Искусственный интеллект помогает транспортным компаниям
Технологии
Цифровизация транспорта – одна из важнейших составляющих стратегии развития Российской Федерации. И хотя это длительный многокомпонентный процесс, рассчитанный на годы, уже на сегодняшний день в стране удалось добиться ощутимых результатов.
О том, что способствует и что тормозит цифровизацию транспорта в России, говорили участники V ежегодной конференции «Цифровизация транспорта – 2025».
Мероприятие собрало экспертов и ключевых игроков рынка транспортных технологий и логистики. Конференция стала центральной платформой для обсуждения актуальных вопросов цифровой трансформации транспортной отрасли, инноваций и внедрения современных технологий.
Среди заявленных тем – главные направления цифровизации транспортной отрасли, включая базовые и перспективные стратегии, стандартизация и законодательные инициативы, инновационные решения для логистики и перевозок, развитие электромобилей и беспилотных транспортных средств, а также применение ИИ и Big Data в управлении перевозками.
Особое внимание было уделено цифровым двойникам, которые уже перестали быть модной концепцией и стали реальным инструментом для повышения эффективности автопарков и транспортных предприятий. Речь шла о проектах, которые учитывают российскую специфику и региональные особенности для создания адаптивных и экономически обоснованных моделей управления.
Цифровой двойник предостерегает
О цифровом двойнике, в частности таксопарка, где ИИ выявляет слабо подготовленных водителей и делает работоспособными машины, рассказал руководитель направления «Цифровой транспорт» виртуального оператора беспроводной связи «СберМобайл» Алексей Костенюк. Он отметил, что цифровые двойники автопарков с помощью ИИ способны снижать расходы, прогнозировать поломки и повышать эффективность работы водителей.
Транспортная отрасль России демонстрирует высокую цифровую зрелость, в частности, в сегменте агрегаторов такси, но операционная деятельность таксопарков остается зоной оптимизации. Проблемы: волатильность спроса, кадровые проблемы, сложности в управлении автопарком и давление на маржу со стороны регуляторов.
– Между тем «цифровой двойник» – это инструмент для перехода от реактивного к проактивному управлению, он позволяет моделировать поведение бизнеса почти в реальном времени, – отметил Алексей Костенюк.
Цифровой двойник – это динамичная виртуальная копия транспортного актива или всей системы, которая объединяет данные из разных источников. Это телематика и датчики автомобилей, мобильные приложения водителей, CRM–системы (программное обеспечение, которое помогает автоматизировать процессы взаимодействия с заказчиками), данные об обслуживании и ремонтах.
Эксперт отметил, что при построении цифровых двойников в России важно учитывать разнородность автопарков. После ухода европейских брендов парки пополнились техникой азиатских производителей, различающейся по уровню оснащения и формам владения. Поэтому архитектура должна быть гибкой и работать по принципу «цифрового компаньона», который дает рекомендации даже при неполных данных.
Помимо этого, система создает цифрового двойника водителя, оценивая его надежность по графику работы и проценту отмен заказов; безопасность путем мониторинга стиля вождения через телематику и по данным тахографов; качество сервиса по рейтингу и среднему времени подачи. В результате система автоматически формирует рейтинг водителей, выявляет «звезд» и «аутсайдеров», дает рекомендации по обучению или персональной мотивации.
Что касается ремонта машин, то в одном из кейсов компания использовала
обезличенную выборку за два года, включавшую 82 тыс. параметров по каждой модели автомобиля – от состояния тормозных колодок до работы двигателя. Это позволило обучить систему предиктивного ремонта, которая прогнозирует, какие узлы потребуют замены через определенный пробег или к конкретной дате (например, к концу квартала).
Внедрение цифрового двойника позволяет сократить простой машин, расход топлива и непредвиденные ремонты, а также оптимизировать загрузку водителей.
По результатам пилотного проекта «СберМобайл», внедрение системы принесло экономический эффект в размере 3–5 млн руб. в год для среднего парка из 100 автомобилей за счет совмещения предиктивной аналитики, интеграции телематики и автоматизированного планирования.
По словам эксперта, следующая цель – создание универсальной платформы для цифровых двойников коммерческого транспорта, где ИИ будет помогать управлять не только такси, но и грузовыми автопарками, автобусами и спецтехникой.
Цифровая платформа собирает
Ключевые направления технологического развития – цифровую транспортную платформу и практический опыт внедрения беспилотных транспортных средств – представил первый заместитель генерального директора АО «Национальный перевозчик» (NATCAR) Евгений Некрасов. Он презентовал экосистему, которая объединяет клиентов, перевозчиков, экспедиторов и операторов на единой платформе. Здесь грузоотправители могут оформить запрос на доставку, подобрать оптимальный маршрут, рассчитать стоимость и контролировать движение груза, а перевозчики – получать заявки и обмениваться с заказчиками документами в режиме реального времени.
В сервис интегрирован электронный документообо-
рот, ERP (система планирования ресурсов предприятия, которая объединяет различные функции управления, включая логистику) и TMS (система управления транспортными операциями, которая помогает логистам планировать и организовывать грузоперевозки). Сервис также обеспечивает сквозное управление грузопотоками, снижает издержки до 10% и повышает прозрачность взаимодействия с партнерами.
В основе системы лежат технологии искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных, которые автоматизируют подбор маршрутов и перевозчиков, прогнозируют спрос и управляют рисками. Отдельный модуль NATCAR.Tech поддерживает перевозчика, предоставляя цифровые сервисы для обслуживания, страхования и финансирования.
Коснувшись вопроса внедрения беспилотного транспорта, Евгений Некрасов представил достижения NATCAR в проекте «Беспилотные логистические коридоры», реализуемом совместно с Минтрансом России, ГК «Автодор», ПАО «КАМАЗ» и другими технологическими партнерами.
В настоящее время 18 беспилотных автопоездов NATCAR уже выполняют рейсы на трассе М–11 «Нева» и ЦКАД в рамках эксперимента. В ближайшее время компания планирует включить в проект М–12 «Восток», что станет следующим шагом в масштабировании этой технологии. Расширение маршрутной сети позволит выполнять задачи высокоавтоматизированными транспортными средствами (ВАТС).
Транспортная автономность измеряется ее уровнем: от L1 до L5. Первая и вторая позиции – это помощь водителю и частичная автоматизация управления движением. Третья позиция L3 – условная автоматизация. Далее идут высокая и полная автоматизация управления движением. Так, благодаря системам автономного управления уровня L3+ беспилотные автомобили демонстрируют стабильную и точную работу на магистралях, что повышает производительность перевозок и снижает себестоимость на 40%. В будущем дополнительный эффект даст объединение технологии ВАТС с проектом двойных сцепок для перевозки большего объема грузов за один рейс, сокращения выбросов CO₂ на 25% и оптимизации логистических цепочек.
NATCAR специализируется на FTL–перевозках в 89 регионах России и странах СНГ, успешно комбинируя собственный и привлеченный транспорт. В быстрорастущем парке более 800 автопоездов КамАЗ, включая беспилотные фуры и тягачи последнего поколения. Для оперативного и доступного сервиса компания разработала собственную цифровую платформу, которая обеспечивает клиентам беспрецедентную свободу в доставке грузов.
Объединяя цифровую платформу и беспилотные технологии, NATCAR формирует новую модель управления грузоперевозками – гибкую, экологичную и полностью интегрированную с цифровой экономикой России.
Эволюция систем навигации
О проблемах навигации автономных транспортных средств в современных условиях рассказал начальник центра перспективных разработок автономных систем Московского политехнического университета к.т.н. Николай Панокин.
– Еще лет пять назад в этой области царило спокойствие, понимание того, что движение происходит в нужном направлении, растет точность, надежность, – отметил он. – И действительно, точность позиционирования для самолетов достигла метров, для наземного транспорта – сантиметров, что позволяло решать практически все задачи. Однако сейчас ситуация изменилась. Ключевые системы спутниковой навигации, включая ГЛОНАСС, сталкиваются с растущими техногенными и природными условиями, что заставляет логистический сектор активно искать альтернативные технологии позиционирования.
Как было отмечено, существенные пространственные зоны периодически или постоянно выводятся из работы из–за техногенного воздействия. Проблема не сводится лишь к человеческому фактору. Спутниковая группировка на орбите уязвима перед солнечной радиацией и солнечным ветром. Мощная солнечная вспышка потенциально способна вывести из строя значительную часть спутников, что приведет к серьезной деградации всей системы.
– Чем больше и чем глубже внедряется эта система, тем важнее понимать риски ее использования в глобальном масштабе, – подчеркнул Николай Панокин.
Среди альтернативных технологий навигации он назвал несколько направлений. К примеру, инерциальные системы сегодня используются повсеместно как дополнение к глобальной навигационной спутниковой системе (ГНСС), позволяя сглаживать потери сигнала, скажем, в тоннелях. В качестве самостоятельного решения их можно применять на небольших участках.
Еще одна технология – оптическая одометрия, анализирующая изменение изображения поверхности от кадра к кадру – подходит для работы даже над водной поверхностью, но обладает серьезным недостатком – накапливаемой ошибкой. Более перспективной выглядит оптическая навигация, основанная на сравнении изображений с заранее подготовленными детальными картами. Ее ключевые барьеры – сложные и ресурсоемкие алгоритмы, а также высокая стоимость, которую необходимо снизить для массового внедрения.
Погодная зависимость оптических систем может быть преодолена за счет использования радаров бокового обзора и инфракрасных датчиков, которые создают радио– или тепловой портрет местности.
Наименьшей точностью обладает навигация по геомагнитному полю Земли, что ограничивает ее практическое применение.
Николай Панокин порекомендовал уделять больше внимания инфраструктурным методам навигации – специальному оборудованию дорог и подготовленным площадкам на закрытых территориях. По мнению эксперта, такие решения позволяют точно позиционироваться, уйти от зависимости от ГНСС и на текущий момент могут стать дешевой и технологически готовой альтернативой сложным системам на основе компьютерного зрения.
* * *
В рамках конференции также были представлены инновационные разработки в области роботизированного транспорта и автоматизированных заправочных станций, способствующих круглосуточной работе электротранспорта.
Значимой темой стала интеграция медицинских технологий и телемедицины для мониторинга здоровья работников транспорта в реальном времени, что способствует снижению производственных рисков и повышению безопасности на дорогах.
Валерий БУДУМЯН,
обозреватель «ТР»
