Город на самоуправлении
Города России переходят от эры человека-диспетчера в эру искусственного интеллекта, который видит всё и управляет всем.
Город нуждается в собственном разуме
Города задыхаются. Каждый год трафик растёт быстрее, чем строятся новые дороги. Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Новосибирск — везде одна и та же история: час пик, пробки, люди стоят в очередях на остановках, ждут, опаздывают на работу. Человеческому диспетчеру невозможно вручную оптимизировать движение сотен автобусов, троллейбусов и трамваев, учитывая погоду, загруженность, дорожные происшествия. Нужен интеллект, который видит город целиком, думает быстрее человека, принимает решения в режиме реального времени. Цифровизация и искусственный интеллект — это не роскошь, это выживание города.
Машина видит, слышит и думает
В сентябре 2025 года в Москве первый раз на улицы вышел полностью беспилотный трамвай с реальными пассажирами. Стратегия развития столичного транспорта подразумевает беспилотное управление примерно двух третей столичного парка трамваев к 2030 году, а к 2035 году — почти 90 процентов всех трамваев Москвы.
Параллельно произошла революция в управлении городским движением. Во Владимирской области была внедрена интеллектуальная система управления дорожным движением, которая не просто реагирует на пробки, но предсказывает их. Алгоритмы анализируют в реальном времени плотность транспортного потока, загрузку общественного транспорта, видео с дорожных камер и погодные данные, чтобы упредить проблему до её возникновения. Результат: средняя скорость поездок выросла с 35 до 40 километров в час, количество вынужденных остановок сократилось на 25 процентов, водители стали экономить до 15 минут на каждые полчаса пути.
В Нижнем Новгороде нейросеть от компании NtechLab начала анализировать движение общественного транспорта. Система смотрит на остановки через дорожные камеры, подсчитывает количество ждущих пассажиров, выявляет переполненные пункты и автоматически оповещает диспетчеров. Несколько других регионов готовятся к запуску аналогичных пилотных проектов.
Пермские учёные создали альтернативу GPS для мониторинга общественного транспорта. Нейросетевая система YOLO распознаёт номера автобусов с дорожных камер с точностью 82 процента, не требуя GPS-трекеров, и передаёт актуальную информацию пассажирам через чат-бот в режиме реального времени. Система работает даже при слабом сигнале мобильной связи и не боится плохой погоды.
Компания NtechLab также развернула цифровой патруль для борьбы с дорожными ямами. Использование существующей сети камер в автобусах, троллейбусах и трамваях как базы для мониторинга превратило общественный транспорт в движущие пункты наблюдения, которые автоматически выявляют ямы, выбоины, повреждённые дорожные знаки, неработающие фонари и другие дефекты городской среды.
«Яндекс» в 2025 году объявил о революционном проекте: интеграция в приложение Yandex Go полноценной оплаты всех видов городского транспорта — от автобусов до пригородных электричек. Ключевая идея: пользователю не нужно выбирать вид транспорта, ему нужно добраться из точки А в точку Б, и система предложит оптимальную комбинацию — автобус, плюс трамвай, плюс самокат. Уже в 2026 году планировалось запустить возможность покупки проездного и подписок на несколько видов транспорта через единое приложение.
От Москвы до провинции
Для российских городов и регионов эти инновации означают буквально перепрограммирование жизни. Пассажиры больше не живут в неопределённости, система даёт им информацию для принятия решений. Для России в целом эти проекты означают усиление цифровой экосистемы, развитие отечественной компетенции в области ИИ и видеоаналитики, снижение зависимости от зарубежных технологий.
Экспортный потенциал огромен. Для развивающихся стран системы мониторинга дорог привлекательны благодаря возможности автоматизации контроля без массовых инвестиций в новое оборудование. Нейросеть для управления общественным транспортом может быть масштабирована на города Центральной Азии, Кавказа, Ближнего Востока. Беспилотные трамваи и поезда, которые разрабатывает Россия, интересны и для стран Европы, и для Азии. MaaS-решение «Яндекса» может стать образцом для мировой индустрии мобильности.
От тестирования к мейнстриму
К 2027 году следует ожидать, что беспилотные трамваи станут стандартом в Москве, и первые аналогичные системы появятся в Санкт-Петербурге и Екатеринбурге. Нейросети для управления дорожным движением будут внедрены во всех крупных городах России. Почти каждый водитель в час пик будет получать рекомендацию системы ИИ: объехать центр, использовать боковую улицу, подождать полчаса пока пробка разойдётся.
К 2030 году система управления городским движением станет полностью автоматизирована. Светофоры будут подстраиваться друг под друга в режиме реального времени, создавая зелёные волны для максимального потока. Общественный транспорт будет двигаться по расписанию с точностью до минуты благодаря предиктивной оптимизации маршрутов.
Мобильность станет полностью интегрирована. Приложение Yandex Go или аналог будет предлагать оптимальный маршрут, оплачивать проезд, предоставлять информацию о задержках, рекомендовать, когда лучше выехать, чтобы не опоздать. Это превратит Россию в мировой центр разработки MaaS-решений.
Камеры в общественном транспорте станут не просто мониторами безопасности, но инструментами управления городом: они будут отслеживать состояние дорог, выявлять аварийные ситуации, помогать в поиске пропавших людей.
Безопасность в общественном транспорте возрастёт благодаря постоянному мониторингу и быстрой реакции систем ИИ.
Россия создаёт город будущего — город, который думает, видит и реагирует. Город, где светофор не просто включает и выключает красный свет, а управляет потоком для блага каждого его жителя.
