Мы привыкли к тому, как работает наземный общественный транспорт: есть маршрутная сетка, задающая путь движения машин, остановки в чётко определённых местах, неизменное расписание.
Но за этой фиксированностью скрывается главный недостаток системы — её негибкость. Для конкретного пассажира может не найтись подходящего маршрута, и ему придётся мириться с неудобными пересадками, долгой ходьбой до остановки и жёсткими рамками расписания, которое не считается с его реальными потребностями.
Маршруты и расписания часто не меняются годами и из-за этого не могут учитывать динамику пассажиропотока. Условно: тёплый день — значит, больше людей поехало отдыхать на озеро; в супермаркете началась большая распродажа — народ ринулся туда; где-то закрылось предприятие — сотрудники туда уже не ездят. В результате на одном и том же маршруте в одни дни могут ходить почти пустые автобусы, а в другие — переполненные.
Тарифы тоже, зачастую, нелогичны — плата за пару остановок и за поездку «от кольца до кольца» зачастую одинакова.
И до последнего времени подобная схема организации движения с жёсткими маршрутами и расписанием была, пожалуй, единственно возможной. Хотя и неэффективной, и малоудобной.
Но сегодня технологии искусственного интеллекта меняют нашу жизнь, даже если мы не всегда это замечаем. Ведь ИИ — это не только роботы на улицах. Он работает в менее заметных, но от того не менее важных сферах: анализирует рентгеновские снимки, оценивает клиентов в банках, проверяет посылки на таможне, ищет признаки незаконной вырубки лесов на спутниковых снимках.
Точно так же ИИ способен преобразить общественный транспорт, сделав его гибким и адаптивным, а следовательно, и более удобным для пассажиров. Ведь сильная сторона ИИ — в умении обрабатывать огромные массивы данных и находить в них оптимальные решения.
Как же это будет работать? Естественно, никаких жёстких маршрутов и расписаний уже не будет.
Для пользователя всё будет выглядеть просто: в специальном приложении на телефоне он создаёт заявку на поездку, указывая точку назначения, желаемое время отправления, готовность совершить пересадку (если поездка длинная, то логично часть пути проехать на метро/скоростном трамвае – это может быть быстрее) и, при необходимости, дополнительные параметры (например, поездку с маленьким ребёнком или перевозку лыж).
Приложение тут же предложит несколько вариантов с указанием точки посадки, времени прибытия транспорта и стоимости. Пользователь выбирает самый удобный и подтверждает поездку.
Таким же образом свои заявки будут оставлять тысячи других пассажиров.
ИИ-планировщик будет принимать все заявки в реальном времени, мгновенно рассчитывая оптимальные траектории для всего автопарка. Его задача — минимизировать время в пути для каждого, гарантировать свободное место и эффективно использовать каждый транспорт. При поступлении новых заявок система будет непрерывно корректировать уже построенные планы. В районах с низким спросом она направит микроавтобусы, а на оживлённые направления — большие автобусы-гармошки. Понятия «маршрут №5» или «расписание на остановке» исчезнут. Транспорт будет просто следовать указаниям нейросети, останавливаясь там и тогда, где этого требуют текущие потребности пассажиров.
Объём вычислений для централизованной системы управления, конечно, будет колоссальным. Но современные вычислительные мощности позволяют с ним справиться. Главные вопросы здесь — скорее организационные, чем технические. Чтобы подобная система «взлетела», она должна охватить критическую массу транспорта и пассажиров в регионе. Поэтому, вероятно, потребуется продуманный переходный период, в рамках которого гибкие маршруты будут дополнять, а не сразу заменять традиционные.
Идеальным развитием такой системы, конечно, стали бы автономные автобусы без шофёров. Это позволило бы эффективнее использовать парк, вводя в эксплуатацию небольшие и более манёвренные машины, что значительно повысило бы гибкость. Однако на первом этапе вполне можно обойтись кожаными операторами за рулём, следующими указаниям системы, поступающим на бортовой компьютер.
Причём всё вышесказанное применимо и к бензобусам и электробусам. И даже троллейбусам – благодаря современным моделям, оснащённым аккумулятором, позволяющим проехать часть пути, без подключения к контактной сети. Скоростные трамваи и электрички должны соединить город с отдалёнными пригородами.
Чтобы системой могли пользоваться люди без смартфонов, на традиционных остановках можно разместить специальные терминалы для создания заявок.
Нужно решить и вопрос дисциплины: что, если пассажир создал заявку, но не поехал? Простое решение — списывать оплату в момент бронирования. Более того, это открывает дорогу к полностью динамическому ценообразованию:
- скидка за раннее бронирование;
- более низкая цена в часы низкого спроса;
- зависимость стоимости от фактического расстояния поездки.
Возможно, многое из описанного вам уже знакомо по сервисам такси. Они тоже заказываются через приложение и используют ситуативное ценообразование. Это неудивительно — ведь, по сути, система ОТ на основе ИИ заимствует у такси его ключевое преимущество: отсутствие жёстких маршрутов и умение подстраиваться под конкретного пассажира.
Более того, в перспективе такая гибкая транспортная система может естественным образом поглотить сегмент такси, сделав его своей частью. Зачем отдельное такси, если ОТ станет не менее удобным? Но если пассажир готов заплатить за приватность (поездку без попутчиков) и максимальный комфорт (подачу от парадной) — почему бы и нет? Это будет отдельный тарифный план «любой каприз за ваши деньги», реализуемый теми же недогруженными машинами в моменты низкого спроса.
В конечном счёте, такой общественный транспорт, принципиально нового уровня, может снизить потребность в личном автомобиле. А чем меньше личных авто на дорогах, тем свободнее они станут — а значит, ОТ сможет двигаться быстрее, точнее и безопаснее. Это, в свою очередь, убедит ещё больше людей отказаться от собственного авто, что запустит самоусиливающийся цикл.
Таким образом, переход от жёсткой схемы «маршрут-расписание» к адаптивной модели ОТ на базе ИИ — это не фантастика, а следующий логичный шаг в развитии транспорта. Он решит проблемы неэффективности и неудобства, вернув в центр системы самого пассажира с его реальными, а не усреднёнными потребностями. Остались вопросы внедрения — но это уже вызов не технологиям, а нашей способности договариваться и пересматривать устаревшие правила.