ИИ за рулем: как мы анализировали искусственный интеллект в логистике

Для АНО «Цифровая экономика» мы с командой провели крупное исследование отечественных практик применения ИИ в транспорте и логистике в 2024 г. Это была комплексная работа, где моя роль как руководителя заключалась в координации команды, формировании методологии и интерпретации выводов.

ИИ для транспорта и логистики уже не экспериментальная игрушка. Это набор прикладных инструментов, дающих реальный операционный эффект: ускорение процессов, снижение затрат и улучшение безопасности.

Ключевые цифры

• Российский рынок ИИ в транспорте растёт быстрее глобального — CAGR > 22%.

• Более 40% внедрений базируются на компьютерном зрении.

• В 61% кейсов ИИ дал заметное ускорение процессов.

• В 46% кейсов наблюдался прямой бизнес-эффект: снижение затрат и рост выручки.

• У 28,8% компаний уже есть опыт применения ИИ, а 86% организаций планируют или финансируют проекты по внедрению.

Тренды и прогнозы — куда движется отрасль

• Основа рынка — компьютерное зрение и ИППР. Распознавание номерных знаков и пломб, проверка целостности грузов, контроль погрузочно-разгрузочных операций являются типичными задачами, которые решаются с помощью данных технологий для автоматизации и повышения безопасности логистических процессов.

• Автономные коридоры и цифровые двойники. Коридоры для высокоавтоматизированного транспорта (ВАТС) позволяют безопасно тестировать автономность и быстрее тиражировать решения на другие участки. Пример — тесты на магистралях с цифровыми двойниками инфраструктуры.

• V2X и «умная» инфраструктура. Интеграция автомобилей с инфраструктурой (V2V/V2I/V2X) будет расширять возможности раннего оповещения, динамической маршрутизации и координации с автономными платформами. Это критически важно для снижения аварийности и оптимизации потоков.

• Умные хабы и синхронизация потоков. Порты, терминалы и аэропорты становятся интеллектуальными узлами. Цифровые двойники, централизованные операционные центры и роботизация повышают пропускную способность и сокращают простои между этапами мультимодальной цепочки.

• Автоматизация бэк-офиса через NLP. Автоматическая обработка документов и NLP-решения сократят время на оформление и повысит скорость оборота активов — это «невидимый» эффект, но критичный для соблюдения SLA.

Я постарался сжато, но емко донести основные тезисы результатов нашего исследования. Кому интересно — с полным отчетом можно ознакомиться по ссылке.