Дисклеймер: В этом материале — обзор возможных вариантов применения мультимодального ИИ в задачах инженеров по инженерным системам зданий (в том числе HVAC/вентиляция). Это не готовый регламент и не личный проверенный опыт на десятках объектов, а набор идей, которые стоит аккуратно тестировать на своих проектах вместе с живой инженерной экспертизой.
🧭 Навигация по сериалу
Сериал: ИИ смотрит на объект: практика для инженеров и не только
Блок 1 из 6 — ВЫ ЗДЕСЬ
Обзор: три сценария мультимодального ИИ для инженеров по инженерным системам зданий.
Кому полезно: всем инженерам — отправная точка сериала.
Блоки серии:
▶ Блок 2: Видео-обход объекта для HVAC — как снять рутину с первичного обследования. (Кому: HVAC-инженерам, проектировщикам, сметчикам)
▶ Блок 3: Фото монтажа — проверка косяков без выезда. (Кому: HVAC, электрикам, всем, кто п ринимае3:т монтаж)
▶ Блок 4: Отопление и теплопотери — ИИ по фото фасадов и помещений. (Кому: инженерам по отоплению, энергоаудиторам)
▶ Блок 5: Электрика — щиты, трассы, СКС. (Кому: электрикам, слаботочникам, инженерам по системам зданий)
▶ Блок 6: Умный дом — квартира и частный дом. (Кому: инженерам, владельцам жилья, всем, кто думает об автоматизации)
📝 Слово от автора: почему именно серия?
Вы можете спросить: зачем шесть статей подряд, почему не одна большая? Тема ИИ сегодня похожа на шумный рынок: каждый день новый инструмент, новый хайп, но системы нет. Мне хотелось дать вам не просто «ещё одну новость», а последовательный маршрут: от профессиональных задач на объекте до бытового применения и даже воспитания цифровой грамотности у детей (это станет темой следующего сериала). Шесть недель — этого достаточно, чтобы не перегрузить, но достаточно, чтобы сформировать привычку и увидеть картину целиком. Так мы избежим эффекта «прочитал и забыл» и реально попробуем инструменты в деле, переходя от простого к сложному без спешки.
Если вы хоть раз выезжали на старый объект без нормальной документации, вы это знаете: часами ходить с рулеткой, фоткать каждый угол, а потом вечерами переносить всё это в чертежи и расчёты. И это только подготовка — до реального проектирования руки доходят гораздо позже.
Мультимодальный ИИ — это не «магический мозг», а набор инструментов, которые умеют работать не только с текстом, но и с картинками и видео. Для нас, инженеров по инженерным системам зданий, это значит простую вещь: часть самой тупой рутины можно переложить на модель, а себе оставить принятие решений.
Дальше — три варианта того, как это может выглядеть на практике. Не как «так делают все», а как идеи для экспериментов, которые вы можете попробовать на своих объектах.
Сценарий 1. Фото чертежа → черновая таблица размеров (для инженеров в целом)
Ситуация: вам прислали чертёж в виде фото или скана. Нужно быстро понять, какие там размеры, где какие участки, и собрать всё в таблицу — хотя бы для предварённых оценок.
Что делает ИИ:
- принимает фото/скан чертежа (план этажа, схема инженерных систем);
- пытается распознать размеры, подписи, помещения;
- выдаёт это в виде таблицы: участки, размеры, примерные длины, пометки «не указано», если чего‑то нет на чертеже.
Пример запроса к мультимодальной модели (ChatGPT с Vision, Gemini и т.п.) может выглядеть так:
«Это чертёж инженерной системы здания. Задачи:
- Распознай размеры основных элементов (трубы, воздуховоды, кабельные линии — если они видны).
- Найди обозначения помещений (если есть).
- Создай таблицу вида: | Участок | Тип | Размер | Примерная длина | Комментарий | Если какой‑то информации нет, честно пиши "не указано".»
На выходе вы получаете черновую таблицу, которая экономит время на первичный разбор. Да, точность далека от 100%, особенно на старых копиях или с рукописными пометками, но как стартовая точка для обсуждения с коллегами или заказчиком это уже неплохо.
Что важно понимать:
- ИИ не знает, как «правильно по СП/ГОСТ» — он просто читает то, что увидел на картинке.
- Цифры из таких таблиц — это черновик, а не основа для исполнительной документации.
- Применять это безопаснее всего на этапе прикидок и предварительных оценок, а критичные размеры всё равно промерять руками/лазером.
В реальных кейсах инженеры уже тестируют подобные подходы: где‑то для электрических схем, где‑то для планировок с расстановкой оборудования, а где‑то — для тех же HVAC‑чертежей. И почти все отмечают одно и то же: ИИ часто ошибается в деталях, но хорошо экономит время на первичное «разруливание каши» с исходниками.
Если сузиться не до «инженеров вообще», а до конкретной области — вентиляции и HVAC — картина становится ещё интереснее. Там к фото чертежа добавляется второй сильный инструмент: обычное видео‑обследование объекта.
Сценарий 2. Видео‑обход объекта → прикидка площадей и мест под оборудование (фокус на HVAC)
Представьте объект: офисы, коридоры, серверная, склад. Документации нет или она неполная. Раньше вы бы прошлись с рулеткой, всё фоткали, потом сидели вечером над AutoCAD. Теперь можно попробовать другой подход.
Что вы делаете:
- снимаете 5–10‑минутное видео обхода: спокойно проходите по помещениям, показываете стены, потолки, окна, двери;
- по возможности кладёте в кадр объект известного размера — рулетку, линейку, плитку 60×60 и т.п., чтобы модели было проще оценивать масштаб;
- по ходу комментируете: «Это офис №1, здесь примерно 20 м²», «это серверная, очень жаркая, нужна усиленная вентиляция».
Что делает мультимодальный ИИ:
- анализирует видео и пытается разделить его на помещения;
- примерно оценить площади и высоты;
- подсветить потенциальные проблемы (низкий потолок, узкий коридор, сложные места для прокладки воздуховодов);
- выдать всё это в виде простой таблицы.
Где это может быть полезно:
- быстрый предварительный расчёт бюджета: вы понимаете порядок объёмов, прежде чем тратить часы на точные замеры;
- проверка «здравого смысла» по объекту: видно ли по видео, что где‑то будет сложно пройти с воздуховодами или обслуживать установку;
- сохранение контекста: видео с комментариями остаётся, и модель может к нему возвращаться вместе с вами.
Здесь особенно важно честно проговаривать ограничения: точность таких оценок обычно порядка ±10–15%, и это нормально только для предварительного этапа. Финальные решения всё равно принимает инженер, а критичные параметры нужно замерять отдельно.
Тот же подход — «видео + ИИ» — начинают применять и в других инженерных подсистемах: от оценки трасс для кабелей до прикидок по отоплению и даже аудитов уже смонтированных систем. Но есть ещё один сценарий, который особенно понятен и заказчикам, и монтажникам: оценка «косяков» по фото готового монтажа.
Сценарий 3. Фото монтажа → предварительная проверка ошибок (для HVAC и не только)
Когда объект уже смонтирован, вам часто присылают пару фото «вот, мы всё сделали». Иногда даже без выезда по снимкам видно, что что‑то не так: нет доступа к фильтрам, оборудование вплотную к стене, странные повороты воздуховодов.
Что может сделать здесь ИИ:
- посмотреть на фото и ответить на простые вопросы, которые вы ему зададите;
- подсветить потенциальные проблемы по видимым признакам;
- сформировать список «что проверить на месте».
Пример запроса:
«На фото — смонтированная вентиляционная установка. Посмотри и оцени:
- Есть ли доступ для обслуживания (фильтры, автоматика)?
- Не стоит ли установка слишком близко к стене?
- Видна ли виброизоляция?
- Есть ли что‑то, что визуально выглядит как потенциальная проблема? Ответь коротким списком, с пометкой "нужно проверить на месте" там, где ты не уверен.»
Это не заменит выезд или авторский надзор. Но может помочь быстро отсеять явно проблемные случаи и подготовить список вопросов монтажникам и заказчику.
Где здесь место людям и зачем это всё знать родителям и детям
Во всех трёх сценариях есть общая идея: мультимодальный ИИ не проектирует за вас и не подписывает исполнительную документацию. Он снимает часть рутины с инженера и помогает быстрее дойти до этапа, где нужна именно человеческая экспертиза — знание норм, понимание реальных ограничений объекта, умение договориться с заказчиком.
И есть важный момент в сторону вашей «семейной» аудитории. Всё, о чём мы здесь говорим, через несколько лет станет нормой и для школьников, и для студентов: они будут по фото планировок считать площади, по видео разбирать здания, по картинкам собирать черновые 3D‑модели. Для них это будет таким же естественным, как для нас когда‑то стали естественными калькуляторы и CAD.
Так что, когда вы как инженер начинаете пробовать мультимодальный ИИ в своей работе, вы одновременно делаете две вещи:
- повышаете свою эффективность и конкурентоспособность сегодня;
- готовите почву, чтобы потом объяснить детям и подросткам, как эти инструменты использовать с головой, а не просто «тыкать в нейросетку».
🛠️ Попробуй сам: промпт для старта
Вставьте свои данные вместо фрагментов в скобках и отправьте в Gemini/ChatGPT:
Я инженер по инженерным системам зданий. У меня есть фото чертежа [тип системы: вентиляция/ отопление/ электрика/ водоснабжение] объекта. Объект: [офисное здание, 3 этажа, 1980 год постройки] Задача: быстро получить черновую таблицу размеров и элементов по чертежу для предварительной оценки.
Посмотри на этот чертёж и сделай следующее:
- Распознай основные элементы системы (трубы, воздуховоды, оборудование — что видишь).
- Составь таблицу: | Элемент | Тип | Размер/сечение | Примерная длина | Комментарий |
- Если каких-то данных нет на чертеже — пиши "не указано".
- В конце дай список из 3–5 вопросов, которые стоит уточнить у проектировщика или на объекте.
Это черновая оценка, точность ±15% допустима. Финальные решения буду принимать сам после проверки.
📚 Что почитать и посмотреть по теме
- YouTube — «Искусственный интеллект для проектировщика: наш опыт»
Русскоязычный разбор от практикующих инженеров-проектировщиков о том, как ИИ уже сейчас помогает в реальных задачах: от формирования черновиков технических заданий по отоплению и вентиляции до помощи в расчётах. Авторы честно показывают и ограничения — что ИИ пока не умеет.
👉 Смотреть на Яндексе https://yandex.kz/video/touch/preview/8399482684811847523 - YouTube — «Кейсы ИИ в проектировании и строительстве: большой тест-драйв»
Практический тест-драйв: как ИИ и компьютерное зрение помогают распознавать планы этажей, строить 3D-модели зданий по чертежам, собирать спецификации по помещениям и окнам.
👉 Смотреть на YouTube https://www.youtube.com/results?search_query=кейсы+ИИ+проектирование+строительство+тест-драйв - FMJ Magazine (IFMA) — «Multimodal AI in Facility Management»
Обзор от Международной ассоциации управления объектами: как мультимодальный ИИ совмещает визуальные данные, сенсоры и текстовую информацию для управления инженерными системами зданий.
👉 Читать на fmj.ifma.org https://fmj.ifma.org/multimodal-ai - ВКонтакте — сообщество DWG ФОРМАТ | ПРОЕКТИРОВАНИЕ
Русскоязычное сообщество инженеров-проектировщиков с обучающими видео и материалами по проектированию, включая системы вентиляции и ОВиК.
👉 Перейти в сообщество ВКонтакте https://vk.com/dwgformat
🔜 Следующий выпуск (29.03.2026, 09:00):
Блок 2: Видео-обход объекта для HVAC.
Как снять 10-минутное видео объекта так, чтобы ИИ выдал черновую таблицу помещений с площадями, высотами и местами под оборудование. Без кода. Без сложных настроек.