Как сделать транспорт не просто удобным, но и по-настоящему человекоцентричным? Ответ на этот вопрос ищут эксперты, делая ставку на симбиоз искусственного интеллекта и больших данных. На сессии «ИИ + данные = человекоцентричный транспорт?», в рамках конференции по анализу данных и технологиям ИИ «Data Fusion 2025» (16-17.04.2025), лидеры отрасли обсудили, как с помощью AI оптимизировать бизнес-процессы, повысить качество сервисов и эффективность всей транспортно-логистической инфраструктуры.
В роли модератора выступила Полина Давыдова, директор Ассоциации «Цифровой транспорт и логистика». Своим опытом и видением поделились ключевые игроки рынка: Евгений Чаркин (ОАО «РЖД»), Сергей Голицын (ИТ-Холдинг Т1), Валерий Веремеев (ПАО «ТрансКонтейнер»), Руслан Гусак (АО «Авиакомпания АЗИМУТ») и Денис Кучинский (АО «ФПК»).
Директор Ассоциации «Цифровой транспорт и логистика» Полина Давыдова:
Искусственный интеллект перестал быть просто трендом — теперь это реальный инструмент для улучшения качества жизни.
Транспорт и ИИ — идеальное сочетание. Каждое инновационное решение в транспорте делает поездки комфортнее и безопаснее для миллионов.
Заместитель генерального директора ОАО «РЖД» Евгений Чаркин:
Первый важный принцип — мы ничего не делаем без эффекта. Поэтому, когда мы говорили про искусственный интеллект, в том числе, как об одной из технологий в рамках стратегии цифровой трансформации, важно то, что каждый проект, который мы туда включили, а сейчас у нас уже работают 33 системы на основе искусственного интеллекта на сетях железной дороги, имеет четко просчитанный экономический эффект.
Российские железные дороги активно внедряют искусственный интеллект (ИИ) в ключевые проекты, охватывающие широкий спектр задач: от беспилотного управления поездами «Ласточка» и помощи машинистам в анализе безопасности до автоматического осмотра грузовых составов и мониторинга состояния платформ. Речевые сервисы на основе ИИ обрабатывают более половины клиентских обращений, а инвестиции в ИИ-проекты уже окупились в два раза. ИИ успешно применяется как в пассажирских, так и во внутренних системах, способствуя главной цели РЖД – повышению эффективности и безопасности железнодорожных перевозок.
Первый вице–президент, ПАО «ТрансКонтейнер» Валерий Веремеев:
«ТрансКонтейнер» в год перевозит около 2,5 миллиона контейнеров в 20-футовом эквиваленте. В основном это мультимодальные перевозки. Мы управляем парком, состоящим из более чем 41 тысячи вагонов, на которых размещается более 140 тысяч контейнеров, принадлежащих нам, и примерно столько же контейнеров других операторов. И вся эта деятельность, естественно, осуществляется в режиме онлайн.
Также важен свободный порт. Поэтому большие данные и большие транзакции — это то, с чем мы работаем. У нас обрабатываются несколько десятков миллионов электронных документов и столько же статусов нашего оборудования в год при выполнении заказов. Мы, как и РЖД, стараемся трезво оценивать ситуацию с искусственным интеллектом, отделяя хайп от реальных внедрений и определяя, что действительно принесет эффект.
Я выделил 8 направлений, и хочу отметить, что по многим из них, к сожалению, в России нет готовых решений, как и для многих других кейсов с искусственным интеллектом. Поэтому мы ориентируемся на международный опыт. Первое — это модели прогнозирования спроса и предложения. Мне кажется, здесь все очевидно. Основная задача — оптимизировать загрузку складов, уменьшить количество излишних запасов в логистических цепочках, учитывая все факторы, влияющие на товародвижение: состояние транспорта, погоду, загрузку основных узлов и так далее. Очень хорошие результаты приносит все, что связано с умным планированием и принятием решений, о чем уже говорил Евгений (Заместитель генерального директора ОАО «РЖД» Евгений Чаркин). Второе направление — это оптимизация маршрутов и связанная с ней автономная доставка. Здесь тоже все понятно: сегодня можно собрать огромный массив данных о движении товаров, о состоянии логистических товаропроводящих систем, и на основе этого применять интеллектуальные решения и оптимизировать движение.
В заключение, сессия «ИИ + данные = человекоцентричный транспорт?» подтвердила, что искусственный интеллект и большие данные перестали быть просто модными словами, превратившись в мощный инструмент для трансформации транспортной отрасли. Эксперты сошлись во мнении, что внедрение AI позволяет не только оптимизировать бизнес-процессы и повысить эффективность логистики, но и сделать транспорт действительно удобным и безопасным для людей. Ключевым вызовом остается поиск и разработка собственных AI-решений, адаптированных к специфике российского рынка, особенно в таких областях, как прогнозирование спроса и оптимизация маршрутов.
Читать далее:
Москва становится лидером в развитии альтернативных видов транспорта