Центральный офис АО «Росатом Инфраструктурные решения» (РИР) встречает не как парадная витрина, а как рабочая сцена - здесь наглядно видно, как идеи становятся инженерными решениями.
Именно здесь находится демо‑лаборатория на базе «Инфраструктурной IoT‑платформы», на которой моделируют и разбирают сценарии, от которых зависят надежность городской инфраструктуры, энергоэффективность зданий и устойчивость критически важных объектов. Это пространство создано не только ради эффектной презентации, а ради проверки жизнеспособности подходов, алгоритмов и оборудования в условиях, приближенных к реальным.
Первое впечатление в лаборатории — «ничего не понятно, но очень интересно». На экранах — телеметрия, состояние систем, предупреждения, 3D‑модели инженерных узлов. Платформа «сшивает» приборный парк с логикой управления и визуализацией: SCADA‑ядро принимает данные, правила реагирования отрабатывают в реальном времени, а интерфейс удерживает внимание оператора там, где это действительно важно. Я наблюдаю, как на демонстрационной панели вспыхивает красный маркер — и тут же включается резерв, система переключает режимы без человеческой паники и суеты. В терминах эксплуатационщиков это называется «управляемая деградация»: отказ не приводит к каскадным последствиям, а локализуется и компенсируется.
Но сила лаборатории — не в аккуратном шоу, а в том, что здесь «ломают» решения, чтобы понять пределы и цену устойчивости. Команда моделирует выход из строя агрегатов, деградацию каналов связи, «грязную» телеметрию и даже ситуации с подавлением радиосигнала. В таких условиях «Инфраструктурная IoT‑платформа» должна не просто собрать и сохранить телеметрию, но и принять корректные решения при неполных данных. Именно поэтому в лаборатории активно исследуют роль генеративного ИИ как интерфейса для работы с инженерным оборудованием при ограниченных каналах связи. Задача прагматичная: если оператор получает неполную картину, ИИ помогает восстановить контекст, сопоставить показания, предложить безопасное действие в рамках белого списка допуска. Такой подход не заменяет инженера, но сокращает время до правильного решения и снижает риск операционных ошибок.
Валентин Чубаров, руководитель проектного офиса «Инфраструктурной IoT‑платформы», говорит о рынке без лозунгов: к 2030 году сегмент IoT в России может вырасти более чем на 60%, до 276 млрд рублей, из которых около 80 млрд — программное обеспечение. Спрос формируют торговля, безопасность, коммерческая и жилая недвижимость, строительные и инженерные услуги, а также социальные объекты. Демолаборатория в этой картине — механизм быстрого прототипирования под отраслевые задачи: от диспетчеризации зданий до АСУ ТП любой сложности. И важно, что платформа сертифицирована по требованиям ФСТЭК и включена в реестр отечественного ПО — это не только вопрос соответствия, но и предсказуемости жизненного цикла решений.
Ключ к доверю — моделирование сценариев, близких к повседневности эксплуатации. На стенде легко «прожить» день диспетчера водоканала: фиксация роста расхода воды на участке, анализ тренда, предложение о снижении нагрузки и переносе потока, предупреждение ремонтной бригаде с привязкой к узлу. То же — для теплосетей: диагностика температурных отклонений, уведомления ресурсоснабжающей организации и корректные начисления. Эта функциональность не теоретическая — в Балаково платформа уже автоматизирует сбор показаний, мониторит качество услуг, помогает снижать потери и быстрее реагировать на инциденты. Для муниципалитетов это означает прозрачность расчетов, для жителей — более стабильное качество ресурсов, для эксплуатационных служб - управляемую нагрузку и сокращение выездов «вслепую».
Отдельного внимания заслуживает связка «цифровой двойник — эксплуатация». Здесь цифровая модель — больше, чем 3D‑красота. Это динамическая информационная модель, которая на лету обогащается данными с датчиков, оценивает загрузку оборудования, считает KPI энергоэффективности и, главное, поддерживает операционные решения. При возникновении опасной ситуации система инициирует событие, подсвечивает проблемный узел, подсказывает оператору, какие действия допустимы, и контролирует их выполнение в рамках заданной логики. ИИ не «командует», а держит процесс в рамках допустимых сценариев. На практике это означает, что диспетчер видит не просто красную лампочку, а понимает, как ему действовать: где дефект, какой узел перегружен, что можно переключить без риска и какой эффект это даст.
Важно, что платформа открыта к разной глубине настройки. Там, где требуется тонкая логика, доступны макрокоманды и Full Code‑сценарии; там, где нужно быстро развернуть типовой процесс, работает Low Code с визуальными редакторами и цепочками правил. «Красные линии» не всегда означают блокировку — часто это переход в другое состояние, который требует внимания, но не приводит к остановке. Такой гибкий контроль ближе к реальной эксплуатации: не все «вкл/выкл», часто «еще не авария, но уже важно». Для многих организаций этот уровень зрелости — ключ к экономии: не реагировать на шум, реагировать на события.
Сетевой слой и сбор данных в лаборатории реализованы «как в жизни»: LoRa для офисных и зданий, промышленные интерфейсы для высокоскоростных линий, накопление в PostgreSQL, нормализованные коннекторы под разные классы датчиков. Это не просто технологический список, а гарантия переносимости решений из лаборатории в цех или на объект ЖКХ. С точки зрения безопасности виден системный подход: сегментация, синхронизация с ИС госкорпорации, управление доступом по ролям, контроль контуров после кадровых изменений — вещи, которые редко попадают в пресс‑релизы, но определяют, доверят ли платформе критические процессы.
Одна из сильных сторон демолаборатории — работа с «дорогими» сценариями. Импортозамещение АСУ ТП — не про то, чтобы снять и поставить аналог. Здесь воспроизводят поведение замещаемого оборудования, снимают нюансы протоколов, добавляют контроль целостности, повышают отказоустойчивость. Часто встает задача не просто повторить, а улучшить режимы управления, снизить энергопотребление без потери качества услуги, обеспечить предиктивное обслуживание вместо регламентного. В итоге цифры складываются в экономику: снижение эксплуатационных расходов и энергозатрат до 16% в проектах, до 10% по электроэнергии, 3–5% сокращения потерь в сетях, рост производительности труда обслуживающего персонала более чем на 50% — из того, что уже подтверждается полевыми внедрениями.
Спрос на такую прагматичную цифровизацию идет не только от госсектора. Коммерческая недвижимость, промышленность, телеком, транспорт — везде, где есть распределенные объекты и чувствительность к простоям, есть интерес к предсказуемости и наблюдаемости. Ситуационные центры на базе платформы, «умные» офисы, интеграция с BIM — все это уже не «пилоты на один этаж». В Москве на самой Большой Ордынке вы видите телеметрию реального офиса РИР: вентиляция, отопление, водоснабжение, электрика, серверные и кроссовые — критические зоны под отдельным контролем. Важный практический штрих: платформа показывает не только что случилось, но и кто и как воздействовал на систему — «логическая архитектура» в виде цепочек правил дает прозрачность ответственности.
Вопрос цены и доступности решений для СМБ обычно звучит в конце, но в лаборатории его задают сразу. Ранее подобные платформы жили только в крупных проектах — с лицензиями «от нескольких миллионов» и всей сопутствующей инфраструктурой. Сейчас в Росатоме выстраивают модель, в которой облачное внедрение позволяет малому и среднему бизнесу подключаться к полноценному функционалу с уровнем поддержки корпоративного уровня. Партнерская модель — через муниципалитеты, операторов связи и крупных интеграторов — делает возможным решения, когда конечный клиент получает сервис под брендом партнера, но на базе «Инфраструктурной IoT‑платформы». В терминах зрелости рынка - это необходимый шаг: цифровой двойник не должен быть роскошью, если речь о ресурсах и безопасности.
Для кого создана лаборатория? Во‑первых, для заказчиков, которые хотят увидеть свою систему до внедрения: смоделировать режимы компании, проверить совместимость оборудования, выбрать энергоэффективные варианты. Во‑вторых, для будущих инженеров — студентов ведущих вузов приезжают за практикой, на языке датчиков и контроллеров учатся говорить с оборудованием, а не только о нем. Наконец, к разработчикам и интеграторам — здесь под рукой все, чтобы быстро проверить гипотезу, оценить нагрузку на реальном железе, понять, как поведет себя алгоритм при нестандартном профиле данных.
Если попытаться сформулировать суть лаборатории в одном предложении, я бы сказал так: это место, где цифровая модель не украшает объект, а управляет его жизнью. Платформа не отрывается от физической реальности — наоборот, она на ней стоит. Телеметрия становится материалом для решений, правила — страховочной сеткой, ИИ — ассистентом, который помогает действовать в границах допустимого. Когда вы видите, как система при падении давления на насосной станции мгновенно включает резерв и параллельно подготавливает наряд ремонтной бригаде с координатами узла, вы перестаете воспринимать «умную инфраструктуру» как маркетинговый термин.
Есть еще один практический аспект — масштабирование и сопровождение. В лаборатории показывают, как развертывание происходит по слоям: подключение датчиков, сбор в единую модель, настройка правил, обучение персонала. Такой подход снижает риски для заказчика: в любой момент ясно, что уже дает эффект, а что еще предстоит откалибровать. Для собственника критичен инструментарий планирования: доступная информационная модель помогает принимать инженерные решения не по памяти, а по фактам — от прокладки трасс до модернизации вентиляции после установки нового оборудования.
Говоря о показателях эффективности, важно не подменять смысл цифрами. Экономия — следствие управляемости. Сокращение инцидентов - следствие наблюдаемости и предиктивности. Быстрое реагирование - следствие четких правил и тренированной команды. Демо‑лаборатория позволяет показать причинно‑следственные связи до внедрения, а затем — закрепить их в эксплуатации. Отсюда устойчивый интерес рынка и то самое уверенное развитие проектов IoT, о котором говорит Валентин Чубаров. Когда у заказчика на столе лежит карта рисков с «где, когда и что делаем», разговор о бюджете становится разговором об инвестициях, а не о расходах.
Отдельно отмечу, насколько аккуратно в Росатоме относятся к совместимости. В проектах АСУ ТП нет компромиссов — каждый протокол, каждый интерфейс, каждая задержка в канале должны быть понятны и предсказуемы. Лаборатория — удобное место, чтобы отрабатывать переходы: от зарубежных систем к отечественным, от кустарной интеграции к системной архитектуре. И не просто пересобрать, а сделать безопаснее и функциональнее, чем было. Это серьезная инженерная работа, которую маркетинг не заменит, но практика подтверждает: эффект достигается.
Интерфейс платформы — не дизайнерский эксперимент, а инструмент: наглядная иерархия, быстрый доступ к контексту, четкая сигнализация. Разделение ролей — от главного инженера до профильного специалиста — реализовано так, чтобы каждый видел свою зону ответственности и мог действовать в рамках полномочий. Это та часть, которая редко обсуждается на конференциях, но именно она определяет, как быстро система приживется и как комфортно с ней работать годами.
Выходя из лаборатории на Большой Ордынке, я ловлю себя на мысли, что главная ценность увиденного — не в наборах модных слов, а в дисциплине инженерии. Цифровой двойник - это не метафора, а работающая модель с допусками и ограничениями. Искусственный интеллект —помощник, который экономит секунды и снижает вероятность ошибок. Экономия - не из листовки, а из структуры режимов и обслуживания. Демо‑лаборатория Росатома показывает: при должной строгости подхода цифровизация инженерной инфраструктуры перестает быть рискованным экспериментом и становится системной практикой.
Осталось назвать адрес - Москва, улица Большая Ордынка, 40с1. Принимают - по записи, в присутствии инженеров, которые покажут, как ваш объект выглядит в цифре, и дадут возможность «поиграть» в строго заданных границах. И это, как ни странно, самое убедительное: когда технологию можно трогать, тестировать, выключать и снова включать — доверия к ней становится больше. А доверие - единственная валюта, которая в инженерии стоит дороже любой экономии.