Поделиться Будущее развития городов за внедрением технологий умного города. Таких проектов становится все больше, а значит IQ городов растет. Большинство решений пока направлено на борьбу с главной проблемой мегаполисов — пробками. Однако постепенно растет и число примеров из других сфер. Об этом говорили участники организованной CNews Conferences онлайн-конференции «Технологии умного города 2021».
Как посчитать IQ города
Внедрением решений «Умный город» занимается Минстрой России. Проект реализуется в рамках национального проекта «Жилье и городская среда» и национальной программы «Цифровая экономика».
На сегодняшний день в проекте уже задействованы 213 городов, среди которых 86 взяли на себя обязательства досрочно выполнить стандарт умного города и реализовать комплекс дополнительных мер в соответствии с дорожными картами, 203 участвуют в апробации и совершенствовании методики расчета индекса IQ городов. 82 региона уже реализуют мероприятия по цифровизации городского хозяйства в рамках проекта, рассказал Евгений Дук, начальник отдела по внедрению решений «Умный город» Минстроя России.
Основной показатель эффективности цифровизации городского хозяйства — динамика изменения индекса IQ городов. Города сравнивают себя с похожими городами — почему при более или менее одинаковом старте кому-то удается достичь больших результатов, а кому-то нет. Это дает возможность для анализа, поиска и внедрения уже доказавших эффективность решений. У IQ городов имеются 10 субиндексов, которые рассчитываются на базе 47 показателей.
Субиндексы IQ города
Евгений Дук привел примеры нескольких успешных кейсов, реализованных в российских регионах. Например, сайт «Умный Саров» представляет собой карту, на которой, в зависимости от выбранного слоя, появляются те или иные объекты и информация по ним. Например, в слое «Медицина» при клике на больницу появится ее контактная информация, время работы и кнопка «Записаться». Нажатие на нее отправляет на страницу с записью к специалистам. На слое «Полиция» появляются границы участков, фотографии, имена и контакты участковых. Еще один пример: в Волгограде появился единый диспетчерский центр, позволяющий вести комплексное управление тепло-, водоснабжением и водоотведением города.
Транспортные проблемы
Главная проблема больших городов — пробки. Опыт показывает, что строительство новых дорог не приводит к улучшению транспортной ситуации — на них сразу устремляются автомобили, и уже через несколько дней там опять возникают заторы, отметил Илья Яновский, руководитель проектов компании Simetra. Единственный действенный способ решения транспортной проблемы — это внедрение интеллектуальной транспортной системы (ИТС).
Компания Simetra разработала систему RITM3, в основе которой лежит математическая транспортная модель. Она состоит из нескольких модулей. Илья Яновский подробно рассказал об уже существующем функционале, а также о том, какие возможности находятся на этапе разработки.
Интеграция RITM3 в систему управления транспортной ситуацией
Второе решение, которое предлагает компания, — это интеллектуальная транспортно-логистическая система, в основе которой лежит ядро RITM3. С ее помощью можно создать единый логистический центр, автоматизировать рутинные ручные операции, прогнозировать уровень загрузки строительных площадок, управлять транспортными потоками и оперативно реагировать на внештатные ситуации. Решения компании уже используются в крупных российских городах самых разных регионов.
Николай Кустов, заместитель начальника инновационного центра «Безопасный транспорт» — Big Data-подразделения Дептранса Москвы, рассказал о сервисах, которые создаются на основе больших данных для жителей Москвы. Все они доступны в MaaS-приложении «Московский транспорт».
Среди них сервис загруженности станций метро и МЦК, который показывает, что происходит сейчас и как ситуация будет меняться в течение дня. Таким образом, пассажир может выбрать, отправляться в путь немедленно или подождать, пока в метро станет свободнее. Точность прогноза составляет 90%.
Аналогичный сервис создан и для наземного транспорта — здесь для оценки загрузки учитываются данные с валидаторов, а также с датчиков подсчета пассажиропотока, чтобы делать поправку на «зайцев». «Как мы выяснили, у каждого маршрута есть свой коэффициент «зайцев», — говорит Николай Кустов. Точность прогноза составляет 85%. Недавно запущен сервис загруженности платных уличных парковок — точность прогноза 85%.
Еще один сервис — это сервис персональных коммуникаций, который дает возможность получать уведомления об изменениях работы транспорта. Уведомления рассылаются строго персонализировано в зависимости от того, какими видами транспорта и в какое время суток пользуетесь именно вы.
Самыми загруженными в Москве являются электрички МЦД и поезда метро, отметил Кирилл Колесников, первый заместитель генерального директора ЦИР «Синара-транспортные машины». Компания не просто выпускает рельсовый транспорт, но и занимается созданием его цифровых двойников.
Вместимость городского транспорта
Созданная ей модульная платформа управления и диагностики позволяет анализировать техническое состояние подвижного состава и инфраструктуры: оценивать безопасность и комфорт пассажиров, проводить диагностику технического состояния экипажа, состояния путей и контактной сети, вести мониторинг скоростного режима, стиля управления, соблюдения графика и т.д. Технологии машинного зрения способны взять на себя управление локомотивом, а система предиктивного анализа — планировать ремонт и тем самым не только обеспечивать безопасность, но и оптимизировать затраты на техническое обслуживание.
Что сегодня понимают под TestOps
Интеграция
Аркадий Дорощук, руководитель проектного офиса внедрения инноваций, Транспортные инновации Москвы, рассказал о технологиях, которые внедряются на московском транспорте. На сегодняшний день проектный офис сотрудничает с всеми транспортными организациями столицы. Запущены программы акселерации и запуска пилотных внедрений.
Уже подано 517 заявок, отобрано 57 команд, открыто 90 пилотных проектов. Как минимум 18 команд уже хорошо показали себя и готовы к привлечению инвестиций. Аркадий Дорощук рассказал, что надо сделать для того, чтобы стать участником программы. Он привел примеры пилотных проектов, реализуемых в рамках программы: это создание суперконденсаторного источника бесперебойного питания, который сможет обеспечить работу IP-устройств, установленных на светофорах, решения для регулирования перекрестков путем анализа данных с дорожных камер и т.д.
Как управлять умным городом
Анастасия Артемова, аналитик «АйТи Гео», представила облачную интеллектуальную платформу для управления умными городами. Компания давно занимается геоинформацонными технологиями и цифровыми двойниками. Она использует лазерное сканирование для проведения автомобильной, велосипедной, пешеходной съемки. В результате создается 3D-панорама города, на которой можно распознавать объекты и вычислить их размеры. Эти данные используются не только для управления городом, но и для создания риск-моделей.
При работе с данными часто приходится сталкиваться с тем, что они имеют разные форматы, дублируются, а их обработкой занимаются люди, которым, как известно, свойственно ошибаться. Выход — использование облачной платформы, способной объединить и очистить данные, а также быстро обработать их по заданным алгоритмам для быстрого принятия решений. В основу платформы заложен принцип low-code, т.е. настройка бизнес-процессов происходит без программирования. Пользователи могут использовать встроенные алгоритмы анализа или загружать собственные.
Умная навигация на ВДНХ
ВДНХ — прекрасное место для пилотирования умной навигации, уверен Дмитрий Бухвалов, начальник управления развития информационных систем ВДНХ. Выставка с учетом парка «Останкино» и Ботанического сада, занимает 625 га, на ней расположено более 180 интересных объектов. Однако люди доходят далеко не до всех из них. «Когда мы начали анализировать движение посетителей, выяснилось, что самый большой трафик происходит вдоль наиболее популярных объектов. Если на территории выставки проходят мероприятия, то поток посетителей направляется к этим зданиям. В целом же территория ВДНХ недозагружена — люди просто не доходят до множества интересных мест», — рассказал Дмитрий Бухвалов.
Чтобы привлечь посетителей на новые объекты, было создано решение, объединяющее в себе геоинформационную систему и маркетинговую платформу. На территории ВДНХ уже установлены 22 интерактивные стелы, которые позволяют находить новые объекты. Закуплено 20 мобильных навигационных экранов, которые можно расставлять рядом с новыми объектами, тем самым привлекая к ним внимание посетителей.
Первые результаты установки интерактивных стел показали, что их наличия явно недостаточно — надо развивать маркетинговую платформу, которая будет привлекать людей на те или иные объекты. Над развитием этой платформы ВДНХ сейчас и работает.
От умного города к умному образованию
Цифровой двойник — это современное название хорошо знакомого математикам имитационного математического моделирования, напомнила Анна Мухачева, и.о. завкафедры отраслевого менеджмента Института цифровой экономики, управления и права Новгородского государственного университета им.Ярослава Мудрого. Цифровой двойник города — это система, которая собирает данные с датчиков, видеокамер, других городских устройств и передает их в ЦОД, где они обрабатываются. Затем эта информация используется для управления системами энерго- и водоснабжения, управления транспортом и т.д.
Анна Мухачева рассказала о нескольких платформах, на базе которых создаются цифровые двойники городов, в том числе платформе Dassault Systems, которая используется в Сингапуре, и решениях российских производителей. Новгородский государственный университет им.Ярослава Мудрого занимается созданием цифрового двойника образования Великого Новгорода. Уже разработан проект, работы начнутся в ближайшее время.
Наталья Рудычева
Полный текст статьи читайте на CNews
