Выделите текст, чтобы комментировать.
Эта история начинается не с громкой технологической презентации, а с куда более тихого, но гораздо более важного процесса – возвращения контроля над ключевыми цифровыми системами обратно в руки государств. Если ещё несколько лет назад основной задачей было внедрение новых технологий, то теперь на первый план выходит вопрос цифрового суверенитета: кому принадлежат данные, где размещены алгоритмы, и кто отвечает за цифровые риски в городских экосистемах? Август стал месяцем, когда этот тренд оформился окончательно.
По данным Отчёта «Тренды развития умных городов» Департамента ИТ г. Москвы, государства не просто экспериментируют с ИИ — они переписывают цифровую архитектуру управления, внедряя собственные технологии и ограничивая использование внешних решений там, где цена ошибки велика.
Франция и Южная Корея: разные модели, одна логика
Истории Франции и Южной Кореи — это две траектории одной глобальной тенденции.
Франция: мессенджер как инструмент суверенитета
Французские госслужащие в сентябре окончательно перешли на национальный мессенджер Tchap. Формулировка директив проста: популярные коммерческие мессенджеры запрещены к использованию для служебных целей. Если раньше внимание уделялось удобству, то теперь – безопасности. Если раньше коммуникации были распределены по коммерческим платформам, то теперь – сведены в единый национальный канал. Это не просто смена приложения – это перестройка всей инфраструктуры управления, где каждая единица информации должна храниться и обрабатываться внутри государственной экосистемы.
Южная Корея: ИИ-агент как новый госслужащий
В Сеуле, напротив, фокус смещается к функциональности. Город внедрил чат-бота, обученного консультировать сотрудников по юридическим и административным вопросам. В его основе – корейская большая языковая модель (Large Language Model, «большая языковая модель»), обученная не на открытых данных, а на внутренних документах и инструкциях. Следующий шаг ещё смелее: с 2026 года в правительстве появится ИИ-агент, который сможет самостоятельно составлять служебные документы и участвовать в принятии управленческих решений. Это начало эры совместной работы человека и алгоритма в государственных процессах.
ИИ в умных городах: два крупных тренда
По итогам августа отчёт выделяет два направления применения искусственного интеллекта в урбанистике.
1. Управленческий ИИ: переход от цифровизации к интеллектуализации
Албания стала первой страной, где ИИ-агент был назначен цифровым министром. Его функции – анализировать тендеры и контролировать госзакупки. Решение вызвало смешанную реакцию, но важнее другое: городское управление становится алгоритмически насыщенным, и это необратимо. ИИ перестаёт быть инструментом автоматизации – он становится элементом архитектуры принятия решений.
2. ИИ + беспилотные технологии: новая логика городской мобильности
В Белфасте и Шэньчжэне по дорогам уже курсируют беспилотные автобусы. В Сеуле готовится запуск беспилотного городского шаттла. Совмещение искусственного интеллекта с транспортной инфраструктурой приводит к переходу: от транспорта как системы потоков → к транспорту как системе событий, где каждое движение прогнозируется, моделируется и адаптируется в реальном времени. В этой модели данные становятся топливом, ИИ – навигацией, а город – платформой.
Роботы становятся глазами города
Ещё один яркий тренд августа – роботизация городской среды.
Ирвайн: робот-инспектор доступной среды
Робот исследует улицы, используя камеры, датчики наклона и методы фотограмметрии. Он фиксирует неровности, трещины, неправильные уклоны пандусов, отсутствие знаков. За шесть месяцев роботы должны обследовать свыше тысячи километров тротуаров – объём, который человеку не под силу выполнить с такой точностью.
Тайбэй: роботизация контроля городской инфраструктуры
Роботы проверяют дорожные знаки, тротуары и состояние городской инфраструктуры. Это не точечная автоматизация – это новая модель городского мониторинга, где роботы становятся цифровыми «сенсорами», расширяющими органы чувств городской системы управления.
Кейс-линия августа: когда города учатся у городов
В отчёте представлены девять зарубежных кейсов – и их география показывает, что центр экспериментов смещается:
- Азия – Сеул, Шэньчжэнь, Дубай, Эль-Хубар
- Европа – Килдэр, Белфаст
- Северная Америка – Детройт, Ирвайн
- Африка – Йоханнесбург
Объединяет их не регион, а механика внедрения ИИ в реальную инфраструктуру.
Сеул: собственная LLM для госслужащих и жителей
Одна языковая модель обслуживает и сотрудников правительства, и горожан – но обучена на разных корпусах данных. Это пример многоуровневой адаптивности ИИ, когда архитектура одна, но поведения – разные.
Йоханнесбург: единая платформа пространственных данных
Геоданные всех департаментов объединены в единую цифровую базу. Такой подход устраняет дублирование, снижает издержки и формирует единый цифровой слой города – фундамент для будущих цифровых двойников.
Детройт: облачная система предотвращения ДТП
Устройство в пожарных машинах передаёт сигнал в момент включения сирены. Автомобилисты получают уведомления о приближении пожарных машин. За время пилота – более 100 тысяч оповещений и снижение рисков столкновений на 90%. Это пример того, как микротехнология меняет макробезопасность.
Ирвайн: робот для оценки городской среды
Оцифровка улиц открывает путь к предиктивному ремонту, когда проблемы устраняются до того, как они происходят.
Килдэр: государственный дата-центр нового поколения
Сердце инфраструктуры – собственный ЦОД площадью более 8000 кв. метров. Примечательно, что его тепло используется для отопления домов, а всё оборудование подключено к солнечным батареям. Это уже инфраструктура устойчивого города, где энергетика и данные работают в синхронном режиме.
Эль-Хубар: цифровая маркировка 100 тысяч деревьев
Каждое дерево получает электронную метку. В будущем планируется маркировать все деревья страны. Это первый шаг к экологическому цифровому контуру, где каждый элемент природной среды будет частью городской базы данных.
Шэньчжэнь: цифровой двойник городской воздушной мобильности
Цифровой двойник отслеживает маршруты дронов и воздушного такси, предупреждает коллизии и моделирует трафик. Система обрабатывает более 6000 полётов в день и моделирует свыше 200 маршрутов. Порог задержки – менее 50 миллисекунд. Так создаются основы экономики малых высот – нового транспортного слоя города.
Белфаст: автономный шаттл с предиктивной ИИ-навигацией
Шаттл обучается на собственных поездках и предсказывает изменения дорожной ситуации. Если раньше транспорт был инструментом перемещения, то теперь – источником данных о городе.
Дубай: ИИ-контроль за обучением вождению
Алгоритмы компьютерного зрения проверяют соблюдение правил занятий вождением, корректность маршрута и безопасность. За два миллиона уроков система увеличила выявляемость нарушений в пять раз. Это пример того, как ИИ создаёт новые стандарты качества, а не просто автоматизирует процессы.
Международная рамка: ИИ становится частью дипломатии
В августе государства и международные организации обсуждали не просто технологии – а механизмы сотрудничества. ШОС выразила поддержку суверенному подходу к управлению национальным сегментом Интернета. Подчёркнут потенциал Международного центра ИИ Alem.AI в Казахстане. Поддержана инициатива создания Регионального центра ИИ в Душанбе. Китай утвердил руководство «ИИ плюс» – стратегию интеграции ИИ в госуправление, науку и промышленность. Вступили в силу требования по маркировке ИИ-контента – указание на использование искусственного интеллекта через водяные знаки и метаданные. В Киргизии принят закон о регулировании криптовалют и майнинга – с обязательной регистрацией и регуляторными «песочницами». Бразилия утвердила Национальную стратегию кибербезопасности, включающую защиту инфраструктуры и формирование национального механизма информирования о киберинцидентах. Всё это формирует глобальный консенсус: будущее умных городов – это управляемый, безопасный и технологически зрелый ИИ.
Главный инсайт: умный город будущего – это город, который учится
Если цифровой город 2010-х годов был набором датчиков, то город 2030-х – это самообучающаяся экосистема, где:
- данные объединяются в единый слой,
- ИИ-агенты становятся участниками управления,
- робототехника расширяет возможности городской инфраструктуры,
- беспилотный транспорт формирует новую мобильность,
- цифровой суверенитет становится элементом стабильности.
Умный город больше не просто «город с технологиями».
Это город, в котором технологии адаптируются к жизни, а не наоборот.
Вместо вывода: города, которые делают ставку на собственный интеллект, выигрывают
Главная тенденция 2025 года – переход от цифровизации → к интеллектуализации, от отдельных решений → к архитектуре, где ИИ встроен в каждый уровень управления. В выигрыше окажутся те города, которые:
- создают собственные модели,
- объединяют данные в единые слои,
- внедряют ИИ-агентов,
- развивают роботизированные сервисы,
- формируют устойчивую инфраструктуру,
- действуют стратегически, а не точечно.
Именно такие города будут определять стандарты будущей городской среды – более безопасной, экологичной, адаптивной и ориентированной на человека.
Материал подготовлен:
- доцентом Кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, к.э.н. Зубовым Ярославом Олеговичем;
- заместителем заведующего Кафедрой бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Сергеевым Степаном Алексеевичем;
- ассистентом Кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Акимовым Фёдором Яковлевичем.
