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 документооборот, 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»
Источник: Транспорт России