Цифрового двойника дорог Ленобласти разработают в 2026 году

Стоимость разработки составляет 46 млн руб., а использование в течение пяти лет может потребовать до 2 млрд руб.
Разработать систему подрядчик должен до 20 августа 2026 г.
Разработать систему подрядчик должен до 20 августа 2026 г. / t.me/lenobladminka

Группа компаний Simetra выиграла тендер на разработку цифрового двойника дорожно-транспортной инфраструктуры Ленинградской области. Стоимость контракта составляет 46 млн руб., сообщается в документации закупки. Разработать систему подрядчик должен до 20 августа 2026 г., сообщили в пресс-службе Simetra.

Работы по созданию цифрового двойника будут выполняться в три этапа. Стоимость первого – 14 млн руб., второго – 27 млн руб., третьего – 5 млн руб. Как отмечают в компании, цифровой двойник интегрирует дорожные камеры региона и другую инфраструктуру, что позволит в реальном времени оценивать ситуацию на дорогах. Заказчиком выступает Дирекция по развитию транспортной системы Санкт-Петербурга и Ленинградской области. В региональном комитете по транспорту оперативно не смогли ответить на вопросы издания и сообщить, в какую сумму ежегодно будет обходиться эксплуатация цифровой платформы. 

В рамках первого этапа работ компания проанализирует действующие информационные системы региона, которые затрагивают управление дорожно-транспортной инфраструктурой Ленинградской области. Также региону поставят цифровую платформу RITM³, она предназначена для анализа, планирования и управления транспортными системами на уровне области. Анализ должны завершить до 15 декабря 2025 г. 

Второй этап работ предполагает непосредственно разработку системы, которая включает сбор, хранение, обработку и визуализацию данных в соответствии с утвержденными требованиями. Он должен завершиться до 30 июня 2026 г. Цифровой двойник региона будет работать на шести модулях, среди которых модуль Геоинформационной системы (ГИС), модуль мероприятий по транспортному планированию, модуль транспортного моделирования и прогнозирования, модуль дорожных работ, а также модуль управления движением общественным транспортом. Кроме того, эксперты актуализируют транспортную макромодель Ленинградской области с учетом планов ее развития в будущем. 

«Платформа RITM³ станет "цифровым сердцем" будущей транспортной системы Ленинградской области. Модули обеспечат полный цикл управления: от глубокого анализа до точного прогнозирования и оперативного вмешательства», – отметил директор по региональному консалтингу ГК Simetra Сергей Блакитный.

После прохождения первых двух этапов компания займется внедрением системы цифрового двойника, в рамках которой будут проведены полевые обследования транспортных и пассажирских потоков, а также анализ маршрутов общественного транспорта и пассажирской инфраструктуры. После комплексных испытаний, специалисты соберут и обработают замечания, внесут корректировки, подготовят эксплуатационную документацию и должны будут ввести систему в промышленную эксплуатацию. Эти работы подрядчик должен завершить до 20 августа 2026 г. 

Напомним, в 2023 г. в Ленобласти начали работу над созданием цифрового двойника транспортной сети региона. В рамках этих работ специалисты оцифровали все межрегиональные, межмуниципальные и муниципальные маршруты общественного транспорта. Также был проведен мониторинг движения транспортных средств на маршрутах региона и собраны данные о качестве выполнения перевозок и расписании транспорта. В ходе реализации транспортной реформы 2024 г. в Ленобласти по опыту Москвы создали цифровой двойник маршрутов, а автобусы оснастили датчиками пассажиропотока и системами видеонаблюдения, которые могут осуществлять мониторинг транспортной работы. Кроме того, в 2025 г. в регионе внедрили веб-сервис для отслеживания перемещения автобусов. 

Где еще в России внедряют интеллектуальные транспортные системы

По данным Росавтодора, в 2025 г. мероприятия по внедрению интеллектуальных транспортных систем (ИТС) проводятся в 65 городах 57 субъектов России. Они проводятся в рамках национального проекта «Инфраструктура для жизни». В ходе внедрения ИТС на дорогах регионов устанавливают датчики и детекторы, а также внедряют технологии искусственного интеллекта. 

По словам экспертов, опрошенных изданием, цифровой двойник дорожно-транспортной сети региона это не просто статичная карта, а постоянно обновляемая виртуальная модель. Она позволяет перевести обслуживание и развитие сложной инфраструктуры на качественно новый уровень. Создание такой системы обеспечит региону долгосрочную экономию, повысит прозрачность управления и заложит основы для внедрения интеллектуальных транспортных систем будущего.

Директор практики «Цифровая трансформация» компании Strategy Partners Светлана Архипова пояснила, что цифровой двойник дорожной сети способен синхронно отражать реальную сеть, включая ее инфраструктуру (знаки, разметку и др.), состояние покрытия, транспортные потоки и историю ремонтов. Такая система создается и актуализируется с помощью данных из таких источников как GIS-системы, спутники, датчики IoT, камеры, мобильные съемки. Это превращает двойника в инструмент для управления.

Архипова уточнила, что эффективность и польза от владения такой разработкой для властей Ленобласти заключается в переходе от  реактивного управления в прогнозное и плановое. «С его помощью можно выявлять участки повышенного износа, оптимизировать графики ремонтов и распределение бюджета, моделировать сценарии развития инфраструктуры и долгосрочно планировать ее модернизацию. Это повышает безопасность дорожного движения, снижает аварийность и внеплановые расходы», – сказала она. 

Однако эффективность работы с платформой во многом будет зависеть и от объемов финансирования не только на ее разработку, но и на обслуживание. Архипова отметила, что в зависимости от уровня детализации, охвата сети, частоты обновления данных и сложности интеграции совокупный объем затрат за пять лет может составить от 450-745 млн до 1,27-1,97 млрд руб. Помимо этого эксперт обратила внимание на риски, связанные со сложностью интеграции данных из разных источников, необходимостью постоянного обновления модели и зависимостью качества прогнозов от достоверности исходных данных.