Введение Развитие человечества неразрывно связано с развитием научно-технического прогресса, который возник в процессе промышленной революции за счет сближения научной и технической деятельности. Именно в это время наука превращается в непосредственную производительную силу и в середине 50-х годов XX в. переходит в научно-техническую революцию.В настоящее время человек живет в период четвертой промышленной революции, которую принято называть «Индустрия 4.0». Данное название закрепилось после презентации немецким правительством в 2011 г. концепции «Индустрия 4.0», где основой народного хозяйства является индустриальный сектор [1], развитие которого прогнозируется за счет внедрения передовых технологий. Не является исключением и строительная отрасль, развитие которой возможно только с использованием новых подходов. В статье проведен анализ технологий Индустрии 4.0 с целью определения наиболее перспективных для цифровой трансформации строительной отрасли.  МетодологияДля определения перспективных технологий проведен анализ публикаций, представленных в международной базе данных Scopus.  Выборка публикаций 1 формировалась по следующим критериям: Год публикации – рассматривались только те публикации, которые были опубликованы в период с 2011 по 2022 годы (критерий 1);Ключевые слова – выборка формировалась по следующим ключевым словам: цифровая трансформация (digital transformation), Индустрия 4.0 (Industry 4.0), строительство (construction) (критерий 2).Далее на основании выборки 1, собранной в формате RIS, формируется кластерная карта для определения ключевых технологий в рассматриваемой области. На основании полученной кластерной карты было принято решение сформировать еще одну выборку по ключевому слову «Construction 4.0» с учетом критерия 2.В обобщенном виде схему исследования можно представить в виде рис. 1. Рис. 1. Обобщенная схема исследования Результаты:Всего в выборке 1 по указанным критериям отображается 94 публикации, распределение которых по годам представлено на рис. 2. При этом очевидно, что наибольший интерес в этой области приходится на 2020-2022 гг.  Далее на основании публикаций, представленных в выборкe, строится кластерная карта взаимосвязи ключевых слов (рис. 3а).  Анализ кластерной карты по выборке 1 привел к выводу, что для определения ключевых технологий целесообразно создать еще одну выборку по ключевому слову «Construction 4.0»-строительство 4.0 - с учетом первого критерия формирования выборки. Вместе с тем, наиболее востребованными технологиями в соответствии с выборкой 1 являются технологии информационного моделирования и цифровые двойники, что подтверждается наличием значительного количества публикаций и в отечественных системах цитирования [2-15 и др.]. В результате нового запроса сформирована выборка из 2026 публикаций, распределение которых по годам, представлено на рис.2б, а взаимосвязь ключевых слов – на рис.3б.В соответствии с рис. 3б явно можно выделить несколько кластеров. Первый кластер – красного цвета – сформирован вокруг ключевого слова «Индустрия 4.0» и включает в себя такие технологии, как большие данные, киберфизические системы, системы искусственного интеллекта, умное производство и пр.Второй кластер, синего цвета, как раз собирает технологии для строительной отрасли четвертой промышленной революции, и включает в себя технологии информационного моделирования и вопросы, связанные с непосредственным возведением объектов капитального строительства. Связующим звеном – кластер голубого цвета – является кластер, включающий в себя интернет вещей, блокчейн, информационный менеджмент, специализирующийся на сборе, управлении и распределении информации. Желтый кластер отражает связь нейронных сетей, машинного обучения, автоматизации проектирования и пр.Интересным в рамках представленного исследования является зеленый кластер, по которому видно, что значительное внимание уделяется вопросам развития аддитивных технологий и строительным материалам.     Оценку зрелости технологий можно провести с использованием кривой Гартнера, которая представляет собой графическое отображение цикла зрелости технологий, представляющего собой поэтапный процесс, через который проходит любая технология от рекламной стадии до продуктивного использования [16].Кривая состоит из нескольких этапов (рис. 4) [16]:Запуск технологии – этап, на котором обсуждаются перспективы технологии, растут объемы рекламы, однако сама технология не подтвердила свою эффективность.Пик завышенных ожиданий – технология становится предметом широкого обсуждения в обществе, что приводит к завышенным ожиданиям от технологии. Пропасть разочарования – этап, на котором обнаруживаются главные недостатки, слабые места и ограничения технологии, на этом этапе многие технологии, так и не достигнув зрелости, преждевременно завершают свой жизненный цикл.Склон просветления – этап, в рамках которого действительно актуальные технологии после некоторой модернизации находят применение. Плато продуктивности – этап, на котором общество воспринимает технологию как данность, объективно оценивая ее возможности, достоинства и ограничения. Окончательная высота плато зависит от того, насколько широко она применяется. Рис. 4. Этапы зрелости технологии по кривой Гартнера [17] При этом анализ кривых Гартнера за последние пять лет показал, что технология цифровых двойников в 2017 г. была на этапе запуска, а такие технологии, как машинное обучение, блокчейн, глубокое обучение были на этапе пика завышенных ожиданий, сейчас они находится на склоне просвещения. С другой стороны, технологии информационного моделирования достигли плато продуктивности и стали неотъемлемой частью реализации проектов, где визуализация цифровых данных играет важную роль для обеспечения коммуникации с пользователями.На рис. 5 представлена кривая, разработанная в 2020 г., из которой видно, что перспективными технологиями считаются цифровой двойник, причем не столько физического объекта, сколько полноценная трехмерная модель человека c его биометрическими характеристиками; комбинированная архитектура предприятия, которая обеспечивает гибкость бизнес-моделей  за счет модульности, эффективности, постоянного развития и адаптивных инноваций; созидательный искусственный интеллект, способный динамически меняться для оперативной реакции на новую ситуацию, включая генерацию нового или изменение существующего контента; доверие алгоритмам, когда технологии, а не люди, обеспечивают конфиденциальность и безопасность данных, прозрачность событий и происхождение активов, а также чипы без кремния, чтобы обойти физические ограничения этого материала [18]. Рис.5. Кривая Гартнера, опубликованная в 2020 г. [19] ВыводыЦифровая трансформация строительной отрасли своей целью ставит автоматизацию всех стадий жизненного цикла объекта — от проектирования до эксплуатации зданий. Таким образом основной задачей цифровой трансформации строительной отрасли становится проблема интеграции различных технологий в цифровые экосистемы, развитие которых приведет к повышению уровня жизни человека, безопасности и экологичности его деятельности.