Искусственный интеллект (ИИ) в Петербурге постепенно выходит за пределы пилотных проектов и становится частью повседневной работы городских служб.
Нейросети анализируют видеопотоки с городских камер, обрабатывают обращения жителей и используются в системах безопасности общественного транспорта.
Одним из наиболее масштабных примеров применения ИИ является комплекс "Городовой", который использует Государственная административно–техническая инспекция Петербурга (ГАТИ).
Нейросетевые комплексы помогают выявлять нарушения благоустройства — от граффити и незаконно установленных кондиционеров до сосулек, наледи, самовольных ларьков и работ без ордеров. Восемь мобильных комплексов ежедневно проходят 186 маршрутов. Один комплекс, по данным ГАТИ, осматривает примерно в 500 раз больше объектов за день, чем живой инспектор.
За первое полугодие 2026 года нейросетевые комплексы стали основанием для вынесения 1165 постановлений. При этом меняется и перечень задач: направления, которые ещё годом ранее находились на этапе обучения алгоритмов, теперь работают в штатном режиме.
Читайте также:
От граффити до борщевика: как искусственный интеллект управляет Петербургом
ИИ по пропускам: что не так с регулированием искусственного интеллекта в России
Нейросеть видеоаналитики "Городовой" готовят к охвату всей территории Петербурга
Власти и эксперты поспорили о роли ИИ в госзакупках
В Петербурге определили, сколько человек будет в кабинах беспилотного транспорта
В сентябре город сообщил о дальнейшем расширении системы: к модулю с ИИ подключено более 80 тыс. городских камер "Безопасного города". Их планируют использовать в том числе для круглосуточного контроля правил благоустройства и качества зимней уборки. Одновременно город настраивает систему на новые категории нарушений.
При этом подключение камер к нейросети не означает автоматической выписки штрафов со всех видеопотоков. Ранее в ГАТИ "ДП" поясняли, что материалы стационарных камер требуют отдельной проверки, а полноценное административное производство по ним не запускается автоматически.
Трамваи поумнели
На маршрутах Петербурга эксплуатируется около 350 серийных умных трамваев, оснащённых системой активной безопасности и помощи водителю. Она контролирует соблюдение скоростного режима и помогает предотвратить столкновение с препятствием или другим транспортным средством, в том числе автоматически останавливая вагон в опасной ситуации. Все они оснащены системой активной безопасности и помощи водителю.
Следующий этап город уже внедряет отдельно. На полигоне на улице Шаврова "Горэлектротранс" тестирует трамвай с ИИ–автопилотом. В апреле Научно–технический совет комитета по транспорту рекомендовал продолжить НИОКР по созданию высокоавтоматизированного рельсового транспортного средства. Пока речь идёт именно об опытной разработке, а не о выходе беспилотного трамвая на улицы города.
Миллионы разговоров с "Викторией"
Наиболее массовым городским ИИ–сервисом при этом может оказаться технология, которую жители вообще не воспринимают как искусственный интеллект. Речь о голосовом помощнике "Виктория", работающем в службе 122.
К примеру, в августе 2026 года служба обработала свыше 840 тыс. обращений, из которых почти 600 тыс. пришлись на "Викторию". Система позволяет одновременно обрабатывать до 4 тыс. вызовов, а технологии на базе ИИ уже используются также на горячих линиях других городских учреждений.
Врачебная помощь
В территориальной программе государственных гарантий Петербурга на 2026 год отдельно учитывается применение систем поддержки принятия врачебных решений на базе искусственного интеллекта при маммографии, рентгенографии и флюорографии грудной клетки, а также КТ органов грудной клетки.
На практике использование технологии уже выходит на уровень отдельных медицинских организаций. Например, в поликлинике № 96 Калининского района власти сообщали, что все рентгенологические исследования расшифровываются с применением систем ИИ.
Здесь, как и на транспорте, технология пока в основном не заменяет специалиста, а выполняет предварительный анализ и помогает врачу быстрее обработать большой поток информации.
От чат–ботов к ИИ–агентам
В 2025 году город договорился со "Сбером" о применении GigaChat в ЕИРЦ для ответов на типовые вопросы, интеллектуального поиска и работы с заявлениями и показаниями приборов учёта.
В июне 2026 года жилищный комитет, "Сбер" и ЕИРЦ объявили уже о новом этапе — разработке и внедрении ИИ–агентов, которые должны автоматизировать рутинные операции и обеспечить взаимодействие организаций ЖКХ с жителями. Однако пока эти решения корректнее относить к стадии разработки, тестирования и внедрения, а не к столь же масштабированным сервисам, как "Виктория" или "Городовой".
По оценке заместителя директора Исследовательского центра стратегического анализа технологического развития ВШССН МГУ имени М. В. Ломоносова Тимофея Воронина, переход Петербурга от точечных экспериментов к промышленному масштабу происходит неравномерно.
Наиболее зрелыми направлениями он считает видеоаналитику и речевые сервисы, тогда как умные трамваи с элементами автономного движения и проекты на базе генеративного ИИ и автономных ИИ–агентов в ЖКХ пока остаются опытно–промышленными испытаниями и локальными пилотами.
По мнению эксперта, одной из причин такой разницы является сложность городской среды. Новые алгоритмы приходится интегрировать с существующей инфраструктурой и зачастую устаревшими базами данных. Особенно это заметно в проектах, где ИИ должен не просто анализировать информацию, а влиять на физические процессы — движение транспорта, обслуживание домов или городское благоустройство.
В какую сумму обходится ИИ
Отдельный вопрос — экономика внедрения. По словам Тимофея Воронина, прямой эффект от городской ИИ–инфраструктуры в краткосрочной перспективе оценить сложно: часть выгоды проявляется через сокращение операционных расходов, часть — через предотвращение будущих убытков.
В качестве примера он приводит автоматизацию кол–центров, которая, по его оценке, может снижать расходы на персонал на 30–45%, а компьютерное зрение, позволяющее выявлять дефекты и опасные состояния до аварии, потенциально способно в 3–4 раза уменьшать стоимость последующего устранения проблем.
При этом эксперт отмечает, что суммарная стоимость создания городской ИИ–экосистемы может измеряться сотнями миллионов и миллиардами рублей. Основные расходы, по его мнению, приходятся не столько на разработку математических моделей, сколько на инженерную инфраструктуру: серверы с ускорителями, сенсоры и лидары для транспорта, защищённые каналы связи и хранение больших объёмов данных.
Ежегодные операционные затраты на переразметку данных, дообучение моделей и кибербезопасность Тимофей Воронин оценивает в 25–35% от первоначального бюджета проекта.
По мнению эксперта, основными бенефициарами внедрения ИИ становятся городские власти, которые получают более объективную и оперативную картину происходящего, и жители — за счёт сокращения времени дозвона до оперативных служб и ожидания некоторых городских сервисов, в том числе транспорта.
Масштабирование городских ИИ–проектов формирует долгосрочный спрос на программное обеспечение, оборудование и обслуживание инфраструктуры. Это в свою очередь выгодно технологическому бизнесу.
Одновременно растут и требования к городским ИТ–структурам, которые отвечают за эксплуатацию систем и защиту обрабатываемых данных. Дополнительная нагрузка возникает и у коммунальных служб, которым приходится адаптировать рабочие процессы под новые цифровые инструменты. В результате город получает не одну универсальную "нейросеть Петербурга", а набор специализированных систем. Одни алгоритмы круглосуточно анализируют видеопотоки, другие разговаривают с жителями, третьи помогают врачу интерпретировать исследования, а четвёртые страхуют водителя трамвая.
Приоритет таких проектов Тимофей Воронин связывает с огромным объёмом монотонных операций: человеку трудно одновременно контролировать тысячи камер, обрабатывать сотни тысяч обращений или анализировать большие массивы медицинских изображений. Именно поэтому ИИ в первую очередь появляется там, где требуется непрерывно обрабатывать большие потоки разнородных данных.
