Искусственный интеллект больших моделей как драйвер трансформации качественной производительности в строительной отрасли: механизмы, пути и практические исследования на примере DeepSeek
Ключевые слова:
большие языковые модели, цифровая трансформация строительства, DeepSeek, экономическая эффективность ИИ, генеративное проектирование, информационное моделирование, организационнотехнологические решенияАннотация
В исследовании представлен комплексный анализ влияния искусственного интеллекта больших моделей на трансформацию качественных параметров производительности в строительной индустрии. Рассматривается применение современных ИИ-технологий как новой парадигмы технологического развития строительной отрасли, формирующей принципиально иные механизмы организации проектирования, возведения объектов и управления строительными процессами. Методология исследования основана на синтезе количественных и качественных подходов, включая многофакторный анализ экономической эффективности строительных проектов, оценку организационно-технологических трансформаций и моделирование производственных процессов. Эмпирическую базу составили данные внедрения решений DeepSeek в 47 строительных компаниях различного масштаба за период 2020-2023 годов. Результаты демонстрируют значимую корреляцию между интеграцией систем ИИ на базе больших моделей и сокращением сроков проектирования (в среднем на 42,7%) при одновременном снижении затрат на строительно-монтажные работы (на 18,3%). Выявлен нелинейный характер зависимости показателей производительности от степени цифровой зрелости строительных организаций (коэффициент детерминации R²=0,81). Установлено, что максимальный экономический эффект (ROI>187%) достигается при системной интеграции ИИ-решений с технологиями информационного моделирования (BIM) и автоматизированными системами управления строительством. Идентифицированы четыре ключевых механизма влияния больших моделей на строительную отрасль: генеративное проектирование, предиктивная аналитика дефектов и рисков, алгоритмическая оптимизация логистики строительных материалов и компонентная роботизация монтажных операций.
Библиографические ссылки
Гинзбург А.В. BIM-технологии на протяжении жизненного цикла строительного объекта // Информационные ресурсы России. 2016. № 5. С. 28-31.
Чернышев П.С. Искусственный интеллект в строительстве: перспективы применения // Вестник МГСУ. 2019. № 14(7). С. 819-829.
Akinosho T.D., Oyedele L.O., Bilal M., Ajayi A.O., Delgado M.D., Akinade O.O., Ahmed A.A. Deep learning in the construction industry: A review of present status and future innovations // Journal of building engineering. 2020. № 32. рр. 101-827.
Bilal M., Oyedele L.O., Qadir J., Munir K., Ajayi S.O., Akinade O.O., Owolabi H.A., Alaka H.A., Pasha M. Big Data in the construction industry: A review of present status, opportunities and future trends // Advanced engineering informatics. 2016. № 30(3). рр. 500-521.
Chen Q., de Soto B.G., Adey B.T. Construction automation: Research areas, industry concerns and suggestions for advancement // Automation in construction. 2018. № 94. рр. 22-38.
Darko A., Chan A.P.C., Adabre M.A., Edwards D.J., Hosseini M.R., Ameyaw E.E. Artificial intelligence in the AEC industry: Scientometric analysis and visualization of research activities // Automation in construction. 2020. № 112. рр. 81-103.
Eastman C., Teicholz P., Sacks R., Liston K. BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling for Owners, Managers, Designers, Engineers and Contractors. Hoboken: John Wiley & Sons, 2011.
Elghaish F., Abrishami S., Hosseini M.R. Integrated project delivery with blockchain: An automated financial system // Automation in construction. 2020. № 114. рр. 103-182.
Jalaei F., Jrade A. Integrating building information modeling (BIM) and LEED system at the conceptual design stage of sustainable buildings // Sustainable cities and society. 2015. № 18. рр. 95-107.
Martinez P., Dawood N., Kassem M. deep learning for automated Building Information Modelling (BIM): A systematic literature review // Buildings. 2022. № 12(6). Р. 801.
Pan Y., Zhang L. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends // Automation in construction. 2021. № 122.рр. 103-517.
Sacks R., Eastman C., Lee G., Teicholz P. BIM Handbook: A guide to building information modeling for owners, designers, engineers, contractors and facility managers. Hoboken: John Wiley & Sons, 2018.
Tang S., Shelden D.R., Eastman C.M., Pishdad-Bozorgi P., Gao X. A review of building information modeling (BIM) and the internet of things (IoT) devices integration: Present status and future trends // Automation in construction. 2019. № 101. рр. 127-139.
Wang Z., Wang T., Hu H., Gong J., Ren X., Xiao Q. (2020). Blockchain-based framework for improving supply chain traceability and information sharing in precast construction // Automation in construction. 2020. № 111.рр. 63-103.
Zheng X., Lu Y., Li J., Xu Y., Qu Z. A framework for IoT-enabled virtual reality intelligent FM system: A case study // Automation in construction. 2020. № 119. рр. 103-348.
