Эксперимент по внедрению в российских регионах перекрестков на основе искусственного интеллекта, способных автоматически пропускать скорую помощь, пожарных и ГИБДД, планируется начать в 2022 году.  Проект будет в первую очередь запущен в 2022 году в Новосибирске и Перми. По всей России такие перекрестки могут появиться не ранее 2023 года. Что касается столицы, то на дорогах Москвы появилось уже 500 «умных» перекрестков, на 400 больше, чем в 2019 году. Ночью на них начинают работать кнопки вызова зелёного для пешеходов, что существенно увеличивает скорость потока. Ещё одна особенность — светофоры на «умных перекрёстках» всегда отдают приоритет трамваям. В них есть детекторы, которые распознают приближение трамвая и включают зелёный для пешеходов. Пока трамвай едет от детектора к остановке, люди успевают перейти дорогу. Когда трамвай прибывает на остановку, включается зелёный для него. Это увеличивает скорость прохождения маршрута на 15%.

Успехи в области внедрения умных технологий можно отметить в Туле, где реализуется проект «Интеллектуальная транспортная система города Тулы». По итогам его реализации пропускная способность улично-дорожной сети увеличилась на 11%, средняя скорость увеличилась на 7 км/ч, среднесуточная интенсивность одного перекрёстка возросла до 2,6 тыс. авт/час. В этом году умные светофоры планируют внедрять на самые проблемные перекрестки такие города как Владивосток, Волгоград, Ставрополь и Сургут.

Александр Афанасьев, руководитель внутреннего консалтинга Транспортного комплекса Москвы Департамента транспорта Москвы, рассказал в чем преимущество умных перекрестков и какие технологии считаются самыми удачными: «Традиционная работа светофорных объектов в режиме фиксированных фаз не соответствует современным требованиям организации дорожного движения и провоцирует ряд негативных эффектов для всех участников движения: пешеходов, общественного и личного транспорта. Когда мы говорим о негативных эффектах, то это прежде всего длительное ожидание пешеходной фазы, которая провоцирует переход на красный свет, для общественного транспорта — несоблюдение интервалов движения и снижение объемов пассажироперевозки, а для личного — наличие пустых «фаз» при низкой нагрузке и снижение пропускной способности из-за неоптимального использования зеленого сигнала. Мы поняли, что необходимо прийти к адаптивному, умному управлению светофорными объектами. Мы проанализировали, какими инструментами это может быть реализовано и определили, что индуктивный петлевой детектор — оптимальный вариант для адаптивного управления светофорным объектом. Он наиболее точный, не зависит от внешних факторов. Если сделать управление на основе камер, учитывая погодные условия, зимой мы могли бы очень долго ждать включения нужной фазы. 

Международный опыт так же в большинстве случаев использует петлевой детектор. Данный подход активно используется во всем мире, на основании чего мы подтвердили свою гипотезу — такой метод эффективен в рамках погодных условий города Москвы. Применение индуктивных петель доказало свою эффективность в ряде городов. В Сидней время в пути на личном транспорте сократилось на 30%, на 19% сократилось время остановок общественного транспорта, а объемы выбросов вредных веществ сократились на 13%. Опыт Сиднея в дальнейшем был масштабирован в другие города, в том числе в Сингапур, Лондон, Хельсинки, Стокгольм и Лос-Анджелес. Мы проанализировали и поняли, что в Москве данная система может быть реализована на 465 перекрестках и определили потенциальный эффект, который может быть достигнут. Пилотным проектом умного перекрестка послужила Тверская Застава, где удалось существенно улучшить транспортную ситуацию. Перед нами стояла четкая задача — за счет детектирования транспорта убрать ситуации самозапирания перекрестка, когда «хвосты» транспорта мешали движению поперечного направления. Вся Тверская Застава была переведена на адаптивное умное направление, было вмонтировано 108 индуктивных петлевых детекторов, произведена установка дорожных контроллеров, изменена логика пофазного разъезда с использованием виртуальных перекрестков и синхронизированы перекрестки на прилегающих улицах. Благодаря этому удалось на 30% снизить время ожидания транспортом проезда по ул. Лесная, от 20 до 50% повысилась пропускная способность площади Тверская Застава — в зависимости от времени суток, на 50% снижено время ожидания проезда на улицы Грузинский Вал и ул. 3-я Брестская. От 20 до 50% увеличилась эффективность выпуска трамвая на данном участке и на 20% снизилось время прохода пешеходами через площадь Тверская Застава. Результаты проекта в Москве продемонстрировали положительное влияние на дорожное движение и на общественный транспорт, поэтому и далее подход был реализован на ряде локаций с проблемными зонами». 

Директор Института транспортного планирования Российской академии транспорта Михаил Якимов поделился своим мнением об эффективности автономных умных светофоров: «Пожалуй главным требованием, предъявляемым ко всем транспортным системам городов, является предсказуемость транспортной системы. Предсказуемость для всех участников дорожного движения. И каждый участник дорожного движения при выборе своего маршрута, будь-то водитель автомобиля, пешеход или водитель автобуса, следующего по маршруту, должен знать время реализации своих транспортных корреспонденций или условий выполнения расписания. За этим должна следить интеллектуальная транспортная система, которая работает во всем городе, которая, разумеется, должна иметь системы сбора информации, такие как петлевые датчики. Наличие в системе регулирования автономных светофорных объектов, работающих по своим алгоритмам регулирования, имеющих собственные системы сбора и обработки информации, скорее негативно влияют на предсказуемость и стабильность работы улично-дорожной сети города. Отсутствие координации между двумя рядом расположенными умными светофорами может привести к еще более серьезным задержкам в пути для всех участников дорожного движения. Поэтому автономно работающие светофоры со своими датчиками подсчета интенсивности и скорости автомобильных потоков целесообразно располагать на перифериях городов. Особенно хорошо они работают на участках въездных и вылетных магистралей в город, на границах спальных и промышленных районов, на объездных магистралях. В центре крупных городов целесообразно разрабатывать системы координации групп светофорных объектов, работающих по четким планам координации, синхронизированным друг с другом, а также с расписанием движения городского общественного транспорта общего пользования».

Чем больше в городе «умных» светофоров, тем обширней данные и тем успешней программа борется с пробками. Правда, удовольствие это не из дешёвых, поэтому далеко не каждый город может позволить себе такие технологии, учитывая, что они не всегда «срабатывают» на 100%. В Казани, например, после установки умных светофоров время проезда по центральным улицам в час пик сократилось в среднем на 7 минут, скорость движения выросла на 5 км/ч. Однако, дорожная сеть в столице Татарстана всё ещё перегружена на 30%.