AI pentru București: transport, termoficare, cartiere smart

De ce planurile pentru București sunt un test major pentru AI în infrastructură

Aproape 60% dintre bucureșteni folosesc zilnic transportul public, dar aproape jumătate îl văd ca pe principala problemă a orașului. Asta, în 2025, într-o capitală UE, spune tot despre cât de greu se mișcă proiectele mari de infrastructură atunci când sunt conduse „la ochi”, fără date, fără prioritizare clară și fără instrumente moderne.

Noul primar general, Ciprian Ciucu, a anunțat trei direcții majore pentru următorii ani:

• investiții în transportul public,
• modernizarea rețelei de termoficare,
• revitalizarea urbană a zonelor defavorizate (Ferentari, Rahova etc.).

Toate trei sunt exact genul de proiecte unde AI, date și digitalizare de șantier fac diferența între „încă un șantier etern” și un proiect dus la capăt, în buget și în termen.

În seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor”, articolul de azi traduce planurile politice în limbaj de business și tehnologie: cum pot companiile de construcții, integratorii IT și administrația din București să folosească AI pentru a livra mai repede, mai ieftin și mai predictibil.

---

1. Transport public: fără AI, benzile unice și noile tramvaie nu ajung

Planul PMB: achiziții de autobuze, tramvaie, troleibuze, extinderea benzilor dedicate și aproape 400 mil. euro fonduri europene pentru troleibuze noi și extinderea rețelei de tramvai.

Problema: dacă infrastructura se proiectează și operează „ca în 2005”, Bucureștiul va rămâne blocat, indiferent câte vehicule noi cumpărăm.

Cum schimbă AI modernizarea transportului public

1. Optimizarea traseelor și a orarelor în timp real

Algoritmi de tip AI route optimization pot analiza simultan:

• date istorice de trafic,
• pozițiile GPS ale vehiculelor,
• sărbători legale, meteo, evenimente (meciuri, concerte),
• incidente (accidente, șantiere, restricții temporare).

Rezultatul: orare dinamice, frecvențe ajustate automat, trasee alternative propuse în timp real. Nu mai ținem orarul în Excel, ci în modele care „învață” din trafic.

București 2030 ar putea avea un sistem de transport public care se autoreglează, nu unul care blochează orașul la primul eveniment mare pe Arena Națională.

1. Analiza de capacitate pentru benzi dedicate și intersecții

Înainte să tragi o bandă dedicată pe un bulevard, poți simula cu AI:

• ce se întâmplă cu timpul de așteptare în intersecțiile din aval;
• cum se redistribuie traficul auto pe străzile paralele;
• câte minute economisește, în medie, fiecare pasager.

Pentru companiile de construcții și proiectare, asta înseamnă BIM + simulări AI:

• proiectezi coridorul de transport în mediu digital,
• rulezi scenarii (3 benzi de circulație vs 2 benzi + 1 bandă dedicată etc.),
• alegi varianta cu cel mai bun raport cost/beneficiu.

1. Monitorizarea șantierelor de transport cu AI și viziune computerizată

Pe teren, digitalizarea șantierelor de infrastructură de transport poate include:

• drone care scanează zilnic traseul liniei de tramvai și verifică progresul vs. grafic;
• camere care detectează automat abaterile de la normele de siguranță (EIP, zone de risc);
• modele AI care compară realitatea cu planul BIM și semnalează din timp întârzieri sau riscuri de depășire de buget.

Asta nu e SF: în Vest se folosește deja, iar companiile de construcții din România care adoptă astfel de soluții pot câștiga avantaj competitiv în licitațiile derivate din cele 400 mil. euro pentru transportul Bucureștiului.

---

2. Termoficare: 2.000 de tone de apă pe oră – un caz clasic pentru AI în rețele

Rețeaua de termoficare a Bucureștiului pierde în jur de 2.000 de tone de apă pe oră. Nu e doar o problemă tehnică, e o gaură financiară uriașă, plătită de toți, inclusiv de companiile din oraș.

Primăria mizează pe peste 270 mil. euro (inclusiv 16 mil. euro suplimentare aprobate în 2025) pentru modernizare.

De ce fără AI reabilitarea riscă să fie „peticire”, nu modernizare

Tradițional, rețelele se reabilitează așa:

• „Știm noi că aici crapă des, haideți să schimbăm tronsonul X.”
• decizia e bazată pe reclamații și pe vechimea țevilor, nu pe analiză cantitativă fină.

AI schimbă complet abordarea.

AI pentru detectarea pierderilor și prioritizarea tronsoanelor

1. Modelare hidraulică cu AI

Prin integrarea datelor de:

• temperatură,
• presiune,
• debit,
• intervenții istorice,
• tip de conductă și vechime,

se pot antrena modele care:

• identifică din timp zonele cu risc maxim de avarie;
• estimează cantitativ pierderile pe fiecare tronson;
• propun o listă de priorități pentru înlocuire, cu impact energetic și economic calculat.

1. Monitorizare în timp real pe șantier

În etapa de execuție, AI poate ajuta prin:

• senzori IoT pe tronsoanele noi, integrați într-o platformă AI care detectează anomalii;
• urmărirea stadiului lucrărilor (progres vs plan), inclusiv prin imagini video analizate automat;
• estimarea costului la zi, pe baza consumului real de materiale și resurse.

1. Planificarea etapizată a șantierelor în oraș

Rețelele de termoficare trec pe sub bulevarde, pe lângă școli, spitale, companii. IA poate genera un program de lucru etapizat care minimizează:

• întreruperile de apă caldă și căldură;
• blocarea traficului;
• impactul cumulat al lucrărilor (nu sapi strada azi pentru termoficare și peste 3 luni pentru canalizare).

Acesta e un punct unde colaborarea dintre PMB, primăriile de sector, companiile de utilități și firmele de construcții poate fi amplificată de o platformă comună de planificare bazată pe AI.

---

3. Revitalizarea cartierelor defavorizate: AI pentru urbanism cu impact social real

Planul primarului include intervenții în cartiere precum Ferentari și Rahova: infrastructură comunitară, spații verzi, calitate mai bună a vieții.

Critica opoziției: proiectele nu ar acoperi suficient problemele sociale – locuințe sociale, consolidări seismice, servicii publice.

Adevărul e că fără date și fără AI, revitalizarea urbană riscă să fie o listă de proiecte frumoase pe hârtie, dar cu impact limitat.

Unde ajută concret AI în astfel de proiecte

1. Cartografierea precisă a nevoilor pe micro-zone

Prin combinarea de date:

• socio-economice (venituri, șomaj, nivel de educație),
• de infrastructură (stare drumuri, utilități, spații verzi),
• de mobilitate (acces la transport public, distanță față de școli, spitale),

se pot crea hărți de vulnerabilitate urbană. AI poate identifica automat:

• „puncte fierbinți” unde lipsesc servicii cheie;
• clădiri cu risc ridicat (combinând date tehnice, an de construcție, tip structural);
• tipuri de intervenții cu cel mai mare efect pentru fiecare micro-zonă.

1. Simularea scenariilor de investiții

În loc să finanțezi „după ureche”, poți rula scenarii:

• „Dacă investim 10 mil. euro în spații verzi vs 10 mil. în reabilitarea unui ansamblu de blocuri sociale, ce impact are asupra sănătății, mobilității, criminalității?”

Modelele AI multi-criteriale sunt deja folosite în orașe ca Helsinki sau Barcelona. București poate folosi aceeași abordare pentru Ferentari, Rahova, Colentina, Berceni.

1. Transparență și urmărirea fondurilor

Un alt punct sensibil din articol: critici pe finanțare și pe amploarea planurilor. Aici AI poate să fie „contabilul rece”:

• track-uire automată a fluxurilor de bani pe proiecte;
• rapoarte publice generate dinamic (cât s-a cheltuit, ce s-a realizat);
• semnalarea timpurie a depășirilor de buget sau a întârzierilor majore.

Pentru companiile care vor să intre în astfel de proiecte, a lucra cu o administrație care ține proiectele în astfel de platforme AI înseamnă mai puțin haos și mai multă predictibilitate.

---

4. Ce înseamnă toate acestea pentru companiile din construcții și infrastructură

Planurile pentru București nu sunt doar un context politic. Sunt, de fapt, o piață uriașă de proiecte unde vor câștiga jucătorii care vin cu AI, BIM și digitalizare de șantier la pachet.

4.1. Ce pot face concret companiile de construcții

1. Să treacă de la proiecte „pe hârtie” la proiectare digitală (BIM)

• modele 3D pentru linii de tramvai, rețele de termoficare, spații publice;
• integrarea modelelor cu simulări AI (trafic, debite, riscuri);
• colaborare în timp real cu proiectanți, arhitecți, furnizori.

1. Să introducă monitorizarea automată pe șantier

• aplicații mobile pentru raportare zilnică;
• drone și camere pentru urmărirea progresului;
• AI care identifică devieri de la plan sau probleme de siguranță.

1. Să-și pregătească echipele pentru lucrul cu date

Nu e nevoie ca fiecare constructor să-și facă propriul „departament de AI”. E suficient să:

• aibă oameni care înțeleg ce pot cere de la furnizori de soluții AI;
• implementeze procese clare de colectare a datelor (producție, materiale, timp);
• folosească dashboarduri simple pentru decizii zilnice.

4.2. Oportunități pentru firmele de tehnologie și consultanță

• platforme de management de proiect cu AI pentru administrații locale;
• integrarea datelor IoT din transport și termoficare;
• soluții de analiză geospațială pentru urbanism și planificare.

Ciprian Ciucu a anunțat deja colaborarea cu experți locali, inclusiv de la Universitatea Politehnica București. E momentul în care mediul privat poate veni cu soluții concrete, pilotabile în 6–12 luni, nu doar cu prezentări PowerPoint.

---

5. De ce 2026–2030 poate fi fereastra în care Bucureștiul devine un adevărat „smart city”

Contextul e favorabil:

• fonduri europene deja contractate pentru transport și termoficare;
• presiune publică uriașă pentru soluții reale în trafic și încălzire;
• maturizarea pieței de AI în construcții și infrastructură în România.

Realitatea? Nu lipsa banilor e problema, ci modul în care proiectele sunt gândite și gestionate.

AI nu rezolvă politicul, dar poate face trei lucruri esențiale:

1. Face vizibile erorile și întârzierile înainte să fie prea târziu.
2. Ajută la prioritizarea proiectelor cu impact maxim pentru oraș.
3. Oferă transparență pentru cetățeni și predictibilitate pentru companii.

Dacă ești:

• firmă de construcții sau infrastructură,
• integrator IT,
• furnizor de soluții IoT sau software de proiectare,

planurile Bucureștiului sunt un semnal clar: cine știe să pună AI peste șantiere, peste planuri și peste bugete va fi în prima linie la licitațiile următorilor ani.

Iar pentru administrație, întrebarea reală pentru 2026 nu este „avem bani?”, ci „suntem pregătiți să folosim date și AI ca să nu-i risipim?”