Электросамокаты и велосипеды давно перестали быть просто модным увлечением — они стали полноценным элементом городской транспортной системы, решающим проблему «последней мили». Однако стремительный рост числа средств индивидуальной мобильности (СИМ) обнажил и обратную сторону медали: хаотичная парковка, езда вдвоём, нарушения ПДД и перегруженная инфраструктура. И если раньше бороться с этим приходилось вручную — патрулями и обращениями граждан, — то сегодня на страже городского порядка встают нейросети https://онлайн-нейросеть.рф/nejroseti-i-mikromobilnost-kak-iskusstvennyj-intellekt-upravljaet-budushhim-na-dvuh-kolesah/.

Цифровой инспектор на каждом перекрёстке

Пожалуй, самое заметное применение искусственного интеллекта в микромобильности — это автоматический контроль за нарушениями. Российская компания Netvision разработала платформу Micromobility Control, которая с помощью нейросетей анализирует видеопоток с городских камер в реальном времени. Система обучена распознавать три самых частых нарушения: поездки вдвоём на одном самокате, пересечение пешеходных переходов без спешивания и парковку в неположенных местах. Заявленная точность распознавания превышает 95%.

Примечательно, что обработка данных происходит прямо на камерах с использованием edge-решений — это позволяет снизить нагрузку на серверы и реагировать на нарушения практически мгновенно. Платформа, которую планируют запустить в трёх крупных российских регионах уже до конца 2026 года, способна интегрироваться с данными операторов кикшеринга. Это открывает путь к созданию единой городской системы управления микромобильностью, объединяющей аренду, контроль и профилактику.

Первопроходцем в этой области стал сервис «МТС Юрент», запустивший пилотный проект в Сириусе ещё в конце 2024 года. Городская система видеонаблюдения автоматически передавала данные о нарушениях в сервис шеринга, а пользователи получали push-уведомления. Результаты впечатляют: более 90% получивших предупреждение стараются не повторять ошибок.

От фиксации нарушений — к управлению инфраструктурой

Однако нейросети способны на большее, чем просто штрафовать. Собранные данные превращаются в мощный аналитический инструмент. Для городских властей создаётся дашборд с тепловыми картами движения самокатов, зонами повышенной концентрации нарушений и статистикой по времени суток и дням недели.

Эти данные позволяют принимать взвешенные управленческие решения: где стоит ограничить скорость, организовав «медленные зоны», где не хватает парковочных мест, а где — скорректировать сами правила движения. Такой подход превращает нейросети из инструмента наказания в инструмент проектирования более комфортной городской среды.

Не остаются в стороне и сами операторы кикшеринга. «Яндекс» внедрил комплекс ML-моделей, ускоряющих обслуживание парка самокатов, а Whoosh требует завершать поездку только на отмеченных в приложении парковках. В «МТС Юрент» карта делит город на зоны с ограничением скорости, а в запрещённых для поездок местах самокат просто замедляется и останавливается. В Санкт-Петербурге депутаты Законодательного собрания предложили внедрить нейросеть для автоматического выявления нарушений парковки и оформления штрафов для сервисов кикшеринга.

Взгляд в будущее: прогнозирование и балансировка

Но, возможно, самый глубокий потенциал нейросетей в микромобильности лежит за пределами контроля. Исследователи по всему миру активно разрабатывают модели машинного обучения для прогнозирования спроса на шеринговые самокаты и велосипеды. Глубокие нейросети, включая архитектуры Transformer и графовые нейронные сети, учатся предсказывать, где и когда возникнет пиковый спрос, с учётом погоды, расположения точек интереса и даже данных о выходе пассажиров из метро.

Эти прогнозы позволяют операторам заранее перераспределять транспортные средства — так называемый ребалансинг парка. Представьте: ещё до того, как у офиса в час пик возникнет дефицит самокатов, система уже направит туда дополнительные единицы из соседних районов. А большие языковые модели (LLM) помогают учитывать при этом не только цифры, но и предпочтения самих пользователей, адаптируя логистику под реальные потребности горожан.

От хаоса к порядку

Микромобильность — это благо для современных городов, но благо, требующее управления. Нейросети сегодня предлагают именно то, чего не хватало этой сфере: системность, скорость и масштаб. Они не только фиксируют нарушения с точностью выше 95%, но и помогают проектировать инфраструктуру, прогнозировать спрос и делать поездки безопаснее для всех участников дорожного движения.

Конечно, остаются открытые вопросы: как идентифицировать нарушителей на частных самокатах, какая процедура оспаривания штрафов предусмотрена для тех, кто попал в оставшиеся 5% погрешности. Но направление задано верно. Умный город начинается с умного управления — даже такими, казалось бы, простыми вещами, как электросамокаты. И нейросети становятся тем самым интеллектуальным центром, который превращает хаотичное движение в упорядоченную и безопасную систему.