детальной проработки. Алгоритм проверки текстов находит в технических условиях теплоснабжающей организации точку подключения, которая не совпадает с градостроительным планом земельного участка. Прежде чем эта ошибка дошла бы до площадки, её исправляют письмом. Конструктивные расчёты и подпись остаются за главным инженером проекта.

Инструмент главы: процесс проектирования с ИИ и контрольными точками

В каждой строке есть общее правило: критерии задаёт человек, варианты предлагает алгоритм, решение принимает человек. Попытка передать алгоритму первое или третье — признак проблемы.

Индикаторы главы

• Появляются официальные машиночитаемые версии сводов правил — автоматический нормоконтроль становится надёжным (глава 21).

• Проектные организации начинают продавать не только документацию, но и сопровождение здания в эксплуатации — появляется обратная связь для обучения алгоритмов.

• Растёт число споров об ошибках в проектах, подготовленных с ИИ, — признак того, что контрольные точки человека пропускаются.

Где этот вывод может ошибиться

Искусственный интеллект — область, в которой любой прогноз стареет быстрее всего. Именно поэтому глава намеренно избегает обещаний конкретных возможностей и сосредотачивается на том, что не зависит от темпа прогресса: на ответственности, данных и роли человека.

ИИ может развиваться быстрее, чем предполагает глава. Гипотеза. Если в ближайшие годы появятся системы, способные надёжно выполнять полный цикл проектирования типовых объектов с проверяемым качеством, перестройка профессии проектировщика произойдёт не за двадцать лет, а за десять. Вывод главы — ценность смещается к постановке задачи и проверке — останется верным, но сроки для адаптации сократятся, и отрасль встретит её с прежними нормами и прежней системой обучения.

ИИ может развиваться медленнее, чем ожидают его сторонники. В строительстве много задач, где данных мало, они плохо структурированы или закрыты. Оценка. Без накопленных данных о реальных проектах — стоимости, сроках, дефектах, поведении конструкций в эксплуатации — ИИ будет полезен в работе с текстом и документами, но не в прогнозировании физических результатов. В этом случае самым ценным активом окажутся данные, а не алгоритмы (глава 20).

Регулирование может пойти по другому пути. Глава опирается на принципы национальной стратегии ИИ: объяснимость, разграничение ответственности, технологический суверенитет. Оценка. Принципы могут быть превращены в конкретные правила по-разному: от мягких рекомендаций до жёстких требований к сертификации систем ИИ для проектирования. Во втором случае внедрение замедлится, но качество и доверие могут оказаться выше.

Риск потери компетенции может оказаться преувеличенным. Глава предупреждает, что инженер, не делающий рутинной работы, не научится проверять машину. Оценка. Возможно, появятся новые способы формировать инженерную интуицию — через симуляции, анализ реальных отказов, работу с цифровыми двойниками. Но пока такие способы не проверены, разумнее сохранять ручные расчёты в подготовке.

Что заставило бы пересмотреть вывод. Появление правового режима, при котором ответственность за результат работы ИИ в проектировании переносится на разработчика системы, а не на проектировщика, изменило бы рассуждения главы о роли подписи человека.

Вопросы для команды

• Какие задачи наших проектировщиков ИИ может взять на себя уже сейчас — и кто будет проверять результат?

• На каких данных мы могли бы обучить или настроить ИИ, и принадлежат ли они нам?

• Как мы проверим, что результат ИИ верен, не повторяя всю работу заново?

• Как мы сохраним инженерную подготовку молодых специалистов, если рутину заберёт машина?

• Что мы сделаем, если ИИ и человек предложат разные решения, и кто будет прав?

Главное. Искусственный интеллект делает проектировщика быстрее, но не делает его не нужным. Ценность смещается от рисования к постановке задачи и проверке результата, а ответственность остаётся там, где была: на подписи человека.

Глава 6. Информационная модель и цифровой двойник

Главный вопрос. Чем цифровой двойник здания отличается от информационной модели, сданной на экспертизу, и что нужно, чтобы одно превратилось в другое?

Два разных объекта с похожими именами

Информационная модель и цифровой двойник часто употребляются как синонимы. Это ошибка, и дорогая.

Факт. Национальный стандарт ГОСТ Р 57700.37–2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения», введённый с 1 января 2022 года, определяет цифровой двойник изделия как систему, состоящую из цифровой модели изделия и двусторонних информационных связей с изделием (при его наличии) и (или) его составными частями. Стандарт написан для промышленных изделий, но его логика переносится на здания.

Ключевые слова — «двусторонние связи». Информационная модель, сданная на экспертизу, описывает здание таким, каким его задумали. Цифровой двойник описывает здание таким, какое оно есть сейчас, и получает данные от него: температуры, давления, нагрузки, отказы, ремонты. Между ними лежит строительство, и именно там модель чаще всего умирает.

Что уже требует государство

Факт. Постановление Правительства от 5 марта 2021 года № 331 обязывает застройщика, технического заказчика, лицо, готовящее обоснование инвестиций, и эксплуатирующую организацию формировать и вести информационную модель объекта, строящегося с привлечением бюджетных средств, если договор на проектирование заключён после 1 января 2022 года. Объекты обороны и безопасности исключены. Состав сведений, включаемых в модель, и правила её ведения установлены постановлением Правительства от 15 сентября 2020 года № 1431. Единый словарь — классификатор строительной информации — ведётся по правилам, утверждённым постановлением от 12 сентября 2020 года № 1416, в государственной информационной системе обеспечения градостроительной деятельности; оператор — Минстрой России или подведомственное ему учреждение.

Важно заметить, кого называет постановление № 331: в числе обязанных есть эксплуатирующая организация. Законодатель заложил жизненный цикл. На практике же модель часто делается для экспертизы и дальше не ведётся. Это и есть признак сценария «цифровой фасад» из главы 4.

Где модель умирает

Модель теряет связь с реальностью в трёх местах.

Передача от проектировщика подрядчику. Подрядчик получает чертежи, а не модель. Или получает модель, но у него нет людей и программ, чтобы с ней работать.

Изменения на площадке. Замена оборудования, перенос трассы, решения авторского надзора. Каждое такое изменение, не перенесённое в модель, делает её чуть менее точной. К вводу модель описывает другое здание.

Передача в эксплуатацию. Эксплуатирующая организация получает модель в формате, который ей не нужен: с арматурой и опалубкой, но без серийных номеров оборудования, сроков гарантии и регламентов обслуживания.

Из этого следует главный практический вывод главы. Оценка. Технология информационного моделирования — не задача проектировщика, а задача заказчика. Только заказчик может потребовать от всех участников вести одну модель, оплатить это и принять её в конце с такой же строгостью, как само здание.

Связь модели со сметой, графиком и датчиками

Модель становится полезной для управления, когда её элементы связаны с деньгами и временем. Каждая колонна знает свою стоимость и неделю монтажа. Каждый насос знает свой серийный номер, срок гарантии и график обслуживания. Тогда модель отвечает на управленческие вопросы: что нужно купить в следующем месяце, сколько стоит оставшаяся часть работ, какие узлы выйдут из гарантии в 2035 году.

Датчики добавляют третье измерение — состояние. Но здесь нужна осторожность. Оценка. Датчик полезен только тогда, когда заранее определено, какое решение будет принято по его сигналу и кто его примет. Тысяча датчиков без регламента реагирования — это дорогая гирлянда.

Интероперабельность и единый язык

Здание живёт 50–100 лет. Программа, в которой оно спроектировано, — в лучшем случае десять-пятнадцать. Поэтому главное требование к модели долгоживущего объекта — открытый формат и единый классификатор. Модель, которую можно открыть только в одной программе одной версии, через десять лет превратится в цифровой археологический памятник. Классификатор строительной информации — попытка дать отрасли общий словарь, и его ценность растёт с каждым проектом, где он реально применён.

Кибербезопасность и стоимость поддержки

У цифрового двойника есть две скрытые цены. Первая — поддержка: люди, которые вносят изменения после каждого ремонта, лицензии, серверы, обновления. Вторая — безопасность: модель с полным описанием инженерных систем и доступом к управлению ими — лакомая цель. Для больницы, аэропорта или водоканала кибератака на двойника может стать атакой на само здание. Подробнее об этом — в главах 10 и 23.

Гипотеза. На большинстве объектов полноценный цифровой двойник с датчиками не окупится и к 2050 году. Окупится «лёгкий двойник»: актуальная исполнительная модель с данными об оборудовании и историей ремонтов, без постоянного потока данных. Полный двойник оправдан там, где отказ стоит очень дорого: больницы, аэропорты, энергетика, специальные объекты, сооружения на мерзлоте.

Три горизонта

2030. Оценка. Информационная модель — норма для бюджетных объектов на стадии проектирования и экспертизы. Ведение модели на стройке и в эксплуатации — исключение.

2040. Гипотеза. В модернизационном сценарии исполнительная модель становится частью приёмки объекта, а её ведение — частью договора эксплуатации. В сценарии «цифровой фасад» модели остаются отчётным документом для экспертизы.

2050. Гипотеза. Для критических объектов цифровой двойник с датчиками становится нормой и основой планирования ремонтов. Для массовых объектов — лёгкий двойник, обновляемый по событиям.

Сквозной объект

Заказчик медицинского центра делает три вещи, которые отличают его от обычной практики. В задании на проектирование прописаны требования эксплуатации к модели: какие атрибуты у оборудования, в каком формате, какие системы ставятся под наблюдение. В контракте с подрядчиком актуализация модели — условие оплаты этапа, а не пожелание. И до ввода нанимается инженер эксплуатации, который принимает модель вместе со зданием. Системы медицинских газов, резервного электроснабжения и чистых помещений получают датчики и регламент реагирования. Остальное ведётся как лёгкий двойник.

Инструмент главы: требования к данным цифрового двойника

Правило простое: у каждого слоя должен быть владелец, срок и деньги на обновление. Слой без владельца устареет за год.

Индикаторы главы

• Исполнительная информационная модель включается в требования к вводу объекта — сдвиг к модернизационному сценарию.

• Эксплуатирующие организации фактически ведут модели, а не хранят их — тот же сдвиг.

• Модели проходят экспертизу и больше не открываются — признак цифрового фасада.

Где этот вывод может ошибиться

Информационное моделирование в России прошло путь от эксперимента до требования законодательства. Прогноз главы — модель станет двойником, когда она закреплена в договорах и принимается эксплуатацией, — может ошибиться по нескольким причинам.

Модель может остаться проектным инструментом. Оценка. Возможен сценарий, в котором информационная модель станет привычным инструментом проектировщика, но так и не перейдёт в эксплуатацию. Эксплуатирующие организации могут не иметь ни компетенций, ни систем, ни мотивации работать с моделью. В этом случае цифровой двойник останется уделом крупных корпораций и особо важных объектов, а массовое строительство будет передаваться в эксплуатацию по-старому.

Стоимость поддержания двойника может превысить отдачу. Двойник, как следует из его определения, требует постоянного обновления данных. Оценка. Для небольших и простых объектов затраты на датчики, платформы и людей, которые следят за данными, могут не окупиться. Именно поэтому глава 19 предлагает для массового фонда упрощённый вариант — реестр активов с периодическими обследованиями. Ошибкой было бы требовать полноценного двойника везде.

Стандарты могут не успеть. Для того чтобы модель жила 50 лет, она должна быть читаемой программами, которых ещё не существует. Оценка. Это требует открытых и стабильных форматов данных. Если отрасль разделится на несовместимые программные экосистемы (глава 10), модели сегодняшних объектов могут оказаться нечитаемыми уже через пятнадцать лет — и тогда вся логика двойника рассыпается.

Данные могут стать уязвимостью. Модель с полным описанием инженерных систем — ценный источник информации для тех, кто хочет навредить объекту (глава 23). Оценка. Для части объектов это может привести к ограничению открытости данных и замедлить обмен информацией между участниками.

Что заставило бы пересмотреть вывод. Если к середине 2030-х годов доля значимых объектов, сданных с моделью для эксплуатации, останется низкой вопреки обязательности ТИМ, это будет означать, что барьер не в договорах, а в самой эксплуатации — и рецепт нужно будет искать там.

Вопросы для команды

• Кто использует наши информационные модели после сдачи объекта — и использует ли их вообще?

• В каких форматах мы храним модели и сможем ли их открыть через пятнадцать лет?

• Для каких наших объектов цифровой двойник окупится, а для каких достаточно реестра активов?

• Кто имеет доступ к нашим моделям и как мы контролируем этот доступ?

• Прописаны ли в наших договорах обязанность вести модель и правила её приёмки?

Главное. Информационная модель становится цифровым двойником не в программе, а в договорах: когда каждый участник обязан её вести, а заказчик и эксплуатация принимают её так же строго, как стены и сети.

Глава 7. Роботы, дроны и автономная площадка

Главный вопрос. Какие работы на строительной площадке действительно перейдут к машинам до 2050 года и почему стройка роботизируется медленнее завода?

Почему площадка — не завод

Роботы давно и успешно работают на автомобильных заводах. На стройке они остаются редкостью. Причина не в технике, а в трёх свойствах строительной площадки.

Площадка меняется каждый день. На заводе робот стоит на месте, а деталь приезжает к нему. На стройке всё наоборот: работа неподвижна, а машина должна перемещаться по грязи, ступеням и перекрытиям, которых вчера не было.

Каждый объект немного уникален. Робот выгоден там, где операция повторяется тысячи раз. На площадке даже однотипные операции часто отличаются деталями: длина стены, проём, допуск, примыкание.

Человек пока дешевле. Пока рабочие руки доступны, а работа непостоянна, компании не выгодно держать дорогую машину, которая часть времени простаивает. Глава 2 показала, что это условие будет меняться.

Поэтому роботизация стройки идёт по двум путям. Первый — перенести работу с площадки на завод, где роботам удобно (глава 8). Второй — дать машинам те задачи на площадке, где они сильнее человека: измерение, наблюдение, повторяющиеся движения на больших площадях, опасные условия.

Измерение и наблюдение: самая зрелая часть

Дроны, лазерные сканеры и автоматические геодезические приборы уже сегодня дают то, чего стройке не хватает больше всего, — достоверные данные о факте. Объём вынутого грунта, смонтированных конструкций, отклонения от проектного положения, состояние фасада на высоте девяноста метров.

Именно здесь технологии пересекаются с темами главы 1. Когда сканирование даёт независимый факт выполнения, спор «сколько сделано» перестаёт быть спором мнений. Машинное зрение сравнивает факт с моделью и показывает отклонения раньше, чем их закроет следующий слой работ. Освоенный объём можно считать не по актам, а по факту.

Оценка. Это самое дешёвое и самое окупаемое направление автоматизации стройки на ближайшие десять лет. Оно не заменяет рабочих, а заменяет неопределённость — и это ценнее.

Автономная техника

Земляные работы — естественный кандидат на автоматизацию. Большие объёмы, повторяющиеся операции, точная цифровая модель рельефа. Системы автоматического управления отвалом и ковшом по цифровой модели уже сокращают перебор и недобор грунта. Полностью беспилотная техника на открытой площадке с людьми — задача более сложная, прежде всего из-за безопасности и ответственности.

Гипотеза. Первыми полностью автономными станут не городские площадки, а линейные объекты и карьеры в удалённых районах. Там мало людей, дорогой вахтовый персонал и простая среда для навигации.

Роботы для опасных и повторяющихся работ

На самой площадке роботы окупаются в трёх случаях: работа опасна для человека (демонтаж, работа на высоте, в замкнутых пространствах), работа монотонна и велика по объёму (сварка длинных швов, шлифовка, окраска больших площадей, сверление по разметке), или требуется точность, недоступная человеку без прибора (разметка по модели).

Особая история — инспекция. Роботы и дроны осматривают мосты, трубопроводы, дымовые трубы, резервуары и фасады, не останавливая их работу и не поднимая людей на высоту. Для страны с огромной стареющей инфраструктурой это, возможно, самое важное применение роботики вообще.

Правовая рамка

Автономная техника и дроны упираются не столько в инженерию, сколько в правила. Кто отвечает, если автономный каток повредил кабель? Может ли данные дрона быть основанием для приёмки работ? Как согласовать полёты над площадкой в городе?

Факт. Федеральный закон от 31 июля 2020 года № 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых и технологических инноваций в Российской Федерации» позволяет устанавливать особые правила на срок до пяти лет. В числе направлений прямо названы архитектурно-строительное проектирование, строительство, капитальный ремонт, реконструкция, снос и эксплуатация зданий, а также высокоавтоматизированные транспортные средства и беспилотные воздушные суда.

Экспериментальный режим — рабочий инструмент для крупных заказчиков, которые хотят опробовать автономную технику или дистанционный контроль до того, как изменятся общие нормы. Для отрасли важнее другое: результаты таких экспериментов должны превращаться в постоянные правила, иначе каждый пилот останется пилотом.

Экономика автономности

Робот выгоден, когда выполняются три условия: достаточный объём однотипной работы, высокая стоимость человеко-часа или риска для человека и загрузка машины между объектами. Третье условие часто забывают. Одна компания с двумя объектами в год редко загрузит дорогую машину. Поэтому будущее строительной роботики — скорее сервис, чем собственность: специализированные компании, которые приезжают со своими машинами и операторами (глава 20).

Три горизонта

2030. Оценка. Дроны и лазерное сканирование — обычная практика на крупных объектах. Автоматическое управление земляной техникой по модели — на линейных объектах. Роботы на площадке — пилоты.

2040. Гипотеза. Полуавтономная техника с оператором на несколько машин на больших объектах. Инспекция инфраструктуры преимущественно дистанционная. Роботы для сварки, разметки и сверления — у специализированных подрядчиков.

2050. Гипотеза. Площадка полностью наблюдаема: каждый день факт сравнивается с моделью. Но человек остаётся на площадке для работ, требующих суждения, и для управления машинами. Так называемая «стройка без людей» станет реальностью на наблюдаемой и повторяющейся части работ, а не на всём объекте.

Сквозной объект

На площадке медицинского центра подрядчик раз в неделю сканирует смонтированные конструкции и сравнивает с моделью. Перед бетонированием перекрытия скан показывает, что закладные детали под тяжёлое медицинское оборудование сдвинуты на сорок миллиметров. Исправление занимает час. После бетонирования оно заняло бы неделю и потребовало бы согласования с проектировщиком. Роботов на этой площадке нет, а эффект от автоматизации уже есть.

Инструмент главы: применимость роботизации по видам работ

Оценки в таблице — авторские гипотезы о зрелости направлений для российских условий.

Последняя строка важна. Монтаж инженерных систем на площадке останется ручным. Его можно индустриализировать только через заводскую сборку узлов — об этом следующая глава.

Индикаторы главы

• Данные сканирования признаются основанием для приёмки объёмов в государственных контрактах — ключевой признак модернизации.

• Появляются постоянные нормы по автономной технике по итогам экспериментальных режимов.

• На рынке появляются подрядчики, продающие роботизированные работы как услугу.

Где этот вывод может ошибиться

Вывод главы сводится к тому, что роботизация площадки пойдёт медленно и начнётся с измерения, а не с замены рабочих. У этого вывода есть сильные возражения, и руководителю полезно знать их заранее — чтобы не проспать перелом, если он всё-таки наступит.

Возражение первое: дефицит кадров ускорит всё. Глава 2 показала, что трудоспособное население сокращается. Можно утверждать, что при острой нехватке людей экономика роботизации перевернётся: машина станет выгодной не потому, что подешевела, а потому, что человека нет вообще. Оценка. Это возражение серьёзно. Дефицит действительно меняет расчёт, но он сначала толкает к переносу работ на завод и к упрощению конструкций, а уже потом — к роботам на площадке. Робот на открытой площадке требует подготовленной среды, а подготовка среды сама по себе требует людей.

Возражение второе: прорыв в универсальных роботах. Темп развития систем машинного зрения и манипуляторов может оказаться выше ожидаемого. Гипотеза. Если появятся универсальные мобильные роботы, способные работать в неструктурированной среде без перенастройки под каждую задачу, график главы сдвинется на десятилетие влево. Признак такого перелома — не демонстрационные ролики, а серийные контракты на отделочные и монтажные работы с гарантией результата.

Возражение третье: дроны и сканирование уже повсюду, а эффекта нет. Скептик скажет, что измерение без управленческой реакции бесполезно, и тогда первое звено цепочки, на которое делает ставку глава, ничего не даст. Оценка. Это возражение справедливо и подтверждает главный тезис книги: технология даёт эффект только внутри процедуры. Сканирование, результаты которого никто не сравнивает с моделью и не превращает в решение, — это расход, а не инвестиция.

Возражение четвёртое: регулирование не успеет. Работа машин рядом с людьми требует правил охраны труда, допуска и ответственности. Оценка. Нормативная база действительно отстаёт от техники, и это может задержать роботизацию сильнее, чем стоимость оборудования. Но это аргумент за более раннее начало пилотов на специальных площадках, где можно отработать правила.

Что заставило бы пересмотреть вывод. Устойчивое снижение стоимости автономных машин при одновременном появлении типовых правил их работы на площадке; серийные контракты на роботизированные работы с гарантией качества; рост доли объектов, где сканирование ежедневно сверяется с моделью и влияет на график.