В сфере космической съемки и анализа данных основным заказчиком выступает государство. Так решаются задачи по планированию территорий, управлению ресурсами, мониторингу хозяйственной активности и контролем за соблюдением правил.
Строительные компании в основном применяют геоаналитику для предпроектного планирования и мониторинга темпов стройки.
С помощью технологии также выбираются оптимальные места для размещения инфраструктурных объектов, прокомментировал «Цифровому строительству» Максим Болтачев, первый заместитель генерального директора компании «Терра Тех».
— Расскажите, пожалуйста, как изменился спрос бизнеса и организаций на сервисы геоаналитики? С чем вы связываете такую динамику?
— Динамика за последние годы достаточно интересная. С 2020-го мы наблюдаем рост интереса к сервисам анализа космической съемки.
В 2022 и 2023 году по понятным причинам был серьезный провал.
Это можно объяснить тем фактом, что наши технологии для большинства являются новыми, а в сложной ситуации предприятия менее охотно вкладываются в такие решения.
Но уже в 2024 году и за прошедший период 2025 года особенно, мы видим возвращение высокого интереса: примерно на уровне конца 2021 и начала 2022 года. Поэтому оцениваем ситуацию со спросом положительно.
— Кто основные пользователи вашего сервиса?
— В сфере космической съемки и анализа данных основным заказчиком в России, да и в мире, всегда было государство. Порядка 80% рынка — это федеральные и региональные органы власти.
Разумеется, для них это прежде всего задачи, связанные с планированием территорий, управлением ресурсами, мониторингом хозяйственной активности и контролем за соблюдением правил.
В то же время, один из ключевых приоритетов — внедрение наших технологий для бизнеса. Здесь задачи очень сильно отличаются в зависимости от отраслевой принадлежности. Если говорить о строительстве и смежных дисциплинах, то наши технологии в основном используются крупными и средними предприятиями для предпроектного планирования и мониторинга темпов реализации строительных проектов.
Например, выбор оптимальных мест размещения объектов инфраструктуры на основе комплекса природных и техногенных факторов или подготовка наборов геоданных для последующего мастер-планирования.
Другая задача — анализ состава и динамики выполняемых работ на строящихся объектах, проверка соответствия работы подрядных организаций актам выполненных работ. Это особенно актуально на удаленных и масштабных стройках, что позволяет получить одномоментный и объективный слепок статуса по всей площадке, удостовериться, что все соответствует проектной документации и пр.
— Как за последние 3−5 лет «поумнели» сервисы геоаналитики?
— Если говорить о конкретных технологиях, то в основном это задачи сегментации объектов на космоснимках, которые мы постоянно совершенствуем.
На самом деле, в анализе космической съемки уже давно применяются подходы с обучением машинных алгоритмов. Разница в том, что еще 7−10 лет назад вычислительные возможности не позволяли по-настоящему масштабировать эту технологию.
А за последние пять лет мы стандартизировали ряд задач, превратили их в полностью автоматические цепочки создания геоаналитической продукции, разместили всё в облаке и сделали удобную пользовательскую оболочку.
Самые современные геосервисы сегодня работают как простой интернет-магазин: зашел по ссылке — выделил территорию — оплатил — отправил в обработку ИИ — получил готовый понятный отчет через 10−20 минут.
В сущности, мы добились того, что пользователь уже не снимок со спутника смотрит, а готовые выводы на основе снимка. Именно так работает наша платформа обработки снимков средствами ИИ Pixel.AI.
Такие приложения — не просто нейросеть, это полноценный инструмент, в котором работает целый набор разных технологий. И не надо иметь специальных навыков дешифрирования космоснимков, покупать дорогое ПО, проходить курсы обучения: все уже продумано для удобства пользователя в одном окне.
— Какие российские тренды в сфере геоаналитики сейчас актуальны?
— С точки зрения технологий мы идем в одном направлении — масштабное внедрение машинного обучения для интерпретации данных, а также предиктивной аналитики с использованием искусственного интеллекта (ИИ).
Но вот задачи и подходы к их решению в нашей стране часто отличаются. Во-первых, у нас не так много доступных и единообразных данных для погружения их в алгоритмы ИИ.
Во-вторых, у нас прекрасная и необъятная территория с совершенно непохожими природно-климатическими зонами, а значит, и особенностей в разных регионах страны очень много.
Ну и в-третьих, у нас меньше доступных средств, в том числе венчурного характера. Все это требует от нас проявления особой смекалки при разработке технологий.
— Как вы оцениваете спрос бизнеса и организаций на сервисы геоаналитики в ближайшие 3−5 лет?
— Спрос будет расти, это справедливо и для мира, и для России. Интерес к космическим технологиям и возможностям космической съемки повышается, возможности спутниковых операторов растут; сегодня каждая страна стремится, чтобы у нее были собственные спутники, пусть даже небольшие кубсаты.
В нашей стране за последнее время много было сделано для запуска коммерческого космического сектора. Однако есть объективные сдерживающие внешние и внутренние факторы.
Во-первых, многие западные поставщики данных ДЗЗ ушли с рынка. Мы научились обходиться без них, но сервис мог бы быть гораздо лучше с этими данными. А космические технологии — это не еда и не одежда, они вернутся последними, если вообще вернутся.
Второй фактор — высокие ставки кредитования для бизнеса. Это сдерживает поставщиков услуг и заказчиков. Есть еще особенности нашего рынка: барьеры, связанные с инвестициями, различными льготными условиями и ГЧП.
Кажется, что ситуация сложная. Однако, по нашему мнению, есть однозначные положительные сдвиги за последние годы: еще несколько лет назад некоторые вопросы, платность данных ДЗЗ, например, просто не стояли в повестке.
Сегодня же в Правительстве РФ, в Государственной Думе идут серьезные обсуждения развития георынка, его драйверов и препятствий, сдерживающих тот колоссальный потенциал в области геопространственной аналитики, который есть у России.