Три сингапурские AI-стартапа решают проблему фрагментации в управлении строительными проектами, автоматизируя сбор данных, коммуникации и мониторинг безопасности на стройплощадках. Компании — OnSite, Wenti Labs и Ailytics — используют разные подходы к решению одной ключевой проблемы: строительные площадки генерируют огромные объёмы неструктурированных данных на множестве платформ обмена сообщениями и устройствах, что приводит к операционной неэффективности и рискам для безопасности.
OnSite: многоязычная коммуникация и компиляция данных
Йонг Хан По (Yong Han Poh) и Лиам Эппелсон (Liam Appelson) основали OnSite в декабре 2024 года, чтобы централизовать коммуникации на стройплощадках. По — антрополог с докторской степенью по философии в Оксфордском университете, изучавшая стройку в Сингапуре и выросшая, наблюдая, как её родители ведут небольшую компанию по ремонту, используя WhatsApp. Она выявила проблему после работы в крупном предприятии и обнаружения, что даже проекты на миллиард долларов работают так же. Эппелсон ранее работал в семейном бизнесе по строительству домов в северной части штата Нью-Йорк, а затем переехал в Сингапур пять лет назад.
Кредит изображения: Ulla
Приложение OnSite задумано как простое и работает на базовых Android-телефонах, которые обычно используют строители. Платформа поддерживает восемь языков — английский, мандаринский, кантонский, Bahasa Melayu, Bahasa Indonesia, тамильский, бенгальский и тагальский — и построена на модели Whisper от OpenAI для расшифровки речи в текст. По отмечает, что сотрудники часто отправляют длинные голосовые сообщения на собственных диалектах, а стандартные мессенджеры дают плохое качество транскрипции вне английского. Почти половина пользователей OnSite находится в Гонконге — спрос поддерживает поддержка кантонского языка.
Ключевая функция выходит за рамки обмена сообщениями: OnSite превращает разрозненные коммуникации, изображения и документы в поисковую базу данных. В декабре 2024 года компания привлекла 1,7 млн сингапурских долларов (S$1.7 million) (примерно 1,3 млн долларов США (US$1.3 million)) в рамках seed-раунда. Сейчас у неё восемь клиентов и запас прочности минимум на 2,5–3 года, но прибыль пока не достигнута. ПО OnSite всё ещё проходит бета-тестирование, а официальный запуск планируется на третью четверть 2026 года.
Кредит фото: OnSite
Wenti Labs: AI как интегратор рабочих процессов
Итан Оу (Ethan Ow) основал Wenti Labs в декабре 2023 года после управления строительными проектами в CapitaLand — одном из крупнейших девелоперов недвижимости Сингапура — а также после работы в Uber и CloudKitchens. В каждой из этих организаций он видел, что строительство и полевые операции — независимо от масштаба компании — всё равно опираются на WhatsApp и ручные Excel-файлы.
Продукт Wenti Labs — AI-«персональность» по имени Joey, доступная по телефону или email, — не требует от сотрудников менять существующие рабочие процессы. Вместо этого он работает как «AI-интерн»: читает сообщения, письма и файлы, а затем компилирует их в Excel. Такой подход избегает необходимости просить работников переходить на новые методы общения.
Поддержка языков тоже была критически важной: одним из первых клиентов был сингапурский заказчик, который вёл проект во Вьетнаме, где вся команда общалась на вьетнамском. В отличие от OnSite, которое использует AI-агентов для компиляции данных в облачную поисковую базу, Wenti Labs использует API от OpenAI и не хранит данные клиентов — выбор, продиктованный повышенной чувствительностью отрасли к вопросам информационной безопасности.
Кредит фото: Wenti Labs
В 2024 году компания большую часть времени тестировала идеи, прежде чем в июне 2025 года нашла своего первого корпоративного клиента — Wallhub. Среди текущих клиентов — CapitaLand, Kajima, Obayashi и Penta-Ocean. Один из самых заметных проектов Wenti Labs связан с отслеживанием строительства IR2 — второго интегрированного курорта Сингапура. Компания привлекла свой первый институциональный раунд от Zacua Ventures и управляет командой из 12 человек. Оу сообщает, что бизнес уже прибыльный, и компания рассматривает следующий раунд привлечения средств — самое раннее на третью четверть текущего года — с планами расширения, нацеленными на Японию, Саудовскую Аравию и Соединённые Штаты.
Ailytics: видеоаналитика для безопасности в реальном времени
Ленард Тан (Lenard Tan) стал сооснователем Ailytics в мае 2021 года как спин-офф NUS Grip accelerator после почти двух лет исследований, финансированных AI Singapore и Housing Development Board. Вместо решения коммуникационных задач Ailytics фокусируется на том, что сотрудники делают на объекте, используя AI-видеоаналитику.
Тан, бывший инженер по ПО для аэрокосмической отрасли в Boeing, хотел сделать устаревшие камеры наблюдения с низким разрешением полезными для безопасности на рабочем месте — без необходимости, чтобы компании модернизировали всю камеру инфраструктуру. В промышленности есть проблемы, включая плохое освещение и постоянное движение; большинство доступных датасетов для обучения видео было слишком «чистым» для реальных условий. Ailytics решает это, предобрабатывая видео до того, как оно попадёт в AI-модель: применяются техники вроде стабилизации изображения, снижения шума и усиления пикселей — Тан оценивает эту работу примерно как половину всего вычислительного объёма.
Большая часть обработки выполняется на площадке (on-premises): обычно одной игровой компьютерной системы хватает по мощности GPU для одного объекта. Система отправляет оповещения в реальном времени на мобильные телефоны и рации, подключается к аварийным сиренам и предоставляет веб-панель (dashboard). Она отслеживает соблюдение требований по безопасности, помечает небезопасное поведение и выявляет нарушения безопасности. Система может даже отслеживать, правильно ли согнуты колени у складских сотрудников при подъёме — эта функция была разработана для международной логистической компании, управляющей претензиями по травмам сотрудников.
Кредит фото: Ailytics
Тан признаёт, что такой подход к мониторингу делает некоторых сотрудников дискомфортными, и приводит, что «много-много» жалоб зависит от страны, профсоюза и внутренних политик компании. Он описывает видеомониторинг как страховку: «Обеспечивать соответствие — в случае, если что-то случится, тогда вы сможете иметь доказательства, чтобы сказать что-то по этому поводу».
Ailytics внедрена более чем на 400 проектах в 11 странах, включая Италию и Нидерланды, при этом Сингапур и Гонконг — ключевые рынки. Следующим шагом компания нацелена на расширение в Японию и Австралию. Ailytics привлекла 3,1 млн долларов США с момента запуска и сейчас имеет 43 сотрудника. Компания пока не прибыльна и находится на поздней стадии переговоров со стратегическими инвесторами, стремясь закрыть новый раунд до середины 2026 года.
«Использование AI для фиксации обновлений и управления безопасностью растёт», — по данным независимой исследовательской компании Verdantix. Кредит фото: OnSite
Эволюция рынка и дальнейшие шаги
По данным независимой исследовательской компании Verdantix, рынок AI-инструментов для безопасности на стройплощадках растёт: большинство компаний стремятся повышать безопасность на рабочем месте через мониторинг сотрудников и объектов. Гэри Нг (Gary Ng), CEO и сооснователь viAct, отмечает, что проблема теперь не в обнаружении, а в интеграции систем: «То, что мы видим на площадках сегодня, — это не отсутствие технологий. Это фрагментация. Проблема уже не только в обнаружении, но в том, как системы подключаются к рабочим процессам и генерируют инсайты, с которыми команды могут что-то делать».
Исследования Verdantix указывают на AI-агентов — системы, которые выходят за рамки обнаружения и начинают действовать на основе наблюдений, — как на следующую эволюцию. Нг говорит, что viAct планирует запустить более 300 AI-агентов, созданных для тяжёлой промышленности.
Ailytics разрабатывает то, что Тан называет «large vision models» — модели большого видения, которые могут читать целые сцены, а не отдельные объекты, и обучены рассуждать так, как это делает опытный специалист по безопасности во время обходов объекта. Тан объясняет: «Когда специалист по безопасности обходит площадку, это не похоже на то, что он смотрит на конкретный объект и говорит: “вот проблема”. Он смотрит на всю картину … и приходит к выводу, что это небезопасно из‑за X, Y и Z. И теперь мы можем делать это намного лучше в контексте».
FAQ
Какую проблему решают эти AI-стартапы в строительстве?
Стройплощадки генерируют огромные объёмы неструктурированных данных — чертежи, отчёты, голосовые сообщения — которые разбросаны по нескольким платформам обмена сообщениями и устройствам. OnSite, Wenti Labs и Ailytics решают разные аспекты: OnSite и Wenti Labs объединяют коммуникации и документацию в поисковые базы данных, а Ailytics использует видеоаналитику для мониторинга безопасности в реальном времени.
Как эти компании решают языковые барьеры на международных стройплощадках?
OnSite поддерживает восемь языков (английский, мандаринский, кантонский, Bahasa Melayu, Bahasa Indonesia, тамильский, бенгальский и тагальский), используя модель Whisper от OpenAI для транскрипции. Wenti Labs также адаптировала свой AI под вьетнамский и другие языки в зависимости от потребностей клиентов, понимая, что строительные проекты в Юго-Восточной Азии и за её пределами часто вовлекают многонациональные команды.
Каковы текущие показатели прибыльности и статус финансирования этих компаний?
OnSite (основан в декабре 2024) привлёк 8B сингапурских долларов (8B долларов США) в seed-финансировании и пока не прибыльный; официальный запуск запланирован на Q3 2026. Wenti Labs (основана в декабре 2023) уже прибыльна после того, как в июне 2025 года получила своего первого корпоративного клиента, и рассматривает сбор средств в Q3 2025. Ailytics (основана в мае 2021) привлекла 3,1 млн долларов США, пока не прибыльна и добивается стратегических инвестраундов до середины 2026 года.
