От автономных автомобилей до нейроинтерфейсов: будущее искусственного интеллекта на транспорте

Открывая сессию, заместитель генерального директора — директор по разработке ООО «ЭвоКарго» Дмитрий Куликов подчеркнул, что искусственный интеллект стремительно выходит за рамки лабораторных экспериментов и начинает определять развитие ключевых отраслей.

ИИ уже сегодня способен выполнять задачи на уровне высококвалифицированных специалистов в ряде сфер, включая юриспруденцию и анализ мультимодальных данных, добавил архитектор саморазвивающегося ИИ, экс-исследователь OpenAI и Uber AI Labs, старший научный консультант в DeepMind Джефф Клун. Развитие ИИ будет связано с обучением агентов на основе видеоинформации, усилением роли генеративных моделей и увеличением объема самостоятельных научных исследований, включая разработку новых лекарств, синтетических молекул и материалов. «Искусственный интеллект окажет на мир такое же влияние, как в свое время электричество. Он превзойдет человека по очень многим параметрам, мы можем ожидать это в период от двух до двадцати лет», — отметил он. Страны инвестируют триллионы долларов в развитие технологий ИИ и робототехники, а в ближайшие годы внимание будет уделено вопросам безопасности, улучшению памяти ИИ и способности к непрерывному обучению.

Развитие ИИ невозможно без роста вычислительных мощностей — на это обратил внимание генеральный директор Supermind AI Пэн Яо. Например, в Китае выстраивается замкнутый технологический цикл: от сбора данных до внедрения готовых решений. В 2024 году масштаб интеллектуальных вычислений Китая достиг 725,3 EFLOPS, что на 74% больше по сравнению с прошлым годом, а в 2025 году превысит 1000 EFLOPS. Объем рынка интеллектуальных вычислительных мощностей при этом увеличится до 25,9 млрд долларов.

Одним из ключевых направлений применения ИИ стало развитие транспортных систем. Руководитель Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха Дмитрий Тетерюков представил концепцию автономности 6.0: «Индустрия 6.0 — это переход к полностью автономным системам, где генеративный искусственный интеллект управляет производством, логистикой и транспортом без участия человека. Россия уже предлагает решения мирового уровня в этом направлении». Среди достижений команды он назвал четырехкратное ускорение прототипирования и разработку первой в России операционной системы для когнитивных роботов Cognitive OS.

Практический опыт внедрения ИИ в транспортную инфраструктуру представил вице-президент Академии наук Республики Татарстан Айрат Хасьянов. В Иннополисе тестируются роботизированные платформы для доставки и беспилотные автомобили, ведется работа над маршрутным планированием, компьютерным зрением и системами дистанционного контроля. Вице-президент Академии наук Республики Татарстан Айрат Хасьянов назвал среди новых проектов — автономную плавучую платформу для мониторинга подводных кабельных трасс и конвертоплан с комбинированной системой привода для работы в труднодоступных районах. Эти разработки формируют основу для дальнейшего развития интеллектуальной транспортной инфраструктуры региона.

Вопросы стандартизации автономных технологий затронул директор Центра интеллектуальных систем ФГУП «НАМИ» Владимир Евграфов. В отрасли отсутствуют общие стандарты оценки уровня автономности транспортных средств. «На текущий момент у каждой компании своя внутренняя метрика, а общие стандарты пока в разработке. Их очень не хватает всем», — подчеркнул он.

Обсуждая развитие ИИ в промышленности, директор по прикладным исследованиям Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ Денис Деркач отметил, что узкий искусственный интеллект продолжает приносить ощутимые результаты. Простые модели ИИ нередко позволяют компаниям значительно повысить эффективность процессов, а развитие языковых моделей и цифровых двойников открывает новые направления применения. "«В промышленности особое значение приобретает использование ИИ для предиктивной аналитики, контроля качества и оптимизации производства. Отдельный тренд — создание гибридных моделей, совмещающих машинное обучение с физическими знаниями об объектах», — добавил он.

Большие языковые модели пока не способны заменить ни программистов, ни исследователей, подчеркнул руководитель лаборатории «Интеллектуальный анализ видео» МГУ Дмитрий Ватолин. При этом они могут значительно повышать эффективность при выполнении типовых задач, например, автоматической генерации кода, ускорения подготовки научных статей и обработки больших массивов видеоинформации. «Сегодня около 25% кода в Google пишется с помощью искусственного интеллекта, а рецензии на научные статьи всё чаще генерируют нейросети. LLM-модели пока не заменят специалистов, но уже существенно усиливают их работу», — добавил он. Однако ИИ по-прежнему требует контроля со стороны специалистов и не решает задачи, требующие глубокой нестандартной логики.

Технологии нейровизуализации, айтрекинга и электроэнцефалографии используются для анализа восприятия информации в процессе переговоров, отметила профессор МГИМО Елена Зиновьева. При этом, активное развитие нейроинтерфейсов ставит перед исследователями вопросы этики, биобезопасности и защиты персональных данных. «Следующим шагом станет создание нейроинтерфейсов, которые позволят получать доступ к информации напрямую через анализ мозговой активности. Это откроет новые возможности не только для медицины, но и для управления большими сообществами», — подчеркнула она.

Организатором конференции выступил концерн «Телематика» при поддержке ГК «Автодор». Генеральными партнерами стали АО «НИИАС», АО «Компания ТрансТелеКом», партнеры конференции компании ICL и Trust Technologies.

Справочная информация:

Научно-практическая конференция «Искусственный интеллект в транспортной отрасли — TRANS AI» — ежегодная конференция, посвященная обсуждению достижений применения искусственного интеллекта (ИИ), перспектив его распространения и влияния на дорожную отрасль. С 2024 года мероприятие проходит в Москве в Инновационном центре Сколково и собирает ведущих экспертов отрасли.

В 2025 году мероприятие объединило более 400 участников: представителей государственных структур, ведущих IT-компаний, научных центров и отраслевых экспертов. На площадке конференции выступили 34 спикера. Участники обсудили как ИИ уже сегодня меняет разные сферы жизни, в том числе транспортную отрасль, влияние на рынок труда и как технология будет развиваться дальше.

В научной сессии рассматривались новейшие исследования в области больших языковых моделей, компьютерного зрения, нейроинтерфейсов и робототехники. Форсайт-сессия была посвящена вопросам использования ИИ в транспортной отрасли, развитию беспилотного транспорта, полной цифровизации и роботизации транспортной инфраструктуры. Отдельная дискуссия затронула роль ИИ в кибербезопасности: эксперты обсудили, как ИИ-решения помогают автоматизировать защиту и справляться с рутинными задачами.