Умный город начинается с умного российского датчика

В прошлых интервью Игорь Краев поделился о концепции малых городов будущего и о цифровой системе управления — в продолжении этой темы с ответами на вопросы читателей сегодня раскажем: «Где взять технологии?», «На чем это все будет работать?», «Кто будет это делать?».

Поговорим о самой материальной стороне проекта — о технической, программной и интеллектуальной базе, без которой города будущего останутся красивыми картинками. Сегодня не будем обсуждать абстрактных «инноваций»,а перейдем к конкретным датчикам, протоколам, производственным линиям и региональным заводам.

Главное в новом городе — не супермозг, а умная сеть

– Игорь, наши читатели внимательно изучили предыдущие интервью и теперь спрашивают: на какой технической базе все это будет работать? Где взять тот самый ИИ-советник, цифровую платформу, умные датчики?

– Это самый правильный вопрос. Потому что за красивыми словами о «цифровом городе» часто стоит иллюзия, что где-то есть волшебный суперкомпьютер, который все посчитает и всем управлением. Это опасное заблуждение.

Давайте сразу договоримся: никакого единого супермозга, который захватит власть в цифровом городе, не будет и не должно быть. ИИ не должен заменять людей. Его задача — помогать людям выполнять рутинную работу, освобождая время для творческих и стратегических задач. А для этого нужна принципиально иная архитектура — распределенная, многоуровневая, живая.

В основе этой архитектуры лежит простая вещь: умный датчик. Именно датчик — основное звено сети граничных вычислений.

– Что такое «умный датчик» в вашем понимании?

– Обычный датчик — это устройство, которое просто передает данные: температура 23 градуса, давление 5 атмосфер, скорость 60 километров в час. Все данные летят в центр, там обрабатываются, и только потом принимается решение.

Умный датчик работает иначе. У него есть встроенный ИИ, который постоянно обучается и применяет знания сразу, на месте. Он не шлет в центр бесконечные потоки данных — он шлет только значимые события: «Внимание, по статистике, через 48 часов вероятность прорыва трубы 85%». Или: «Зафиксировано аномальное поведение оборудования, требуется проверка».

В центр приходит не сырая информация, а прогноз риска. И вышестоящий менеджер получает не отчет, а готовый сигнал к действию: запустить процесс предотвращения. Это колоссальная экономия ресурсов и времени.

Один новый город — 50 тысяч человек и миллионы датчиков

– Давайте прикинем масштаб. Сколько таких датчиков нужно городу?

– Давайте посчитаем. Наш город — 50 тысяч жителей. Но это не город в традиционном понимании. Потому что современные предприятия уже не требуют тысяч рабочих. Многие процессы автоматизированы, работают роботы. Население 50 тысяч — это уже очень большой город для такой модели.

Но датчиков там будут миллионы. На каждом производственном агрегате, в каждой трубе, на каждом транспортном средстве, в каждом доме, на каждом столбе освещения, в каждой теплице. Все они должны быть интеллектуальными, все должны общаться друг с другом, все должны принимать решения на месте.

И теперь представьте, что все эти миллионы маленьких труженников шлют потоки данных в единый центр. Это невозможно обработать. Это и не нужно. Нужна распределенная сеть, где 99% решений принимается на нижнем уровне — самими датчиками и локальными контроллерами. А в центр идет только то, что требует вмешательства человека.

– Кто производит такие датчики сегодня?

– В мире есть признанные лидеры. Например, японская компания Yokogawa. Они производят интеллектуальные датчики, которые используются по всему миру — от химических заводов до электростанций. Но есть важный нюанс.

Автоматизированные системы управления этих датчиков сегодня заканчиваются комнатой с диспетчером. Они не встроены в единую городскую сеть, не общаются с другими системами, не участвуют в общей картине управления. Это замкнутые, изолированные миры.

Нам нужна другая архитектура. Такой завод, датчики которого будут работать на единой распределенной сети. Не разглашая коммерческой тайны, но передавая данные о прогнозируемых рисках в общую систему. Чтобы город видел: здесь назревает проблема, нужно вмешательство.

Не скрещивать ежа с бегемотом

– Вы говорите «о единой распределенной сети». А что не так с существующими технологиями? Почему нельзя взять готовое?

– Можно. И мы это уже проходили. Берем Siemens-датчики, ставим на Intel-серверы, ставим Google-софт с открытым кодом, разводим Cisco-маршрутизацию, протоколируем через Kafka, а на конечных точках — Raspberry Pi, сделанные в Британии, или Orange Pi из Китая. И получаем очередной технологический «винегрет».

Это работает. Но это не наше. Это чужая инфраструктура, чужие стандарты, чужие правила. А главное — чужие риски. В критической ситуации нам могут просто отключить обновления, закрыть доступ, заблокировать протоколы. Мы уже это видели с санкциями.

Поэтому мой тезис простой: нельзя сейчас в стране опять скрещивать ежа с бегемотом. Синергии не получим. А если и получим, то дорого и ненадежно.

– Что вы предлагаете вместо этого?

– Нам нужен свой суверенный протокол. Считайте, это свой ГЛОНАСС, только для интернета вещей. Не замена всему существующему, а базовая платформа, к которой могут подключаться все — Siemens, Yokogawa, Intel, Google — но уже на наших правилах и под нашим контролем.

А вот сами датчики — температура, скорость, загазованность, вибрация, камеры — должны быть в основе нашими и работать на наших интеллектуальных платформах. И они будут изначально дешевле, надежнее, безотказнее. И обязательно — с ИИ на борту.

Вот так и построим новый цифровой город: на своей элементной базе, на своих протоколах, на своих алгоритмах.

– Вы упомянули столько иностранных слов и Kafka в ряду технологий, которые мы не хотим просто копировать. А что вообще делает Kafka и почему она важна?

– Хороший вопрос. Давайте на примере Kafka разберем важный принцип. Такие примеры можно применить к каждой технологии, и здесь нужно понимать, что есть задачи коммерческие, а есть задачи государственной безопасности. Никто не отговаривает бизнес использовать готовые решения — это их право и их ответственность, брать на себя подобные риски.

Kafka — это система для передачи сообщений в реальном времени. Представьте себе огромный городской аэропорт, через который проходят миллионы пассажиров. Если каждый пассажир будет сам искать свой выход к самолету, начнется хаос. Нужен диспетчер, который организует потоки: этот рейс — на второй этаж, этот — на регистрацию, этот — в зону вылета.

Kafka выполняет роль такого диспетчера для данных. Она принимает огромные потоки информации от миллионов датчиков, камер, систем и аккуратно распределяет их: температурные данные — в систему ЖКХ, данные о движении — в транспортный отдел, сигналы тревоги — диспетчеру. Причем делает это мгновенно и без потерь, даже если поток данных зашкаливает.

Это критически важная технология для умного города. Но проблема в том, что сегодня мы используем Kafka от американской компании Confluent, работающую по американским же стандартам и лицензиям. В нашей концепции мы должны иметь свой аналог — свой «диспетчер данных», работающий по нашим правилам и под нашим контролем. Не потому что мы против Kafka, а потому что критическая инфраструктура не должна зависеть от чужих решений.

Для бизнеса, для коммерческих проектов — пожалуйста, пусть используют любые инструменты, которые повышают эффективность. Но когда мы говорим о городе, о жизни людей, о стратегической безопасности — здесь мы не можем позволить себе роскошь зависеть от решений, которые завтра могут стать недоступными.

Завод умных датчиков: где и когда

– Это звучит как масштабная индустриальная программа. Насколько она реалистична?

– Абсолютно реалистична. Более того, по моим оценкам, развертывание сети распределенных вычислений для пилотного города может быть выполнено в течение года. Но для этого нужно начинать сейчас.

У нас в стране есть все необходимые компетенции. Есть математики, есть инженеры, есть программисты. Есть производственные мощности, которые могут обеспечить старт. Есть регионы, заинтересованные в развитии.

– Где конкретно может появиться такой завод?

– В одном из новых городов, которые мы предлагаем построить. Это логично: завод умных датчиков должен стать частью экосистемы, чтобы сразу работать в реальных условиях, на реальных задачах, с реальными обратными связями.

А в областном центре рядом с этим городом мы разместим кафедру для подготовки математиков и инженеров. Они будут разрабатывать модели ИИ для этих умных датчиков, обучать их, совершенствовать алгоритмы. Это создаст замкнутый цикл: производство — эксплуатация — образование — наука.

– А регион? Уже есть кандидаты?

– Я бы сказал так: сейчас самая пора думать, у кого в регионе строить этот завод. Те, кто первым решится, получат колоссальное преимущество. Это не просто производство — это центр компетенций, это рабочие места для инженеров высшей квалификации, это налоговые поступления, это технологический суверенитет региона.

Это всегда приятная тема для обсуждений. Проект не требует фантастических вложений — он требует просто системного подхода.

Регулировщик потоков в новом городе: нужен непредвзятый арбитр

– Вернемся к архитектуре. Вы говорите о единой логистике всех потоков: транспортных, электронных, информационных, человеческих. Кто этим управляет?

– Это базовый вопрос. В традиционной системе каждый поток управляется отдельно: транспортники — своим, энергетики — своим, связисты — своим. Они не общаются, не координируются, а часто и конкурируют за ресурсы.

В городе будущего все потоки должны быть увязаны в единую систему. И для этого нужен регулировщик потоков — непредвзятый, алгоритмический, не подверженный коррупции и лоббизму.

– И кто или что будет этим регулировщиком?

– Это не человек и даже не один ИИ. Это система распределенного консенсуса, похожая на те, что работают в блокчейне. Решения принимаются на основе данных от миллионов датчиков, по открытым алгоритмам, с фиксацией каждого шага.

Например, нужно перераспределить электроэнергию между жилым кварталом и заводом. Система смотрит на прогноз погоды, на загрузку производства, на социальную значимость объектов, на историю потребления — и выдает оптимальное решение. Не потому, что кто-то «попросил», а потому что так математически правильно.

При этом окончательное решение всегда может отменить человек, если видит форс-мажор. Но в обычном режиме система работает автоматически.

– Это не та самая «власть ИИ», которой все боятся?

– Нет, потому что ИИ здесь — не правитель, а инструмент. Он не принимает стратегических решений, не меняет правил игры, не ущемляет права. Он просто оптимизирует потоки в рамках заданных человеком параметров. Как автопилот в автомобиле: он ведет машину, но направление назначает человек.

Облачный центр и граничные вычисления в городском управлении

– Давайте еще раз про архитектуру. Где проходит граница между «умным датчиком» и центром управления?

– Это классическая модель граничных вычислений. У нас есть несколько уровней:

1. Первый уровень — сами датчики. Они принимают решения в реальном времени, с задержками в миллисекунды. Остановить станок при перегреве, перекрыть трубу при утечке, изменить режим освещения — это делается на месте, без связи с центром.
2. Второй уровень — локальные контроллеры (на заводе, в квартале, в здании). Они собирают данные от группы датчиков, выявляют тренды, координируют работу. Если датчик заметил аномалию, контроллер проверяет соседние датчики и подтверждает или опровергает проблему.
3. Третий уровень — городской ЦОД. Сюда поступают только агрегированные данные и прогнозы рисков. Здесь работают ИИ-советники для управленцев, здесь строятся цифровые двойники, здесь моделируются сценарии развития.
4. Четвертый уровень — межгородское взаимодействие. Обмен данными между городами сети, совместное прогнозирование, распределение ресурсов.

И на каждом уровне ИИ выполняет свою задачу: на нижних — быстрые реакции, на верхних — стратегическое прогнозирование. При этом ни один уровень не может «захватить власть» над другими, потому что они функционально разделены.

Один год на запуск распределенной сети — не фантастика

– И последний вопрос, Игорь. Вы упомянули, что к концу 2026 года можно развернуть сеть для пилотного города. Это реально?

– Абсолютно реально. И сейчас я скажу вещь, которая многих удивит: мы не начинаем с чистого листа.

Я работаю с рядом российских компаний, которые уже давно разработали и успешно эксплуатируют собственные протоколы распределенных вычислений с умными датчиками. На промышленных объектах, на транспорте, в энергетике. Это не лабораторные образцы — это работающие системы, которые доказали свою надежность.

Поэтому нам не нужно тратить годы на фундаментальные исследования. У нас в стране есть готовая база, есть команды разработчиков, есть инженерные школы. Задача стоит не в том, чтобы изобрести велосипед, а в том, чтобы собрать из готовых и проверенных решений единую платформу.

Только объединяя компетенции, мы сможем собрать этот сложный пазл и не просить с протянутой рукой у «лидеров» технологических решений.