AI для благоустройства: ремонт, дворы и чистая вода

12 млн кв. м улично-дорожной сети — столько в Беларуси отремонтировали текущим ремонтом за 2025 год при плане 10 млн кв. м. Это 124% выполнения. Параллельно построили более 170 станций обезжелезивания и сделали около 700 дополнительных мероприятий по водоснабжению: переподключения, новые сети, точечные работы.

Цифры впечатляют, но меня цепляет другое: это идеальный «материал» для цифровизации. Благоустройство обычно воспринимают как тракторы, асфальт и лампы. На практике это ещё и управление потоками данных: где яма появилась быстрее всего, где вода чаще «уходит» в аварии, какие дворы требуют света, а какие — тротуаров, и как всё это сделать в условиях ограниченных бюджетов и времени.

Эта статья — часть серии «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі», и это не случайно. Логика одна и та же: измеряем → прогнозируем → планируем → контролируем качество. Только вместо цехов — города и поселки, а вместо станков — сети, дороги и инженерная инфраструктура.

Год благоустройства как база для «умной» инфраструктуры

Если сказать прямо: без системы учета и приоритизации любые ремонты обречены на хаос. Год благоустройства, по данным МЖКХ, включал порядка 80 мероприятий, из которых министерство напрямую курировало 14. По 13 направлениям задания фактически выполнены, а «чистая вода» прогнозируется к выполнению по итогам года.

Что здесь важно для AI и цифровой трансформации:

• Есть план и KPI (например, квадратные метры ремонта, количество объектов, освещение).
• Есть распределенная инфраструктура (дороги, дворы, сети) — типичный объект для аналитики.
• Есть «хвост» точечных работ — то, где обычно и теряются деньги/время.

AI в таких программах полезен не как «робот, который всё сделает», а как механизм принятия решений: что делать в первую очередь, где ожидать провала, как контролировать подрядчика и не спорить на уровне эмоций.

Миф, который мешает цифровизации

Многие думают, что «умный город» начинается с камер и красивых панелей. На деле он начинается с нормального реестра активов: где какие трубы, сколько лет покрытию, какие светильники стоят, кто обслуживает двор и как часто.

AI без реестра превращается в гадание. С реестром — в инструмент, который экономит месяцы.

Ремонт дорог: где AI даёт самый быстрый эффект

Самый понятный участок для алгоритмов — улично-дорожная сеть. В 2025-м сделали более 12 млн кв. м текущего ремонта и перевыполнили план по парковкам/стоянкам.

AI в дорожных работах закрывает две задачи: приоритизация и контроль качества.

1) Приоритизация ремонтов на основе данных

Классическая проблема: жалобы жителей часто отражают не весь город, а только активные точки. Правильнее собирать сигнал из нескольких источников:

• обращения граждан (контакт-центры, приложения, чаты);
• данные коммунальных служб (плановые обходы, акты);
• фото/видео (с техники, общественного транспорта, стационарных камер);
• погода и сезонность (для Беларуси это критично в декабре–марте из‑за циклов замерзания/оттаивания);
• интенсивность движения (даже приближённые оценки по классам дорог).

Дальше работает простой, но сильный подход: скоринг участков. Каждый участок получает балл по риску аварийности, вероятности разрушения и социальному эффекту (школы, поликлиники, маршруты).

Результат — прозрачная логика: почему ремонтируют здесь, а не там.

2) Контроль качества ремонта без бесконечных актов

Текущий ремонт — зона риска: сложно «на глаз» доказать, что смесь, толщина слоя и технология соблюдены.

Здесь помогает связка:

• цифровые журналы работ;
• геометки и фотопротокол;
• компьютерное зрение для фиксации дефектов (трещины, выбоины, колейность на ранней стадии);
• статистические модели, которые сравнивают подрядчиков по повторяемости дефектов.

Это не «карательный» контроль. Я бы назвал его гигиеной качества: подрядчику проще сделать нормально сразу, когда контроль объективен.

Дворы, площадки, тротуары: AI как инструмент планирования, а не пиара

По данным МЖКХ, в Год благоустройства выполнены задачи по благоустройству придомовых территорий, устройству игровых площадок и дополнительных тротуаров.

Слабое место дворовых проектов — они часто делаются «по ощущению»: где громче просьба, там и площадка. AI здесь полезен ровно тем, чем полезен в промышленности: оптимизацией производственного плана, только план — городская среда.

Как выглядит «умное» планирование двора

Ответ прост: двор — это набор сценариев использования.

• утром — потоки в школу/сад;
• днем — родители с колясками;
• вечером — подростки/спорт;
• зимой — освещение и безопасность на льду;
• круглогодично — доступность для маломобильных.

Данные для этого не обязательно «шпионские». Часто хватает:

• демографии по дому/кварталу (возрастные группы);
• инфраструктуры рядом (школы, остановки);
• инцидентов (травмы на гололёде, ДТП во дворах);
• освещенности и состояния покрытия.

После этого можно считать, что даст максимальный эффект:

1. новый тротуар к остановке;
2. освещение «темного коридора»;
3. ограждение/успокоение трафика;
4. площадка, но там, где она реально будет жить.

Это прагматично. И, честно говоря, это снижает конфликтность: решения становятся объяснимыми.

Чистая вода: предиктивная модель вместо «аварии в 3 ночи»

Самое «инженерное» направление в итогах — вода. За год построено более 170 станций обезжелезивания, выполнено около 700 мероприятий по переподключениям и новым сетям. Остались «единичные точечные работы» под особым контролем.

AI в водоснабжении — это, прежде всего, предиктивное обслуживание.

Где именно AI помогает водоканалам и ЖКХ

• Прогноз аварий на сетях по возрасту труб, материалу, давлению, сезонным колебаниям.
• Раннее обнаружение утечек по аномалиям расхода и давления.
• Оптимизация промывок и обслуживания: не по календарю, а по состоянию.
• Контроль качества воды как система: моделирование рисков по источникам и районам.

Практичный эффект — меньше аварийных выездов и меньше «разрытий» зимой. А в конце декабря, когда погода нестабильна и впереди длинные праздники, это особенно важно.

Сильная позиция для руководителя: «Мы ремонтируем не когда прорвало, а когда модель показывает высокий риск прорыва».

Освещение и энергоэффективность: быстрые деньги на правильной аналитике

МЖКХ отмечает выполненные работы по уличному освещению: замена оборудования, текущий ремонт, установка современных энергоэффективных светильников с большей яркостью.

AI здесь нужен не для «красоты», а чтобы настроить режимы.

Три решения, которые обычно окупаются первыми

1. Адаптивные графики (время, сезон, праздники) — без ущерба безопасности.
2. Прогноз отказов светильников и шкафов управления: ремонт «по риску», а не «по звонку».
3. Оптимизация маршрутов обслуживания: меньше холостых поездок, быстрее реакция.

Если вы работаете в производстве, параллель очевидна: это тот же подход, что и к энергоменеджменту на предприятии.

Люди, техника, данные: как внедрять AI без провалов

Главный вопрос, который мне задают руководители: «С чего начать, если мы не IT-компания?» Начинать стоит не с нейросети, а с процесса.

Дорожная карта на 90 дней для ЖКХ/подрядчиков/промпредприятий

1. Определите 1–2 боли с измеримым KPI (например, снижение повторных дефектов ремонта, сокращение аварийных выездов, рост доли работ “по плану”).
2. Соберите минимальный датасет: реестр объектов + история работ/аварий + геопривязка.
3. Запустите пилот на одном районе/участке сети.
4. Встройте результат в управление, иначе это будет «красивая презентация».
5. Пропишите правила данных: кто владелец, кто вносит, кто проверяет.

Вопросы, которые обычно задают (и ответы)

Нужны ли дорогие датчики везде? Нет. Начинать можно с того, что уже есть: акты, заявки, выезды, фотофиксация.

AI заменит диспетчера и инженера? Нет. Он делает их работу точнее: меньше рутины, больше управляемости.

Что самое сложное? Дисциплина данных. Технологии проще, чем кажется.

Что это значит для промышленности Беларуси

Эта серия про то, як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі, и благоустройство здесь — не «в стороне». Производственные предприятия завязаны на инфраструктуру: дороги для логистики, вода для технологических нужд, освещение и безопасность территории.

Более того, подрядчики, поставщики материалов, производители оборудования — это и есть промышленная экосистема. Когда город и ЖКХ начинают управлять работами через данные, требования к качеству и срокам становятся чётче. А значит, выигрывают те, кто умеет:

• подтверждать качество цифрами;
• планировать поставки и работы по прогнозу;
• показывать заказчику прозрачную картину.

Перед 2026 годом логичный шаг — сделать следующий виток: от «выполненных мероприятий» к управлению жизненным циклом инфраструктуры. AI — один из самых практичных инструментов для этого.

Если вы отвечаете за производство, строительство, эксплуатацию или ИТ, попробуйте простой тест: какая часть ваших решений принимается на основе данных, а какая — на основе привычки? На этом разрыве и появляется экономический эффект.

Хотите, чтобы города становились чище и удобнее? Начните измерять то, что ремонтируете — и прогнозировать то, что ломается.

---

Хотите применить AI в инфраструктуре или на предприятии?

Я бы начал с короткой диагностики: какие данные у вас уже есть, где они «лежат», и какой KPI можно улучшить за 3 месяца. Если вам нужен такой чек‑лист для команды (ЖКХ, подрядчики, промпредприятия) — подготовим структуру пилота под вашу задачу.