Предложение по созданию Цифровой Экосистемы принятия градостроительных решений
Адресовано командам/сообществам разработчиков, специалистам по Data Science, IT-компаниям. Если слова — урбанистика, Smart City,анализ и визуализация данных, цифровая экономика, параметрическое моделирование, GIS-системы, пространственные данные — близки и знакомы вам, то это Предложение для вас.
I. Суть дела кратко (для тех, кто ограничен по времени)
1) Текущая обстановка: существует миф, что если темпы градостроительного развития в стране велики, то значит у них есть цифровая среда для поддержания таких скоростей. Но это далеко не так.
В девелопменте и градостроительный среде до сих огромный вакуум — совершенно отсутствует цифровой продукт/экосистема для принятия градостроительных решений. Хотя вся сфера насквозь пронизана алгоритмами и данными.
Если Data Scientist тратит 70% своего времени на обработку сырых данных, то градостроители тратят 70% своего времени на изменение ТЭПов проекта.
Возьмём, к примеру, Предельные параметры застройки, на основе которых все участники рынка определяют наиболее прибыльные сценарии развития территории. Вот фрагмент алгоритма расчёта показателей (ползунки интерактивные — можно подвигать):
Весь алгоритм состоит из 5-7 таких ступеней. Сейчас этот этап работы девелопер отдаёт на исполнение архитекторам-градостроителям и теряет на этом время.
Однако человек хорошо придумывает, но плохо считает. Особенно плохо он пересчитывает показатели, что порождает большое количество ошибок. В итоге это приводит к затягиванию процесса и запаздыванию всего цикла. И образуется большой «экологический след» в бюджете.
Существующие же в открытом доступе инструменты создания цифровых продуктов не подходят для этой задачи.
2) Решение: необходимо объединить Urban Science + Data Science и облечь это в программный код. Сперва облечь цифровой продукт в тонкий клиент (веб-платформа). А после выкатить на рынок в виде софта (толстый клиент).
3) Предпосылки: последние 5 лет в градостроительной сфере происходит существенная трансформация, но участники рынка не могут сами преодолеть переход на цифровые рельсы, т.к. большинство специалистов опасаются оцифровывать свои опыт и знания из-за страха потерять востребованность своей специальности на рынке труда.
Уровень развития Data Science и сред программирования сейчас достигли достаточных высот для воплощения такого цифрового продукта.
Я прекрасно осознаю, что невозможно законсервировать ни одну сферу деятельности. Цифровизация настойчиво проникает во все области. Отказ же от изучения и освоения новых направлений может, наоборот, привести к необратимым последствиям.
Необходимые опыт и знания в градостроительной сфере у меня есть, матчасть знаю хорошо. И к тому же я достаточно сведущ в цифровых вопросах: работал 3 года в Правительстве Москвы (подразделение МКА), в отделе Технологий Информационного Моделирования (ТИМ/BIM). Уже как третий года работаю в Linux-среде (CLI, bash+grep), сейчас второй год изучаю Python + Data Science + Big Data.
4) Выводы и Предложение: ищу сейчас команду/сообщество и IT-компании, способные воплощать такие продукты в цифровой оболочке.
Со своей стороны готов полностью погрузиться в цифровую среду, чтобы применить свои знания/опыт/связи в градостроительной сфере и присоединиться к процессу разработки цифровой экосистемы в качестве менеджера продукта / аналитика данных / программиста.
Широта применения Цифровой Экосистемы не ограничивается только Предельными Параметрами Застройки или процессом градостроительного проектирования. Об этом подробно раскрыто ниже в детальном описании:
II. В подробностях и деталях (для тех, кого увлекло и заинтересовало)
1) City as Data Maker
Город это производитель данных. Поток данных пронизывает насквозь городскую среду. Уже ни у кого не вызывает сомнений, что человеческое сознания неспособно вобрать в себя и переварить такой объём информации.
Цифровое облучение позволяет просканировать пространство и получить «рентгенограмму» территории с предельной точностью. А Data Science позволяет переварить и осмыслить эти массивы данных.
С приходом Больших Данных девелопмент-градостроительство-застройка перестало быть уделом тонкой прослойки специалистов. И сейчас особенно видно, что аналитика данных всё больше и больше набирает потенциал в осмыслении городского пространства.
2) Волшебная кнопка
Как верно подметил Роман Зыков в своей книге «Роман с Data Science»:
«многие клиенты хотят получить кнопку и желательно на стуле – садишься на нее, а она делает всю твою работу».
Страсти по волшебной кнопке погубили уже не один цифровой проект. Желание получить всё и сразу да в одном флаконе — это всегда замах на полноценную экспертную систему, заменяющую почти весь штат компании. Также усложняет подобную разработку желание сразу видеть всё в 3d-формате и с возможностью интерактивного взаимодействия.
Примеры неоправданных ожиданий я встречал и в правительственных учреждениях, и в бизнесе. Первым, как правило, мешают бюрократические препоны, вторым — отсутствие необходимого финансирования и свободных ресурсов. Но в обоих случаях безудержный аппетит к универсальным экспертным системам приводит только к разочарованию.
В итоге от скороспелых, невызревших продуктов у заказчиков остывает к ним интерес, а у первых потребителей появляется разочарование.
Я придерживаюсь более прагматичного подхода: сперва нужно создавать наиболее востребованные сервисы и продукты, которые после их совершенствования и отладки можно будет объединять в единую экосистему. Экспертная система с 3d-интерфейсом реализуема, но только из зрелых цифровых модулей.
3) Калькулятор школьного участка
Изучив имеющиеся в наличие инструменты, я взял и попробовал сделать прототип такой системы. Чтобы далеко не ходить, начал с фрагмента алгоритма определения Передельных Параметров Застройки — с расчёта площади школьного участка.
Исходные параметры для такого расчёта выводятся на ранних этапах алгоритма — количество учащихся и площадь, свободная от застройки.
В открытых источниках нашёл базу типовых проектов школ на сайте МинСтроя, созданных в России за последние 30 лет. Это где-то порядка 100 Gb данных. Скачал, обработал их в ручном режиме (файл за файлом) и получил сводную таблицу показателей в формате Excel:
Алгоритм расчёта школьного участка строится на основе РНГП*+ СП 42.13330.2016**, а примеры типовых школ нужны для проверки и корректировки коэффициентов перехода внутри самого расчёта.
* Региональные Нормативы Градостроительного Проектирования.
** Свод Правил. Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений.
В качестве инструмента реализации выбрал сервис uCalc. В нём есть минимально необходимый набор арифметических операций. Вот получившийся результат:
В качестве входных параметров принимаются — количество учащихся и этажность школы. На выходе — площадь школьного участка и площадь здания школы.
Для реализации полного алгоритма сервиса uCalc недостаточно, здесь нужно писать полноценный программный код, т.к. внутри встречаются циклы, ветвления и поиск решений с проходкой в несколько итераций.
4) Неоцифрованная простыня
Если взглянуть целиком на РНГП — то это одна сплошная простыня из таблиц и формул. По сути — это неоцифрованная база данных и набор алгоритмов, изложенные в аналоговом виде — на бумаге.
На основе этого документа девелоперы и градостроители создают модели пространственного развития, архитектурно-градостроительные концепции, мастер-планы, проекты планировки территории и т.д.
Для того, чтобы производить расчёты архитекторы-планировщики оцифровывают алгоритмы из РНГП с помощью Excel-таблиц, каждый на свой лад. И в процессе работы планировщики просто утопают в этих Excel-таблицах.
В поисках проектного решения происходят постоянные переделки и исправления, изменения в параметрах. Каждый раз приходится полностью перетрясывать проектное решение, все расчёты. То есть по сути процесс градостроительного проектирования до сих пор происходит на коленке.
Это притом, что для большинства градостроителей ВПР, ПОИСКПОЗ, СРЗНАЧ — это чаще всего ругательные слова. Уровень владения тем же Excel не на самом высоком уровне. А если в какую-нибудь формулу закрадётся случайно ошибка, то расчётам технико-экономических показателей не видать конца.
В прошлом году после изучения видеокурсов по базам данных и продвинутому владению Excel, я попытался создать макет алгоритма РНГП внутри таблицы Excel.
С помощью Visual Basic создал кнопки для выбора параметров. Перевёл таблицы из в РНГП внутрь Excel-листов. Поиск по которым настроил на основе перекрёстных ссылок и формирования уникальных ключей:
Но в итоге такой Excel-алгоритм плохо настраивается и регулярно зависает. Попробовал затем реализовать эту затею с помощью того же uCalc, но там совершенно отсутствует необходимый функционал для создания разветвлённого вычисления:
Любое градостроительное решение проходит через каскад подобных вычислений, то же относится и к девелопменту, и к застройщикам. В каждой сфере есть целая вереница таких алгоритмов и Excel-калькуляторов.
И если у архитекторов-объёмщиков, проектирующих здания, есть своя цифровая экосистема в виде BIM (Building Information Modeling), то у девелоперов-градостроителей-застройщиков цифровая среда совершенно отсутствует. Они до сих пор, словно цыганские таборы, мигрируют от одного цифрового решения к другому, т.к. родной цифровой гавани у них до сих пор нет.
5) Терабайт на флешке вместо Техзадания
«Заказчик придёт к вам всего лишь с вот такой микрофлешкой, на которой будет огромный массив данных, описывающих данную территорию с различных аспектов.
И вы должны будете уметь препарировать этот огромный массив информации, так как никаких привычных техзаданий или исходно-разрешительной документации больше не останется.
Что будет содержаться на такой флешке?:
— покупательная способность людей, вхолостую проходящих мимо данного земельного участка;
— тепловая карта годовой инсоляции (годового хода солнечного луча) с динамическим ландшафтом теней от окружающей застройки;
— запись трафика транспортного потока возле данной территории на временном интервале 3-5 лет;
— ландшафт близлежащих инфраструктурных объектов и торговых точек;
— и так далее…
Все предпосылки для проектирования будут содержаться в самом контексте территории, оцифрованном соответствующим образом. И кто предложит решение, наиболее отвечающее контексту, тот и будет реализовывать свой проект» — так примерно звучал основной посыл моего доклада на конференции в МИСИ в мае 2019 г (презентация по ссылке).
Одной из тем той конференции была «Умный город как модель урбанизации 21 века». В зале тогда присутствовали градостроители, архитекторы, проектировщики, студенты. Конференцию вела декан градостроительного факультета. У всех были круглые глаза и нескрываемое удивление на лицах.
Тогда я излагал свои впечатления от посещения другой международной конференции, прошедшей полгодом ранее в Нидерландах — Geo Delft 2018.
Выступая ранее в МосКомАрхитектуре с отчётом о поездке на Geo Delft 2018, моё главное сообщение было такое:
«программисты проникли в сферу градостроительства и пространственного развития. И самое опасное, что им эта сфера понравилось. Они распробовали вкус градостроительства — это им стало интересно, и они увидели, что могут получать из этого свою прибыль».
Действительно, тогда на конференции в Нидерландах собрались специалисты со всех концов земли: они презентовали свои проекты, которые почти все были с использованием программного кода и анализом больших данных.
Видно было ещё тогда, что Data Science скоро проникнет в сферу градостроительства и будет выдавать успешные кейсы. И пока мы тут в ручном режиме «пилим» свои проекты на коленке, там локомотив цифровизации уже вовсю движется, постоянно набирая ход.
Я часто говорю своим коллегам, что если вы будете и дальше продолжать уклоняться от цифровой трансформации, это всё может закончиться тем, что нас в итоге просто замаринуют в стеклянных банках и выставят в кунсткамере на всеобщее обозрение. Куда потом будут приводить школьников и показывать нас в качестве низкопроизводительных белковых процессоров на синоптической тяге, ушедших в небытие.
К сожалению, у нас от градостроительного сообщества нет поддержки. И днём с огнём не сыщешь специалиста из градостроительной сферы, который пойдёт навстречу переходу на цифровую тягу и будет готов поделиться своим профессиональным опытом.
Луддитами их конечно не назовёшь, но здесь уместно вспомнить другой исторический опыт.
6) Цифра съела людей
Вот скажите, у кого-нибудь из нас проступает слеза при виде зала с банкоматами? Хотя по сути, эти банкоматы — самые настоящие мемориальные стелы бывшим кассирам и операционным работникам банка.
Да, поначалу им сперва обещали, что они получат новые рабочие места и новые должности даже в том же банке. Но со многими из них произошло совершенно другое — по примеру крестьян, вытесненных овцами в средневековой Англии.
Тогда Овцы съели людей, теперь Цифра сервируют свой пиршеский стол. Скоро она доберётся и до девелоперов-градостроителей-архитекторов.
В первом десятилетии 21 века с этим впервые столкнулись банковские служащие. Теперь эрозия рынка труда угрожает многим профессиям. Эрозия профессионального ландшафта неизбежно вызовет тектонические деформации.
И пока мы свысока смотрим на этих молодых ребят, скрупулёзно печатающих непонятные символы, они потихоньку и с увлечением «пилят» будущие решения, которые для многих из нас станут приговором с последующим увольнением и забвением.
Для тех, кто постарше, хорошо помнят схожий процесс, вызванный появлением компьютерного черчения. Прежде в любом проектном институте было очень много чертёжников, которые вручную вычерчивали проекты на бумаге и создавали их многочисленные копии.
Но когда появился AutoCAD, сначала стали увольнять отдельных таких специалистов-чертёжников, следом схлопывались отделы, а потом закрывались целые этажи в таких проектных организациях.
Тема эта уже не новая: было дело, я даже записывал видеоролик на эту тему:
Более детально эта тема раскрыта в этих двух книгах:
1) «Будущее без работы», Дэниел Сасскинд («A World Without Work» by Daniel Susskind);
2) «Среднего не дано», Тайлер Коуэн («Average is Over» by Tyler Cowen).
7) Если всё так «сказочно и заманчиво», почему этого до сих пор никто не сделал?
На рынке существуют лишь разрозненные решения. Ни одно из них не представляет из себя единой цифровой экосистемы. Притом, чаще всего они ориентированы только на ритейл или продажу недвижимости.
Наиболее близкие решения есть у Habidatum — они создают продукты для анализа городской среды, помогающие в работе девелоперам, градостроителям, архитекторам:
По сути, их решения представляют из себя OLAP-кубы в качественной 3d-графике и с интерактивным взаимодействием. Но после февральских событий этого года, их уже, похоже, нет в России.
Есть ещё другие проекты, которые предоставляют различные Тепловые карты для ритейла, агентов по недвижимости и урбанистов. Это, например: Geointellect и BST Digital.
Лишь самые крупные застройщики в некоторых случаях создают подобные продукты для своих целей. К примеру, Робот от ПИКов:
А некоторые крупные девелоперы-застройщики также по старинке создают громоздкие таблицы в Excel (эдакие дашборды), подобные этой:
У игроков средних масштабов своих решений до сих пор нет — там балом правит сплошной Excel.
Наиболее близкие по смыслу и содержанию цифровые решения я встречал только у западных игроков. Вот, к примеру, опыт американских разработчиков из EvolveLAB:
8) Сценарий реализации
1) Калькуляторы для различных подсчётов в виде тонкого клиента на веб-сайте;
2) Их последующее наполнение и насыщение функциями и параметрами, которые предоставлять пользователям за платную подписку;
3) После накопления достаточного объёма базы данных воплотить это в софт (толстый клиент);
4) BIG Cheque – сравнительный анализ преимуществ территории. Подробнее про эту концепцию ниже:
9) BIG Cheque
Представьте себе карту без пространства. В этой карте пространство присутствует только как побочный продукт (by-product). В основе же этой карты — Взаимодействие. Взаимодействие людей, взаимодействие интересов, взаимодействие потребностей…
Многие уже осознают, что территория не осмысляется пространством. Территория осмысляется взаимодействием. Если завтра появится высокоскоростной экспресс, то две локации начнут взаимодействовать, невзирая на расстояние, — расстояние между ними перестанет быть преградой. Если локация становится прибыльной, то люди переедут туда, невзирая на её удалённость.
Эта карта будет отображать такое взаимодействие и потенциальные выгоды для взаимодействия. Таким образом, это одновременно сервис и для обозрения текущей ситуации, и для анализа тенденций и будущих перспектив.
Промо-название этого сервиса — BIG Cheque (БОЛЬШОЙ чек).
Сейчас многие сервисы существуют бессвязно. И пользователь в итоге должен самостоятельно сшивать воедино все эти выкладки в своей голове:
— стоимость квадратного метра жилья;
— стоимость кредита;
— удалённость от работы, от школы, от парка;
— экология места, уровень шума,
— стоимость услуг;
— концентрация общественного транспорта и т.д.
Но даже если пользователю удаётся загрузить все эти данные в своё сознание, то он не может проиграть эту ситуацию во времени — даже на месяц вперёд, а тем более на год, на десять-двадцать лет в перспективу.
С помощью сервиса BIG Cheque можно будет увидеть цельную картину всех плюсов и минусов конкретной территории во временном градиенте на несколько лет вперёд. И получить комплексный анализ принимаемого решения (SWOT) — приобретение недвижимости, переезд, смена места работы или учебного заведения.
Этот сервис будет описывать территорию многослойно и многофакторно — начиная от эмоционального окраса, заканчивая тепловой (или вертикальной) картой цен.
Как итог: сервис выдаёт сводный чек по территории (BIG Cheque) в виде баланса плюсов и минусов в срезе на лет 15-20 и более.
Получив этот Чек, пользователь сможет взвесить и реально оценить выгоды от переезда в другой город, от смены района или дома, сколько он сможет заработать и сколько он будет вынужден потратить. Пользователь сможет увидеть на 20 лет вперёд, что у него, например, в новом городе будет больше зарплата, но видеть детей и родных он сможет лишь только 5-7 часов в неделю, и при этом в дороге он будет проводить 20 часов в неделю и т.д.
Этот сервис будет как в платном, так и в бесплатном формате — в зависимости от глубины и детальности обработки информации, предоставляемой пользователю.
Для насыщения этого сервиса информацией должна быть его мобильная версия. Не нужно развешивать датчики абсолютно по всему городу: смартфоны сейчас могут в достаточной мере снимать множество информации: уровень шума, уровень инсоляции, уровень ЭМИ, время передвижения и его дистанцию.
Пользователи смогут такими регулярными замерами частично оплачивать доступ к сервису.
В идеале, если сервис будет подпитываться также информацией от налоговой службы, от Сбербанка, от Мегафона и пр. В этом случае, видя эти транзакции, можно будет получать ценник аренды коммерческой недвижимости с точностью до квадратного метра. И в этом качестве, BIG Cheque станет незаменимым инструментом для инвесторов и девелоперов.
Здесь, конечно, нужно продумать уровень доступа к различным слоям информации. Скорее всего, в полной версии сервис будет доступен только для бизнеса и ОИВ.
Что касается архитектуры сервиса: портрет территории будет соткан из системы Тайлов. Система Тайлов будет полимасштабна — и представлять из себя взаимовложенную структуру. Максимальный масштаб тайла — страна, затем — федеральные округа, потом — области, города, и минимальный масштаб равняется 1 кв.м. Каждый слой будет через атрибуты содержать информацию о более мелких слоях.
Простота системы Тайлов позволит легко переключаться между масштабами рассмотрения территории. Также Тайлы позволят легко переформатировать выборку по интересующим параметрам. Система Тайлов позволит формировать виртуальные ландшафты — искажающие привычный пространственный облик территории, но отображающие интересующую выборку в более внятном визуальном 3D-представлении.
Портрет территории на основе этих Тайлов будет представлен в виде несущей (консервативной) маски и в виде тактовой (процессуальной) маски. Если проще: консервативная маска — это привычные всем нам здания, кварталы, дороги, процессуальная маска — это слепок высокочастотных процессов, происходящих на этой территории (движение потоков, частота операций, эмоциональное восприятие людьми этого места и т.д.).
Это будет продукт на стыке географии, экономики, социологии, Data Science, градостроительства, транспорта, GIS-систем, Больших Данных и урбанистики.
10) Выводы и Предложение
В воздухе пахнет Цифрой. Как вдохнуть Цифру в градостроительство?
Мы умеем много строить, но совершенно не умеем продавать. Выдаём бетонометры «на гора», не зная потом, что с ними делать.
Меня поражает насколько не освоен этот рынок. Поляна совершенно не окучена. До сих пор там большая часть процессов устроена, как в каменном веке. Хотя там сплошные алгоритмы, константы и переменные.
Сегодняшние девелопмент и градостроительное проектирование — рутина. Архитекторы-планировщики захлёбываются в объёме ручных вычислений. Хотя итерации эти состоят из простейших математических формул, которые любой профессиональный программист может без труда облечь в программный код.
Что самое интересное, такая картина наблюдается почти во всех звеньях пищевой цепочки. Цифровой дефицит наблюдается от торговцев земельными участками и землеустроителей, до продавцов недвижимости и служб эксплуатации.
Притом, если вспомнить Градостроительный Кодекс, то под градостроительством понимается очень широкий диапазон:
— территориальное планирование;
— градостроительное зонирование;
— планировка территории;
— архитектурно-строительное проектирование;
— строительство;
— капитальный ремонт;
— реконструкция;
— снос объектов капитального строительства;
— эксплуатация зданий и сооружений;
— комплексное развитие территорий;
— благоустройство территории.
И единственная сейчас более-менее оцифрованная ниша — это только архитектурно-строительное проектирование. В остальных же сферах поле совсем не паханное и до сих пор лежит «под паром».
Мне очень не хочется заходить с этим Предложением к основным стейкхолдерам цифровой поляны — ЦИАН, Яндекс-Недвижимость, Авито и подобным. Если они прознают про это преимущество, то произойдёт рождение ещё одного цифрового монополиста по примеру Amazon или Google.
Поэтому я обращаюсь сейчас к командам и сообществам разработчиков, специалистам по Data Science, IT-компаниям. Если слова — урбанистика, Smart City, анализ и визуализация данных, цифровая экономика, параметрическое моделирование, GIS-системы, пространственные данные — близки и знакомы вам, то это Предложение для вас.
Возьмитесь за эту сферу! Начните с создания каркаса Цифровой Экосистемы, а после смело заполняйте её функционалом. Когда эту Цифровую Экосистему увидят остальные игроки рынка, они потянутся к ней, т.к. альтернатив совершенно нет.
Увидев её, молодые специалисты наконец-то осознают, что надо уметь читать и понимать код, разбираться в данных. Зрелые игроки почти сразу вольются в функционал Цифровой Экосистемы.
Всё что требуется от меня я уже предложил в краткой части. Необходимые опыт и знания в градостроительной сфере у меня есть, матчастью владею достаточно.
Что касается цифровизации, то я в этих вопросах человек совершенно не чужой и без труда найду общий язык с программистами и Data Scientist-ами.
Примерно три года назад освоил Unix-подобные системы, освоил этот потусторонний Command Line Interface (bash+grep). Да-да, это для вас IT-гигантов, эти вещи совершенно лёгкие и обыденные, а для нас, специалистов градостроительной сферы, это что-то из области фантастики, т.к. наша область наполовину техническая, а наполовину гуманитарная — художества там всякие, гармоничные пропорции, эргономика среды и прочие излишества. Так что считай, что почти подвиг совершил 😉
Сейчас второй год грызу Python + Data Science + Big Data. Без проблем залил Anaconda под Linux и наслаждаюсь теперь Jupyter-ом насущным. Кстати, оказалось, что этот notebook всё же очень удобная штука: и почему я поначалу Python изучал только через консоль?…
Если нужно будет моё участие и поддержка, обращайтесь: мои контакты у есть в письме, портфолио здесь. Мой сайт вы итак видите, если читаете этот материал.
И напоследок: вот страница из книжки 1984 года («Эволюция градостроительства», Гутнов А. Э), где были ясно обозначены контуры одного из звеньев подобной Экосистемы. И это почти 40 лет назад! Так, может быть, мы слегка припозднились? 😉
Это, действительно, должна получится крутая штука — Цифровая Экосистема принятия градостроительных решений — эдакий SWOT-анализ рассматриваемой территории.
Так что дерзайте!
==
С уважением,
Евгений Чеснов
архитектор-градостроитель