Не все регионы и муниципалитеты готовы внедрять решения для умного города на основе ИИ. Проблемой становится как недостаток финансирования, так и местное законодательство, не позволяющее выписывать штрафы за нарушения, обнаруженные искусственным интеллектом. Масштабировать ИИ-решения мешает отсутствие единых ответственных организаций по России.
Об этом рассказал директор по развитию ООО "Софтлоджик Рус" (Softlogic) Андрей Лаптев на форуме 26 марта. "Автономные аппаратные комплексы с использованием систем искусственного интеллекта (ИИ) от Softlogic нужны для контроля дорожной и прилегающей инфраструктуры города. Они работают или пилотируются более чем в 30 городах России, - рассказал Андрей Лаптев. - Но не все города готовы внедрять искусственный интеллект".
"Чтобы внедрить систему с ИИ региону или муниципалитету необходимо выделить на это бюджет, а для этого чаще всего необходимо защитить внедряемый проект и доказать его эффективность. Решением становится запуск бесплатного пилотного проекта, чтобы оценить работу системы", - объясняет Андрей Лаптев. По его словам, разработчики должны быть готовы проводить такие пилоты.
"Кроме того, регионы и муниципалитеты не всегда учитывают тот факт, что системы с ИИ могут пополнять бюджет - например, за счет штрафных санкций за выявленные и неустраненные нарушения в сфере благоустройства территорий. Отсюда вытекает вторая проблема - в некоторых регионах нет нормативно-правовой базы для выставления штрафов. Либо местное законодательство требует значительных корректировок. Как правило, такие изменения вносятся на уровне правительства того или иного региона", - добавил директор по развитию Softlogic.
В Московской области, например, существует Кодекс Московской области об административных правонарушениях от 04.05.2016 Nº37/2016-03, в Уфе такие полномочия закреплены в решении совета городского округа город Уфа Республики Башкортостан "Об утверждении Правил благоустройства территории городского округа город Уфа Республики Башкортостан" от 23.06.2020. Nº62/4.
По словам Андрея Лаптева, в России также нет единых ответственных служб муниципального, регионального или федерального контроля по решению одних и тех же задач; поэтому, когда разработчик решений приходит в новый регион, ему сначала нужно найти ответственное лицо, которому можно предложить решение.
В Московской области таким органом является главное Управление регионального государственного жилищного надзора и содержания территорий, в Петербурге - Государственная административно-техническая инспекция, а в Уфе - Управление коммунального хозяйства и благоустройства администрации городского округа.
Из других проблем Андрей Лаптев отметил неспособность применения ИИ, когда в некоторых муниципалитетах задачи проще выполнить вручную с помощью нескольких человек, чем внедрять цифровые решения; а также отсутствие мотивации у городов. По мнению Андрея Лаптева, имеющиеся инструменты - правительственные гранты, федеральные программы, рейтинги, KPI, IQ умных городов - помогают заинтересовывать людей.
Решение проблемы с финансированием проектов по умному городу может быть разным. Заместитель министра цифрового развития и связи Курской области Елена Емельянова рассказала, что в городе Курчатове реализован программно-аппаратный комплекс (ПАК) "Умный Курчатов" как за счет муниципальных и региональных средств, так и за счет гранта от АО "Концерн Росэнергоатом" - государственной корпорации по атомной энергии "Росатом".
По словам Елены Емельяновой, комплекс сервисов ПАК "Умный Курчатов" предназначен как для городского управления, так и для бизнеса - в этот ПАК интегрирована централизованная система видеонаблюдения, которая действует не только как система безопасности, но и система контроля состояния городских объектов и коммунальных служб.
Генеральный директор ООО "ТраффикДэйта" (TrafficData) Иван Чебыкин отметил, что их решение на основе искусственного интеллекта для оптимизации дорожного движения порой не требует капитальных вложений со стороны городской администрации, но зато дает ощутимый эффект.
"В Салехарде за сутки работы нашей системы удалось перевести работу светофоров в нормативный режим. 72 секунды ожидания участников дорожного движения удалось сократить до 25 секунд. Это практически не потребовало затрат со стороны администрации, но значительно повысило их KPI", - добавил Иван Чебыкин.