Как в 2026 ИИ‑модуль в ФГИС ЛК сам определяет объём древесины по фото лесовоза и убирает бумажную работу
Я 15+ лет живу в транспорте и учёте «в поле»: где связь то есть, то нет, где лесовоз стоит в очереди, а диспетчер на телефоне пытается понять, какой объем древесины реально ушёл с делянки. И вот что скажу как практик: главная боль лесной логистики обычно не «как спилить», а как потом определить объем древесины так, чтобы цифры совпали у мастера, у склада, у бухгалтерии и в государственных системах. И чтобы не было возвратов документов, задержек машины и нервов.
В 2026 году эта история резко меняется. В федеральной государственной информационной системе лесного комплекса (ФГИС ЛК) появляется ИИ‑модуль, который по фото лесовоза или штабеля автоматически считает плотный объём в кубометрах и заполняет документы. Заявленная точность — до 97%, то есть погрешность около 3%. Для отрасли, где «на глазок» и геометрический метод в реальности легко дают 8–10% расхождения, это не просто «красивый функционал». Это экономия времени, снижение штрафных рисков и наконец-то нормальная сопоставимость данных от делянки до переработки.
Дальше расскажу простым языком, как это будет работать, почему это вообще стало возможным и что поменяется в управлении заготовкой и перевозкой. Без теории ради теории — только то, что действительно влияет на деньги и процессы.
Почему ручной учёт объёма древесины ломается именно на практике, а не на бумаге
Формально всё выглядит прилично: замерили штабель, посчитали длину‑ширину‑высоту, применили коэффициент полнодревесности — получили результат. В реальности «измерение объема древесины» по классике чаще всего превращается в смесь усталости, спешки и человеческой субъективности. Особенно когда за смену проходит десятки машин, а в мороз ещё и рулетка дубеет. И когда от этого объёма дальше пляшет ЭСД, оплата, лимиты, расчёты по договору и отчётность.
Классический геометрический метод — это когда берут габариты штабеля и умножают на коэффициент полнодревесности (обычно 0,6–0,8 в зависимости от породы и укладки). На бумаге коэффициент выглядит как «правильная поправка». На деле — это один из главных источников ошибок. Неверно выбран коэффициент, штабель уложен «неровно», сверху снег, сбоку пустоты, бревно разнокалиберное — и у вас уже расходятся объем заготовки древесины (заявленный) и объем заготовленной древесины (фактический).
По нормам погрешность геометрического метода часто допускают около ±5%, но на делянках и промежуточных складах фактически улетает в 8–10%. Это не потому что люди «плохие». Просто условия такие: темно, техника ждёт, мастер торопится, водитель подгоняет, а диспетчер просит цифры «прямо сейчас». В итоге «расчет объема древесины» становится слабым звеном всей цепочки учёта.
А теперь добавьте документальную часть. Ручной замер часто означает: обойти лесовоз, записать на бумаге, потом вручную вычислить объем древесины, потом ещё раз переписать в электронный документ. По опыту пилотных внедрений и по данным разработчиков, на один транспорт легко уходит 20–30 минут. А дальше начинают копиться очереди, простои и переносы отгрузки.
И ещё одна вещь, о которой многие забывают: когда объём посчитан с ошибкой, дальше рушится связка «объём ↔ масса». А в перевозке это критично: перегруз — риск, недогруз — потеря рейса. Поэтому тема масса и объем древесины — не учебник, а ежедневная логистика.
Что именно меняется в 2026: фото → анализ → плотный куб → документы
В 2026 ФГИС ЛК разворачивает подсистему искусственного интеллекта для анализа фото. В практическом виде это выглядит так: делаете снимок лесовоза (или штабеля), отправляете через мобильное приложение или личный кабинет, а система сама считает плотный объём. Параллельно определяются количество бревен, их диаметры и сортность. Дальше автозаполнение электронных сопроводительных документов (ЭСД) — без ручного ввода.
Ключевой момент — считается именно плотный объем древесины в кубических метрах, без игры с коэффициентами укладки. То есть система не пытается «угадать» пустоты в штабеле. Она распознаёт торцы бревен по фото и суммирует объём каждого бревна как цилиндра. По сути это цифровая версия того, что делают на сортировочных линиях с оптическими лазерами, только доступная на площадке, где у вас просто телефон и лесовоз.
По официальным данным и апробированным системам переход идёт от геометрического метода с погрешностью 8–10% к анализу изображений с погрешностью не более 3%. Отсюда и те самые «до 97% точности». В реальности это означает: если лесовоз везёт 40–60 кубов, то расхождение будет не «минус пять кубов в неизвестность», а плюс‑минус один‑два куба, и то с понятной проверяемостью.
Подсистемы ФГИС ЛК‑2026 в целом развиваются шире: дистанционный мониторинг (видеопотоки, метеоданные), лесоклиматические проекты и ИИ для фотоанализа. Но для бизнеса самый прикладной эффект — именно в модуле «фото лесовоза/штабеля → определить объём → сформировать ЭСД».
Идея простая: меньше ручных действий — меньше расхождений и меньше возвратов документов. Сейчас возврат ЭСД из‑за несовпадения цифр по сделкам доходит до 15–20% случаев. Для руководителя это означает одно: логистика тормозится на 1–2 дня не потому что «нет машин», а потому что цифры не бьются.
Как ИИ считает объём: без магии, просто быстрее и стабильнее человека
Если переводить на человеческий язык, ИИ делает то, что вы делали бы вручную, но в разы быстрее и без усталости. Он видит на фото торцы бревен, выделяет каждое бревно (сегментация изображения), измеряет диаметр и дальше суммирует объёмы. Классическая формула объёма цилиндра остаётся той же: V = π * (d/2)^2 * L. Только вместо рулетки — измерение по изображению, а вместо ручного подсчёта сотен бревен — автоматика.
В «живых» решениях, которые уже показывали работу, есть понятный приём калибровки: используется эталонный знак (например, красный треугольник аварийной остановки) как опорный размер. Это позволяет системе не зависеть от того, насколько близко вы подошли, под каким углом стоите и какая погода. В наших условиях Урала и севера это важно: мокрый снег, сумерки, грязь на бортах — всё это не теория.
Нейросеть распознаёт каждое бревно, измеряет диаметр спила, относит к сортам и считает плотный объём за 5–10 секунд. В пересчёте на поток это означает, что за смену можно обработать сотни машин без очереди «на замер». И это напрямую влияет на производительность: меньше стоим — больше рейсов.
На пилотах по тонкомеру и крупномеру (сосна, ель, берёза) расхождение 2–3% с лазерными измерителями на объёмах около 50 кубов. Это примерно тот масштаб, который мы видим на обычном лесовозе. А значит технология не «для выставки», а под реальные объёмы.
Для примера из практики расчёта: штабель 10×4×3 м по геометрии — 120 кубов. Дальше вручную ставят коэффициент 0,7 и получают 84 куба плотных. ИИ по фото может дать 86 кубов с погрешностью около 2%. Вроде разница «всего два куба», но на объёмах предприятия это выливается в большие деньги, потому что учёт идёт ежедневно.
Почему точность важна не только для учёта, но и для денег, штрафов и ритма отгрузки
Когда говорят «точность 97%», многие воспринимают это как технарскую характеристику. На самом деле это про управляемость. Если вы стабильно понимаете, сколько у вас ушло в рейс, вы можете планировать склад, смены, сортировку и переработку. А если цифры плавают на 8–10%, то планирование становится угадайкой, и в конце месяца начинаются «разборы полётов» между заготовкой, транспортом и бухгалтерией.
Плюс есть история с платежами и лимитами. В документах встречается «ставка платы за единицу объема древесины» — и неважно, какой у вас тариф сегодня, 150 или 300 рублей за куб, логика одна: нет точного объёма — нет точного расчёта. Ошибка в 5 кубов на одной машине — это не только деньги «на воздух». Это риск претензий по документам и по учёту движения древесины.
В регионах с большими объёмами заготовки ошибки учёта быстро превращаются в системную проблему. По статистике Рослесхоза объем древесины в России превышает 200 млн кубометров ежегодно, и наибольшие объёмы приходятся на Сибирь и Дальний Восток. Там каждые 5–10% расхождения — это уже не «погрешность», а огромные цифры, которые потом всплывают в проверках.
Отдельная тема — когда предприятие реально заготавливает много и часто работает на потоке. Там важно не только как посчитать объем древесины, но и как сделать это без торможения процесса. Если оформление ЭСД занимает час‑два на партию, а ИИ делает это за секунды, у вас меняется ритм отгрузки. И это уже влияние на выручку, потому что вы физически успеваете вывезти больше.
Главный эффект: скорость + сопоставимость + проверяемость. Когда цифра получается из фото, привязана ко времени, месту и конкретной машине, спорить становится сложнее. Не потому что «так сказала система», а потому что есть исходные данные.
Человеческий фактор: где именно возникают ошибки и почему сезонность их усиливает
В лесу ошибка редко выглядит как «мы неправильно умножили». Она выглядит как накопление мелочей. Кто-то неправильно записал диаметр, кто-то перепутал сорт, кто-то взял не тот коэффициент, кто-то измерил высоту штабеля по самой высокой точке. Потом эти мелочи складываются в ощутимую разницу между тем, что фактически вывезли, и тем, что прошло по документам как объем заготавливаемой древесины м3.
Сезонность добавляет свой слой. Зимой растёт влажность, и многие путают «объём» и «массу». Да, ИИ считает геометрию и не зависит от того, сколько внутри воды, но менеджеру важно понимать связку: объем воды в древесине меняется, а значит меняется и масса рейса. По данным из практики: зимой объем влажности древесины выше на 20–30%, и на весах это чувствуется. В одном кубе плотной древесины может быть 400–600 кг массы — зависит от породы и состояния.
Летом другая история: сушка, усушка, часть влаги уходит, и то, что на делянке считалось «свежим объёмом», на складе может вести себя иначе. Поэтому когда бухгалтерия и логистика спорят «почему по весу не сходится», ответ часто в том, что считают разное: объём по геометрии, массу по весам и ещё поправки по влажности. ИИ-модуль не решает вопрос влажности напрямую, но он убирает один большой источник ошибок: неправильный объём из-за ручных замеров и коэффициентов.
Есть и более простая, но частая проблема: разные люди по-разному понимают, что такое «плотный объём». Кто-то считает «объем древесины в кубе» как габарит кузова, кто-то — как штабель с коэффициентом, кто-то — как сумму бревен. Отсюда вечные конфликты «у нас не бьётся». Когда расчёт стандартизирован и делается одинаково каждый раз, разговор становится спокойнее.
Пилоты уже показали результат: NeuroWood и простые боты «в мессенджере»
Важно понимать: история не начинается с нуля в 2026. Есть решения, которые уже апробированы. Например, NeuroWood показывал точность 97% в сравнении с эталонными замерами на сортировочных линиях с оптическими лазерами. И это сильный аргумент, потому что лазерная линия — один из самых жёстких «эталонов» в сортировке круглого леса.
Смысл в том, что нейросеть распознаёт каждое бревно, измеряет диаметр, относит к сортам и считает плотный объём быстро. В реальной эксплуатации важна не только точность, но и устойчивость к условиям: разный свет, грязь, снег, разное расстояние. Поэтому калибровка по эталонному знаку и обучение на большой выборке фото — это не «красивые слова», а то, что делает систему пригодной к работе.
Есть и более «лёгкие» примеры: студенческая разработка из Удмуртии — телеграм‑бот, который по фото лесовоза вычисляет диаметр, длину, габариты кузова, корректирует на качество снимка и даёт точность выше 80% на производственных площадках. В пилоте обработали сотни фото, и расчёт занимал секунды после отправки из мессенджера. Это показывает главное: даже без тяжелой инфраструктуры технология работает, а значит в государственную систему она зайдёт уже зрелой.
Когда такие решения интегрируются с ЛесЕГАИС (а ФГИС ЛК — следующая ступень), исчезают промежуточные ручные этапы. И вот это для бизнеса ключ: не «поигрались ботом», а убрали операции, где люди ошибаются и теряют время.
Что будет с документами: ЭСД из фото и почему возвраты должны упасть
Сейчас типовая картина такая: мастер дал цифру, учетчик посчитал по штабелю, диспетчер вбил в систему, бухгалтерия потом сверяет, и в какой-то точке выясняется, что цифры не совпали. Документ возвращают. Машина стоит или уже уехала, а вы начинаете «догонять хвосты». По рынку возвраты ЭСД из‑за расхождений доходят до 15–20% случаев. Это много, и это всегда бьёт по логистике.
Когда ФГИС ЛК‑2026 делает автозаполнение по фото, цепочка становится короче. Фото — это первичный факт, и дальше система сама создаёт запись. Время оформления может падать с 1–2 часов до 5–10 секунд. Это не означает, что контроля не будет. Наоборот: контроль станет жёстче, потому что данные будут сопоставляться между собой — по контурам лесосек, по GPS‑следам лесовозов, по фото штабелей и по сделкам.
Но для нормального предприятия это плюс. Потому что «чистый учёт» снижает количество спорных ситуаций и бумажного «доказывания». По оценкам пилотов автоматизация может снизить возвраты документов на 80%. И это выглядит реалистично: возвраты обычно возникают не из-за злого умысла, а из-за ручного ввода и разных методик подсчёта.
Параллельно ФГИС ЛК обещает интеграции с 1С и действующими контурами учёта. Для руководителя это означает, что цифра объёма будет попадать в учётные системы без перепечатки. А перепечатка — это один из самых дорогих источников ошибок, потому что она незаметна до момента проверки.
Как это влияет на логистику лесовозов: меньше простоев и понятнее загрузка
В перевозке леса важны два показателя: сколько кубов и сколько тонн. По фото ИИ считает кубы, а дальше уже можно прогнозировать массу, если у вас настроены нормативы по породам и влажности. Например, в материалах пилотов приводят ориентир: 1 кубометр хвойной древесины — около 450 кг. Это не универсальная истина, но для планирования загрузки и недопущения перегруза — рабочая база.
Система также может корректировать оценку по габаритам кузова. Типовой лесовоз: длина порядка 13,6 м, ширина 2,5 м, высота борта 3–4 м. Когда вы понимаете заполняемость до 90% без перегруза, вы лучше управляете рейсами. И это особенно заметно на длинном плече, где каждый лишний рейс — большие деньги.
Самый быстрый эффект, который увидят диспетчеры и водители, — меньше ожидания «пока замерят». В пилотах говорили о сокращении простоев лесовозов на 40% за счёт того, что вместо 30 минут на замер достаточно одного снимка. И если у вас поток, то это превращается в рост производительности на 10–15% просто потому, что техника больше едет и меньше стоит.
Отдельно отмечу: для водителя это тоже плюс, если сделать правильно. Не в смысле «тотальный контроль», а в смысле понятной процедуры. Сделал фото по правилу, получил объём, поехал дальше. Без «давай ещё перемерим» и без споров на площадке.
Большие объёмы, лимиты и “допустимый объём изъятия”: почему государству это тоже выгодно
В отрасли обсуждается законопроект, который закрепляет ежегодные лимиты и понятие «допустимый объем изъятия древесины». По оценкам лесоустройства расчётный уровень может быть 500–600 млн кубометров в плотных кубах, а фактическая заготовка — порядка 80% от этого. На таком масштабе любые серые зоны в учёте превращаются в проблему государства, и государство будет давить на стандартизацию.
По официальным данным объём заготовки в России — сотни миллионов кубов, а в отдельных регионах с высокой концентрацией лесозаготовки ошибки учёта дают сильные перекосы. Там, где наибольший объем заготовок древесины, контроль будет усиливаться. Не потому что «так захотели», а потому что на больших потоках проще всего спрятать расхождения, и именно там государство получает максимальный эффект от автоматической верификации.
ФГИС ЛК‑2026 будет стыковать несколько источников: GPS‑треки лесовозов, контуры лесосек, фото штабелей, данные сделок. В такой системе «лишний» объём становится заметнее. По данным ведомств ожидается снижение нелегальных объёмов вырубки на 15–20% за счёт того, что цифровые следы перестанут расходиться. Для законопослушного бизнеса это хорошо: меньше демпинга со стороны тех, кто играет в тени.
И ещё момент, который редко проговаривают. Когда учёт становится точным, планирование лесовосстановления и контроля по зонам становится более предметным. Государство это прямо связывает с будущими подсистемами мониторинга и климатическими проектами. А бизнесу важно одно: правила игры становятся понятнее, а проверка — более автоматизированной и менее «на эмоциях».
Про влажность, воду в древесине и почему ИИ не отменяет технологию, но убирает путаницу
Иногда мне задают вопрос: «А ИИ учтёт воду?» Здесь надо разделять. Есть геометрия и есть физика материала. ИИ в модуле фотоанализа решает задачу геометрии: он считает объём. Показатель объем воды в древесине и влажность напрямую в фото не измеришь так, чтобы это было юридически значимо без дополнительных датчиков и методик. Но это и не нужно для основной цели ФГИС ЛК — учёта объёма движения древесины.
Для логистики масса важна, и предприятия всё равно будут жить с сезонными поправками. Зимой влажность выше, масса растёт, летом подсушивает. Но когда объём посчитан стабильно, вам проще строить внутренние модели: сколько тонн в среднем даёт куб по породе и сезону, где риски перегруза, где недогруз.
И ещё важная вещь. Сейчас многие споры возникают из-за того, что один человек считает штабельный объём, другой — плотный, третий вообще ориентируется на кузов. Отсюда ощущение, что «цифры пляшут». Когда появляется единая методика — суммарный плотный объём по бревнам — у вас появляется базовая точка, от которой можно спокойно обсуждать все коэффициенты, усушку и прочее.
Если говорить совсем прикладно: ИИ помогает ответить на вопрос не «какой объём должен быть», а «какой объём действительно на машине». Это снимает часть конфликтов между складом, производством и перевозкой.
Где компании теряют деньги сегодня и что именно вернётся после внедрения
Деньги теряются в трёх местах. Первое — трудозатраты: бригады замера, учетчики, пересчёты, исправления документов. В пилотах оценивали экономию 20–30% трудозатрат на замеры: вместо 3–5 человек достаточно одного снимка с телефона. Да, полностью люди не исчезнут, но освобождается время, и его можно направить в производство.
Второе — простои техники. Когда лесовоз ждёт замер и оформление, вы платите дважды: за простой машины и за потерянную возможность сделать рейс. Если ожидание замера — 30 минут, а фото‑расчёт — секунды, то на потоке вы реально получаете плюс к выработке. Это особенно заметно в сезон, когда окно вывоза короткое.
Третье — риски по документам и штрафы. В материалах упоминаются случаи штрафов до 500 тысяч рублей за единицу объёма без декларации. Я не буду уходить в юридические детали, но управленческая логика простая: чем точнее и быстрее вы делаете первичные документы, тем меньше вероятность попасть в ситуацию «не то указали — не туда отнесли — не успели исправить».
Для крупных холдингов с объёмами 10–20 млн кубов в год эффект оценивают как экономию 5–10 млн рублей на персонал и штрафы. Для среднего предприятия на 100–500 тысяч кубов эффект будет по‑своему: меньше ошибок, проще вход в требования ФГИС ЛК, меньше ручной рутины и меньше конфликтов между подразделениями.
Что стоит подготовить бизнесу заранее: не “как установить”, а как не сорвать процессы
Главный риск любых цифровых изменений — не сама технология, а то, что её пытаются внедрить поверх старого бардака. В 2026 ИИ‑модуль станет частью обязательного контура ФГИС ЛК, и компаниям важно заранее привести в порядок процесс: кто делает фото, где, когда, по какому регламенту, кто подтверждает, как данные уходят в учёт.
Здесь не нужны толстые инструкции. Нужны простые правила: правильный ракурс, видимость торцов, наличие эталонного знака, фиксация машины и рейса. Если фото «кривое», любая система будет считать хуже — это факт, и его лучше принять сразу. Хорошая новость в том, что современные пилоты уже умеют работать с плохим освещением и низким качеством, но чудес не бывает.
Ещё один момент — интеграция. Если объём считается в ФГИС ЛК, а дальше у вас учёт в 1С, важно, чтобы не было двойного ввода. Двойной ввод убивает эффект: вы ускорили расчёт, но оставили старую дыру с перепечаткой. Поэтому уже сейчас стоит думать не «как рассчитать объем древесины», а как его потом провести по всем системам единообразно.
И последнее: обучите людей на месте. Не презентацией, а нормальной тренировкой на площадке. Пять‑десять рейсов, где вы сравните ручной замер и фото‑расчёт, дадут больше доверия, чем любые обещания точности.
Практический вывод: что это меняет для бизнеса в 2026
Если убрать шум, то смысл ИИ‑модуля в ФГИС ЛК очень простой: отрасль переходит от «приблизительного и спорного» к «быстрому и проверяемому». Фото становится первичным фактом, а не приложением “для галочки”. И это меняет управление: меньше ручной рутины, меньше задержек по документам, выше прозрачность по объёму, проще планирование перевозок и переработки.
В масштабах страны это про то, чтобы учесть сотни миллионов кубометров и убрать серые расхождения. В масштабе конкретного предприятия — про то, чтобы лесовозы меньше стояли, диспетчер меньше переписывал цифры, а руководитель видел реальную картину: объем заготавливаемой древесины, объем заготовленной древесины, объем переработки древесины и отклонения не «по ощущениям», а по данным.
И самое важное: это история не про то, что «всё станет цифровым». Это история про то, что ошибки учёта перестанут быть нормой. А в лесу, где счёт идёт на тысячи кубов, это и есть разница между управляемым бизнесом и вечным тушением пожаров.
Коллеги, если вам нравится то, что я делаю — можете поддержать меня здесь:
https://dzen.ru/uraltrackpro?donate=true