В Российской Федерации модернизация сферы транспорта и логистики вступает в новую фазу, делая упор на отечественные ИИ-технологии для повышения результативности, надежности и экологичности перевозок. ИИ используется для регулирования трафика, технического обслуживания, прокладки оптимальных маршрутов и наблюдения за техническим состоянием транспортных средств, что приводит к сокращению потерь от простоя, издержек и увеличению производительности компаний.
Трансформация подразумевает финансовые вложения, реорганизацию бизнес-процессов, подготовку специалистов и наличие качественных данных, но даже при небольших инвестициях достижим экономический эффект в аналитике прогнозирования, оптимизации загрузки и интеграции цифровых двойников.
Отечественный рынок программного обеспечения для логистики и транспорта характеризуется неравномерным развитием. Стабильный интерес проявляется к управлению автопарками и анализу перевозок, однако ощущается нехватка российских разработок для мультимодальных перевозок и проектирования цепей поставок. Компании заинтересованы в создании комплексных платформ для консолидации и оперативного анализа информации.
Предприятия перешли к рациональному применению искусственного интеллекта с оценкой целесообразности вложений. Интеграция информационных систем гарантирует унифицированный источник данных, открытость операций, моделирование различных вариантов развития и принятие обоснованных решений, что показывает пример транспортной организации, внедрившей платформу для бюджетирования и аналитики.
Искусственный интеллект находит широкое применение в задачах планирования расписаний, оптимизации логистических цепочек и прогнозировании. В частности, в авиационной отрасли ИИ помогает в составлении графиков работы летных бригад, позволяя сократить издержки на 5-7% и добиться более эффективного использования ресурсов. Похожие интеллектуальные решения используются для разработки планов технического обслуживания, оценки состояния оборудования и прогнозирования потребностей в транспортных услугах.
Эксперты предсказывают стабилизацию и дальнейшее расширение рынка ИИ в транспортной сфере, ожидая увеличение суммарного объема этого сектора почти в полтора раза к 2027 году и достижения отметки в 138 миллиардов рублей. Сергей Голицын, возглавляющий направление Т1 ИИ в ИТ-группе Т1, полагает, что будущее за мультимодальными системами, способными обрабатывать информацию различных типов (изображения, текст, звук), а также за совершенствованием языковых моделей для аналитики по запросу. Мультимодальные системы позволят объединить различные виды транспорта в единое цифровое пространство, что приведет к оптимизации логистики, инфраструктуры и отслеживания перемещения грузов. В качестве примера можно привести разработку персонализированной ценовой политики в сегменте B2B, которая учитывает прогнозирование спроса, оценку ценовой чувствительности, анализ рисков и оптимизацию соотношения цены и содержания пакета услуг для увеличения рентабельности.
Интеграция масштабных языковых моделей, наряду с традиционным машинным обучением, в работу с клиентами помогает предсказать вероятность совершения покупки и выделить потенциальных покупателей. Языковая модель играет роль посредника между системой аналитики и специалистом, трансформируя речевые запросы в параметры для запуска моделей.
Для организации подобных ИИ-решений формируются “фабрики моделей”, объединяющие средства для проектирования, хранения и поддержки инструментов на основе искусственного интеллекта. Хранилище моделей обеспечивает возможность повторного применения, а платформа гарантирует контроль за качеством и прозрачность процессов.
В отрасли грузоперевозок и логистики прогнозируется возникновение “умных” транспортных узлов с единой цифровой системой управления потоками, безопасностью и планированием. Мультимодальные модели станут фундаментом для цифровой структуры национальной транспортной сети, увеличивая продуктивность грузопотоков и сопрягая маршруты с международными транспортными артериями.
Внедрение цифровых технологий в транспорт повышает уровень прозрачности и управляемости процессами. Разработка отечественных решений и применение искусственного интеллекта усилит технологическую независимость России в данной сфере, гарантируя её конкурентоспособность.