Современное развитие строительной отрасли тесно связано с внедрением цифровых технологий, которые меняют не только процесс проектирования и возведения объектов, но и сферу сметно-договорной работы. Использование информационного моделирования зданий (BIM) позволяет формировать более точные и прозрачные сметные данные, обеспечивая интеграцию проектных решений, объемов работ и затрат в единую цифровую среду.
На следующем этапе цифровизации всё более активно применяются технологии искусственного интеллекта (ИИ). Их потенциал заключается в автоматизации трудоёмких операций, обработке больших массивов данных и возможности формирования ориентировочных смет на ранних стадиях жизненного цикла объекта. Для инвесторов и заказчиков это открывает новые перспективы оценки стоимости проектов и выбора оптимальных сценариев реализации.
В то же время практика применения ИИ в сметных расчётах остаётся ограниченной: отсутствует адаптация к национальным нормативным базам и методикам, а результаты различных систем часто существенно отличаются друг от друга.
Цель настоящей статьи — провести анализ возможностей и ограничений применения ИИ-систем для сметных расчётов на основе BIM-модели транспортного тоннеля в Гродно (Беларусь), выявить характер различий в оценке стоимости и определить направления дальнейшего развития таких инструментов в контексте зарубежного опыта.
В качестве объекта исследования рассматривалась концепция строительства автомобильного тоннеля в городе Гродно (Республика Беларусь), выполненная в среде Autodesk Revit. Применение BIM-модели обеспечивало наличие единых исходных параметров, необходимых для проведения сопоставительных расчётов. К основным характеристикам исследуемого объекта относятся: протяжённость тоннеля — 9 км, габарит сечения — 11 м, способ строительства — щитовая проходка с использованием ТПМК, рельеф местности — равнинный. Указанные параметры были зафиксированы и принимались постоянными при проведении всех расчётов.
Экспериментальная часть исследования заключалась в формулировании идентичного запроса к трём различным системам искусственного интеллекта: DeepSeek (КНР), Le Chat (Франция) и Qwen (КНР). Целью данного подхода являлась оценка различий в интерпретации исходных данных и в структуре формирования сметных расчётов при отсутствии дополнительных поясняющих комментариев. Использование одинакового запроса позволило исключить субъективный фактор постановки задачи и зафиксировать влияние внутренних алгоритмов каждой из систем на конечный результат.