Цифра уже стала неотъемлемой частью транспортной отрасли
Технологии
Использование ИИ–технологий оптимизирует логистические маршруты и цепочки поставок, прогнозирует пассажиропотоки и осуществляет динамическое планирование маршрутов. При этом немаловажным остаются вопросы надежности ИИ–систем в критических ситуациях, защита их от взлома и несанкционированного доступа.
Каков сегодня международный опыт внедрения ИИ? Каковы существующие направления сотрудничества в этой важной сфере? Какова роль «Белой книги» – первого в России отраслевого документа по использованию ИИ в транспортной сфере, в развитии отрасли? Эти вопросы обсуждались на сессии Международного транспортного логистического форума «Искусственный интеллект на транспорте: внедрение, безопасность и международное сотрудничество».
В дискуссии приняли участие представители транспортного комплекса России, занимающиеся цифровизацией, а также их коллеги, иностранные специалисты из Белоруссии, Индии, Алжира, Филиппин, Китая. Модератором встречи выступила директор ассоциации «Цифровой транспорт и логистика» Полина Давыдова.
– Цифровая повестка заняла большую, если не большую часть форума, и это говорит о том, что вопросы цифровизации транспортной сферы выходят на первое место, – отметил заместитель министра транспорта РФ Борис Ташимов. – По результатам всероссийского исследования ИИ–зрелости, от Калининграда до Дальнего Востока, 45% организаций отрасли имеют опыт использования ИИ. Причем чаще всего применяются интеллектуальная обработка неструктурированных данных (40%), технологии машинного зрения (30%), прогностическое моделирование и оптимизация (20%) и предиктивная аналитика и распознавание речи. Это говорит о том, что Минтранс России и Правительство РФ делают ставку на беспилотный транспорт и оптимизацию логистических решений с использованием искусственного интеллекта. Здесь мы быстро движемся от экспериментальных режимов к полномасштабному регулированию.
Сейчас Минцифры России разрабатывает законопроект об искусственном интеллекте. Как отметил замминистра, этот закон нужен, чтобы установить общие правила игры и договориться об общей методологии. Кроме того, в стадии подготовки федеральный закон о высокоавтоматизированных транспортных средствах. В планах – принятие его в 2026 году, а в 2028 году компании, которые сейчас активно работают в экспериментальных режимах, смогут полномасштабно пользоваться своими технологиями, но уже в рамках юридически закрепленных режимов.
– Само собой, мы встречаемся с вызовами: нет единых стандартов, дефицит специалистов со знанием специфики транспортных процессов, отсутствует процесс масштабирования опыта отдельных субъектов на другие субъекты, опыта крупных компаний на другие компании, – подчеркнул Борис Ташимов. – Соответственно, такой инструмент позволил бы полноценно использовать и не дублировать дорогостоящие внедряемые технологии.
В ближайших планах – наращивание объема перевозок беспилотными грузовиками. В настоящее время они курсируют по трем федеральным трассам: М–11 «Нева», ЦКАД и М–12 «Восток». Уже зафиксирован первый экономический эффект: путь беспилотного грузовика от Санкт–Петербурга до Казани занял 24 часа при стандартном пути 58 часов. Это красноречиво доказывает целесообразность внедрения ИИ–технологий.
Чтобы транспортные компании могли быть в курсе лучших ИИ–решений и цифровая трансформация внутри происходила поступательно, Минтрансом России разработана «Белая книга» – «Искусственный интеллект в сфере транспорта и логистики».
«Белая книга» – первый отраслевой документ, который собирает опыт и превращает его в понятную методологию внедрения ИИ – от работы с данными и кибербезопасности до подготовки кадров.
– Книга не витрина, а практическая дорожная карта: как внедрять ИИ без лишних рисков, какой эффект получать уже сегодня и какие компетенции развивать, чтобы оставаться конкурентоспособными, – подчеркнула Полина Давыдова, руководитель ассоциации, которая является одной из создателей «Белой книги». – Этот документ дает общий язык государству и бизнесу и ускоряет перевод лучших практик в масштаб.
«Белая книга» знакомит с уже существующими практиками и дает понять, с чего стоит начать. Разработанная методика оценки эффективности внедрения ИИ на транспорте позволит измерить, насколько та или иная компания использует ИИ в своей деятельности. Для этого будут ежегодно проводиться исследования, а полученные результаты вноситься в «Белую книгу», что позволит отслеживать уровень технологического прогресса в отрасли.
О результатах работы Центра организации дорожного движения правительства Москвы рассказал его руководитель Михаил Кизлык. Он отметил, что результаты измеряются по двум основным параметрам: скорости движения на дорогах и смертности. За последние 15 лет в столице наблюдается самая высокая скорость прохождения трафика и самая низкая смертность. Только за период с 2024 по 2025 год скорость движения выросла на 13%, смертность снизилась на 14%.
Основной инструмент, позволяющий регулировать скорость трафика, – это светофорные объекты. С 2019 года Москва полностью перешла на отечественный программный продукт по управлению светофорами. Фазы работы светофоров начали подстраиваться под транспортные потоки за счет детекторов. Можно сказать, что светофоры довольно быстро «умнели». В таком мегаполисе, как Москва, где ежедневно передвигаются 2,8 млн транспортных средств, необходимо было наладить гибкое управление связкой светофоров на масштабе улиц и перекрестков. Результат – система способна одновременно управлять группами светофоров на 30 перекрестках, синхронизируя их работу между собой, чтобы минимизировать заторы и сделать движение более плавным.
– В середине 2026 года в одном из самых больших районов столицы, в Тушино, начнется эксперимент по использованию искусственного интеллекта. Программа будет «рекомендовать» сотруднику ситуационного центра те или иные решения, а тот уже верифицировать их, – отметил Михаил Кизлык. – Экспериментировать будем до конца текущего года и по итогам примем решение, какой самый эффективный вариант искусственного интеллекта помог улучшить движение в городе.
Сегодня в Москве 3,7 тыс. камер фото– и видеофиксации, которые могут фиксировать не только классические нарушения (превышение скоростного режима, нарушение правил парковки и т.д.), но и более сложные: езду на самокате вдвоем, отсутствие ремня безопасности у водителя или пассажира, отсутствие мотошлема у мотоциклиста. Всего нарушений, которые может выявлять компьютер, более 60. Кроме того, ИИ распознает заляпанные, видоизменные знаки госрегистрации авто.
Санкт–Петербург также активно внедряет ИИ. Президент компании, которая специализируется на разработке искусственного интеллекта, Ольга Ускова отметила, что, к примеру, к концу 2026 года в аэропорту Пулково будут «хозяйничать» специальные роботы. Они помогут перевозить багаж, займутся покосом травы на летном поле, очисткой перронов на летной дорожке, доставкой спецтехники для обслуживания самолетов.
– Питер – город революций, и сейчас происходит еще одна – грандиозная, но на этот раз научно–техническая, которая затрагивает чувствительные струнки экономики города, в частности транспортную сферу, – отметила Ольга Ускова. – Сейчас нигде в мире, включая Китай и Америку, искусственный интеллект не управляется сразу движением 358 трамваев.
В Северной столице реализуются два больших проекта. Первый связан с беспилотными трамваями для уборки улиц, второй, как уже отмечалось, роботизацией аэропорта Пулково.
Как отметил председатель Комитета по транспорту Санкт–Петербурга Денис Минкин, вполне естественной является идея о расширении использования роботов для уборки территорий транспортными компаниями. И сейчас достаточно быстро идет подготовка к запуску эксперимента по уборке трамвайных парков и конечных станций роботами.
А генеральный директор компании «Воздушные ворота Северной столицы» Леонид Сергеев подчеркнул, что, начав с беспилотников, сейчас выстраивается система, в которой люди и техника работают в оптимальных, удобных для человека режимах. Следующим шагом станет объединение всех систем аэропорта, которые сегодня управляются независимо друг от друга. Это управление перроном, подъездом к терминалу беспилотников. В недалеком будущем все это войдет в единый централизованный центр. Пулково станет «цифровым» аэропортом по модели, состоящей из трех блоков: инфраструктура, техника и люди.
В инфраструктуру внедряется биометрия: часть сотрудников, проверяющих документы и лица, заменяют биометрические системы. Во второй части – роботизация и беспилотники: из 1340 единиц техники 342 с рулем, а 83 можно сделать полностью беспилотными. Практика показала, что при готовой цифровой карте, выстроенных процессах и центре управления можно ставить чипы на обычную технику, что повышает безопасность и оптимизирует работу. Те же принципы применяются и к людям: сейчас тестируют браслеты, кольца и другие носимые устройства, позволяющие в реальном времени отслеживать состояние сотрудника и его геолокацию. В итоге и техника, и человек работают в оптимальном режиме, а все элементы объединяются в единую цифровую инфраструктуру, создавая «буферную зону» для пассажира – он проходит все этапы почти незаметно.
Итак, цель созданного в Санкт–Петербурге при поддержке главы Совета Федерации Валентины Матвиенко промышленного кластера ИИ и транспорта – перевести ИИ из стадии «пилотов и ожиданий» в реальное промышленное применение. Идет активная работа над проектом: объединено 13 заводов, а 5 министерств уже работают в специальном режиме.
Искусственный интеллект активно применяют и авиакомпании. К примеру, в «Аэрофлоте» развита масштабная программа по применению ИИ в основных сферах работы. Среди актуальных инструментов авиакомпании – использование ИИ для обслуживания воздушных судов и повышения эффективности техпроцессов, генеративный ИИ для упрощения рутинных задач сотрудников, единая платформа коммуникаций с клиентами с персонализацией предложений, обучающий VR–комплекс для пилотов, электронный документо-
оборот с ИИ, автоматизированная система управления доходами и гибкая платформа для быстрых пилотов.
Активно используют ИИ и в ОАО «РЖД». Он задействован в железнодорожном холдинге по разным направлениям: в клиентских и внутренних кол–центрах внедрены голосовые роботы и AI сервисы, автоматизирован коммерческий осмотр вагонов, а для управления потоками используется динамическая модель загрузки инфраструктуры. AI также встроен в ключевые подсистемы: на «цифровых станциях» система «Автомашинист» помогает управлять движением поездов, робот–расцепщик автоматически расцепляет составы, повышая безопасность и скорость операций, а состояние пути постоянно мониторится с помощью вагонов–диагностов и AI–аналитики.
В ходе дискуссии директор департамента транспортных производственных систем ФГУП «ЗащитаИнфоТранс» Михаил Нечаев рассказал, как с помощью ИИ решить рутинную задачу, которая обходится городам в миллиарды рублей. Речь о формировании смен водителей общественного транспорта: человек физически не способен перебрать даже малую долю вариантов рейсов, поэтому планирование с помощью искусственного интеллекта дает по–настоящему ощутимый экономический эффект, который уже подтвержден на практике. ИИ также назначает на смены конкретных водителей с учетом квалификации, допусков, стажа, отработанных часов, отпуска и больничных, распределяя водителей так, чтобы нагрузка была равномерной, а график – предсказуемым. В результате ИИ дает ощутимый рост производительности труда и понятные, стабильные условия работы для водителей. Например, на одном маршруте Мосгортранса только на рабочем времени водителей экономия составляет более 2,5 млн руб. ежегодно. Этот подход применяется и в других регионах России, например, в Калининграде.
Своим опытом работы с ИИ поделились эксперты из Белоруссии, Китая, Алжира. К примеру, в Республике Беларусь внедрение ИИ уже дает положительный эффект.
Так, ИИ робот помогает водителям выбрать оптимальный маршрут.
– Робот подсказывает наилучшее решение из тысячи сопоставимых случаев на каждом километре пути, – отметил основатель белорусской компании по логистическим ИИ–решениям Михаил Дедунович, – при этом расчет для каждого конкретного водителя индивидуален. Таким образом, ИИ–помощник ощутимо улучшает показатели логистики, помогая значительно снизить расход топлива, уменьшить износ техники и количество визитов в автосервис.
Эксперт из китайского Гуанчжоу рассказал о том, как ведет себя ИИ в форс–мажорных ситуациях, о массовом сбое движения беспилотных транспортных средств из–за отключения электричества и интернета – в Южной Калифорнии и в Ухане. По его словам, это тревожный знак, так как остановка 100–150 транспортных средств сегодня легко может превратиться в остановку 150–200 тыс. машин завтра, если не менять архитектуру и управление системами. Для предотвращения таких ситуаций в будущем необходимы новые стандарты безопасности и управления, а также международный обмен опытом, данными и регуляторными практиками.
Валерий БУДУМЯН,
обозреватель «ТР»
