«Умная» логистика: как технологии меняют грузоперевозки в России

Святослав Вильде - Основатель и директор Биржи грузоперевозок ATI.SU. Цифровизация в логистике крайне неравномерна: наиболее продвинутые компании тестируют сложные технологии, но большинство компаний — на начальной стадии автоматизации простых операций. Например, половина предприятий до сих пор не перешли на электронный документооборот и не используют ИТ-платформы для поиска грузов.

При этом искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается — и игнорировать эту технологию уже нельзя. Так, объем мирового рынка ИИ в логистике в 2024 году составил почти $18 млрд, а в 2025 году вырастет до $26 млрд. В ближайшие 10 лет рынок будет расти в среднем на 44,4% в год. Российские компании присматриваются к технологиям и строят планы. Согласно исследованию Strategy Partners, 45% участников логистического рынка намерены внедрить ИИ в ближайшие 2–3 года. В основном речь идет о процессах планирования, доставке грузов и клиентском обслуживании. Ключевые технологии ИИ в логистике Искусственный интеллект — понятие широкое. Можно выделить три наиболее востребованные в логистике технологии ИИ. Машинное обучение (ML) применяется для работы с данными. Такие решения помогают прогнозировать спрос и цены, оптимизировать складские запасы и управлять рисками в сложных цепочках поставок. Алгоритмы учитывают исторические данные и макроэкономические показатели, что позволяет моделировать различные сценарии развития событий. Кроме того, системы на основе ML помогают в обслуживании техники. Например, платформа предиктивного технического обслуживания FedEx анализирует данные более чем с 35 тыс. транспортных средств, снижая расходы на обслуживание автопарка на $11 млн в год и сокращая время простоя на 22%. Компьютерное зрение используется для автоматизации приемки товаров, точного учета грузов и мониторинга стандартов безопасности. Такие системы распознают повреждения упаковки, сверяют маркировку и контролируют складирование товаров. Это минимизирует ошибки, связанные с человеческим фактором. Кроме этого, компьютерное зрение применяется в автономных системах — от складских роботов до беспилотных грузовиков. Например, в центрах обработки заказов Amazon системы компьютерного зрения управляют роботами, которые транспортируют полки с товарами к людям-комплектовщикам. Генеративный искусственный интеллект — тренд 2025 года. Объем мирового рынка GenAI в логистике уже достиг $1,36 млрд и будет расти на 36% ежегодно до 2035 года. Его основная функция — автономное выполнение операций. Например, документооборот: нейросеть классифицирует накладные, проверяет декларации и выявляет несоответствия, ускоряя обработку грузов. «Умные» чат-боты обрабатывают до 80% обращений без участия человека, мгновенно отвечая на вопросы о статусе доставки, наличии товара и оптимальном маршруте. ИИ на практике Можно выделить несколько сценариев применения ИИ в российских компаниях — именно эти решения будут активно тестироваться в ближайшие годы. 1. Автономные грузовики По трассам страны уже курсируют 90 беспилотных грузовиков третьего уровня автоматизации (водитель находится в кабине). На трассе М-11 «Нева» (Москва — Санкт-Петербург) только за 2025 год беспилотные транспортные средства совершили 21 тыс. поездок. Показатели безопасности и эффективности — обнадеживают. По беспилотным коридорам на М-11 и ЦКАД грузовики прошли более 8,7 млн км без ДТП. Автономный тягач Navio преодолел путь из Санкт-Петербурга в Казань протяженностью 1600 км за 24 часа. Это почти в 2,5 раза быстрее, чем стандартный рейс с водителем, который должен соблюдать режим труда и отдыха и тратит на маршрут в среднем 58 часов. Компания Navio сообщает, что перевезла таким образом более 130 тыс. тонн грузов, снизив при этом расход топлива на 15%. 2. Клиентский сервис Генеративный искусственный интеллект коренным образом меняет подход к обслуживанию клиентов. Современные чат-боты способны к диалогу, хорошо справляясь с типовыми вопросами о местоположении грузов и состоянии финансовых расчетов. При возникновении нестандартных ситуаций ИИ бесшовно передает клиента специалисту. Это уменьшает нагрузку на сотрудников колл-центров и многократно ускоряет рассмотрение обращений. В мировой практике к концу 2025 года чат-боты самостоятельно обрабатывают до 80% рутинных запросов — отслеживание грузов, проверку статуса платежей и консультации по тарифам. 3. ИИ-диспетчеры ИИ-диспетчеры обеспечивают комплексный мониторинг перевозок в реальном времени. Современные системы отслеживают не только местоположение транспорта, но и технические параметры: от расхода топлива до температуры в рефрижераторах. Это позволяет значительно экономить ресурсы. Все данные интегрируются в единую систему управления транспортом, создавая прозрачную аналитическую базу для оптимизации маршрутов и прогнозирования потенциальных сбоев. При этом ИИ не заменяет человека, а усиливает его возможности, беря на себя рутинные задачи и оставляя специалистам решение сложных и нестандартных ситуаций. 4. Голосовое управление Голосовые интерфейсы придут на смену ручному вводу данных на биржах грузоперевозок. Вместо заполнения сложных форм пользователи смогут устно формулировать запросы типа: «Покажи свободные фуры из Краснодара в Москву на среду». Технологии обработки естественного языка обеспечивают мгновенное распознавание речи, точное извлечение параметров и моментальный ввод данных. Это ускорит поиск транспорта и оформление заказов в несколько раз. 5. Прогнозирование Системы поддержки принятия решений на основе ИИ анализируют разнородные данные в реальном времени: от показателей IoT-датчиков в транспорте до макроэкономических индикаторов и данных о погоде. Они не только прогнозируют спрос, но и моделируют различные сценарии развития событий. Например, для скоропортящихся грузов алгоритм анализирует текущее состояние товара, загруженность маршрутов и рыночную конъюнктуру, предлагая оптимальное решение — продолжить доставку, перенаправить на склад или оформить возврат. Прагматичный подход к внедрению Планируя внедрение искусственного интеллекта в логистические процессы, стоит начать с небольших, но показательных проектов — тех, где можно быстро достичь бизнес-эффектов. Это может быть чат-бот для обработки запросов, система прогнозирования спроса для одной товарной категории или пилотный проект по оптимизации маршрутов для части автопарка. Важный принцип успешного внедрения — пройденный этап базовой автоматизации процессов. Если не запущен электронный документооборот, не освоен автоматический поиск транспорта и грузов, нет системы отслеживания перевозок в режиме реального времени — начинать следует именно с этих задач. И только затем планировать внедрение ИИ. При этом важно понимать: не всегда есть смысл разрабатывать сложную систему самостоятельно или покупать дорогостоящее решение. Малому и среднему бизнесу достаточно технологий искусственного интеллекта, уже встроенных в логистические платформы. В большинстве случаев проще использовать доступные решения по модели SaaS (ПО как сервис), которые не требуют долгих внедрений и больших инвестиций.