Softline: цифровые двойники городов в Азии переходят от 3D-карт к прогнозированию аварий
Рынок цифровых двойников Азиатско-Тихоокеанского региона может вырасти с $4,57 млрд в 2025 году до $32,57 млрд к 2030-му, сообщают аналитики Softline.
Однако мегаполисы Юго-Восточной Азии уже сталкиваются с проблемой, актуальной и для российских городов: подробная 3D-модель сама по себе не помогает прогнозировать аварии, наводнения и транспортные заторы. Для этого необходимо объединить данные коммунальных служб, транспорта и других городских систем, которые зачастую работают независимо друг от друга.
Мы в Softline считаем, что главное препятствие связано с данными. Информация о транспорте, коммунальной инфраструктуре и экологии хранится в системах разных ведомств, которые не всегда могут обмениваться сведениями. Поэтому инвестиции в цифровые двойники все чаще предполагают создание общей информационной инфраструктуры.
Хошимин делает ставку на городские данные
Во Вьетнаме цифровые двойники признаны стратегической технологией. Хошимин предусмотрел около $500 млн на цифровую трансформацию в 2026 году, что составляет 4,2% городского бюджета.
Одна из задач программы — сформировать 19 обязательных баз данных. Завершение этой работы было намечено на третий квартал 2026 года.
Эти базы должны создать информационную основу для моделирования городских процессов. Без согласованных сведений о состоянии инфраструктуры цифровой двойник ограничивается визуализацией объектов и не может полноценно использоваться для прогнозирования, подчеркивают эксперты Softline.
Вьетнамский подход предполагает централизованное создание платформы, которая позволит объединять информацию разных городских служб.
Джакарта использует цифровую модель для борьбы с наводнениями
В Индонезии развитие городских цифровых моделей связано прежде всего с инфраструктурными рисками.
Джакарта регулярно сталкивается с паводками и проседанием грунта. Для мониторинга ситуации власти запустили платформу City Information Model (CIM), которая охватывает территорию площадью 700 кв. км.
Система получает информацию со 178 датчиков на насосных станциях в режиме реального времени. Эти данные используются для моделирования гидрологических сценариев и оценки угрозы подтоплений.
На взгляд Softline, такой подход помогает учитывать изменения ситуации до возникновения критического инцидента и принимать решения о работе инфраструктуры на основе поступающих измерений.
Цифровое моделирование рассматривается и как инструмент управления транспортом. По приведенным оценкам, ежегодные потери Джакарты из-за заторов составляют около $4,7 млрд. Оптимизация потоков с использованием цифрового двойника потенциально способна сократить часть этих издержек, однако конкретный размер возможной экономии пока не определен.
Почему подробной 3D-модели недостаточно
Технологическая основа цифрового двойника включает сбор данных с городских объектов, их обработку и моделирование возможных изменений. При этом качество визуализации не гарантирует точности прогнозов. Если сведения о дорогах, инженерных сетях и городской инфраструктуре поступают из несовместимых систем, применять модель для управления сложнее.
«Главный барьер для развития цифровых двойников в АСЕАН сегодня кроется не в отсутствии алгоритмов, а в институциональных и архитектурных ограничениях», — отмечает Антон Салин, руководитель развития продаж департамента решений по цифровой трансформации ГК Softline. По оценке эксперта, ценность городских платформ определяется глубиной интеграции с действующими источниками информации. Поэтому инвестиции смещаются в сторону совместимости систем и создания общей инфраструктуры обмена данными.
Для заказчиков это означает необходимость согласовывать требования к информационным системам между ведомствами, определять правила доступа и обеспечивать защиту данных.
Когда города смогут перейти к автономному управлению
По прогнозной оценке, в ближайшие два-три года развитие цифровых двойников в Юго-Восточной Азии будет сосредоточено на создании базовых реестров, защищенных хранилищ данных и нормативной базы.
Важным элементом станут озера данных (Data Lake), предназначенные для хранения больших объемов информации из разных источников.
Масштабное использование ИИ-агентов для автономного управления городской инфраструктурой рассматривается как более отдаленная перспектива. Прежде необходимо обеспечить совместимость ведомственных систем и надежность поступающих данных.
Примеры Хошимина и Джакарты, говорят наши эксперты Softline, показывают два подхода к решению этой задачи: создание централизованной информационной платформы и объединение уже работающих датчиков с системами моделирования.
Для технологических поставщиков главным требованием становится способность интегрировать разные источники данных. Для городских властей — возможность применять цифровые модели при решении конкретных проблем, от предотвращения подтоплений до управления транспортом.