ИИ на транспорте: стоимость разработки и прибыль от внедрения технологии

– Как Вы оцениваете темпы перехода транспорта на ИИ? Какой транспорт активнее переходит и почему?

– Темпы уже нельзя назвать экспериментальными: в России около 30% транспортных организаций уже применяют ИИ, а еще 45% планируют внедрение в ближайшие годы. Быстрее всего ИИ идет туда, где есть большой массив данных и повторяемые операции: автологистика, железнодорожная диагностика, авиационное планирование, портовая и складская логистика. Лидером является тот вид транспорта, где ИИ быстрее снижает простой, расход топлива, аварийность и ручной труд.

– Какова стоимость разработки технологии. На чем экономят?

– Главная ошибка рынка – считать, что ИИ – это покупка модели. На практике дороже всего обходится не алгоритм, а данные, интеграция, доработка процессов, киберзащита и сопровождение. Именно поэтому многие ИИ-проекты в транспорте либо не достигают целей, либо заметно выходят за бюджет. Экономят обычно на разметке данных, на унификации ИТ-ландшафта и на переобучении персонала, а потом получают дорогую систему, которая не встроена в операционную модель.

– Каким должен быть ИИ, управляющий транспортом и логистикой?  

– Предсказуемым. «Мышление» – не главное. На транспорте ИИ ценят не за эффектный интерфейс, а за способность стабильно принимать решения в условиях неполных данных, быстро выявлять отклонения и не разрушать безопасность. Поэтому главные критерии – объяснимость, отказоустойчивость, качество данных и возможность человека вмешаться. В логистике это означает точный прогноз, на железной дороге – диагностику и предиктивное обслуживание, в беспилотном транспорте – безопасное поведение в нестандартной среде.

– Есть ли необходимость связывания всех технологий, которые управляют транспортом, в единый и глобальный ИИ, контролирующий все?

– В единый «супермозг» – нет. В единую цифровую архитектуру – да. Транспорт слишком разный по режимам, рискам и регуляторике, чтобы один ИИ управлял всем сразу. Но стране нужна единая среда данных и совместимые платформы, иначе беспилотная фура, железная дорога, порт и склад будут оптимизировать себя по отдельности и создавать общий хаос. Именно поэтому Минтранс делает ставку не на один ИИ, а на связанную систему сервисов, электронных документов и национальную цифровую транспортно-логистическую платформу.

– Как Вы оцениваете так называемый роевой интеллект, который планируют внедрять на транспорте?  

– Это перспективная, но пока нишевая технология. Роевой интеллект особенно силен там, где много подвижных единиц должны координироваться в реальном времени: беспилотные грузовики, роботы в терминалах, дроны, портовая техника. Его смысл не в том, что машины «думают вместе», а в том, что система сама перераспределяет задачи, маршрут и приоритет без центральной перегрузки. Для России это особенно интересно на магистральной логистике и терминалах, но внедрение будет идти через пилоты на закрытых и полузакрытых контурах.

– Что ИИ дает транспорту в целом, а также пассажирам, перевозчикам, владельцам подвижного состава в частности?  

– ИИ дает в целом транспорту не автономность, а рост производительности сети: меньше холостых пробегов, меньше сбоев, более эффективное использование парка и инфраструктуры. В частности, пассажир получает регулярность и безопасность, перевозчик – экономию на простоях и планировании, владелец подвижного состава – переход от ремонта по аварии к ремонту по состоянию. Это уже видно на российских беспилотных грузоперевозках. Автономные гражданские грузовики на дорогах общего пользования прошли свыше 14,5 млн км, а рейс Санкт-Петербург – Казань был выполнен за 24 часа, что в 2,5 раза быстрее классической схемы с обязательным режимом труда и отдыха водителя.

– Какие технологии лично Вам кажутся самыми востребованными, а какие – самыми невероятными?

– Самые востребованные – те, которые незаметны для людей, но меняют экономику: предиктивное обслуживание инфраструктуры и подвижного состава, компьютерное зрение для контроля, умное планирование графика и грузопотоков, цифровые документы. Самые «невероятные» – полностью беспилотные магистральные перевозки и роевые системы, но именно они уже переходят из пилотов в промышленную фазу. В России по всей трассе М-11 уже запущено полностью беспилотное движение грузовиков (в кабине беспилотного грузовика обязательно должен находиться инженер-испытатель), а глобально ставки на автономный транспорт измеряются уже не миллионами, а десятками миллиардов долларов. Это значит, что вопрос больше не в том, придет ли ИИ на транспорт, а в том, кто быстрее встроит его в реальную экономику перевозок.

Беседовала Анна Маничева