Новости

В рамках Международного транспортно-логистического форума состоялась сессия «Искусственный интеллект на транспорте: внедрение, безопасность и международное сотрудничество». В дискуссии приняли участие представители цифровизации транспортного комплекса России, а также иностранные специалисты из Индии, Алжира, Филиппин, Китая и Белоруссии. Модератором встречи выступила директор Ассоциации «Цифровой транспорт и логистика» Полина Давыдова. 

В ходе дискуссии участники обсудили перспективы, которые открывает применение искусственного интеллекта на транспорте для международного сотрудничества: оптимизацию логистических маршрутов и цепочек поставок, прогнозирование пассажиропотоков и динамическое планирование маршрутов. На встрече также поднимались вопросы надежности ИИ-систем в критических ситуациях, их защита от взлома и несанкционированного доступа в разрезе международного опыта.

«Уже более 45% организации транспортной отрасли в той или иной мере применяют искусственный интеллект, — отмечает заместитель министра транспорта РФ Борис Ташимов. — Какие решения применяются чаще всего: 40% занимает интеллектуальная обработка неструктурированных данных, 30% организаций уже так или иначе применяют технологию машинного зрения, прогностическому моделированию и оптимизации уделяют внимание 20%, предиктивной аналитике и распознаванию речи — 10%».

Министерство транспорта РФ и правительство страны делают ставку на беспилотный транспорт и оптимизацию логистических решений с использованием искусственного интеллекта, добавил он. В рамках проекта «Беспилотные логистические коридоры» активно развивается автономные грузоперевозки: более 95 ВАТС проехали уже свыше 14,5 миллионов километров без аварий, что подтверждает высокий уровень безопасности применяемых решений и их готовность к масштабной эксплуатации. Сегодня они курсируют по трем федеральным трассам страны: по М-11 «Нева», ЦКАД и М-12 «Восток».

Среди основных вызовов в сфере ИИ Борис Ташимов отметил отсутствие единых стандартов, необходимость масштабирования опыта между регионами и компаниями и дублирование дорогостоящих технологий. Для того, чтобы минимизировать риски, сейчас активно создается нормативно-правовая база: подготовлен законопроект об искусственном интеллекте и Федеральный закон о высокоавтоматизированных транспортных средствах, который планируется принять в текущем году. Также в России вышел сборник лучших практик в области ИИ — «Белая книга», которую Минтранс РФ использует как инструмент для масштабирования решений и налаживания горизонтального взаимодействия между компаниями и регионами. В будущем ведомство планирует увеличивать объемы автономных перевозок и масштабировать проекты по беспилотному транспорту, определить единые ориентиры по внедрению ИИ-технологий и внедрить показатели эффективности для организаций транспортной отрасли.

Искусственный интеллект активно внедрен и в управление дорожной инфраструктурой: сегодня ИИ помогает адаптивно управлять циклами светофоров в режиме реального времени, подстраивая их под реальную дорожную ситуацию. Руководитель Центра организации дорожного движения Правительства Москвы Михаил Кизлык рассказал, что в Москве действует около 37 000 камер фото- и видеофиксации, которые могут фиксировать не только классические нарушения, но и более сложные: движение на самокате вдвоем, отсутствие ремня безопасности у водителя или пассажира, отсутствие мотошлема. Система способна одновременно управлять группами из 30 перекрестков, согласуя их работу между собой, чтобы уменьшить пробки и сделать движение более плавным. При этом решения ИИ не остаются без контроля: искусственный интеллект формирует рекомендации, а сотрудники Центра их проверяют и при необходимости корректируют. 

Инфраструктура для беспилотных фур также оборудована искусственным интеллектом. Все ВАТС в рамках проекта «Беспилотные логистические коридоры» курсируют по федеральным трассам ГК «Автодор», где ИИ применяется для повышения безопасности движения. По словам заместителя председателя правления по интеллектуальным транспортным системам и цифровизации ГК «Российские автомобильные дороги» Виктории Эркеновой, система выявления инцидентов на базе ИИ работает как для беспилотников, так и для обычных участников движения. Она за секунды находит то, на что оператору понадобились бы минуты непрерывного просмотра видеопотока, а после фиксации события формирует уведомление оператору, после чего тот подтверждает инцидент. Дальше, в зависимости от типа события, автоматически запускаются разные сценарии: оповещаются аварийные и экстренные службы, организуется информирование пользователей. Водители видят сообщения на дорожных табло, беспилотники получают те же данные в машиночитаемом формате в свою инфраструктуру. Внедрение ИИ уже позволило снизить на 25% аварийность на участках дорог, где работает система, при этом показатель смертности снизился по сравнению с 2023 годом на 138%, поделилась Виктория Эркенова.

Санкт-Петербург также является лидирующим городом по внедрению ИИ на транспорте. Президент группы компаний Comnitive Technologies Ольга Ускова рассказала, что в северной столице создан промышленный кластер ИИ и транспорта при поддержке Валентины Матвиенко, цель которого — перевести ИИ из стадии «пилотов и ожиданий» в реальное промышленное применение. Идёт активная работа над проектом: объединено 13 заводов, а 5 министерств уже работают в специальном режиме. Кроме того, в Санкт-Петербурге за 100 лет накоплен огромный массив городских данных (видео и др.), на которых «учится» ИИ, что даёт серьёзное технологическое преимущество перед остальными странами и компаниями, также запущен уникальный проект на 358 трамваев с искусственным интеллектом.

«Сейчас нигде в мире, включая Китай и Америку, нет проекта на 358 трамваев, которые ходят в режиме управления искусственным интеллектом, — отмечает Ольга Ускова. — На текущий момент город не просто обладает умной и безопасной инфраструктурой, но и занимает по версии Стэнфордского университета первое место в мире по умной инфраструктуре».

Кроме того, уже в конце этого года пассажиры «Пулково» смогут наблюдать, как российские роботы обслуживают их багаж. Сейчас «Пулково» выстраивает «цифровой аэропорт» по модели, состоящей из трёх блоков: инфраструктура, техника и люди, где к каждому применяются свои инструменты. В инфраструктуре внедряется биометрия: часть сотрудников, проверяющих документы и лица, заменяют биометрические системы. Во второй части – роботизация и беспилотники: из 1340 единиц техники 342 с рулём, 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.

Авиакомпании также активно задействуют в своей работе искусственный интеллект. В «Аэрофлоте», например, развита масштабная программа по применению ИИ в основных сферах работы компании, рассказал исполняющий обязанности заместителя генерального директора по информационным технологиям и информационной безопасности ПАО «Аэрофлот» Денис Попов. 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 документооборот с ИИ, автоматизированная система управления доходами и гибкая платформа для быстрых пилотов.

ОАО «РЖД» также активно внедряет искусственный интеллект во все процессы работы. Это повышает эффективность, безопасность и качество сервиса, при этом ИИ на железной дороге используется, в первую очередь, в преддиктивном управлении инфраструктурой, а не в качестве замены человеческого ресурса.

«Основная цель и задача «РЖД», как бы это банально не звучало — это перевозка пассажиров и грузов быстро, эффективно, в срок и при этом максимально безопасно, — отмечает начальник департамента информатизации ОАО «Российские железные дороги» Кирилл Симеон. — Гораздо лучше повысить производительность труда сотрудника, нежели заменять его полностью — нам кажется, что это правильный, базовый подход».

Сейчас искусственный интеллект в железнодорожном холдинге задействован в разных направлениях: в клиентских и внутренних колл-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 тем не менее обходится городам в миллиарды рублей. Речь о формировании смен водителей общественного транспорта: человек с таблицей в Excel 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 рублей ежегодно. Этот подход также применяется и в других регионах России, например, в Калининграде.

«ИИ открывает возможность одновременно оптимизировать затраты транспортного комплекса и улучшить условия работы водителей. В мире существует около пяти платформ, решающих эту задачу. Специалисты «ЗащитаИнфоТранс» создали единственное такое решение в России – платформу «Оптуран». Она уже работает в Мосгортрансе, и мы готовы масштабировать этот опыт на другие города», — резюмировал Михаил Нечаев.

Отдельно на сессии обсуждалась этическая дилемма внедрения ИИ в транспортные системы. Вице-президент по стратегии транспортных и промышленных сервисов «Яндекса» Валентин Енокаев отметил, что сейчас технологическое развитие имеет определенные сложности, связанные, прежде всего, с ответственностью и моралью. Он привел в пример типичные этические вопросы: какое решение должна принимать машина, если авария неизбежна, а также насколько допустимо учить ИИ иногда нарушать формальные правила, если только так можно избежать или смягчить аварию. По словам представителя «Яндекса», Россия в этом плане сейчас находится на «нулевой стадии», когда системы жестко соблюдают правила, что иногда приводит к парадоксам, когда ИИ кажется «глупым»: не может объехать препятствие, если для этого нужно формально нарушить ПДД, хотя человек сделал бы это безопасно. В результате общество может считать технологии «недостаточно умными», хотя причина — в выбранной этической и правовой модели.

Парадоксы использования ИИ на транспорте отмечают и зарубежные специалисты. Так, исполнительный директор института городских инноваций в Гуанчжоу Николас Ю (Китай) рассказал о двух случаях массового сбоя 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 тысяч 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.

В ходе дискуссии основатель компании Rutemize Абделлах Дауд (Алжир) отметил, что ключевая задача применения искусственного интеллекта — помогать человеку в принятии решений. По его словам, ИИ нужно использовать не отдельно, а интегрировать с традиционными моделями и математическими алгоритмами, чтобы лучше прогнозировать ситуацию и находить оптимальные решения. Стартап Rotemize работает с дистрибьюторами товаров массового спроса: команда создает адаптивный инструмент, позволяющий моделировать разные сценарии, менять параметры и тестировать решения до их фактической реализации. Цель компании — объединить традиционные технологии и искусственный интеллект так, чтобы получить практичные и эффективные решения, подходящие для особенностей местного рынка.

Основатель ГК «Infinium Platform» («БелТрансСпутник») Михаил Дедунович рассказал об опыте внедрения искусственного интеллекта в транспортные системы Белоруссии. По его словам, основные трудности сейчас заключаются в нескольких аспектах: ожидания часто не совпадают с результатами из-за сопротивления логистов, «большие данные» от агрегаторов трафика бывают некорректны, а узкие точечные решения мало полезны, также проекты часто не доводятся до реальной экономической эффективности. В то же время, внедрение искусственного интеллекта в Белоруссии уже приносит положительные результаты. Так, ИИ‑робот Infinium Platform приносит ощутимую пользу водителям, помогая выбрать оптимальный маршрут. Робот подсказывает наилучшее решение из тысячи сопоставимых случаев на каждом километре пути, при этом расчёт 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.