Рынок транспортного ИИ готовится к новому витку роста

Цифровизация транспортно-логистического сектора в России выходит на качественно новый уровень. В центре внимания - развитие отечественных решений, способных повысить эффективность, безопасность и устойчивость перевозок. Ключевым инструментом трансформации отрасли становится искусственный интеллект, причем власти и компании последовательно формируют условия для его внедрения.

Сегодня интеллектуальные технологии применяются в управлении движением, профилактическом обслуживании, планировании маршрутов и контроле технического состояния транспортных средств. На некоторых предприятиях, внедряющих такие решения, удается снизить убытки от простоя и ремонтов до 65 процентов, сократить общие логистические расходы до 40 процентов и повысить производительность спецтехники на четверть.

Сергей Голицын: Будущее отрасли за мультимодальными системами для решения бизнес-задач. Фото: ИТ-холдинг Т1

Но переход на "умные" системы требует значительных вложений и глубокой перестройки бизнес-процессов. Основные сложности связаны с нехваткой квалифицированных кадров, качеством исходных данных и необходимостью постоянной адаптации программного обеспечения под особенности каждого предприятия.

Тем не менее практика показывает, что даже при ограниченных инвестициях возможен ощутимый экономический эффект - прежде всего в области предиктивной аналитики, оптимизации загрузки мощностей и интеграции цифровых двойников инфраструктуры.

Российский рынок транспортно-логистического ПО пока неравномерен по уровню зрелости. В сегментах управления автопарками и транспортной аналитики уже сформировался устойчивый спрос, однако в ряде ниш - от мультимодальных перевозок до комплексных систем планирования цепочек поставок - все еще ощущается дефицит качественных отечественных решений. При этом большинство компаний стремятся перейти от точечных цифровых продуктов к единой экосистеме, где данные из разных источников объединяются и анализируются в реальном времени.

"Вау-эффекты, связанные с магией ИИ, ушли в прошлое. Бизнес все чаще использует прагматичный подход: инвестиции оправданны - внедряем, если нет - откладываем. Во многом это результат возросшей вовлеченности топ-менеджмента и понимания, что представляет из себя искусственный интеллект на практике", - объясняет потребности компаний руководитель направления Т1 ИИ ИТ-холдинга Т1 Сергей Голицын.

Интеграция таких систем позволяет компаниям получать единый источник достоверной информации, выстраивать прозрачные финансовые и логистические процессы, оперативно моделировать сценарии и принимать решения на основе фактов. Примером может служить опыт одной из крупных транспортных компаний. Внедрение единой платформы бюджетирования и анализа сократило сроки подготовки отчетов и повысило точность финансового планирования.

Объем рынка ИИ для логистики вырастет до 138 миллиардов рублей уже к началу 2027 года

Отраслевые игроки отмечают, что ИИ-технологии особенно востребованы при планировании графиков, оптимизации маршрутов и прогнозировании пассажиропотока. В авиации, например, интеллектуальные алгоритмы позволяют формировать идеальные графики работы летных экипажей, учитывая квалификацию, предпочтения сотрудников и требования регламентов. Такая оптимизация снижает расходы на 5-7 процентов и повышает эффективность использования ресурсов. Аналогичные решения применяются для планирования ремонтов, анализа технического состояния активов и прогнозирования спроса на перевозки.

В ближайшие годы рынок транспортного ИИ, по оценкам аналитиков, переживет этап стабилизации и подготовится к новому витку роста. После текущего периода сдержанных инвестиций ожидается ускорение цифровых проектов: объем сегмента к 2027 году может вырасти почти в полтора раза - до 138 миллиардов рублей.

Будущее отрасли, уверен Сергей Голицын, - за мультимодальными системами, объединяющими обработку визуальных, текстовых и аудиоданных, и за развитием языковых моделей, способных предоставлять аналитику по запросу менеджера без участия специалистов по машинному обучению.

Принцип таких систем заключается в объединении различных видов транспорта - автомобильного, железнодорожного, морского и воздушного - в единую цифровую среду, где все этапы логистической цепочки взаимосвязаны и управляются с помощью ИИ. Такие решения позволяют синхронизировать расписания, оптимизировать использование инфраструктуры, сокращать затраты на перевалку и обеспечивать сквозное отслеживание грузов.

Примером мультимодальной бизнес-задачи может служить разработка индивидуальной ценовой политики в B2B-сегменте. В этом случае процесс строится в виде аналитической цепочки: сначала прогнозируется спрос на услуги, затем рассчитывается чувствительность клиентов к изменению цены и оцениваются возможные риски. На завершенном этапе проводится оптимизация - определяются наиболее выгодный уровень цены и состав предлагаемого пакета. Последовательное выполнение этих шагов позволяет компаниям повышать доходность и поддерживать устойчивость коммерческой модели.

Отдельное направление - внедрение связки больших языковых моделей и классического машинного обучения в работу клиентских подразделений. Модели прогнозируют вероятность покупки и помогают формировать список перспективных клиентов. В то же время большая языковая модель выступает интерфейсом между аналитической системой и менеджером: запросы можно формулировать в обычной речевой форме, а система автоматически преобразует их в параметры для запуска моделей.

Сергей Голицын отметил, что для эффективного управления такими решениями предприятия создают "фабрики моделей", в которых объединены ресурсы для разработки, хранения и сопровождения ИИ-инструментов. Репозитарий моделей позволяет переиспользовать наработанные решения, а единая платформа обеспечивает контроль качества и прозрачность эксплуатации.

Такие программные продукты уже скоро получат широкое распространение в транспортно-логистической сфере. В течение пяти лет должны появиться "умные" транспортные хабы, где управление потоками, планирование и контроль безопасности будут вестись в едином цифровом контуре. Мультимодальные модели, на основе которых будут функционировать такие хабы, станут основой для создания цифрового контура национальной транспортной системы. Это позволит России значительно повысить эффективность грузоперевозок и интегрировать внутренние маршруты с международными коридорами.

Цифровая модернизация транспорта уже сегодня повышает прозрачность и управляемость процессов. А с развитием отечественных решений и расширением применения ИИ Россия сможет укрепить технологический суверенитет в одной из ключевых отраслей экономики, обеспечив конкурентоспособность на глобальном уровне.