Беспилотники мирных задач
В ближайшее время автопарк отечественной дорожно-строительной техники может пополниться высокоавтоматизированными беспилотниками, способными выполнять работы в любое время дня и ночи практически без участия человека. Соответствующий вызов, озвученный руководителем Федерального дорожного агентства, приняли российские машиностроители и разработчики оборудования.
С 2024 года специалисты ведущих дорожно-строительных организаций помогают машиностроителям совершенствовать отечественные образцы спецтехники. Особая рабочая группа испытывает машины и формирует список рекомендаций по доработке экскаваторов, катков, асфальтоукладчиков и автогрейдеров. В общей сложности тестирования уже прошли шесть видов техники от девяти производителей. Одновременно с этим идет разработка первой отечественной дорожной фрезы. Ожидается, что опытный образец, способный снимать покрытие шириной 1,3 м и на глубину до 200 мм, увидит свет в первом квартале 2025 года. Также в планах — разработка отечественного самоходного перегружателя, что сейчас активно обсуждается с Минпромторгом России.
«Работа, которую мы делаем вместе с дорожниками и российскими предприятиями, дает результаты. Вы видите новые образцы техники, которые выходят на рынок, видите, как постепенно российские машиностроители учатся слушать и воплощать пожелания клиентов в металле. Мы видим прогресс в этом плане. Уверен, что это продолжится и дальше, принесет свои плоды в будущем», — указал заместитель начальника Управления сельскохозяйственного, пищевого и строительно-дорожного машиностроения Минпромторга России Станислав Черторыжский.
Новая задача
Обсуждая результаты проделанной работы, глава Росавтодора Роман Новиков предложил не останавливаться на достигнутом и двигаться дальше в повышении технологичности, чтобы прийти к беспилотному управлению транспортом и дорожными машинами при производстве работ.
«В качестве новогоднего поздравления я получил ролик о том, как в Китае реализовали задачи по управлению процессами при производстве дорог. Естественно, меня это не могло не задеть. Давайте поставим задачу, чтобы к концу текущего года мы вместе с отраслевым сообществом в этом направлении уже выдали результат», — указал руководитель Федерального дорожного агентства.
Ожидается, что работа по достижению новой цели будет выстроена так же, как при переходе на асфальтоукладчики и катки российского производства. Напомним, в августе 2023 года специалисты дорожного дела поставили задачу усовершенствовать отечественные образцы и с их помощью выполнить работы на одном из объектов. Задуманное было реализовано на тестовом отрезке в Республике Башкортостан, где подрядчики использовали исключительно отечественные асфальтоукладчики и катки вместе с самосвалами местного производства. «Весь комплекс дорожных работ был выполнен. Это положительный результат, и надо таким же способом запустить беспилотные машины», — подчеркнул Роман Новиков.
На отечественных технологиях
Предложение уже нашло отклик у машиностроителей. «Мы тоже ориентированы на то, чтобы создать беспилотные машины. На самом деле это веяние времени. Передовые беспилотные технологии сейчас используются в зоне СВО для разминирования и разведки, и их необходимо использовать в гражданской сфере. Это кратчайший путь для перехода технологий в беспилотную укладку асфальта и так далее», — заявил заместитель директора Ассоциации «РОССПЕЦМАШ» Вячеслав Пронин, добавляя, что значительная часть производителей дорожно-строительной техники участвует в гособоронзаказе и является держателями технологий, что и позволяет рассчитывать на специальные бонусы для машин с высокой степенью автоматизации.
Например, в Челябинске ученые ЮУрГУ вместе со специалистами тракторного завода «ДСТ УРАЛ» создали беспилотные бульдозер и погрузчик, управлять которыми можно со смартфона. При этом погрузчик способен работать с разным типом навесного оборудования, предназначенного не только для решения коммунальных нужд (сбора мусора и снега), но и обезвреживания противопехотных мин. Сейчас такие машины, оборудованные противопехотными минными тралами, работают на территории ДНР. Другая группа ученых университета работает над автоматизированной системой, которая позволит коммунальной технике без участия человека выбирать тот или иной режим уборки, опираясь на данные о дорожной обстановке.
Помимо этого, дорожная отрасль получит и наработки, уже созданные российскими учеными для автономного судовождения и создания автоматизированных цифровых фарватеров, которые могут быть сразу перенесены в область создания высокоинтеллектуальной дорожно-строительной техники. Кроме того, в числе важных тем — интеграция беспилотной спецтехники с технологией беспилотных авиационных средств. Ожидается, что взаимодействие двух беспилотных систем позволит более точно выстраивать логику движения машин. «Российская Федерация является лидером в мире, и в настоящее время в Международной морской организации мы наиболее активны в части внедрения стандартов автономного судовождения. Конечно, это не дорожное хозяйство, но технологии уже обкатаны в Российской Федерации с участием институтов Академии наук, ведущих университетов-партнеров и позволяют достаточно быстро совершить перенос тех достижений, которые есть в других областях транспорта, на сферу дорожно-строительной техники. Я считаю, что именно в этой области беспилотная техника может очень быстро появиться и стать практически значимой», — отметил ректор Российского университета транспорта (МИИТ) Александр Климов.
Испытания уже начались
В результате отрасль получит не только беспилотные отечественные катки (уже известно, что их будут испытывать на новом полигоне вблизи трассы М-1 «Беларусь»), а также усовершенствованные российские автогредеры и бульдозеры.
Руководитель технического комитета ТК 418 «Дорожное хозяйство» Николай Быстров отметил, что иностранная высокоавтоматизированная техника, работающая на основе трехмерной модели местности по лазерному лучу, уже давно опробована целым рядом крупнейших подрядных организаций. «Одна из них внедрила такую технику шесть-семь лет назад, и когда я задал вопрос главному инженеру о возврате средств, мне ответили, что все вложения вернули за полгода. Дело в том, что раньше ночью не могли работать, потому что водитель ничего не видит, а теперь машина движется по лазерному лучу. Это направление имеет колоссальное будущее», — пояснил эксперт.
Немаловажным является и тот факт, что подобные 3D системы нивелирования, с помощью которых возводились все знаковые объекты транспортной инфраструктуры последних лет, создавались на территории России, но под иностранным брендом. В 2022 году после ухода зарубежных партнеров специалистам с 20-летним опытом пришлось искать новую работу. В итоге основная часть команды инженеров-разработчиков (бывшие сотрудники Topcon Positioning Systems Inc.) вместе с профессионалами из компании-разработчика спутникового геодезического оборудования JAVAD GNSS Inc. продолжили разработки уже в составе отечественной компании FNGROUP (входит в «ФН Системы»). За два года полностью разработаны софт и «железо» с оригинальной схемотехникой, алгоритмами и программным обеспечением. Первые 20 рабочих образцов в ноябре 2024 года уже передали в распоряжение ведущих подрядных организаций «ВАД» и ДСК «Автобан» для апробации. Сейчас тесты продолжаются на объектах Северо-Западного, Центрального и Южного федеральных округов в Ленинградской и Нижегородской областях, а также Республике Татарстан.
«Этап бета-тестирования показал, что система способна выходить на отметку плюс-минус два сантиметра, не допускает критических отключений и сбоев, обладает высокой устойчивостью к подавлению спутниковых сигналов, отличается стабильной и плавностью работы, а также понятным интерфейсом», — рассказывает директор по развитию «ФН Системы» Михаил Алексеев, добавляя, что степень локализации соответствует критериям Постановления Правительства России от 17 июля 2015 года № 719 «О подтверждении производства промышленной продукции на территории РФ», а инвестиции в проект до 2027 составят один миллиард рублей.
Основной принцип работы заключается в следующем. В панель управления загружается цифровая модель проектной поверхности, и в результате система постоянно контролирует актуальное пространственное положение и смещение кромки рабочего органа машины, например ковша экскаватора или отвала бульдозера, относительно проектной поверхности. При этом позиционирование дорожно-строительной техники происходит в режиме реального времени, для чего используется геодезическое оборудование, принимающее сигналы глобальных навигационных спутниковых систем. Еще одним способом позиционирования является использование роботизированного тахеометра. Системы могут быть установлены на экскаваторы, асфальтоукладчики, бульдозеры, автогрейдеры и дорожные фрезы, что позволяет технике работать по схеме день-ночь в различных условиях освещенности.
В сфере строительства ИИ набирает обороты — уже 27,6% компаний применяют эту технологию. Одна из самых востребованных ИИ-технологий в отрасли — видеоаналитика. Она помогает распознавать записи с камер в режиме реального времени, анализировать архивные видео или изображения по заданным параметрам. В чем польза видеоаналитики и какие задачи с ее помощью решают застройщики, рассказывают эксперты ООО «Сбер Бизнес Софт».
Зачем застройщикам видеоаналитика
Видеоаналитика позволяет решать одну из самых актуальных задач строительной отрасли — повышать производительность труда. По данным исследования «Повышение эффективности строительства», проведенного McKinsey в 2017 году, этот показатель остается низким во всем мире с начала 1990-х годов. В России расходы, связанные со строительством, составляют порядка 6% от ВВП, это 5,5 трлн рублей, при этом ежегодный прирост производительности сектора в течение последних 20 лет не превышает 1%.
Для повышения эффективности строительным компаниям необходимо в реальном времени контролировать выполнение строительно-монтажных работ, отслеживать текущие и плановые показатели, подготовку объектов к сдаче, соблюдение техники безопасности и многое другое.
Но на практике это нетривиальная задача. Видеонаблюдение, повсеместно используемое в строительстве, не позволяет оперативно реагировать на возникающие инциденты, в реальном времени оценивать следование регламентам и выполнение норм, фиксировать возможные нарушения. Анализ собираемой видеоинформации требует значительных человеческих и временных ресурсов.
Решает проблему современная видеоаналитика с использованием ИИ — она автоматически анализирует потоковые или архивные видеоданные. Полученные в ходе такого анализа знания позволяют бизнесу оптимизировать процессы, выявлять аномалии, а в итоге контролировать качество и безопасность работ и принимать обоснованные решения на основе достоверных данных.
Ключевой компонент видеоаналитики — компьютерное зрение. С помощью машинного обучения и нейронных сетей компьютерное зрение позволяет системам «видеть» и «понимать» то, что происходит на видео: идентифицировать объекты (предметы и людей), определять их местоположение и поведение. Девелоперы используют возможности компьютерного зрения, чтобы
- контролировать соблюдение правил безопасности: отмечать наличие СИЗ (средств индивидуальной защиты), факты пересечения периметра или нахождения в заданных зонах;
- анализировать поведение и эффективность труда: фиксировать факты работы и отдыха, длительность действий, последовательность, производительность;
- получать полный отчет о работе и трудовой дисциплине сотрудников.
— Компьютерное зрение позволяет бизнесу более оперативно реагировать на важные события, происходящие при операционной деятельности, повысить качество работы за счет мониторинга производственных процессов, а также повысить производительность благодаря автоматическому учету и анализу рабочего времени, контролю простоев. Также технология может помочь повысить уровень безопасности сотрудников и имущества, минимизируя хищения и риски различных инцидентов, — отметил директор по искусственному интеллекту ООО «Сбер Бизнес Софт» Максим Иванов.
Кейсы. Как работает видеоаналитика в недвижимости
Рассмотрим задачи, которые строительные и промышленные компании сегодня решают с помощью видеоаналитики, и проиллюстрируем их конкретными примерами.
- Контроль работы сотрудников и снижение рисков производственного травматизма
Территория строительства — это многочисленные площадки, на которых работают как сотрудники застройщика, так и специалисты компаний-подрядчиков. Видеоаналитика в данном случае работает как постоянный внешний «наблюдатель», который следит за тем, как выполняются требования техники безопасности и правил охраны труда, насколько производительны сотрудники, носят ли они спецодежду, каски, жилеты, страховочные пояса. Современные системы видеоаналитики позволяют решать несколько стратегических задач в сфере контроля процессов строительства. И в России существуют успешные кейсы.
Так, девелоперская компания «Самолет» с помощью видеоаналитики повысила производительность, сократила число инцидентов на стройке, снизила себестоимость работ на 1,5% и ускорила сроки сдачи объектов на 5%.
Первоочередной задачей застройщика стала автоматизация контроля и оперативного реагирования на отклонения от плановых показателей во время строительства, а также соблюдение регламентов при проведении отделочных работ — контроль черновой и чистовой отделки, наличие мебели и санфаянса, уборка мусора после завершения работ. Также застройщик автоматизировал мониторинг наличия ограждений на открытых участках. Теперь за установкой ограждений на протяжении всего хода строительства наблюдает искусственный интеллект.
Одновременно с внутренними решениями разрабатываются и универсальные сервисы для умного видеонаблюдения на строительных объектах. Это системы, которые отслеживают технологический процесс, замеряют время работы со спецтехникой, определяют эффективность работы сотрудников, тем самым сокращая затраты на простой до 60%, на стройконтроль — до 30%. Сервисы могут фиксировать численность сотрудников и посторонних лиц на площадке, распознавать средства защиты на людях с привязкой к локации и т. д. Так, если в зоне проведения строительных работ находятся люди, не имеющие нужного доступа, без должных средств защиты и т. д., системы умного видеонаблюдения предупреждают об этом ответственных лиц. В зонах повышенной опасности сервисы могут обнаруживать запрещенные к использованию предметы без участия человека.
- Эффективное управление ресурсами
Видеоаналитика помогает эффективно и рационально расходовать материалы, а также мониторить безопасную работу оборудования. Умное видеонаблюдение может контролировать все движение на стройке — въезд и выезд транспорта, перемещение материалов, работу техники — и предупреждать о сбоях или износе оборудования. Также искусственный интеллект помогает в решении спорных ситуаций о дефектах, нехватке или подмене материалов.
Так, например, «Ростелеком» организовал мониторинг ремонтных и строительных работ на социальных объектах Республики Калмыкия. Для контроля ремонта школ и строительства фельдшерско-акушерских пунктов на объектах установили несколько десятков камер видеонаблюдения, записи с которых обрабатываются нейросетями. Заказчики — правительство республики и представители органов власти — в реальном времени отслеживали ход всех работ и могли обратиться к аналитике видеозаписей, что значительно повысило эффективность выполнения работ. Как отмечает компания, видеонаблюдение пользуется спросом и у представителей бизнеса: такие системы помогают решать конфликтные ситуации, оценивать работу персонала, обеспечивать безопасность выполнения работ и в целом принимать верные решения.
— Наша система, основанная на технологии облачного видеонаблюдения, является уникальной в своем роде и помогает в реализации федеральных и национальных программ согласно требованиям Минстроя России. Цифровое решение объединяет видеопотоки с разных объектов от нескольких подрядчиков по принципу единого окна в режиме онлайн, что обеспечивает контроль за ходом строительства — эффективностью труда работников, расходом материалов, сроками сдачи объектов. У заказчика есть возможность отследить ход стройки с любого электронного устройства из любой точки мира, — отметила директор Калмыцкого филиала ПАО «Ростелеком» Ольга Харкибенова.
- Предотвращение чрезвычайных ситуаций
Система визуального мониторинга способна мгновенно распознать нарушения, которые традиционные системы безопасности могли бы пропустить или среагировать на них недостаточно оперативно. При обнаружении задымления или пожара, оставленного предмета, незаконного проникновения на территорию ответственный сотрудник автоматически получает срочное сообщение, а на его монитор или мобильное устройство выводится видео с камеры, фиксирующей ЧС. Это позволяет немедленно принять решение, а значит, снизить возможные риски и финансовые потери.
Благодаря непрерывному анализу ситуаций на охраняемой территории умные системы видеоаналитики могут быстро обнаруживать и предотвращать несанкционированный доступ на площадку, распознавать знаки опасных грузов и улучшать контроль за ними, определять потенциально опасные события, например нахождение людей рядом с тяжелой техникой. Системы видеоаналитики защищают площадку круглосуточно, минимизируют такие инциденты, как кражи инструментов, оборудования, материалов, транспортных средств или вандализм: граффити, разбитые окна, повреждение строительного оборудования.
Например, система видеоаналитики, реализованная российским разработчиком CVC для собственника песчаного карьера, позволила заказчику сэкономить 1,7 млн рублей в месяц на хищении песка. Компания разработала и обучила нейросеть, которая анализировала изображения с видеокамер и контролировала проезд на карьер только оформленных в учетной системе транспортных средств, правила выезда грузовиков (согласно регламенту ТС должно выезжать за КПП без тента), а также оценивала, соответствует ли реальный объем кузова указанному в учетной системе.
Другой пример применения видеоаналитики уже в промышленном секторе — проект СИБУРа по строительству Амурского газоперерабатывающего завода, который реализуется в регионе со сложными природно-климатическими условиями и недостаточно развитой инфраструктурой. В связи с большой протяженностью объектов строительства и высокой сложностью работ СИБУР использует БПЛА для контроля за проведением работ, выявления действий и условий, требующих особого контроля на объектах строительства, а также применяет технологии видеоаналитики на основе нейросетей.
— СИБУР активно развивает продукт «Дрон-сервис», совершенствуя автоматизацию полетов и интеллектуальную обработку полученных данных. Эти новшества позволят минимизировать влияние человеческого фактора и как результат повысят уровень контрольной среды на предприятиях, — отметил Андрей Лантрат, владелец продукта, СИБУР.
Видео с камеры беспилотного летательного аппарата транслируется в реальном времени на планшет сотрудника отдела промышленной безопасности. Качество и детальность транслируемого видео обеспечивает возможность визуальной идентификации нарушений, осуществления оперативного реагирования и устранения нарушений. В дальнейшем полученные видеоматериалы могут обрабатываться системами видеоаналитики, разработанными специалистами цифрового СИБУРа, в том числе с целью выявлять очаги возгорания и несанкционированные свалки отходов на объектах строительства, в вахтовых городках строителей и в непосредственной близости от стройки.
Итоги
Современные системы видеоаналитики можно считать одним из необходимых компонентов цифровизации строительной отрасли. Использование систем машинного обучения и компьютерного зрения позволяют сократить время на идентификацию и оценку инцидентов безопасности, мгновенно оповещать ответственных сотрудников о подозрительной активности, опасностях, происшествиях, тем самым минимизируя последствия и сокращая затраты на их устранение.
Достоверная информация, поступающая в реальном времени, позволяет проактивно действовать, корректируя планы строительства, повышая эффективность труда, улучшая взаимодействие строительных бригад и оптимизируя использование техники на площадке.
Видеоаналитика и оперативная обработка поступающей информации минимизируют риски возникновения чрезвычайных ситуаций и сокращают затраты на расследование инцидентов.
Заградительно высокая ключевая ставка не стала препятствием для запуска масштабных транспортных проектов. Уже в 2025 году инвестор приступит к возведению новых этапов ШМСД в Санкт-Петербурге, а во Всеволожском районе Ленинградской области специалисты начнут проектирование первого отрезка второго обхода Северной столицы — КАД-2.
ШМСД продолжает движение
Одной из главных тем Транспортной недели стало продолжение строительства Широтной магистрали скоростного движения в Санкт-Петербурге. Концессионное соглашение о строительстве и вводе в эксплуатацию второго, третьего и четвертого этапов ШМСД в торжественной обстановке подписали губернатор Санкт-Петербурга Александр Беглов и президент-председатель Правления ВТБ Андрей Костин в присутствии министра транспорта РФ Романа Старовойта.
«Мы благодарны президенту России, правительству и ВТБ за поддержку этого жизненно важного для Петербурга мегапроекта. Сделан важный шаг на пути реализации ключевого этапа развития нашей транспортной инфраструктуры. Весь проект выполняется по поручению президента России. Магистраль станет третьим звеном в системе скоростных магистралей города и частью обновленного транспортного коридора в Карелию, Мурманск, Архангельск. Это укрепит позиции города как ведущего транспортного узла страны», — подчеркнул губернатор Санкт-Петербурга Александр Беглов.
Напомним, реализация первого этапа платной магистрали стартовала в марте 2021 года, когда ВТБ Инфраструктурный холдинг приступил к возведению Витебской развязки стоимостью 43 млрд рублей. Шестиполосный участок протяженностью 2,6 км, преимущественно проходящий по эстакаде, призван соединить Западный скоростной диаметр с Витебским проспектом и обеспечивать проезд для 70 тысяч автомобилей в сутки со скоростью до 110 км/ч. Как и было заложено в графике, основные виды работ на объекте полностью завершены, а 25 декабря 2024 года трасса будет открыта для движения транспорта.
Проект реализуется на принципах государственно-частного партнерства с привлечением федерального и частного финансирования. По результатам предварительной проработки стоимость строительства второго, третьего и четвертого этапов оценена ориентировочно в 185,6 млрд рублей в ценах на второй квартал 2023 года. Это 241,3 млрд рублей в ценах лет строительства, из которых капитальный грант составляет 159,2 млрд рублей, а федеральные средства — 90 млрд рублей.
«Сегодня мы договорились продолжить партнерство по проекту, который привлечет в экономику города 241 млрд инвестиций, — заявил президент-председатель Правления ВТБ Андрей Костин. — В следующем году начнем строительство второй, третьей и четвертой очереди ШМСД — главной части этой транспортной артерии. Есть участие федерального правительства, но очень помог Петербург. Он вышел вперед и больше авансирует в начальной стадии. Проект крупный и очень сложный. Есть разводной мост. Для того чтобы не нарушить гармонию исторической части, приходится возводить надземные конструкции в виде эстакад».
Согласно проекту, ШМСД протяженностью 32,4 км состоит из шести этапов, из которых первые четыре проходят на территории Санкт-Петербурга, а пятый и шестой — по землям Ленинградской области. По завершении строительства магистраль станет одним из ключевых элементов каркаса городских магистралей скоростного и непрерывного движения наравне с КАД и ЗСД. Новая трасса разгрузит кольцевую автодорогу и сеть прилегающих к ней транспортных артерий, а также создаст удобную межрегиональную связь Санкт-Петербурга и Ленинградской области. В частности, она соединит несколько районов Северной столицы с кварталами жилой застройки в области, благодаря чему время в пути от Всеволожска до Стрельны сократится с 85 до 49 минут, а от центра города до аэропорта можно будет добраться в два раза быстрее — за 25 минут.
«В Петербурге трасса пройдет в основном внутри промышленного пояса. В состав магистрали входит новый разводной мост, строительство которого начнем в следующем году. Это будет уже второй мост, который возводится через Неву, — впервые за многие десятилетия. Новая скоростная трасса станет стимулом промышленного и жилого строительства, внесет большой вклад в развитие экономики Петербурга и Ленобласти», — подчеркнул Александр Беглов.
Общая протяженность второго, третьего и четвертого этапов составляет 14,1 км. Ожидается, что реализация будет осуществляться последовательно. По информации Дирекции по развитию транспортной системы Санкт-Петербурга и Ленинградской области, сначала подрядчики приступят к возведению второго этапа, чтобы ввести в эксплуатацию левобережный участок в 2028 году. Строительство правобережного отрезка (этап 4.1 и 4.2) должно стартовать в 2027 и завершиться к концу 2030 года. На данный момент АО «Институт Гипростроймост — Санкт-Петербург» (разработчик проектной документации второго-четвертого этапов) проводит корректировку. Ожидаемый срок получения заключения Главгосэкспертизы в отношении оптимизированной документации — февраль 2025 года.
Тем не менее основные параметры Широтной магистрали скоростного движения уже известны. В общей сложности в ее состав войдут 12 транспортных развязок, 12 путепроводов на пересечении улицами, 8 путепроводов над железнодорожными путями и разводной мост через Неву в районе железнодорожного вокзала. Искусственное сооружение пройдет параллельно Финляндскому мосту, а высота пролетов и количество опор нового объекта повторит параметры соседней переправы. При этом пролет будет реализован в виде однокрылой раскрывающейся системы. Завершение строительства всех шести участков ШМСД намечено на первый квартал 2031 года.
По словам Андрея Костина, интерес к инфраструктурному строительству не угасает из-за движения ключевой ставки. Проекты ГЧП имеют длительную перспективу окупаемости на уровне 25–50 лет, поэтому они менее чувствительны к условиям кредитования, присущим другим проектам. Согласно результатам исследования ВТБ Инфраструктурный холдинг, до 2035 года государство и частные инвесторы реализуют бо́льшую часть транспортно-логистических коридоров и построят 40–45 обходов городов даже при базовом сценарии. Оптимистичный сценарий позволит к указанному сроку реализовать практически все запланированные крупные проекты транспортных коридоров, ввести в эксплуатацию первую ВСМ и построить больше половины второй. Кроме того, завершится строительство обходов более чем 60 населенных пунктов, всех 40 кампусов мирового уровня в университетах, а также будет создана инфраструктура для прорывных научных исследований.
КАД-2 готовят к старту
На полях выставки «Транспорт России» приоткрыли и подробности строительства еще одной скоростной трассы в Северной столице. Дирекция по развитию транспортной системы Санкт-Петербурга и Ленинградской области представила проект реализации первого этапа скоростного автодорожного обхода от МО Кузьмоловское городское поселение до федеральной трассы М-11 «Нева» во Всеволожском районе Ленинградской области.
Как указано в презентации, существующая кольцевая автомагистраль Санкт-Петербурга А-118 (КАД) ввиду плотности жилой застройки фактически становится частью улично-дорожной сети города. Интенсивность движения на отдельных участках оценивается 206 тыс. автомобилей в сутки. Местные транспортные потоки составляют порядка 80% в структуре общего потока, а на транзит приходится всего 20%. Разгрузить существующую дорожную сеть позволит строительство КАД-2.
Согласно предоставленной информации, в 2024 году подрядчики приступили к выполнению проектно-изыскательских работ, которые продлятся в течение двух лет. Начало непосредственных строительно-монтажных работ в части реализации первого этапа скоростного автодорожного обхода от Кузьмолова до федеральной трассы М-11 «Нева» запланировано на 2027 год. Предварительная стоимость оценивается в сумму порядка 174,4 млрд рублей (в ценах третьего квартала 2023 года).
Напомним, в начале 2024 года президент России Владимир Путин дал поручение по резервированию земли и планировке территории под цели строительства КАД-2, а также определить работы для формирования скоростного автодорожного обхода Санкт-Петербурга по созданию федеральной и региональной дорожной инфраструктуры. Чуть позже ГК «Автодор» получила поручение принять участие в проекте строительства автомобильного обхода Санкт-Петербурга от МО Кузьмоловское городское поселение Ленинградской области до автомобильной дороги М-11 «Нева» Москва — Санкт-Петербург с привлечением бюджетных ассигнований федерального бюджета (в пределах бюджетных ассигнований Федерального дорожного фонда). Чуть позже схему презентовали в правительстве России. Она предполагает создание «кольца» общей протяженностью чуть более 348 км, из которых 121,2 км представляют собой существующую дорожную сеть и не требуют мероприятий по усовершенствованию. В общей сложности ГК «Автодор» предстоит возвести 112 км новой четырехполосной магистрали в рамках двух первых этапов реализации проекта, а Росавтодору реконструировать порядка 115 км существующей сети.
