От граффити до борщевика: как искусственный интеллект управляет Петербургом

С 2017 года в Петербурге работает особая система городского управления. Более 115 тыс. камер, автомобили с компьютерным зрением, несколько нейросетей и тысячи автоматически обработанных инцидентов ежедневно — такова современная инфраструктура мегаполиса. Искусственный интеллект встроен в рутину комитетов Северной столицы. Большинство петербуржцев сталкиваются с ИИ каждый день, даже не замечая этого.

Город научился подглядывать

Полтора десятка лет назад цифровизация городского хозяйства звучала как классическое обещание фантастического будущего. Но обещанное сбылось, и теперь Петербург всё больше срастается с технологиями. Система "Безопасный город", запущенная в 2017 году, стала главной платформой, которая собирает данные примерно из 30 ведомственных систем и даёт всем дежурным службам бесперебойный доступ к этой информации. Системой из 115 тыс. камер пользуются свыше 4 тыс. человек, 70% из которых — сотрудники правоохранительных органов.

Важно, что город научился не только фиксировать происходящее, но и превращать наблюдение в инструмент управления. Искусственный интеллект задействован в контрольно–надзорной деятельности, в системе безопасности и даже в кадровой работе органов власти. Это не просто эксперимент в угоду мировому тренду на внедрение ИИ, а способ решения городских социальных и экономических проблем.

Современная система наблюдения видит город как поток событий и сценариев. Именно здесь начинается работа невидимых инспекторов.

Как устроен "Городовой"

Самая понятная и при этом показательная часть городской ИИ–системы — "Городовой". Автокомплекс нейросетевого наблюдения компании Softlogic работает в Петербурге почти 2 года. Сейчас в городе действуют восемь машин, которые за 4 недели проходят 186 маршрутов.

Камеры, установленные внутри салона авто, фиксируют всё, что попадает в поле зрения. Затем алгоритм анализирует картинку, распознаёт типовые нарушения по заданным сценариям и передаёт данные дальше — в комитеты, где система уже готовит постановление для ответственного сотрудника инспекции.

Важно понимать, что это не просто архивирование изображений, которые потом разбирает работник комитета. ИИ выделяет нарушение, связывает его с адресом и объектом, формирует пакет материалов для дальнейшей бюрократической работы, тем самым облегчая работу чиновника.

У "Городового" есть и юридическая специфика. Это не обычная камера видеонаблюдения, а сертифицированное средство фиксации нарушений. Именно поэтому результат его работы может стать основанием для штрафа. Обычные камеры системы "Безопасный город" тоже анализируются с помощью ИИ, но использовать их для вынесения постановлений нельзя. Они работают скорее как инструмент профилактики и раннего обнаружения нарушений и преступлений.

Сама цепочка здесь принципиальна: камера — ИИ — анализ — фиксация — постановление — и обязательная проверка человеком. На первичных этапах система действует автоматически, но финальное решение всегда остаётся за ответственным сотрудником. Постановления проходят визуальную проверку и только после этого становятся официальным документом. Так, петербургская модель строится не на замене чиновника алгоритмом, а на том, чтобы алгоритм снимал с человека рутинную работу и ускорял принятие его решений.

Глубокое дообучение

Когда "Городовой" только запускали, система распознавала всего несколько типов нарушений: граффити, кондиционеры на фасадах и ямы на дорогах. Потом к одной машине добавили ещё семь, а перечень сценариев стал заметно шире. Сегодня нейросеть выявляет 23 вида нарушений на частных зданиях, землях и территориях муниципальных образований. В более широком контуре городской видео аналитики распознаются уже свыше 40 типов инцидентов.

Это ямы во дворах и на парковках торговых центров, повреждённые фасады, граффити и загрязнения на заборах и ларьках, снег и наледь на крышах, кондиционеры без согласования, плохо выполненное благоустройство после земляных и аварийных работ, переполненные урны, незаконно установленные ларьки, заросли борщевика, незаконная расклейка рекламы и даже выход на лёд.

Но для того чтобы система заработала "как надо", её нужно было адаптировать к особенностям петербургской среды: исторической архитектуре, плотности застройки и плохим погодным условиям.

Модели проходили глубокое дообучение на петербургских данных. В пресс–службе ГАТИ подчёркивают, что функцию выявления нарушений не включают в промышленную работу, пока точность модели не достигает минимум 90%.

Такой подход важен именно для городского контроля: ошибка здесь — это потенциально спорное постановление и лишняя нагрузка на инспектора.

Главная ценность этой части системы — масштабируемость. Алгоритм не устаёт и не теряет внимательность к сотому двору за день. Город начал замечать гораздо больше и гораздо раньше, чем человек.

Спрогнозировать и предотвратить

Искусственный интеллект системы "Безопасный город" работает в первую очередь для правоохранительных органов. Более 20 тыс. камер в четырёх районах — Центральном, Адмиралтейском, Петроградском и Василеостровском — подключены к ИИ. В перспективе город намерен расширить этот контур до 80 тыс.

Каждая камера фиксирует преступление или происшествие, с помощью инспектора передаёт сообщения о них в компетентные службы и таким образом увеличивает результативность их работы. Архив видеозаписей хранится 7 суток, после чего перезаписывается. Если человек ничего не нарушает, его никто не увидит. Фиксируются только события, которые имеют значение для жизни, здоровья или состояния городской среды.

При этом у "Безопасного города" есть и более амбициозная цель — предиктивная аналитика. В городе уже говорят не только о том, чтобы видеть происшествия, но и о том, чтобы прогнозировать их. Например, если кто–то регулярно появляется возле трансформаторной подстанции, система может зафиксировать повторные посещения и поставить объект на контроль в целях предотвращения возможных терактов.

Таково логичное развитие работы с городскими системами ИИ — от ускоренной реакции к предсказанию. Городу будет выгодно предотвратить отклонение до того, как оно станет проблемой.

Ставка на "закрытый ИИ"

За всеми проектами стоит общая техническая философия. Город делает ставку не на внешние облачные сервисы и модели, а на закрытый контур, собственные серверы и контролируемую среду обработки данных. Это важный выбор: чем чувствительнее данные, тем актуальнее сохранение над ними полного управленческого контроля.

Отдельную роль в городском ИИ играет институт ИИ ИТМО — один из крупнейших российских центров разработки фундаментальных и прикладных решений в области искусственного интеллекта. Лаборатория занимается интеллектуальными сервисами для петербургской городской инфраструктуры и государственного управления, а сами разработки изначально проектируются с учётом российского правового контекста, русскоязычных данных и требований регуляторов.

Это важная стратегическая линия: Петербург не просто закупает технологии "с рынка", а пытается выращивать собственные решения под собственные правила, климат и данные. В случае мегаполиса это, пожалуй, единственно возможный путь.

Экономика алгоритмов

Самый очевидный вопрос к такой системе — экономический. Сколько это стоит, сколько экономит и не приводит ли к тому, что город просто заменяет людей машинами? Городские власти отвечают так: главная цель внедрения ИИ — быстрее замечать и устранять проблемы, а не сокращать штат и зарабатывать на рекордных штрафах.

Система уже доказала, что способна масштабировать контроль. Восемь машин "Городового", по оценкам инспекции, эквивалентны труду примерно 500 инспекторов. Одна машина за день осматривает на 3 тыс. объектов больше, чем человек, а в целом Городской мониторинговый центр передал в уполномоченные органы уже более 700 тыс. событий. Это не только прямой экономический эффект, выраженный в сотнях миллионов рублей штрафов, но и снижение затрат на ручной человеческий контроль.

При этом важнее не объём взысканий, а профилактический результат. Когда собственник знает, что контроль стал постоянным и объективным, меняется сама дисциплина содержания объекта. Так, в пилотных проектах по контролю чистоты дворов устранение нарушений достигает почти 100%. А к примеру, на памятнике Пржевальскому, где была объединена система видеонаблюдения, видеоаналитики и звукового оповещения, количество случаев неосознанного вандализма снизилось на 90%.

Есть и другая сторона. Когда нарушение фиксируется сразу, а не через недели или месяцы по жалобам жителей, появляется возможность быстро найти виновника. Это особенно заметно в случаях вандализма и преступлений: раньше о проблеме узнавали поздно, теперь реагирование становится почти мгновенным.

И всё же здесь важно удержать баланс. Чем более эффективной становится система, тем острее вопрос о границе между разумным контролем и избыточным наблюдением. Петербург пока отвечает на него так: хранение данных в защищённом виде на собственных серверах, жёсткое обучение моделей, человеческая проверка постановлений и отсутствие претензий по результатам проверок. Но именно эта тема — прозрачность и управляемость цифрового слоя власти — будет всё более важной по мере расширения системы.