Архитекторы будущего: как искусственный интеллект изменит облик городов

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) уже расцениваются большинством людей как обязательная составляющая городской инфраструктуры. По данным опроса ВЦИОМа, проведенного в июле 2025 г. среди жителей многоквартирных домов в Москве и крупных городах России, 85% тех, кто уже приобрел жилье в новостройке или только планирует покупку, хотят, чтобы в квартире были установлены устройства умного дома, а 89% ожидают наличия таких решений в самом доме и на придомовой территории.

Компания Precedence Research оценила объем глобального рынка решений на базе ИИ для городов в 2025 г. в $50,64 млрд. Согласно ее прогнозу, к 2034 г. объем рынка достигнет $460,47 млрд. Искусственный интеллект является центральной частью концепции умного города, он собирает и анализирует цифровую информацию, поступающую с разного рода датчиков, камер наблюдения и IT-систем, управляющих городским хозяйством. 

В 2023 г. АНО «Цифровая экономика» провело исследование о возможностях применения искусственного интеллекта в современных городах. Исследователи пришли к выводу, что реализация концепции умного города оказывает значимое влияние на жизнь граждан: на 10–30% повышаются индикаторы качества жизни и удовлетворенности жителей, на 1–3% увеличивается число рабочих мест, на 15–30 минут сокращается время на поездки в городском транспорте, до 3% снижается стоимость проживания, на 25–80 л сокращается расходование воды на человека в день.

Среднее значение индекса цифровизации российских городов, разработанного Минстроем совместно с МГУ им. Ломоносова, за 2023 г. составило 61 балл из 120 возможных. Это на 11% больше, чем в 2022 г. На первом месте оказалась Москва – у нее ровно 120 баллов, на втором месте – Тюмень (118,92), на третьем – Южно-Сахалинск (118,32).

«Одним из ключевых драйверов роста рынка решений на базе ИИ в России становится создание цифровых двойников городов, позволяющих оптимизировать градостроительные решения, предупреждать аварии и управлять городскими процессами эффективнее», – сказала «Ведомости. Городу» управляющий директор направления «Умный дом Sber» Екатерина Гельфанд. Такие модели успешно внедряются в крупнейших мегаполисах страны, включая Москву, Казань и Сочи. 

Как сообщил «Ведомости. Городу» представитель департамента информационных технологий (ДИТ) Москвы, в столице на разной стадии реализации находится около 100 проектов с применением ИИ во всех ключевых отраслях: городском хозяйстве, строительстве, здравоохранении, образовании, коммуникациях с горожанами, экономике и финансах и др.

Архитектура без архитектора

По прогнозу компании Knowledge Sourcing Intelligence, объем мирового рынка решений на базе ИИ для городского планирования вырастет до $63,7 млрд к 2030 г. с $24,8 млрд в 2025 г.

ИИ уже сейчас лучше людей справляется с планированием строительных объектов и целых жилых районов. В начале 2024 г. фонд Дом.РФ и компания Rocket Group создали концепцию застройки с помощью решения на базе ИИ. Дом.РФ поставил задачу создать наиболее эффективную концепцию развития выбранной территории площадью 42 га, соблюдая ряд требований. Генерация концепции застройки происходила с учетом более 140 параметров и рельефа. При этом рассчитывались экономика проекта и очередность строительства. Участники эксперимента пришли к выводу, что использование платформы сократило сроки этапа концептуального проектирования минимум в 2,5 раза.

Стремительный рост индустриализации и урбанизации во всем мире приводит к спросу на эффективное управление инфраструктурой, ресурсосбережение и экологичные решения. Технология цифрового двойника позволяет ответить на эти вызовы, говорится в исследовании компании IMARC. 

Цифровой двойник объекта – это виртуальная модель сложной системы, например здания, фабрики или целого города, повторяющая все происходящие с ней изменения в виртуальном режиме. Ее можно, например, перевести в режим «альтернативной реальности» и смоделировать, что будет, если число жителей города вырастет в два раза, случится пожар, резко упадет температура воздуха и т. д.

В 2025 г. был создан виртуальный аналог российской столицы – «МетаМосква». Он представляет собой 3D-изображение, построенное на основе кадров со 170 000 городских камер видеонаблюдения и данных из 32 информационных систем. В виртуальном городе можно посмотреть погоду, уровни шума и загрязнения воздуха, а также транспортные и пассажирские потоки.

Также в цифровой модели работает модуль генеративного проектирования в строительстве. Как утверждают в ДИТ Москвы, такого рода решения помогают столичным органам власти принимать взвешенные решения по развитию городской инфраструктуры. Система позволяет разрабатывать оптимальные архитектурно-планировочные решения, учитывая экономическую эффективность, нагрузку на инфраструктуру, транспортную доступность и соответствие архитектурному облику города. 

Воду больше не отключат

Использование ИИ позволяет достичь осязаемых улучшений в работе городского хозяйства. В Москве нейросеть анализирует скриншоты с камер видеонаблюдения и фиксирует наличие недостатков в городском устройстве. Как рассказали в ДИТ Москвы, в системе работают 28 видеоаналитических модулей, которые выявляют в числе прочего навалы снега, переполненные мусорные контейнеры, грязные дорожные знаки, ямы на дорогах, снег и наледь на кровлях и другие отклонения от нормы. 

Для сотрудников госинспекции по недвижимости разработаны шесть видеоаналитических модулей для выявления фактов незаконного строительства, захламления земель строительными отходами. Операторы просматривают только те изображения, на которых алгоритмы видеоаналитики предварительно выявили недочеты, что экономит время сотрудников и сокращает скорость реагирования. Сейчас нейросеть анализирует в среднем более 70 000 изображений с городских камер видеонаблюдения в день. С 2020 г. при помощи ИИ выявили более 570 000 недочетов.

По схожему сценарию развивается использование искусственного интеллекта и в Петербурге. «ИИ помогает выявлять нарушения в сфере благоустройства и жилищно-коммунального хозяйства – переполненные урны и мусорные контейнеры, навалы снега, ямы на дорогах, несвоевременную уборку территорий, граффити и другое», – рассказала «Ведомости. Городу» председатель комитета по информатизации и связи Санкт-Петербурга Юлия Смирнова. Кроме того, с 2015 г. в Курортном лесопарке города действует система обнаружения лесных пожаров на ранней стадии, использующая ИИ для определения геолокации пожара с высокой точностью, добавила она.

В долгосрочной перспективе ИИ поможет не только устранять проблемы в городском хозяйстве, но и избегать их за счет более качественного планирования, говорит гендиректор производителя промышленного ПО «Экспанта» Александр Смоленский. «Сейчас мы технологически готовы к тому, чтобы перейти к развертыванию предиктивной аналитики на основе ИИ на городскую инфраструктуру. А это значит переход от планово-предупредительных ремонтов к ремонтам по состоянию», – рассуждает он. В том числе это может решить вековую проблему городского хозяйства в РФ – ежегодное плановое отключение горячей воды.

Управлять толпой 

Большие скопления людей – одна из главных рутинных проблем современных мегаполисов, она усугубляется, если нужно обеспечить повышенный уровень безопасности и обеспечить проверку документов.

По оценке группы компаний ЦРТ, российский рынок интеллектуальных систем видеонаблюдения для сферы обеспечения общественной безопасности, не считая инфраструктуры, составляет 30 млрд руб. Системы видеоаналитики становятся все сложнее, растет спрос на новое поколение систем, где акцент смещен с фиксации правонарушений на их предотвращение и профилактику, утверждают в компании. 

«Наша система компьютерного зрения «Визирь» (в том числе способна определять особенности походки, нетипичные действия, нестандартное поведение и за счет этого может помочь предотвратить противоправные действия. – «Ведомости. Город») внедрена более чем на 500 объектах спорта, транспорта, в 24 субъектах России, в том числе в Санкт-Петербурге, Белгороде, Липецке, Мурманске и других городах страны», – сказал «Ведомости. Городу» генеральный директор ЦРТ Дмитрий Дырмовский.

Решения на базе нейросетей позволяют ускорить процесс проверки документов в аэропортах, на стадионах, наземном транспорте. К примеру, решение компании Smart Engines быстро извлекает данные из документов, включая паспорта России, СНГ и всех стран, рассказывает «Ведомости. Городу» генеральный директор компании Владимир Арлазаров. «Среди проверок – анализ защитных элементов: флуоресцентных волокон и чернил, выявление переклейки фото или подделки данных. На распознавание и проверку документов у алгоритмов искусственного интеллекта уходят доли секунды», – говорит он.

В настоящее время такие системы внедрены в автоматизированные пункты паспортного контроля аэропорта «Шереметьево»: при прохождении границы достаточно приложить документ, а нейросети автоматически распознают все данные и проверят чип. В РЖД технология интегрирована в кассах продажи билетов: вместо сотрудника данные из паспорта вводит ИИ, рассказал Арлазаров.

«Рынок распознавания документов непрерывно растет: только за прошлый год выручка российских разработчиков удвоилась, достигнув почти 4 млрд руб.», – уточнил он.

МТС, по данным самой компании, реализовала несколько сотен проектов по развитию умной инфраструктуры и умного видеонаблюдения, а также систем раннего предупреждения экстренных ситуаций на базе искусственного интеллекта. В Москве и Санкт-Петербурге VisionLabs – дочерняя компания МТС – внедрила оплату транспорта по биометрии. Схожее решение реализовали в метрополитене Казани Национальная система платежных карт и Центр биометрических технологий (оператор единой биометрической системы, в которой хранятся биометрические данные россиян).

В мае этого года VisionLabs совместно с Центром биометрических технологий и Cosmos Hotel Group реализовала в Москве биометрическое заселение в отель. Также недавно МТС запустила «умного охранника» на базе ИИ. Система безопасности способна выявлять драки, оружие и пожары в местах большого скопления людей и тем самым контролировать безопасность. Сейчас решение пилотируется на концертной площадке МТС «Live Холл» в Москве, а в дальнейшем может быть масштабировано на другие городские объекты по всей России, сообщил «Ведомости. Городу» генеральный директор МТС Web Services Павел Воронин. 

Вас обслужит следующий освободившийся ИИ

Скорость реакции городских служб на обращения граждан часто становится предметом критики, генеративный ИИ во многих случаях может ответить на вопросы и предложить решение проблемы самостоятельно, без помощи человека. Как рассказали в ДИТ Москвы, в столице виртуальный ассистент принимает звонки горожан на 14 горячих линиях и умеет самостоятельно отвечать на вопросы более чем по 1000 тем. За все время работы он уже обработал около 180 млн звонков. С 2024 г. в его работе используются большие языковые модели (LLM) отечественной разработки. Они позволяют не только быстрее находить ответы в базе знаний, но и отвечать одновременно на несколько вопросов и самостоятельно обучаться, уточнили в департаменте.

По статистике комитета по информатизации и связи Санкт-Петербурга, уже три четверти вопросов записи в поликлиники и больницы жители города решают онлайн при помощи портала «Здоровье петербуржца» госуслуг Петербурга, а также позвонив в Службу 122, говорит Смирнова. Из почти 17 млн обращений петербуржцев за 2024 г. около 14 млн обработано при помощи ИИ. Созданный для этого голосовой помощник «Виктория» не только принимает вызовы, но и сам звонит гражданам: приглашает на диспансерное наблюдение, напоминает о записи к врачу.

Большие и малые языковые модели, дообученные на специализированных данных, стали основой для ИИ-ассистентов, которые сегодня решают практические задачи горожан – от планирования маршрутов и досуга с учетом индивидуальных особенностей до записи к врачу, говорит «Ведомости. Городу» представитель пресс-службы Т-банка.

Он отмечает, что сейчас, благодаря появлению больших языковых моделей с рассуждениями, в таких помощниках развиваются агентские функции, позволяющие им взаимодействовать с внешними сервисами и выходить за рамки замкнутых систем. Это открывает новые возможности для оптимизации городских сервисов, например общественного транспорта и справочных служб, ответов на обращения граждан и многих других.