← Все статьи

Михаил Поляков

ИИ в общественном транспорте города: что он уже делает и где без человека пока не обходится

Уровень: ПростойВремя чтения: 13 мин

Темы: ИИ, Транспорт

Вечерний город сверху: трамвай с пустой кабиной, остановка и станция метро под землёй, над ними светящиеся линии данных и рамки распознавания, от трамвая тянется нить к диспетчерскому пульту

Короткий ответ: в транспорте большого города у ИИ четыре роли, и они в разной стадии. Он водит: беспилотный трамвай в Москве возит пассажиров с сентября 2025 года, а беспилотный поезд метро, по данным на август 2026 года, испытывают без пассажиров, с машинистом в кабине. Он считает: в Подмосковье, по сообщению регионального министерства в августе 2026 года, нейросеть замечает очереди на остановках. Он следит: в феврале 2026 года Дептранс Москвы сообщил, что на одной станции метро испытывают систему, которая замечает падения на пути, а подробный открытый разбор камер с ИИ на станции опубликовал журнал Wired по документам TfL о лондонском испытании 2022-2023 годов. И он планирует: в Москве прошёл двухнедельный пилот, где ИИ одним расчётом составлял расписание, выпуск автобусов и смены водителей. В каждом случае рядом остаётся человек. В беспилотном трамвае на запуске в сентябре 2025 года закон требовал сотрудника в салоне или кабине, в кабине испытываемого поезда метро, по словам мэра в июле 2026 года, по требованию закона сидит машинист, часть сигналов камер передают сотрудникам (в лондонском испытании 19 тысяч из более чем 44 тысяч), а дополнительный автобус выпускает перевозчик, получив требование после сигнала системы. Почти все цифры в этой теме дают сами город и перевозчики, независимых проверок в найденных источниках нет. Ниже разберу каждую роль: что подтверждено, что пока испытание или план и чему из этого может научиться обычная компания.

Водит: трамвай без водителя и поезд метро на испытаниях

Трамвай. 3 сентября 2025 года в Москве начал возить пассажиров беспилотный трамвай на маршруте № 10 «Метро "Щукинская" - Улица Кулакова». По данным мэрии, он сам делает остановки, открывает и закрывает двери, следует сигналам светофоров, пропускает пешеходов, переключает стрелки и держит график.

Человек в вагоне при этом есть. На запуске мэрия объясняла: в салоне или кабине сидит сотрудник трамвайного управления, который наблюдает за движением, проверяет оплату проезда и в нештатной ситуации открывает или закрывает двери, а в управление не вмешивается. Его присутствие на тот момент требовал федеральный закон. Город тогда сообщил, что вместе с Минтрансом готовит изменения, которые разрешат держать в кабине оператора без прав на управление трамваем. Принятых изменений в источниках к этой статье нет.

Через год, 3 сентября 2026 года, Департамент транспорта Москвы (Дептранс) привёл такие цифры:

  • в городе четыре беспилотных трамвая, часть из них ещё ходит в тестовом режиме: изучает маршрут и составляет точную карту;
  • с учётом испытаний они проехали больше 46 тысяч километров, пассажиры совершили больше 140 тысяч поездок;
  • больше 4,2 тысячи рейсов прошли без единого нарушения правил дорожного движения, по подсчёту самого Дептранса.

Дальше планы: до конца 2026 года оснастить ещё 11 трамваев (всего 15) и запустить беспилотники ещё на двух маршрутах, к 2030 году сделать беспилотными около двух третей московских трамваев, к 2035 году 90%. По данным мэрии, запуск стал возможен благодаря экспериментальному правовому режиму, то есть особым правилам для эксперимента, которые по инициативе Москвы приняло правительство России.

Метро. В январе 2026 года на Большой кольцевой линии (БКЛ) начали испытывать беспилотный поезд метро. По словам мэра Москвы в июле 2026 года, за полгода он проехал больше 4 тысяч километров, пока без пассажиров. ИИ сам разгоняет и тормозит состав, открывает и закрывает двери, следит за графиком. Машинист в кабине есть, по требованию закона, и, по словам мэра, ему ни разу не пришлось вмешиваться.

Чтобы поезд точно знал, где он, на всех 29 станциях БКЛ поставили метки, которые считывает антенна на головном вагоне, и состав останавливается с точностью до 30 сантиметров. В феврале 2026 года Дептранс сообщил, что на станции «Печатники» испытывают систему контроля падений на пути: камера, лидар (лазерный датчик расстояния) и другие датчики за секунду замечают предмет или человека на рельсах, сигнал уходит поезду и диспетчеру, поезд останавливается заранее. Тогда же город обещал после успешных испытаний постепенно ставить её на другие станции, более свежих данных о ней в найденных источниках нет. Поездки с пассажирами город планирует в 2027 году, а к 2030 году хочет сделать БКЛ полностью беспилотной, все 94 состава.

Железная дорога. 28 августа 2024 года на Московском центральном кольце начала возить пассажиров «Ласточка» с беспилотной системой. Как этот поезд работает сейчас и сколько их стало, в найденных мной источниках не сказано. По данным РЖД на тот день, это третий уровень автоматизации: поездом управляет автоматика, а машинист в кабине следит за ситуацией и открывает и закрывает двери при посадке и высадке.

Что здесь важно понимать: километры и рейсы без нарушений считает тот же город, который проект запускал. Это не значит, что цифры неверны, но независимого отчёта о безопасности в найденных мной источниках нет.

Следит: что показали камеры с ИИ в лондонском метро

Подробный открытый разбор видеоаналитики (программ, которые сами ищут события в видео с камер) в транспорте есть у Лондона. Журнал Wired получил по запросу документы транспортного ведомства Лондона TfL об испытании на станции Willesden Green, которое шло с октября 2022 по конец сентября 2023 года. ИИ подключили к старым камерам наблюдения и научили искать 11 видов событий: от человека на путях и брошенной сумки до безбилетного прохода.

Результаты по документам:

  • Сигналов оказалось очень много. За год система выдала больше 44 тысяч сигналов, 19 тысяч из них ушли сотрудникам станции в реальном времени. Больше всего было сигналов о безбилетниках, 26 тысяч. Сначала на них должны были реагировать сотрудники, но, как сказано в документах, из-за большого числа сигналов (в отдельные дни больше 300) и высокой точности распознавания систему настроили подтверждать их автоматически.
  • Система ошибалась. Детей, которые проходили через турникет за родителями, она отмечала как возможных безбилетников, а складной велосипед не отличала от обычного. Агрессию распознать не удалось, одной из причин в документах названа нехватка данных для обучения. Вместо этого система подавала сигнал, когда человек поднимал руки.
  • Была и польза. По словам самого TfL в документах, 59 сигналов о людях на колясках позволили сотрудникам оказать им нужную помощь на станции, где нет оборудования для колясок. Было почти 2200 сигналов о людях за жёлтой линией и 39 о тех, кто наклонялся над путями. По документам, за время испытания сотрудники стали намного чаще объявлять пассажирам, чтобы те отошли от жёлтой линии.
  • Вопросы о приватности. Лица на записях сначала размывали, данные хранили до 14 дней. Через полгода решили показывать лица подозреваемых в безбилетном проезде и хранить эти записи дольше. Табличек об испытании на станции не было, это подтвердили в самом TfL.

Вывод, который я из этого делаю: кроме точности, важно, сколько сигналов люди готовы разбирать. В Лондоне сигналы о безбилетниках в итоге подтверждались автоматически, без решения сотрудника по каждому.

Считает: очереди на остановках Подмосковья

В Подмосковье нейросеть смотрит видео с 649 камер системы «Безопасный регион» и считает людей на остановках, по данным регионального министерства транспорта, с точностью до 95%. Если на остановке долго стоит очередь, сигнал уходит в Центр управления регионом, а проблемные места видны на тепловой карте. Перевозчик получает требование добавить машины на маршрут или пустить автобусы побольше. По данным министерства, система проанализировала 662 остановки и помогла убрать почти 80 тысяч долгих очередей.

Как именно считали «убранную очередь» и сколько из них рассосались бы сами со следующим автобусом, в сообщении не сказано. Но устройство показательное: ИИ здесь только замечает проблему и показывает её на карте, а автобус выпускает перевозчик.

Планирует: расписание, автобусы и смены водителей одним расчётом

У перевозчика три связанных плана: расписание рейсов, какой автобус какие рейсы везёт, и смены водителей. Обычно их составляют по очереди, хотя сдвиг одного рейса может изменить соседние интервалы, график машины и границы смены. Поэтому планы, составленные по отдельности, нередко приходится подгонять друг к другу вручную, как пишет издание, рассказавшее о пилоте ниже.

В конце августа 2026 года стало известно, что в Москве испытали ИИ-модель платформы «Оптуран» (её создало ФГУП «ЗащитаИнфоТранс», подведомственное Минтрансу), которая считает все три плана сразу. Пилот шёл две недели на девяти маршрутах одной площадки Мосгортранса. По данным Минтранса, простои автобусов между рейсами сократились на 34%, у водителей стало меньше ночных часов, а два автобуса освободились и ушли на другие маршруты. Отдельное моделирование для тех же маршрутов показало возможное сокращение фонда оплаты труда на 5,2%, или 13,4 млн рублей в год. Это расчёт, а не полученная экономия, и цифры дают сами разработчик и министерство.

На мой взгляд, из четырёх ролей эта меньше всего заметна пассажиру и ближе всего к обычному бизнесу.

Где граница: что пока остаётся за людьми

Если собрать примеры вместе, граница проходит в трёх местах.

  1. Ответственность. На запуске беспилотного трамвая в сентябре 2025 года закон требовал держать в вагоне сотрудника (в салоне или кабине), а в испытываемом поезде метро, по словам мэра в июле 2026 года, по требованию закона в кабине сидит машинист. На запуске в сентябре 2025 года город сообщал, что вместе с Минтрансом готовит изменения, которые позволят держать в кабине трамвая оператора без прав на управление. Что с ними сейчас, в найденных источниках не сказано, а об отказе от человека в вагоне совсем речи там нет.
  2. Разбор сигналов. Лондонский опыт показывает, что камеры с ИИ могут выдавать сигналы сотнями в день, и их разбор становится отдельной работой. Что делать с очередью на остановке, тоже решают люди.
  3. Проверка цифр. Пробег, рейсы без нарушений, убранные очереди и экономия на расписании в этой статье посчитаны самими операторами. Для решения «внедрять у себя или нет» этого мало, нужен замер на своих данных.

Что из этого взять компании

Опыт транспорта полезен не только перевозчикам. Его можно перенести на любую компанию со сменами, маршрутами или камерами: службу доставки, сервисную бригаду, склад, магазин.

1. Начинать с планирования, а не с беспилотника. Из примеров выше, на мой взгляд, проще всего перенести на обычную компанию расчёт расписания и смен. Если у вас есть смены, выезды или маршруты, спросите у поставщика сервиса планирования пилот на ваших данных.

  • Кто делает: руководитель вместе с диспетчером или тем, кто сейчас составляет график.
  • Чем проверить: до пилота записать за две-четыре недели простои, переработки и число машин или людей в смене. После пилота сравнить те же показатели на тех же маршрутах или участках.

Посчитать окупаемость можно так: польза в месяц = сэкономленные оплачиваемые часы × стоимость часа с налогами + расходы на освободившуюся машину или ставку. Машина или ставка считается, если вы от неё действительно отказались или загрузили её работой, под которую иначе пришлось бы нанимать или покупать. Расходы = подписка в месяц, плюс разово часы ваших сотрудников на настройку. Сокращение простоев экономит деньги, когда из-за него становится меньше оплачиваемых часов или машин. Если люди и машины остаются те же, это запас времени, а не экономия.

Пример на условных числах, подставьте свои. Подписка 40 тысяч рублей в месяц, настройка разово заняла 30 часов сотрудников по 1000 рублей, то есть 30 тысяч. Простои сократились на 60 оплачиваемых часов в месяц при стоимости часа 600 рублей, это 36 тысяч в месяц: меньше подписки, сервис не окупается. Другой вариант: вдобавок одна машина стала не нужна, и вы вернули её из аренды, перестав платить за аренду, топливо и страховку 90 тысяч в месяц. Тогда польза 126 тысяч в месяц, после подписки остаётся 86 тысяч, и разовые 30 тысяч на настройку возвращаются в первый же месяц. Если машина просто стоит без дела, этих 90 тысяч в расчёте нет.

2. Видеоаналитику мерить сигналами, которые успеете разобрать. Перед запуском камер с ИИ решите, кто отвечает на сигналы и сколько сигналов в день этот человек реально проверит.

  • Кто делает: руководитель площадки вместе с тем, кто будет разбирать сигналы.
  • Чем проверить: за первую неделю выписать, сколько сигналов пришло в день, и вручную разобрать хотя бы 50 из них, взятых за разные дни и по разным видам событий: сколько оказались настоящими. Если сигналов больше, чем успевают разобрать, сужайте список событий, пока не начали подтверждать всё подряд.
  • Когда не подходит: если камера должна узнавать людей в лицо, до запуска покажите проект юристу: он скажет, какие меры по защите персональных данных нужны. Табличка о камерах их не заменяет, но людей на площадке предупредить стоит.

3. Оставить человека с правом остановить. По описанию мэрии на запуске, сотрудник в беспилотном трамвае в нештатной ситуации открывает или закрывает двери и решает возникшие вопросы, а в поезде метро на испытаниях машинист сидит в кабине для безопасности. Если ИИ у вас сам отправляет письма клиентам, меняет цены или графики, назначьте человека, который проверяет результат и может всё остановить, и запишите, в каких случаях он это делает.

4. Цифры поставщика проверять на своих данных. Как мерить пользу ИИ в часах до и после, а не в числе закрытых задач, я разбирал в статье Разработчики и аналитики с ИИ: в чём разница в работе и как проверять результат. Тот же подход годится для любого пилота.

Итог

На начало осени 2026 года ИИ в общественном транспорте Москвы возит пассажиров в беспилотном трамвае, а в Подмосковье, по сообщению министерства в августе, считает очереди на остановках. Беспилотный поезд метро, по данным на август 2026 года, испытывают без пассажиров, систему контроля падений на пути, по сообщению Дептранса в феврале, испытывали на одной станции, расписание одним расчётом прошло двухнедельный пилот, а подробный опыт камер с ИИ на станции остаётся лондонским испытанием 2022-2023 годов. В найденных источниках рядом везде есть человек: сотрудник в трамвае и машинист в поезде метро, люди, которым уходят сигналы камер, перевозчик, который выпускает автобус. На мой взгляд, самое переносимое на обычный бизнес из этого опыта не беспилотник, а расчёт смен и расписания, проверенный на своих данных, и честный подсчёт, сколько сигналов от ИИ люди успевают разобрать.

Я занимаюсь ИИ-агентами и автоматизацией. Если хотите посмотреть мои проекты или обсудить свою задачу, загляните в портфолио.

Источники