III КВАРТАЛ 2022Г. - 55 баллов 
Однако вместе с ростом цифровых сервисов меняются и ожидания пассажиров – сегодня общественный транспорт оценивают по тем же стандартам удобства, что и онлайн-банкинг или такси. Отрасль входит в этап, когда одной автоматизации процессов уже недостаточно: требуется новая модель управления всей городской мобильностью.
Пройти на «5»
Поездка в городском транспорте сегодня опирается на сложную цифровую экосистему: билетные сервисы, навигацию, диспетчеризацию, мониторинг подвижного состава и аналитику пассажиропотока. Основатель центра компетенций «Териномика» Владимир Ямщиков отмечает, что ключевая задача отрасли – не просто внедрение разрозненных технологий, а создание надежной, безопасной и управляемого в реальном времени транспортного комплекса.
Рост зрелости интеллектуальных транспортных систем (ИТС) подтверждает масштаб изменений.
Уже 32 агломерации достигли первого уровня развития ИТС при плановом показателе 20 к 2025 году. В рамках нацпроекта «Инфраструктура для жизни» города внедряют комплексы камер, датчиков, «умных» светофоров и программных решений, позволяющих оптимизировать движение, повышать безопасность и снижать заторы. За пять лет число участников проекта выросло с 28 до 65, а к 2030 году не менее 66 агломераций должны выйти на первый уровень зрелости (уровни зрелости ИТС оцениваются по шкале от 0 до 5, где 5 – продвинутый уровень с широким покрытием системами умного оборудования и возможностью взаимодействия подключенного к ИТС транспорта, в том числе и беспилотного, с дорожной инфраструктурой).
По сути, отрасль переходит от точечных цифровых инструментов к системному управлению транспортом.
Большие возможности
Все шире применяются платформы мониторинга, которые в режиме реального времени показывают местоположение транспорта, соблюдение расписания, техническое состояние и загруженность маршрутов. Развиваются решения предиктивного обслуживания: неисправности стараются выявлять до поломки.
«За привычной поездкой стоит довольно сложная технологическая инфраструктура», – поясняет ассистент кафедры МТУСИ Полина Жолтикова.
По ее словам, современные системы анализируют большие массивы данных – от дорожной ситуации до погодных условий – и способны прогнозировать задержки и перегрузку линий. Искусственный интеллект используется в видеоаналитике, прогнозировании спроса и планировании выпуска на линию. Параллельно развиваются единые приложения и цифровые платформы оплаты.
Практический эффект очевиден: города получают более точное управление маршрутной сетью, перевозчики снижают простои и издержки, а для пассажиров поездки становятся более предсказуемыми.
Брать пример с лучших
Одновременно отрасль сталкивается с рядом системных вызовов. По словам П. Жолтиковой, ключевые проблемы – износ инфраструктуры и подвижного состава, рост нагрузки и необходимость быстрого реагирования на внештатные ситуации. Города расширяются, пассажиропотоки меняются, но маршруты часто остаются прежними.
Генеральный директор «Мовиста Групп» Алексей Зотов среди дополнительных вызовов выделил кибербезопасность, комплексную модернизацию инфраструктуры и подготовку к внедрению автономного транспорта. Он также добавил, что городской общественный транспорт все чаще сравнивают с цифровыми сервисами из других отраслей: пассажиры ожидают прозрачности, скорости и удобства на уровне такси, онлайн-банкинга или e-commerce.
Мобильность как сервис
Следующий логичный этап развития цифровых систем на городском общественном транспорте – переход от управления перевозками к управлению мобильностью как сервисом. Сегодня цифровые сервисы отвечают на вопрос «когда придет автобус», но пользователю важно понимать и вероятность посадки. Поэтому растет значение данных о заполненности транспорта в реальном времени.
«Мы редко объясняем жителю, какую личную пользу ему дает цифра. Между тем, сильные мировые практики строятся не только на технологиях, но и на понятной логике для пользователя. В Сингапуре, например, транспортные цифровые сервисы связаны с управлением потоками, а приложение MyTransport показывает в том числе уровень загруженности автобусов», – отмечает В. Ямщиков.
Подобные решения в России развиваются пока осторожно. А будущее связано с полной интеграцией данных и объединением разных видов транспорта в единую цифровую среду. Пользователь должен видеть маршрут целиком – от метро до каршеринга и средств микромобильности.
«Пользователь видит весь маршрут сразу: метро, автобус, каршеринг, прокат самокатов. Еще одно направление – это развитие беспилотных решений и более глубокая автоматизация управления транспортными потоками. В России такие проекты пока находятся на стадии пилотов. Но по мере развития инфраструктуры и нормативной базы они постепенно будут становиться частью городской транспортной системы», – объясняет П. Жолтикова.
Эксперты выделяют три ключевых направления: интеграцию всех видов транспорта в единую систему, развитие автономного транспорта и переход к проактивному управлению, когда система прогнозирует события заранее.
«Если говорить о практиках, которые уже применяются в мире, но пока ограниченно представлены в России, то к ним относятся: полноценные MaaS-платформы (Mobility as a Service), где пользователь может планировать и оплачивать весь маршрут «от двери до двери» в одном приложении, динамическое управление маршрутами в зависимости от спроса, глубокая интеграция транспорта с городскими цифровыми сервисами. При этом важно, что Россия уже находится в активной фазе внедрения базовых элементов этой модели – и вопрос сейчас не столько в технологиях, сколько в скорости их масштабирования», – резюмирует А. Зотов.
Цифровизация уже делает поездки более предсказуемыми и повышает эффективность управления. Однако следующий этап сложнее: системы должны научиться прогнозировать спрос на транспорт, платформы – быть сквозными и все это – сохраняя баланс между алгоритмами и человеческими привычками. Технологии должны подстраиваться под людей – только так цифровая модель транспорта станет действительно удобной.
