От smart city к AI-driven city: как меняются города Казахстана
Цифровые сервисы, ситуационные центры и видеоаналитика стали базой smart city, но интеграция данных и прогнозирование рисков — следующий этап
В последние годы концепция smart city стала базовым стандартом для развитого мегаполиса. Камеры, датчики и цифровые сервисы дали городским службам возможность наблюдать за происходящим в режиме реального времени. Однако чем больше данных появлялось, тем очевиднее становилось: просто собирать информацию уже недостаточно. Городские власти видят проблему, но не всегда успевают на нее отреагировать. Именно поэтому все больше мегаполисов переходят от модели smart city к AI-driven city — концепции, где управленческие решения меньше зависят от человеческого фактора и принимаются с опорой на анализ данных и алгоритмы ИИ. Такой подход позволяет городу не только реагировать на проблемы, но и прогнозировать их.
При этом в AI-driven-городе человек не исчезает из контура управления. Его роль трансформируется: он перестает принимать решения «вслепую», получая инструменты для более точной работы. Как функционируют мировые «умные города» и что из идей smart city и AI-driven city в Казахстане уже работает, а что пока остается на уровне концепций?
Астана и другие
Forbes Kazakhstan обратился за комментариями к вице-министру ИИ и цифрового развития РК Дмитрию Муну. Одна из многих зон его ответственности — развитие цифровизации в городах. По словам Муна, за последние годы Казахстан прошел «этап фрагментарной цифровизации» и сегодня формирует более системное управление на основе данных и ИИ, а не отдельных сервисов. Акцент смещается от отдельных цифровых витрин к практическим сервисам, которые встраиваются в повседневное городское управление. В Астане в 2024 году были запущены цифровые инструменты, упрощающие взаимодействие жителей с городом: центр QalaQyzmet работает по принципу «единого окна» для коммунальных услуг, мобильное приложение Smart Astana объединяет обращения граждан и ключевые сервисы, а развертывание публичного Wi-Fi рассматривается как базовая цифровая инфраструктура. «Задача — сократить количество очных контактов и сделать городские услуги управляемыми через данные», — отмечает вице-министр.
В Алматы фокус сделан на безопасности и ситуационном управлении. Городской ситуационный центр агрегирует более 50 социально-экономических показателей и используется для поддержки управленческих решений. Мун отмечает, что развитие интеллектуальных систем видеомониторинга и анализа трафика позволило повысить дисциплину на дорогах и снизить аварийность. Эти решения, по оценке министерства, стали одним из первых примеров перехода от ситуационного реагирования к прогнозированию рисков. Осенью 2025 года в городе запустили систему массового оповещения населения Mass Alert на базе Cell Broadcast — важного элемента управления чрезвычайными ситуациями.
Шымкент пошел по инфраструктурному пути: здесь внедрена 100-процентная безналичная оплата проезда, цифровая диспетчеризация общественного транспорта и интеллектуальное управление светофорами. Параллельно началась цифровизация водных ресурсов с горизонтом до 2029 года. Отдельный пласт — внедрение ИИ в городские сервисы. Алгоритмы уже используются в анализе дорожного трафика, видеоаналитике, обработке обращений граждан через контакт-центры «109», а также в пилотных медицинских проектах, где ИИ помогает снизить административную нагрузку на врачей. «Мы видим переход от простого сбора данных к их использованию для поддержки решений», — подчеркивает Дмитрий Мун.
Самый масштабный шаг в сторону AI-driven city сегодня связан с Астаной. В 2025 году был подписан пятилетний контракт с Presight AI на 53 млрд тенге, полностью профинансированный частным партнером. Проект предполагает обработку данных с более чем 22 тыс. камер видеонаблюдения, внедрение десятков сценариев видеоаналитики и создание интеллектуального ситуационного центра столицы.
«Сотрудничество с Presight AI позволит перевести казахстанские города от концепции «оцифрованного города» к модели «города, управляемого данными». Основные результаты включают повышение уровня безопасности (снижение преступности и аварийности), оптимизацию энергопотребления, а также создание суверенной технологической базы — собственных дата-центров и вычислительных мощностей — для независимого развития ИИ в будущем», — говорит Мун.
Системный характер этому переходу должна придать новая методика построения «умных городов», вступившая в силу в сентябре 2025 года. «Методика переводит развитие smart-инициатив из рекомендательной плоскости в обязательную, вводит единые KPI, автоматизированную оценку через Smart Data Ukimet и расширяет фокус с отдельных городов на смарт-регионы. Кроме того, появление обязательной методики значительно снизит субъективность оценок и бюрократические издержки, связанные с ручным заполнением отчетов в формате Excel. Конечной целью внедрения стандарта является создание комфортной и безопасной городской среды», — резюмирует Мун.
Не заменить человека
В целом опрошенные эксперты отмечают, что Казахстан уже закрыл базовый слой smart city (сервисы, наблюдение, центры управления), но про полноценную модель AI-driven city — с интеграцией данных и предиктивной аналитикой — говорить рановато. Следующий этап, как отмечают в министерстве, — интеграция данных, предиктивная аналитика и снижение зависимости управления от человеческого фактора. Именно этот переход и должен определить, станет ли ИИ в городах инструментом управления, а не просто набором разрозненных элементов.
По словам Алены Ткаченко, участницы первого рейтинга «30 до 30» Forbes Kazakhstan и эксперта по направлению smart cities, работая с городами в разных странах, особенно в развивающихся экономиках, она часто видит два характерных фокуса. «Во-первых, жесткий запрос на окупаемость технологий, и во-вторых, закупку «по пунктам» — камеры определенного типа, датчики, отдельные системы — без целостной аналитической архитектуры. На этом фоне Казахстан выглядит интересным практическим кейсом: здесь smart city развивался как ответ на конкретные городские вызовы, прежде всего в транспорте и безопасности, и в ряде городов решения действительно встроены в процессы акиматов и полиции и дают измеримый эффект. Следующий логичный шаг — переход от точечных внедрений к межведомственной интеграции и использованию данных для долгосрочного городского планирования», — считает она.
Sergek Group — казахстанская компания, разрабатывающая системы видеоаналитики и управления городской инфраструктурой. Главный архитектор Sergek Group Булат Танирберген подчеркнул, что сегодня идея «умного города» трактуется чаще всего упрощенно. «Городская операционная система — это термин из области маркетинга. За ним, как правило, скрывается дашборд, на который выведены цифры и общие графики из разных систем», — говорит он. В реальности, подчеркивает архитектор, в традиционном понимании единой городской системы быть не может, поскольку у разных функций города — разные требования к сетям, безопасности и доступу к данным.
Он поясняет, что часть данных просто нельзя хранить и обрабатывать в одном контуре, разделение функций «умного города» в разные системы — это необходимость. «У полиции должен быть свой закрытый контур. У услуг для граждан — доступность через web, мобильные приложения, мессенджеры. Функция распознавания лиц должна быть доступна сотруднику полиции и недоступна сотруднику акимата», — перечисляет он. Еще более жесткие требования, по его словам, предъявляются к данным градостроительства и инженерных коммуникаций: «Электричество, водоканал — такие данные требуется держать под еще большим секретом».
По той же логике мы пытаемся в функции акимата заложить функции полиции, почты, водоканала, автопарка и налоговой. «Более правильной аналогией будет не операционная система, а сеть из нескольких компьютеров — smart city систем, на каждом из которых своя операционная система», — говорит Танирберген. Цель при этом не в упрощении, а в устойчивости, то есть не в том, чтобы сделать эту сеть как можно меньше, а в том, чтобы сделать ее надежной и обеспечить информационную безопасность и охрану персональных данных одновременно с максимальной эффективностью городского управления.
Именно в этом контексте, считает архитектор, казахстанские города выглядят конкурентоспособно. «В этом плане города Казахстана опережают многие другие города мира», — говорит он, связывая это с хорошим фундаментом в виде электронного правительства, высоким уровнем цифровизации и доступности услуг, большим количеством хороших специалистов, достаточно проработанным законодательством и процессами взаимодействия между государством, муниципалитетом и компаниями, обслуживающими города. При этом специалист советует не возлагать на технологии слишком большие ожидания. «Да, у нас есть проблемы с пробками, не хватает автобусов, атмосфера загрязнена, но никакой искусственный интеллект не сгенерирует вам настоящий автобус из воздуха, как бы много вы ни написали промптов», — говорит он. В этом смысле, подчеркивает специалист, smart city — не панацея, а всего лишь инструмент.
Главный архитектор Sergek Group считает, что термин AI-driven city — это более красиво звучащий smart city, потому что сегодня любой «умный город» так или иначе использует ИИ. При этом, говорит эксперт, фактическое управление в любом случае остается за человеком, хотя отдельные функции уже могут выполняться автоматически — например, в сфере ПДД или при управлении адаптивными режимами светофоров.
Ключевая роль ИИ, по словам Танирбергена, заключается в том, чтобы не заменить людей, а снять с людей рутинные задачи, сфокусировать их внимание на приоритетах, дать контекст и варианты. В качестве примера он приводит ситуацию, когда на дороге, проходящей рядом со школой, средняя скорость потока автомобилей выросла на 2–3 км/ч. Кажется, что это немного, но такой рост коррелирует с потенциальным ростом травматизма среди детей. В этом случае ИИ предлагает нам сценарии — от изменения режимов светофоров до установки «лежачего полицейского».
«У каждого решения есть набор последствий, стоимость и время», — подчеркивает Танирберген. После выбора сценария вся бумажная процедура автоматически запускается — со всеми рассчитанными обоснованиями и прогнозами. Именно в этом эксперт видит практический смысл AI-driven city: помогать человеку принимать более обоснованные управленческие решения, а не управлять городом вместо него.
Как это работает в мире
Десятки крупнейших мегаполисов уже инвестируют миллиарды долларов в цифровую инфраструктуру, городские платформы и решения на базе ИИ. Эти технологии используются не только для повышения эффективности транспорта, экологии и коммунальных служб, но и как инструмент более плотного управления городской средой, а в отдельных политических системах — и как механизм расширенного контроля. Взять тот же Китай и их городскую систему социального рейтинга.
Одним из наиболее показательных примеров считается Сингапур и его стратегия Smart Nation и цифрового правительства. Только в 2023 и 2024 финансовых годах государственные расходы на ICT составили примерно по $3,3 млрд. Одним из ключевых AI-driven-инструментов стал проект Virtual Singapore стоимостью около $73 млн — цифровой двойник города. Он используется для моделирования застройки, транспортных потоков, плотности населения и инфраструктурных сценариев. На практике это позволяет городским властям тестировать решения до их внедрения, снижая управленческие риски и стоимость ошибок.
Барселона — один из пионеров data-driven-управления в Европе. По оценкам Harvard Data-Smart, внедрение IoT-решений позволило городу сэкономить около $58 млн на водных ресурсах и увеличить ежегодные доходы от управления парковками примерно на $50 млн. Еще в 2014 году мэрия Барселоны инвестировала €53,7 млн в smart-city-проекты, что, по данным европейских исследований, дало мультипликативный эффект для городской экономики и занятости. Важную роль здесь сыграла архитектура «город как платформа»: системы Sentilo и CityOS обеспечили стандартизацию данных и единые API, без которых масштабирование AI-driven-решений оказалось бы невозможным. По сути, город собирает данные от датчиков и городских систем через Sentilo (открытая IoT-платформа), а затем сгружает их в общий слой CityOS — стандартизированную модель данных с едиными API, чтобы разные коммунальные департаменты работали с одной и той же версией реальности.
В Азии схожий путь прошел Сеул. Проект Digital Twin Seoul (S-Map) стал частью городской политики и используется для анализа транспортных, экологических и инфраструктурных проблем. Фактически это рабочая цифровая модель города, где поверх 3D-копии всей территории Сеула объединяются разные слои данных (административные, инфраструктурные, экологические) и запускаются симуляции «что будет, если…». На практике это используется как виртуальная лаборатория для проверки городских решений до их внедрения: например, моделируются ветровые потоки и связанные с ними эффекты для планирования застройки, то есть платформа используется для оценки того, как застройка и планировка города влияют на перегрев районов, движение воздуха и распространение загрязнений.