Kajima начинает полномасштабное внедрение роботов с автономным ПО FieldAI

Kajima объявила 5 ноября 2026 года о начале полномасштабного внедрения на строительных площадках роботов, работающих на базе программного обеспечения FieldAI для автономности физических систем с ИИ. К этому времени роботы выполнили более 2 000 автономных миссий, а примерно за год их внедрили более чем на 10 площадках в Японии в рамках корпоративного соглашения.

Миссии выполнялись с использованием разных типов роботов, для решения различных задач и на разных площадках. Роботы постоянно работают на действующих объектах, где конструкции, расположение материалов и оборудования меняются ежедневно. Накопленный опыт эксплуатации выводит эту инициативу за рамки ограниченных демонстраций. Kajima и FieldAI сотрудничают с 2023 года, совершенствуя технологию на реальных строительных площадках. В 2025 году заключение соглашения об обслуживании на корпоративном уровне позволило перейти от отдельных проектов к полномасштабному внедрению.

Kajima внедряет роботов, чтобы снизить нагрузку на специалистов, выполняющих повседневные задачи по управлению строительством, на фоне нехватки работников в отрасли. Работа инженеров включает обходы площадок, визуальную документацию и 3D-сканирование, а также технические оценки, необходимые для обеспечения безопасности и качества и соблюдения графиков. Передача части рутинных задач роботам призвана высвободить время инженеров для более сложных технических оценок и управления безопасностью.

Универсальный модуль автономности

В основе системы — модуль автономности, который можно устанавливать на разные роботы. Камеры фиксируют окружающую обстановку, в том числе препятствия и зоны, куда запрещен вход. Лидар с помощью отраженного лазерного излучения измеряет расстояние и определяет форму объектов, а также собирает данные облака точек для построения карт. Устройство периферийных вычислений с ИИ обрабатывает изображения и данные облака точек непосредственно на борту, а не в облаке; по словам Kajima, оно в реальном времени определяет безопасное направление движения.

Локальная обработка данных позволяет роботам автономно работать в помещениях, под землей, где недоступно спутниковое позиционирование, а также в местах, где затруднена внешняя связь. В бортовом программном обеспечении используются Field Foundation Models от FieldAI. По словам Kajima, они объединяют обучение на основе данных, рассуждения с учетом законов физики и количественную оценку неопределенности. Благодаря этому система может справляться с ранее не встречавшимися ей ситуациями и меняющимися условиями, продолжая работать безопасно. В отличие от традиционных технологий управления роботами, которые требуют настройки для конкретных площадок, это программное обеспечение задумано как универсальный уровень автономности для разных роботов и задач.

Автономные обходы помогают вести учет состояния площадки

При первом запуске робот самостоятельно исследует незнакомую территорию и создает трехмерную карту. Во время последующих обходов он объезжает препятствия, делает фотографии, собирает данные облака точек и обновляет карту по мере изменения обстановки. Завершив работу, робот возвращается на зарядную станцию и загружает собранные данные, которые автоматически упорядочиваются и становятся доступными в интернете.

Пользователи также могут выбрать пункт назначения на планшете или компьютере: робот самостоятельно направится туда, а пользователь сможет просматривать видео с этой точки в реальном времени. Для контроля хода работ во время автономных обходов собираются панорамные фотографии с обзором на 360 градусов и цветные данные облака точек высокого разрешения. Эти материалы позволяют оценивать состояние строительства и размеры объектов, упрощают проверку хода работ и дают командам регулярно обновляемую цифровую картину состояния всей площадки.

Охранное патрулирование и реагирование на чрезвычайные ситуации

Роботы могут патрулировать площадки в выходные и праздничные дни, поздно вечером и рано утром. Обнаружив что-либо необычное, робот мигает мощными светодиодами и подает звуковой сигнал, а ответственные сотрудники могут просматривать снятое видео в реальном времени. По словам Kajima, это помогает раньше выявлять отклонения и оперативно реагировать на них на начальном этапе.

По словам Kajima, после землетрясений, сильных дождей и других чрезвычайных ситуаций роботы могут участвовать в восстановительных работах: они способны войти на площадку до подтверждения ее безопасности и вместо людей собрать фотографии, данные облака точек и видео в реальном времени. Это должно ускорить первоначальное реагирование, не подвергая сотрудников опасности и не отправляя их в районы, которые еще не обследованы.

Kajima планирует постепенно расширять число площадок и сфер применения роботов, а также использовать программное обеспечение для автономности в других разрабатываемых технологиях. Заявленная цель — распространить автономность на различные виды техники и повысить безопасность и производительность, когда сотрудники и машины совместно выполняют работы на площадках.

Внедрение позволяет выстроить практичное разделение труда: автономные системы регулярно собирают и упорядочивают информацию о площадке, а инженеры сосредоточиваются на технических оценках, безопасности, качестве и соблюдении графиков. Запланированное расширение применения технологии на другие виды техники ставит главный вопрос: насколько широко единый уровень автономности сможет поддерживать такую модель во всех строительных операциях Kajima.