Каждый месяц крупные российские мегаполисы генерируют петабайты данных. Трафик идет от систем контроля скоростного режима, интеллектуальных транспортных систем, сервисов телемедицины, госуслуг и т. д. Эксперты говорят, что это только начало. И справиться с валом данных сможет только искусственный интеллект (ИИ), который проникает всё глубже в городскую жизнь.
Российский рынок ИИ стабильно растет: его общий объем в 2021 году составил более 550 млрд рублей, а в 2022 году он вырос до 650 млрд рублей. Эксперты АНО «Цифровая экономика» фиксируют внедрение технологий на базе искусственного интеллекта во всех сферах экономики, включая социально значимые отрасли и госуправление.
Города, в которых ИИ уже практически прописался, — Москва, Санкт-Петербург, Казань. Среди городов поменьше это Сочи, Тюмень и Смоленск. В АНО «Цифровая экономика» утверждают, что на конец 2022 года в России было 237 городов с внедренными решениями умного города.
Объем рынка цифровых решений для умных городов в России уже в этом году может составить от 330 млрд до 840 млрд рублей. Такой разброс объясняется просто: первая цифра основана на численности населения городов, а вторая, от Национального центра информатизации (НЦИ), учитывает затраты на внедрение элементов умного города. На 2021-2024 годы в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» запланировано потратить на эти цели 28,3 млрд рублей.
Собственно, главными факторами роста, как и во многих других IT-проектах последнего времени, станут реализация различных правительственных инициатив по цифровизации и неизбежный рост спроса на комплексную общественную безопасность.
Лоскутная цифровизация
В теории всё выглядит более чем разумно. Например, в документах департамента информационных технологий (ДИТ) Москвы, связанных с развитием ИИ в городах, говорится, что нечеловеческий разум поможет правительству принимать «непротиворечивые управленческие решения», бизнесу — повышать эффективность, народу достанется беспилотный транспорт, экономичное освещение улиц, автоматическая уборка мусора и т. д. Однако, конечно, далеко не на последнем месте в этих планах стоят повсеместные системы видеонаблюдения и геотаргетирования, которые, как известно, можно использовать во благо, а можно и нет.
Пока в российских городах умную среду можно скорее назвать лоскутной цифровизацией, потому что существуют отдельные решения, не всегда и не везде между собой объединенные. Но если всё пойдет по плану, любители пошифроваться смогут делать это еще не очень долго. С 2025 по 2040 годы, по данным Агентства инноваций Москвы, запланирована интеграция инфраструктуры крупных городов в единый цифровой контур, а также появление неких умных городов, построенных с нуля. К слову, один такой город уже есть — это Иннополис. Из последних новостей оттуда — разработка дрона для непрерывного контроля дорожного движения. На практике это означает, что комплекс на базе квадрокоптера с привязной системой питания в постоянном режиме онлайн фиксирует нарушения ПДД, разыскивает автомобили по номерным знакам, классифицирует транспортные средства и ведет видеосъемку всего и вся. Пока он тестируется только на дорогах Иннополиса.
А вот с 2040 по 2060 годы всю российскую цифровую инфраструктуру планируют масштабировать до международного уровня. Какие именно страны выступят нашими партнерами в этом проекте, не сообщается.
Первые в очереди
Сегодня уже почти всё оцифровано в Москве: ежегодно в столице становится на 300 цифровых проектов больше. Это голосовые помощники всех уровней, телемедицина, система фотовидеофиксации и т. д. Да что там, у столицы уже есть цифровой двойник, управляемый ИИ для планирования развития города и контроля реализации значимых городских проектов. Тянет руки Москва и к Петербургу: так, на трассе М11, соединяющей города, на днях стартовали регулярные беспилотные грузоперевозки.
Конечно, до Сингапура, который к 2025 году планирует обеспечить использование самоуправляемых автомобилей на городских улицах и создать воздушную сеть маршрутов для беспилотных летательных курьеров, и в столице еще далеко, но тренды в целом по стране уже очевидны.
Это, во-первых, контроль за состоянием водителей во время движения, контроль за требованиями промышленной безопасности, интеллектуальные системы распознавания (людей, животных объектов) и умные транспортные системы. В городской среде это еще и оптимизация бюджетных затрат. Прогнозирование электропотребления, цифровые системы управления освещением городов, системы управления утилизацией отходов — всё обещано россиянам. Пока же превалируют системы видеоаналитики, а проще говоря — распознавание лиц везде и повсюду. Такие комплексы работают в аэропортах, метро, на улицах Москвы, Санкт-Петербурга, на дорогах Казани, Ставропольского края, Ростовской области, в Анапе, Тюмени и т. д. МВД является заказчиком общей системы мультиобъектной видеоаналитики, основанной на алгоритмах компьютерного зрения, которая также позволяет определить и классифицировать множество различных объектов и ситуаций и на основе изображений или видео. Правда, правоохранители сетуют, что есть у них и проблемы: недостаточное количество сотрудников для оперативного реагирования на правонарушения и оперативно-розыскной работы, а также «влияние человеческого фактора при обеспечении безопасности».
Не только слежка
А вот в Пермском крае ИИ решили использовать в других целях. Там внедрена система умного расписания на базе технологий искусственного интеллекта, которая помогает формировать расписание в учебных учреждениях с учетом требований образовательных программ и потребностей учащихся. В качестве источника информации при организации расписания система использует данные из региональной образовательной информационной системы. Власти региона утверждают, что такой вид сотрудничества с ИИ экономит около 15 млн рублей в год.
Также в регионах развиваются сервисы, связанные с медициной. Например, в ЯНАО медицинская информационная система региона интегрирована с системой поддержки принятия врачебных решений для автоматического анализа электронных медицинских карт. Система идентифицирует потенциальные риски и признаки возможных заболеваний, а также создает прогноз, который определяет вероятность их развития. С помощью базы данных клинических протоколов формируются персональные рекомендации врачу и пациенту, которые записываются в карту диспансеризации.
В Чувашской республике ИИ анализирует туристические потоки и их сезонные изменения. Правда, фиксирует и проблемы: собственно, низкий уровень развития туристической инфраструктуры региона. В Челябинске ИИ решает, где лучше размещать оборудование для связи, а в Кузбассе — выявляет незарегистрированные постройки.
В Пскове есть цифровой двойник системы освещения. Планировалось, что система повысит скорость реагирования на нештатные ситуации и управляемость процессами «с помощью выявления взаимосвязей между городскими объектами инфраструктуры». Но оказалось, что выявить эти взаимосвязи не так-то просто: в реестрах отсутствуют актуальные сведения о городском хозяйстве в части освещения и в целом наблюдается «неэффективная организация эксплуатации городского хозяйства». Тут даже искусственный интеллект бессилен.
Однако амбассадоры российского ИИ в любом случае с оптимизмом смотрят в будущее. «Вручную обработать поток данных, генерируемых городами, и принять по ним правильные управленческие решения просто невозможно, — уверен директор направления «Цифровая трансформация отраслей» АНО «Цифровая экономика» Алексей Сидорюк. — Мы видим большое количество отечественных решений на базе искусственного интеллекта, которые эффективно используются на уровне крупных мегаполисов нашей страны и позволяют упростить деятельность чиновников, эффективно управлять сложными системами, а гражданам помогают быстрее решать их проблемы, повышают комфорт и безопасность».
Кингисеппский машиностроительный завод показал на выставке «ЭКСПОТЕХНОСТРАЖ-2024» в Петербурге автономный дизель-генератор АД8.1 для различных объектов и комплексов Минобороны РФ.
