Цифровая трансформация транспорта: путь в будущее

На волне цифровизации идет активное внедрение инновационных решений на базе искусственного интеллекта и передовых цифровых платформ в транспортную отрасль. Эта цифровая трансформация открывает новые возможности для транспортной системы городов.

Инновации в российской транспортной инфраструктуре 

Умные датчики и передовые алгоритмы обработки данных уже стали неотъемлемой частью городского транспортного ландшафта. Они позволяют сокращать время в пути, предотвращать пробки и даже повышать экологичность транспорта, анализируя и оптимизируя маршруты передвижения. Такие технологии уже используются в Москве и других крупных российских городах: в Санкт-Петербурге, Омске, Новосибирске. 

Кроме того, в России реализуются масштабные проекты по цифровизации транспортной отрасли. Например, создание Национальной цифровой транспортно-логистической платформы для обмена данными со странами АСЕАН, БРИКС, ШОС и ЕАЭС, внедрение единого биометрического электронного проездного билета и переход на цифровую платформу «ГосТех» – единую государственную площадку для обмена данными. Ожидается, что благодаря ей средняя скорость доставки товаров увеличится до 15%, а объем грузоперевозок вырастет до 12%. 

Москва активно внедряет и развивает инновации, подтверждая свое ведущее положение в области цифровизации транспортной инфраструктуры в стране. Мы видим, как глобальные тенденции принимают конкретные формы: от систем умного управления трафиком до современных приложений для планирования маршрутов – каждый элемент цифровизации направлен на создание интегрированной, эффективной и удобной для всех участников дорожного движения среды. 

Ключевые направления цифровизации транспортной отрасли

Синергия ИИ и передовых технологий предопределяет будущее транспортной системы и открывает новые возможности в различных областях:

1. Беспилотный транспорт 

Машины, управляемые искусственным интеллектом, запрограммированы на молниеносные реакции, включая экстренное торможение. Они взаимодействуют между собой по беспроводной связи, что позволяет избегать движения по одним и тем же маршрутам, занимать дорожное полотно рационально, предотвращать столкновения и заторы. Кроме того, ИИ способен предсказывать потенциальные узкие места на дорогах и корректировать маршруты соответствующим образом. 

Пока в России только думают о разработке беспилотных автобусов, в Великобритании в прошлом году уже запустили проект беспилотного маршрута в тестовом формате до 2025 года. В автобусе есть водитель и кондуктор, которые следят за работой автобуса, а искусственный интеллект собирает информацию о маршруте и пассажирах. Авторы проекта утверждают, что 5 автобусов данного типа за неделю смогут перевозить до 10 тыс. человек по маршруту протяженностью 21 км со скоростью не более 75 км/ч.

2. Безэкипажные суда

Искусственный интеллект активно внедряется и в судоходную отрасль с целью повышения ее эффективности и рентабельности. Одним из перспективных направлений является создание безэкипажных судов, управляемых системами ИИ. Это позволит значительно сократить эксплуатационные расходы. 

Так, компания Rolls-Royce заключила партнерское соглашение с Google для интеграции искусственного интеллекта в судовождении. Основная цель таких манипуляций – сокращение операционных издержек и ошибок навигации. В перспективе планируется отправка судна с минимальным числом людей на борту.  

3. Прогнозирование задержек авиарейсов

В воздушном транспорте одной из острых проблем являются задержки рейсов, которые приводят к финансовым потерям и негативно влияют на впечатление пассажиров. Используя технологии компьютерного зрения и анализа больших данных, авиакомпании могут существенно улучшить клиентский опыт, сокращая время ожидания и предлагая более качественный сервис. С помощью ИИ они могут отслеживать задержки в режиме реального времени и заранее информировать пассажиров, предлагая альтернативные варианты.

4. Управление дорожным движением

Системы управления дорожным движением – одно из ключевых применений ИИ в транспортной отрасли. Искусственный интеллект способен анализировать транспортные потоки, прогнозировать пробки и предлагать оптимальные маршруты для любого вида транспорта. ИИ может управлять работой светофоров и парковок, обеспечивая наиболее эффективное использование дорожной инфраструктуры. Кроме того, его можно применять для мониторинга движения в зонах ремонтных работ, ДТП и других затрудненных участках. 

Технологические решения на основе искусственного интеллекта и нейронных сетей активно применяются на важнейших федеральных автомагистралях России – ЦКАД, М-12 и М-4 – а также на многих региональных дорогах. Разработка этих систем ведется на основе ресурсов Центра компьютерного зрения концерна «Телематика». Применение данных технологий охватывает управление дорожным движением, идентификацию транспортных средств на платных участках дорог и проведение весогабаритного контроля.

Такие системы обладают способностью автоматически распознавать различные дорожные происшествия, включая аварии, выпадение грузов, остановку транспорта в непредназначенных для этого местах, наличие пешеходов или животных на дороге, а также образование заторов. Это позволяет оперативно реагировать на происшествия, направлять к месту службы экстренной помощи и информировать водителей о возможных рисках на их маршруте. 

5. Управление автопарками

Внедрение систем с искусственным интеллектом открывает новые возможности для эффективного управления автопарками транспортных компаний. ИИ позволяет отслеживать местоположение всех водителей с помощью GPS, оценивать их физическое и эмоциональное состояние, прогнозировать возможные поломки транспортных средств на основе анализа больших данных. Система способна в режиме реального времени передавать соответствующие обновления менеджерам автопарка для оперативного реагирования. 

Применение такой системы уже можно увидеть в работе подмосковного транспорта: повреждения всех рейсовых автобусов теперь ищет искусственный интеллект. Работа ИИ строится на сравнении фотографий автобусов, сделанных в начале и в конце рабочего дня. 

6. Распознавание дорожных объектов от автомобильных номеров до разметки

Технология автоматизированного распознавания номерных знаков (ANPR) включает в себя системы камер на основе компьютерного зрения, размещенные на уличных столбах, эстакадах и автомагистралях. Эти камеры фиксируют номерные знаки проезжающих автомобилей и их местоположение. Информация от ANPR-систем особенно полезна правоохранительным органам для обеспечения безопасности дорожного движения и раскрытия преступлений.

7. Оптимизация документооборота 

Транспортная отрасль традиционно связана с большим объемом документации: путевые листы, накладные, таможенные декларации и многое другое. Цифровые технологии, в частности технологии оптического распознавания символов (OCR) и интеллектуального распознавания текста, помогают значительно оптимизировать работу с документами. Они обеспечивают точное и быстрое распознавание текста, его оцифровку и бесшовную интеграцию в корпоративные информационные системы и онлайн-платформы для дальнейшей обработки данных.

Наряду с названными выше направлениями, искусственный интеллект находит применение в таких областях транспорта, как авиадиспетчерские системы, управление воздушным движением, логистика и управление цепочками поставок. Потенциал ИИ для дальнейшей трансформации отрасли практически безграничен.

Вывод

Цифровая трансформация транспортной отрасли с применением искусственного интеллекта и передовых технологий уже идет полным ходом. Она открывает путь к созданию более эффективной, безопасной и экологичной транспортной системы будущего. Города и страны, активно внедряющие инновационные решения, демонстрируют готовность встретить это будущее и стать лидерами в новой транспортной реальности.