Одним из интереснейших событий первого дня II Международного Форума цифровых технологий в сфере транспорта и логистики «ЦИФРОВАЯ ТРАНСПОРТАЦИЯ 2024» стала партнёрская сессия «Новые правИИла дорожного движения: искусственный интеллект в транспортной отрасли и логистике».

Спикерами на сессии выступили профильные руководители таких российских компаний, как ПАО «Сбербанк», ГК «ЦРТ», ОАО «РЖД», «Сбер Бизнес Софт», а также представители ФГУП «ЗащитаИнфоТранс» и Главного управления на транспорте МВД России. Экспертом сессии выступил представитель Центра прикладного ИИ Сколтеха.

В ходе сессии участники обсудили наиболее эффективные отечественные практики применения ИИ в логистике, железнодорожных, грузовых и городских перевозках, экспериментальные правовые режимы, поделились своим мнением о будущем дорожно-транспортной инфраструктуры и перспективах «умных» дорог в России, а также дали оценку экономической эффективности внедрения технологий искусственного интеллекта.

Генеральный директор Группы компаний ЦРТ Дмитрий Дырмовский:

Один из тех вызовов, который стоит в том числе перед транспортной отраслью – это дефицит кадров. Текущие инструменты, которые были доступны нам ранее, не позволяют этот риск минимизировать. В этой ситуации новые технологии, искусственный интеллект, большие языковые модели помогут нам с этой проблемой бороться.

Особо отмечалось, что российские транспорт и логистика находятся среди лидеров отраслей экономики по применению технологий искусственного интеллекта. Так, по итогам прошлого года, порядка трети компаний транспортной отрасли использовали технологии на базе ИИ с высокой степенью цифрового суверенитета, то есть отечественные разработки.
Заместитель генерального директора ОАО «РЖД» Евгений Чаркин:

Сейчас в «РЖД» используются 28 систем с искусственным интеллектом. Наиболее перспективные бизнес-процессы, которые будут иметь максимальный эффект с точки зрения применения технологии искусственного интеллекта – это, по нашему мнению, прогнозирование и моделирование, а также обслуживание инфраструктуры и подвижного состава.

В заключении сессии спикеры ответили на актуальные вопросы от аудитории про ограничения в разработке и внедрении технологий, безопасность, а также расширения сферы применения искусственного интеллекта.

Комментарий Искусственного интеллекта:

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в транспортную отрасль и логистику имеет значительные перспективы и может трансформировать эти секторы, повышая их эффективность, безопасность и устойчивость. Вот несколько ключевых направлений и возможностей:

1. Оптимизация маршрутов и планирование: ИИ может анализировать огромное количество данных в реальном времени (например, трафик, погодные условия, состояние дорог) для оптимизации маршрутов. Это позволяет уменьшить время в пути, сократить потребление топлива и снизить эксплуатационные расходы.
2. Предиктивное обслуживание: ИИ может прогнозировать необходимое техническое обслуживание транспортных средств, базируясь на данных с датчиков и исторических записей. Это помогает предотвратить поломки и сократить простои, что увеличивает общую эффективность транспортной системы.
3. Автономные транспортные средства: Автономные автомобили и грузовики с использованием ИИ могут значительно изменить транспортную отрасль. Безопасное и эффективное управление движением в рамках автоматизированных систем обещает снизить количество аварий и повысить надежность доставки грузов.
4. Управление складом: ИИ может применяться для оптимизации складских операций, включая размещение товаров, управление запасами и роботизированные системы отбора заказов. Это способствует снижению операционных расходов и улучшению качества обслуживания клиентов.
5. Прогнозирование спроса: Анализ исторических данных и рыночных тенденций с помощью ИИ позволяет точнее прогнозировать спрос на транспортные услуги и логистику, что помогает компаниям лучше планировать свои ресурсы и сокращать издержки.
6. Контроль качества и безопасность: ИИ может использоваться для мониторинга состояния инфраструктуры и транспортных средств, выявления потенциально опасных ситуаций и принятия мер для предотвращения аварий.
7. Персонализированный сервис: Внедрение ИИ в пассажирский транспорт позволяет предоставлять более персонализированные услуги, такие как более точные прогнозы времени прибытия, автоматическое подстраивание маршрутов и улучшение посещения общественных транспортных точек.
8. Экологичность: С помощью ИИ можно разрабатывать и внедрять более экологически чистые транспортные решения, оптимизируя потребление топлива и минимизируя выбросы парниковых газов.
9. Транспортные платформы и цифровые экосистемы: ИИ может интегрировать различные транспортные сервисы (например, каршеринг, велосипедные аренды, такси) в единую платформу, улучшая общую управляемость и удобство для пользователей.

ИИ в транспортной отрасли и логистике открывает множество возможностей для улучшения эффективности, безопасности и экологической устойчивости. Однако важно учитывать необходимость решения вопросов кибербезопасности, этических аспектов, а также адаптации законодательной базы к новым технологиям.

Читать далее:

Цифровой двойник обеспечит бесшовное движение беспилотных грузовиков на М-11