Современное состояние транспортно-дорожного комплекса России формирует устойчивый запрос на системное разрешение комплекса взаимосвязанных проблем. К их числу относятся: обеспечение гарантий безопасности на транспорте, кардинальное повышение качественных характеристик инфраструктуры, рост пропускной и провозной способности магистралей, а также минимизация экологического ущерба от деятельности отрасли. Эффективное решение данных задач невозможно без научно обоснованных и технологически обеспеченных управленческих действий. В этой связи стратегически важным направлением видится глубокая модернизация транспортной инфраструктуры, движущей силой которой выступает её цифровая трансформация, конечной целью которой является формирование единого цифрового контура (информационной среды) транспортного комплекса.

Под цифровой трансформацией в контексте транспортной сферы понимается комплексное и системное внедрение новейших информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). Их применение направлено на достижение синергетического эффекта в виде повышения операционной эффективности, роста уровня безопасности и обеспечения долгосрочной устойчивости транспортных систем. Острая актуальность данного процесса для Российской Федерации подтверждается его прямым влиянием на конкурентоспособность и технологический суверенитет отрасли. Цифровые решения, такие как интеллектуальные транспортные системы (ИТС), позволяют оптимизировать использование существующих инфраструктурных мощностей, сокращать временные затраты на перевозки и логистику, снижая тем самым совокупные экономические издержки.

Ключевым инструментом такой трансформации выступают интеллектуальные транспортные системы (ИТС). Они интегрируют в себе технологии автоматизированного управления, непрерывного мониторинга и предиктивного анализа, что в совокупности ведёт к снижению аварийности и созданию более безопасной транспортной среды. Параллельно широкое внедрение онлайн-сервисов маршрутизации и мониторинга перемещений в режиме реального времени способствует рациональному распределению транспортных потоков, разгружая ключевые узлы инфраструктуры [1].

С технологической точки зрения, современные ИТС представляют собой результат конвергенции средств автоматизации, передовых ИТ-решений и спутниковых навигационных систем (ГЛОНАСС, GPS). Данные системы приходят на смену устаревшим, изолированным системам управления, предлагая интегрированные платформы для управления перевозочным процессом. Их основная задача — обеспечение бесперебойной мобильности, максимальной безопасности и высокой экономической эффективности всех видов транспорта.

Внедрение ИТС следует рассматривать как сложный, многомерный процесс, стержнем которого является целенаправленное инновационно-технологическое развитие транспортного сектора. Практическая реализация современных автоматизированных систем диспетчерского управления и контроля создаёт технологическую основу для эффективного регулирования дорожного движения. Это выражается в динамичном управлении потоками, позволяющем снижать уровень загруженности магистралей и оптимизировать временные интервалы движения, что напрямую влияет на пропускную способность дорожной сети.

Важнейшим элементом технологического базиса ИТС выступает применение глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС), таких как ГЛОНАСС. Их использование обеспечивает высокоточное определение местоположения и параметров движения транспортных средств в реальном времени, формируя основу для точной навигации и скоординированного управления движением на макроуровне.

Ключевым, системообразующим направлением развития ИТС является глубокая интеграция информационно-коммуникационных технологий. Она нацелена на организацию бесперебойного и защищённого информационного обмена между всеми участниками транспортного процесса: между транспортными средствами (V2V), между транспортным средством и инфраструктурой (V2I), а также между инфраструктурой и центрами управления (I2C). Именно эта взаимосвязь создаёт основу для «интеллектуальности» системы в целом.

Повышение безопасности дорожного движения остаётся одной из приоритетных функций ИТС. Внедрение специализированных подсистем — таких, как системы предупреждения столкновений, мониторинга психофизиологического состояния водителя и технического состояния критически важных элементов инфраструктуры — позволяет перейти от реагирования на инциденты к их активному предупреждению, повышая общий уровень защищённости транспортного процесса.

Фундаментальным условием успешности цифровой трансформации транспорта выступает интеграция разнородных систем и источников данных в единую информационную среду. Это обеспечивает необходимые для эффективного управления свойства: согласованность данных от разных источников, их целостность и доступность для лиц, принимающих решения. Только на основе такой единой цифровой картины возможен переход к предиктивному и оптимальному управлению транспортным комплексом.

Указанная проблематика обуславливает повышенное внимание научного сообщества к комплексному исследованию процессов цифровой трансформации транспортной системы. В отечественной научной литературе сформировался ряд авторитетных подходов, представленных трудами таких исследователей, как М. Р. Нейжман, М. А. Евдокимова, А. Ф. Лысенко, В. А. Севостьянова, С. Д. Маханбетова, И. С. Заколюкин и других. Примечательно, что указанные авторы акцентируют внимание на различных, но взаимодополняющих аспектах цифровизации транспорта.

Так, в работах М. Р. Нейжмак [2], М. А. Евдокимовой [3], А. Ф. Лысенко [4], М. А. Севостьянова [5] и В. И. Охотникова [6] ИТС исследуются преимущественно с точки зрения их потенциала для оптимизации транспортных потоков. Авторы анализируют, как технологии ИТС позволяют повышать пропускную способность магистралей, снижать задержки и рационализировать использование дорожной сети.

Другой ключевой аспект — обеспечение безопасности дорожного движения как одна из базовых функций ИТС — детально раскрыт в исследованиях М. А. Бажина [7] и Е. В. Будриной [8]. Н. А. Штырхунова развивает данный подход, конкретизируя инструментарий и выделяя практическую необходимость внедрения комплексов мониторинга дорожной обстановки в реальном времени, адаптивных («умных») светофорных объектов, а также интеллектуальных пешеходных переходов [9].

Ряд авторов, в том числе Закалюкина И. С. [10], Арифатджанова Н. З. [11] отмечают, что «главная задача ИТС значительно более шире, чем безопасность дорожного движения, она должна обеспечить формирование цифровой инфраструктуры, позволяющей улучшить взаимодействие пользователей транспортными средствами и провайдерами, масштабную автоматизацию, взаимодействие транспортной и логистической инфраструктуры» [12].

Чекалин В. С., Ермакова М. Ю. исследуют взаимосвязь цифровой трансформации и обеспечения энергоэффективности. Так, авторы отмечают, что «внедрение таких технологий, как «интеллектуальное шоссе» с использованием интерактивного освещения и системой подзарядки аккумуляторов электромобилей или гибридов позволяет, во-первых, повысить безопасность дорожного движения за счет освещения на всем протяжении шоссе, а во-вторых, обеспечить экономию на освещении значительных финансовых ресурсов» [13].

Проведенный анализ научных публикаций позволяет систематизировать основные приоритетные векторы цифровой трансформации в транспортной сфере:

— оперативное управление дорожным движением, включающее создание цифровых двойников транспортной обстановки и интеллектуальное построение оптимальных маршрутов;

— цифровизация системы пассажирских перевозок, в особенности общественного транспорта;

— управление грузовыми перевозками и логистической деятельностью

— на основе цифровых платформ;

— организация защищённого межведомственного и отраслевого электронного взаимодействия (обмен данными между участниками рынка, регуляторами и государством);

— развитие систем предиктивного моделирования и анализа транспортных потоков.

Таким образом, несмотря на различие исследовательских ракурсов, в научной среде существует консенсус относительно значимого позитивного эффекта от реализации цифровой трансформации.

Многообразие подходов к определению направлений цифровизации делает необходимым их упорядочивание на основе системной методологии.

В данном контексте интеллектуальную транспортную систему правомерно представить как взаимодействие трёх ключевых элементов: 1) цифровой транспортной инфраструктуры, 2) подключенных транспортных средств и 3) субъектов управления (от операторов до конечных пользователей). Принципиально важно, что решения, принимаемые на основе данных ИТС в реальном времени, не должны быть прерогативой лишь профессиональных операторов. Их потенциал должен быть доступен всем пользователям транспортной системы для повышения личной мобильности и эффективности.

Каждый из этих макроэлементов включает набор специализированных подсистем. Например, подсистема «Умные дороги» объединяет автоматизированные пункты весового контроля, системы электронного взимания платы (ЭВП), комплексное управление городским транспортом, интеллектуальные парковки и системы информирования пассажиров. Подсистема «Электронная логистика» охватывает технологии отслеживания цепочек поставок, применения интернета вещей (IoT) на транспорте, элементы «цифровой таможни» и другие решения.

Развитие ИТС носит безусловно стратегический характер, учитывая критическую роль транспорта как инфраструктурного каркаса для торговли, промышленности и строительства. Повышение эффективности транспортного сектора благодаря ИТС имеет прямой мультипликативный эффект на продуктивность макроэкономической системы в целом, что объясняет пристальное внимание со стороны государства. В Российской Федерации цифровая трансформация транспорта возведена в ранг ключевой национальной цели, основные параметры которой утверждены Распоряжением Правительства РФ от 21 декабря 2021 г. № 3744 «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации транспортной отрасли Российской Федерации до 2030 года» [14].

Практическая реализация направлений, закреплённых в Распоряжении Правительства РФ № 3744, предполагает широкое внедрение комплекса сквозных цифровых технологий, включая искусственный интеллект (ИИ), сбор и обработку больших данных, распределённые реестры (блокчейн) и информационное моделирование. Применение этих инструментов нацелено на решение конкретных задач: сквозную цифровизацию пассажирских и грузовых перевозок, создание цифровых моделей инфраструктуры и транспортных средств, технологическую модернизацию отрасли и снижение её углеродного следа.

Прогресс в достижении этих целей подлежит количественной оценке через систему ключевых индикаторов. К ним, в частности, относятся:

— Доля грузовых потоков, координация которых осуществляется с применением ИИ (целевой показатель к 2030 г. — 60 %).

— Доля региональных транспортных информационных систем, интегрированных с ситуационно-информационным центром Минтранса России (цель — 100 % к 2030 г.).

— Протяжённость инфраструктуры, адаптированной для движения автономного транспорта (план — 21,5 тыс. км к 2030 г.).

— Доля автомобильных дорог, оснащённых инфраструктурой для беспилотных транспортных средств (целевой показатель — 85 % к 2030 г.).

Стратегия, изложенная в Распоряжении, основана на комплексном подходе и реализуется через ряд ключевых проектов, таких как «Беспилотники для пассажиров и грузов», «Беспилотные логистические коридоры», «Бесшовная грузовая логистика» и «Цифровое управление транспортной системой Российской Федерации». Технологическим ядром этих инициатив выступают современные ИКТ, при этом, по оценке ряда исследователей, центральным цифровым инструментом трансформации является именно искусственный интеллект [15].

Развитие технологий ИИ имеет стратегическое значение для транспортной отрасли в мировом масштабе. Согласно прогнозам, объём мирового рынка ИИ в сфере транспорта, оценивавшийся в 2022 году в 3 млрд долл. США, достигнет около 12,42 млрд долл. США к 2028 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 22,7 %. Основные направления применения ИИ включают создание автономных транспортных средств (АТС), управление потоками, повышение безопасности и обеспечение экологической устойчивости. АТС, использующие алгоритмы машинного обучения, потенциально способны снизить аварийность, обусловленную человеческим фактором, и повысить эффективность дорожного движения. Интеллектуальные системы управления на основе ИИ анализируют данные в реальном времени для адаптивного регулирования светофоров, оптимизации потоков и минимизации времени в пути, а также для улучшения качества пассажирских перевозок.

Однако, несмотря на глобальные тренды и признаваемый потенциал, уровень внедрения ИИ в российском транспортном секторе остаётся ограниченным. Сравнительный анализ показывает, что наибольшее распространение в России получили облачные вычисления, но даже их проникновение отстаёт от показателей ряда европейских стран (например, на 6,1 п.п. от Германии). Технологии ИИ используются лишь 1,82 % организаций транспортного комплекса, что также существенно ниже европейских аналогов.

Данные российской статистики подтверждают фрагментарность внедрения. В 2022 году ИИ применяли лишь 10 организаций воздушного и космического транспорта и 217 организаций сухопутного и трубопроводного транспорта. Внутри последней группы использование сосредоточено в определённых сегментах, таких как автомобильные грузовые перевозки (74 организации в 2022 г.) и прочий пассажирский транспорт (79 организаций).

Основными факторами, сдерживающими внедрение ИИ и других цифровых технологий (интернет вещей, блокчейн), являются:

1. высокие капитальные затраты на начальном этапе, непосильные для многих предприятий с ограниченным бюджетом;
2. дефицит квалифицированных кадров, способных разрабатывать и внедрять сложные ИИ-решения;
3. технологическая неоднородность и фрагментированность существующей транспортной и ИКТ-инфраструктуры.

Помимо этих проблем, отрасль сталкивается с более фундаментальными системными вызовами:

— сложность транспортной сети: разветвлённость и масштаб сетей создают неопределённость, требуя качественных информационных потоков и цифрового документооборота;

— автоматизация: необходимость трансформации устаревших, часто рутинных бизнес-процессов (планирование, маршрутизация, отслеживание) для извлечения пользы из цифровых технологий;

— интеграция: множественность и несовместимость информационных систем у различных субъектов отрасли создают барьеры для коммуникации и обмена данными;

— низкий уровень цифровой зрелости инфраструктуры: сосуществование морально устаревших и новых технологий затрудняет интеграцию современных решений.

Критическим инфраструктурным ограничением является состояние телекоммуникационных сетей. Современные цифровые сервисы конвергируют с сетями подвижной связи, однако, по данным Росстата, только 64 % автомобильных дорог в 2023 году были обеспечены покрытием сетей LTE (стандарта 4G). Следовательно, успешная цифровая трансформация транспортной отрасли требует не просто внедрения технологий на предприятиях, но и масштабного параллельного развития как транспортной, так и информационно-телекоммуникационной инфраструктуры, включая смежные сектора экономики.

Цифровая трансформация утвердилась в качестве объективной и необратимой тенденции развития глобального и национального транспортного комплекса. Её продвижение сопряжено с глубокими структурными преобразованиями, драйвером которых выступает интеграция современных цифровых решений: интернета вещей (IoT), облачных платформ, распределённых реестров и, что особенно значимо, технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Именно последние формируют технологическое ядро как интеллектуальных транспортных систем (ИТС) нового поколения, так и автономных транспортных средств. Вместе с тем, как демонстрирует анализ, практическое применение ИИ на российских транспортных предприятиях остаётся фрагментарным и ограниченным, не соответствуя его потенциальному вкладу в отраслевую модернизацию.

Проведённое исследование подтверждает, что процесс цифровизации носит всеобъемлющий характер, затрагивая ключевые аспекты функционирования отрасли: организацию и управление пассажирскими и грузовыми перевозками, обеспечение безопасности и эффективности дорожного движения, а также трансформацию механизмов взаимодействия между коммерческими субъектами рынка и государственными институтами. Реализация этого потенциала сулит значительные экономические выгоды (рост производительности, снижение издержек) и позитивные социальные эффекты (повышение безопасности, экологичности, доступности услуг).

Однако достижение данных результатов наталкивается на комплекс существенных барьеров. К ним относятся: высокая капиталоёмкость цифровых проектов, требующая масштабных инвестиций; необходимость одновременной модернизации физической транспортной инфраструктуры; низкий уровень цифровой зрелищности и технологическая неоднородность как в самой отрасли, так и в смежных секторах; дефицит квалифицированных кадров. Преодоление этих вызовов требует не разрозненных усилий отдельных предприятий, а скоординированной государственной политики, нацеленной на создание комплексных условий для технологического прорыва, включая развитие цифровой инфраструктуры, стимулирование инвестиций и подготовку кадрового потенциала.

Литература:

1. Крайнов, Г. Н. Современные проблемы цифровизации транспорта / Г. Н. Крайнов // Наука и образование в условиях глобальных вызовов: Сборник статей по итогам Пятого профессорского форума 2022, Москва, 22–24 ноября 2022 года. — Москва: Общероссийская общественная организация «Российское профессорское собрание», 2023. — С. 94–98.
2. Нейжмак, М. Р. Внедрение информационных технологий в развитие интеллектуальных транспортных систем / М. Р. Нейжмак, А. И. Епихин // Эксплуатация морского транспорта. — 2021. — № 4(101). — С. 25–29.
3. Евдокимова, М. А. Внедрение интеллектуальных транспортных систем / М. А. Евдокимова, Л. С. Скорюпина // Химия. Экология. Урбанистика. -2020. — Т. 3. — С. 71–77.
4. Лысенко, А. Ф. Технология интеллектуальной транспортной системы / А. Ф. Лысенко // Вопросы науки и образования. — 2018. — № 6(18). — С. 23–25.
5. Севостьянов, М. А. Анализ показателей эффективности и оценка преимуществ интеллектуальной транспортной системы / М. А. Севостьянов // Перспективы развития технологий транспортных процессов: Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Воронеж, 01 марта 2022 года / Отв. редактор В. А. Зеликов. — Воронеж: Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г. Ф. Морозова, 2022. — С. 24–30.
6. Охотников, В. И. Интеллектуальные транспортные системы в управлении движением транспортных средств / В. И. Охотников, М. Н. Лучихин, М. А. Маматалиев // Известия Кыргызского государственного технического университета им. И. Раззакова. — 2022. — № 4(64). — С. 479–482.
7. Бажина М. А. Правовое регулирование безопасности дорожного движения в эпоху цифровизации / М. А. Бажина // Журнал «Безопасность дорожного движения». 2021. № 4. URL: https://cyberleninka.rU/article/n/pravovoe-regulirovanie-bezopasnosti-dorozhnogo-dvizheniya-v-epohu-tsifrovizatsii (дата обращения: 03.11.2025).
8. Будрина Е. В. Классификация инноваций на городском пассажирском транспорте / Е. В. Будрина, К. А. Рубцова // Транспортное дело России. 2015. N° 6. С. 3–7.
9. Штырхунова, Н. А. Возможности цифровизации на транспорте (на примере городского пассажирского транспорта) / Н. А. Штырхунова, К. В. Голубкина, С. К. Абрамян // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2021. № 4–2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ vozmozhnosti-tsifrovizatsii-na-transporte-na-primere-gorodskogo-passazhirskogo-transporta (дата обращения: 03.11.2025).
10. Заколюкина, Е. С. Цифровизация транспортной инфраструктуры региона. российский и зарубежный опыт / Е. С. Заколюкина // Экономические исследования. 2022. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-transportnoy-infrastruktury-regiona-rossiyskiy-i-zarubezhnyy-opyt (дата обращения: 03.11.2025).
11. Арифджанова, Н. З. Условия развития и совершенствования городских транспортно-логистических систем / Н. З. Арифджанова // Проблемы Науки. 2023. № 9 (186). URL: https://cyberleninka.rU/article/n/usloviya-razvitiya-i-sovershenstvovaniya-gorodskih-transportno-logisticheskih-sistem (дата обращения: 03.11.2025).
12. Махамбетова, С. Д. Сапарбаевна Цифровизация транспортной инфраструктуры / С. Д. Махамбетова, У. Р. Махамбетова, Г. Абдуалиева // Ceteris Paribus. 2023. № 4. URL: https://cyberleninka.rU/article/n/tsifrovizatsiya-transportnoy-infrastruktury (дата обращения: 02.11.2025).
13. Чекалин, В. С. Повышение энергетической эффективности транспортной инфраструктуры России в условиях цифровизации / В. С. Чекалин, М. Ю. Ермакова, И. С. Ковальчук // ЭВ. 2020. № 2 (21). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-energeticheskoy-effektivnosti-transportnoy-infrastruktury-rossii-v-usloviyah-tsifrovizatsii (дата обращения: 03.11.2025).
14. Распоряжение Правительства РФ от 21 декабря 2021 г. № 3744-р Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации транспортной отрасли РФ до 2030 г.
15. Сырцова, Е. А. Эффекты внедрения интеллектуальных транспортных систем в регионах России / Е. А. Сырцова // Государственное управление. Электронный вестник. — 2023. — № 101. — С. 159–169.