Внедрение

Индия: Геопространственные данные жизненно необходимы для роста транспортного сектора

2 Февраля 2022
Индия: Геопространственные данные жизненно необходимы для роста транспортного сектора

Транспорт и логистика, которые когда-то были в Индии самым слабым звеном, могут быть перестроены с помощью геопространственных технологий, таких как ГИС, AI, машинное обучение, Интернет вещей и аналитика.

Отрасль транспорта и логистики в Индии составляет 5% ВВП. Она ежегодно обрабатывает 4,6 миллиарда тонн товаров на сумму 9,5 лакх крор ($127,7 млрд), и в ней занято более 2,2 крор (22 млн) человек.

Рост населения и изменение образа жизни постоянно ускоряют спрос на перемещение людей и товаров. По данным NITI Aayog, спрос на перемещение товаров, как ожидается, будет увеличиваться со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 7% и, по прогнозам, к 2050 году достигнет 15,6 трлн км. Признавая решающую роль сектора в экономике страны, правительство Индии выделило более 111 крор фунтов стерлингов ($1,5 млрд) в рамках проекта национальной инфраструктуры на 2019–25 финансовый год. В рамках проекта только на дороги будет приходиться 18% капитальных затрат.

Индия имеет вторую в мире по величине сеть автомобильных дорог общей протяжённостью 5890000 км, по которой перевозится более 90% населения страны, а также 70% её товаров. Признанная одной из крупнейших в мире железнодорожных систем под единым управлением, индийская железнодорожная сеть проходит более 67000 км по субконтиненту, ежегодно перевозя 23 миллиона пассажиров и 3 миллиона тонн грузов. При этом в Индии затраты на автомобильный транспорт на 30% выше, а на железнодорожный и каботажный транспорт – на 70% по сравнению с США. Эти высокие затраты наносят ущерб как потребительским расходам, так и экономическому процветанию.

Автомобильный транспорт требует больших затрат энергии и выбросов CO2 и в конечном итоге оказывается более дорогим, чем другие виды транспорта. Производительность грузовых перевозок в Индии также низка и составляет 300 км в день по сравнению со средним мировым показателем: от 500 до 800 км в день, при этом порожний пробег достигает 40%. Выбросы CO2 от грузового транспорта уже вызывают озабоченность; прогнозируется ИХ увеличение на 451% – с 220 млн тонн в 2020 году до 1214 млн тонн в 2050 году, что негативно скажется на продовольственной и водной безопасности страны. Статистические данные, опубликованные Министерством автомобильного транспорта и автомобильных дорог (MoRTH) за 2019 год, показывают, что в Индии ежедневно регистрируется 1230 аварий и 414 смертей – 51 авария и 17 смертей каждый час.

Железнодорожная сеть Индии также сильно ограничена и работает на полную мощность, и при этом существует острая необходимость увеличить объёмы грузовых перевозок по железной дороге, чтобы уменьшить нагрузку на автомобильный транспорт и сократить выбросы CO2.

Двукратное увеличение объёма грузовых перевозок по железной дороге может привести к тому, что к 2050 году грузовых автомобилей станет на семь миллионов меньше, что приведет к сокращению выбросов CO2 на 388 миллионов тонн к 2050 году. Для этого необходимо улучшать существующую инфраструктуру железнодорожной сети, совершенствовать управление железнодорожным движением и маршрутами, а также укреплять интермодальную сеть с портами и аэропортами.

Медленное внедрение технологий и неадекватная цифровизация транспортных процессов – вот серьёзная проблема, которая подрывает конкурентоспособность и рост сектора. Само собой разумеется, что технология станет основой экономической деятельности и ключевым фактором преобразования транспортной экосистемы для реализации экономических амбиций Индии.

По данным Офиса главного научного советника (PSA) правительства Индии, будущее индийской транспортной отрасли будет определяться радикальными преобразованиями с помощью крупных прорывных технологий: интеллектуальных транспортных систем, управляемых Индустрией 4.0, анализа данных, Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (AI) от Hyperloop до автономных и дистанционно управляемых транспортных средств. Для целостной трансформации сектора первостепенное значение приобретают контекстуализация проблем и понимание взаимосвязей и взаимозависимостей в пространстве. Преобразование с поддержкой геолокации может решить различные сложности экосистемы и в то же время предоставить полезную информацию для принятия обоснованных решений. Геопространственные технологии усилят цифровую трансформацию транспортного сектора Индии.

Эффективность транспортных операций в значительной степени зависит от инфраструктуры, сети и ресурсов, разбросанных по разным географическим регионам. Что касается аварий и выбросов, человеческий фактор и климат также становятся критически важными для общего управления транспортными системами.

Обычная географическая информационная система (ГИС) предлагает мощные инструменты для сбора, хранения, управления, анализа и интуитивно понятной визуализации транспортных данных из нескольких разрозненных источников. Это помогает в решении междисциплинарных проблем, обеспечивая при этом надёжную оперативную поддержку принятия решений. Представляя данные из нескольких источников, цифровые транспортные модели с точной и своевременной информацией о ситуациях, активах и ресурсах имеют решающее значение для операций. ГИС играет решающую роль в повышении операционной эффективности, поскольку она приносит пользу при планировании, обслуживании и управлении транспортной сетью, планировании маршрутов, моделировании трафика и оценке экономического воздействия.

Мобильные ГИС-инструменты играют жизненно важную роль в демократизации транспортных данных, предоставляя водителям и владельцам небольших грузовиков информацию в режиме реального времени для принятия обоснованных решений и снижения рисков. Обладая мощными возможностями для совместной работы и распространения, геопространственная инфраструктура предоставляет таким группам доступные недорогие решения для поддержки принятия решений, помогая им воспользоваться технологическими преимуществами и способствуя коллективному решению проблем на основе данных и идей.

Расширенные возможности ГИС, такие как пространственное моделирование и прогнозный анализ с использованием Интернета вещей, искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики, интегрированные в общую операционную платформу, позволяют отрасли улучшить управление запасами, оптимизировать автопарк и повысить эффективность поездок. Это повышает качество, оптимизирует ресурсы и снижает стоимость операций. Преимущества ГИС распространяются на оптимизацию расхода топлива, сокращение выбросов CO2 и минимизацию возвратов порожних грузовиков, тем самым повышая экономическую эффективность операций и повышая устойчивость страны к продовольствию и воде. Пространственный анализ также спасает жизни, предотвращая дорожно-транспортные происшествия.

В большинстве проектов, реализованных за последние несколько десятилетий, внутренняя норма доходности (IRR) превышала 95%. Выгоды были реализованы за счёт: а) повышения операционной эффективности; б) экономии средств; в) надёжных данных для принятия решений; г) прироста производительности; и d) косвенных социально-экологических выгод за счёт снижения расхода топлива и выбросов. ГИС способствовала снижению транспортных расходов на 15-20 %, в основном за счёт экономии топлива и повышения эффективности использования ресурсов.

Транспорт является важнейшим связующим звеном между производством и потреблением. Эффективные транспортные процессы способны стимулировать экономику. Благодаря своим непревзойденным возможностям поддержки крупных транспортных сетей геопространственные технологии необходимы для решения сложных проблем, повышения эффективности, снижения затрат, обеспечения безопасности и обеспечения отказоустойчивости.


Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал

Источник: По материалам Geospatial World
Короткая ссылка:  vestnik-glonass.ru/~AEKHC
06.11.2026
Прошедший год в космической отрасли вызвал большой интерес со стороны ведущих игроков международного финансового рынка, побив рекорды финансирования как отдельных компаний, так и всего рынка в целом, поскольку Кремниевая долина освоила терминологию низкоорбитальных (НОО) космических технологий.
30.10.2026
Непрерывное и надёжное позиционирование с помощью ГНСС является необходимым условием для автономного вождения и интеллектуальных транспортных систем. Хотя такие методы, как RTK, обеспечивают точность до сантиметра в условиях открытого неба, их производительность значительно снижается в городских условиях из-за приёма сигнала вне прямой видимости. Традиционные алгоритмы автономной маршрутизации в основном оптимизируют время в пути, игнорируя качество сигнала ГНСС, что может привести транспортные средства в зоны с критическими проблемами позиционирования.
23.10.2026
Сделать впечатляющую демонстрацию возможностей ИИ сегодня сравнительно просто, рассказали «Российской газете» эксперты группы ЛАНИТ. Намного сложнее превратить её в решение, которое выдержит реальную нагрузку, встроится в процессы компании, будет соответствовать требованиям безопасности и даст измеримый бизнес-результат.
22.10.2026
Использование российскими компаниями открытых моделей искусственного интеллекта (ИИ), в частности отправка запросов без большого количества конфиденциальных данных, может привести к блокировке от поставщика модели ИИ. Об этом заявил глава Сбербанка Герман Греф на ежегодной технологической конференции Сбера «Гигаконф-2026».

СТАТЬИ ГЛОНАСС