Российский общественный транспорт уже располагает большими массивами цифровых данных. Системы оплаты фиксируют поездки, навигационное оборудование — движение подвижного состава, диспетчерские системы — выполнение рейсов, а автоматизированные комплексы позволяют анализировать пассажиропоток и транспортную работу. Следующий вопрос — насколько эти данные действительно помогают принимать решения о развитии маршрутной сети.
На III ежегодном форуме «Транспортная реформа. Новые возможности» участники дискуссии обратили внимание на то, что количество цифровых сервисов само по себе еще не означает цифровой зрелости транспортной системы.
Алексей Зотов, председатель Комиссии по вопросам развития пассажирских перевозок Общественного совета при Минтрансе России, обратил внимание на проблему несопоставимости исходных данных.
«Мы видим, что остановка в разных системах — в Яндексе и в 2GIS — имеет разные координаты и разные названия. По-разному в разных системах определяются простые вещи. Если мы это не приведем к единому полю, к единому пониманию, то управляемости и эффективности, скорее всего, не получим», — отметил Алексей Зотов в ходе дискуссии.
По словам Алексея Зотова, подобная проблема возникает даже внутри отдельных транспортных предприятий: одни и те же объекты могут по-разному называться в учетных системах. Пока справочники не унифицированы, возникают сложности со сквозной аналитикой и прогнозированием.
Проблема имеет не только техническое значение. Для транспортного планирования важно однозначно связать между собой маршрут, транспортное средство, рейс, остановочный пункт, расписание, оплату и пассажиропоток. Если одна информационная система не может корректно сопоставить свои данные с другой, увеличение объема собираемой информации не обязательно приводит к повышению качества управления.
Алёна Беликова, заместитель губернатора Ростовской области — министр транспорта, предложила оценивать цифровизацию именно по степени связанности данных.
«Цифровая зрелость транспорта определяется не количеством приложений, не количеством валидаторов, которые установлены на транспорте, а тем, насколько связаны между собой различные данные. То есть данные о маршруте, данные о транспортном средстве, о рейсе, который выполнен, об оплате, о пассажиропотоке, о праве на льготу. Именно на такой связанности должна строиться и федеральная, и региональная архитектура», — подчеркнула Алёна Беликова.
По ее словам, для этого необходимы унифицированные справочники остановочных пунктов, маршрутов, перевозчиков, технических средств и расписаний, а также единые требования к передаче сведений о фактическом движении транспорта. При этом уже существующие региональные системы не обязательно заменять одной новой системой: важнее обеспечить их совместимость и возможность обмена данными.
Такой подход меняет и само понимание цифровизации. Установка валидаторов, внедрение приложения или подключение новой платежной технологии становятся лишь отдельными элементами. Конечная задача — получить целостное представление о работе транспортной системы и использовать его при принятии решений.
Но даже качественной аналитики недостаточно, если необходимо заранее оценить последствия изменения маршрутной сети.
Анатолий Путин, начальник департамента транспорта администрации Перми, обозначил следующий этап цифрового развития транспорта — переход от анализа накопленных данных к моделированию.
«Сейчас очень много данных и о пассажиропотоке, об оплатах, о навигации. На эти данные посмотрели, даже их, возможно, обработали, проанализировали и хотим принять решение. Но мы не понимаем, какие последствия у этого решения могут быть. Не хватает следующего шага — это моделирование, прогнозирование, чтобы на базе этих данных можно было предположить, как при том или ином управляющем воздействии поведет себя транспортная сеть, поведут себя пассажиры, как они будут передвигаться», — сказал Анатолий Путин.
Этот тезис обозначает принципиальную границу между транспортной аналитикой и транспортным моделированием. Аналитика позволяет установить, что уже произошло: сколько пассажиров воспользовались маршрутом, где возникали отклонения от расписания, как распределялись оплаты и в какое время наблюдалась максимальная загрузка.
Но при изменении маршрута, интервала движения или количества подвижного состава необходимо ответить на другой вопрос — что произойдет после принятия решения. Как перераспределится пассажиропоток? Какие маршруты примут дополнительную нагрузку? Изменится ли время поездки? Понадобится ли дополнительный выпуск транспорта?
Именно для таких задач используются транспортные модели и сценарное прогнозирование.
При этом развитие искусственного интеллекта не отменяет требования к качеству исходной информации. Если в разных системах один и тот же объект описывается по-разному, более сложный алгоритм не устраняет исходную ошибку. Поэтому использование ИИ в управлении транспортом должно начинаться не с самого алгоритма, а с формирования качественных, сопоставимых и верифицированных данных.
Таким образом, новый этап цифровизации общественного транспорта связан уже не столько с увеличением количества собираемой информации, сколько с ее практическим использованием. Сначала данные разных систем должны быть приведены к общим правилам и связаны между собой. Затем они могут стать основой объективной аналитики. Следующий шаг — моделирование и прогнозирование, позволяющие оценивать последствия решений до их реализации.
Именно переход от фиксации происходящего к прогнозу способен превратить цифровизацию из инструмента учета в полноценный инструмент транспортного планирования.
Читать далее: «Дорожные вопросы» ко Дню дорожника: повысят рейтинги профессии 16 октября!