Однако возникают вопросы: кто оплачивает эту технологическую трансформацию и как внедрение ИИ влияет на цену для конечного потребителя?
Мировые тренды: как ИИ работает на автопром
В первую очередь технологии на основе ИИ внедряются сегодня в ключевые этапы разработки автомобиля. Так, компания BMW применяет платформу Monolith AI, анализирующую огромные массивы данных испытаний. Система позволяет прогнозировать последствия аварий еще на стадии проектирования автомобиля. Благодаря этому инженеры могут заранее оценивать нагрузки на водителя и пассажиров, а также оптимизировать конструкцию кузова и работу подушек безопасности.
В исследовательских центрах Toyota, а также в ряде китайских компаний алгоритмы искусственного интеллекта используются для разработки новых материалов. Они перебирают миллионы комбинаций химических составов, подбирая оптимальные электролиты и материалы для аккумуляторов с более быстрой зарядкой и высокой долговечностью.
Китайские автопроизводители также активно развивают собственные решения на базе искусственного интеллекта. В Geely, BYD, NIO и XPeng создаются комплексные цифровые платформы, объединяющие данные с датчиков шасси и систем активной безопасности. Эти данные передаются в облачные системы анализа, что позволяет оптимизировать работу батарей электромобилей и анализировать сотни параметров всего за несколько минут.
Одной из самых динамично развивающихся сфер применения ИИ становится и автомобильный дизайн. Например, платформа Vizcom AI и генеративная система Adobe Firefly помогают превращать обычные эскизы в детализированные 3D-модели. Это позволяет значительно ускорить процесс разработки и быстрее переходить от идеи к инженерной проработке автомобиля.
Белорусские цифровые технологии
Несмотря на отдельные проекты, полноценные системы искусственного интеллекта в белорусском автопроме пока используются ограниченно. В большинстве случаев речь идет о локальных решениях – системах машинного зрения, автоматизированной навигации и анализе данных, которые являются отдельными элементами технологии ИИ. И все же Беларусь следует за мировым трендом.
Так, жодинский БЕЛАЗ в рамках концепции «Интеллектуального карьера» создал системы, способные в полуавтономном и беспилотном режимах управлять самосвалами. ИИ‑диспетчер и навигация помогают перестраивать маршруты в реальном времени, сокращать холостые пробеги и повышать эффективность использования техники, что, по данным разработчиков, обеспечивает прирост производительности.
Параллельно с карьерной техникой ИИ внедряется и в белорусский агросектор. Беспилотный трактор МТЗ BELARUS A3523i, созданный при участии НАН Беларуси, работает на основе технологий ИИ: высокоуровневая система строит карту поля и оптимальный маршрут, а нижний уровень, используя камеры и сенсоры, распознает объекты и объезжает препятствия. «Гибридный разум» управляет дизель‑электрической трансмиссией, дозируя мощность в зависимости от сопротивления почвы. По данным разработчиков, это дает до 7% экономии топлива в поле и еще более высокие показатели на дороге.
На новых электробусах МАЗ (серия 303E23 и сочлененные модели третьего поколения) внедряются системы мониторинга состояния водителя: камеры в кабине отслеживают признаки усталости и невнимательности и могут предупредить водителя звуковым сигналом и вибрацией. Параллельно МАЗ и городские власти развивают элементы умного города – системы приоритета общественного транспорта и интеллектуальные светофоры, в перспективе совместимые с системой обмена данными между транспортом и инфраструктурой.
На заводе BELGEE в Борисове линии сварки и окраски имеют довольно высокий уровень автоматизации, а системы машинного зрения и измерительного контроля сверяют геометрию кузова с цифровыми эталонами. Внедряются решения, которые в перспективе должны стать основой собственной платформы удаленной диагностики. Данные об эксплуатации автомобилей будут передаваться в центр обработки, что позволит быстрее выявлять повторяющиеся проблемы в конкретных узлах и агрегатах, часто еще до массовых обращений в сервис. По планам предприятие намерено наращивать выпуск электромобилей и гибридов, в которых ИИ‑системы будут отвечать за диагностику и оптимизацию энергопотребления.
Как ИИ влияет на цену автомобиля
Использование искусственного интеллекта в автопроме выглядит логичным и перспективным. Но для обычного автомобилиста главный вопрос звучит проще: сколько это будет стоить?
На практике внедрение ИИ влияет на цену автомобиля сразу по нескольким направлениям. Во-первых, это огромные расходы на разработку. Крупные автоконцерны инвестируют миллиарды долларов в программное обеспечение. Во-вторых, сами ИИ-системы требуют более сложной электроники и компонентов, которые, в свою очередь, тоже дорожают. Так, аналитическая компания Gartner в своем отчете Interim Forecast Analysis: Memory Costs Reshape the PC and Smartphone Landscape, опубликованном 26 февраля 2026 года, отмечает, что совокупная стоимость оперативной памяти (DRAM) и твердотельных накопителей (SSD) к концу 2026 года вырастет на 130% по сравнению с уровнем 2025 года. И эти затраты в конечном итоге фактически оплачивает покупатель.
Однако в долгосрочной перспективе массовое распространение технологий и оптимизация производства могут частично компенсировать высокую стоимость электронных компонентов. К тому же, как прогнозируют эксперты, произойдет расширении функциональности: в ближайшие годы даже бюджетные модели получат базовые функции автопилота и диагностики неисправностей, интеллектуальное управление двигателем или батареей. И вот здесь потребитель получит выгоду: автомобиль станет безопаснее, экономичнее и дешевле в обслуживании.
Сможет ли ИИ найти идеальную «бэушку»
Искусственный интеллект начинает влиять и на рынок подержанных автомобилей. Уже сегодня на специализированных площадках появляются инструменты, которые помогают быстрее находить подходящие машины. Так, на ABW используется ИИ-поиск, позволяющий анализировать параметры объявлений и подбирать автомобили по сложным пользовательским запросом. В перспективе такие сервисы могут пойти гораздо дальше. Алгоритмы смогут анализировать большие массивы данных: историю владения, сведения о ДТП, страховые случаи, сервисные записи и другие параметры. Это позволит покупателю получать более объективную картину состояния автомобиля еще на этапе выбора.
Однако идея полной прозрачности рынка подержанных машин пока упирается в целый ряд ограничений. Для полноценной работы подобных систем требуется доступ к большим массивам данных, включая телеметрию автомобиля и историю обслуживания у официальных дилеров. На практике такие данные принадлежат производителям и дилерским сетям, и далеко не всегда они готовы ими делиться. Дополнительную сложность создает структура самого рынка. Значительная часть подержанных автомобилей поступает по серым каналам из других стран, где сервисная история и технические данные остаются у иностранных дилеров. Получить к ним доступ зачастую невозможно.
Поэтому в ближайшие годы искусственный интеллект, скорее всего, будет помогать покупателям прежде всего в анализе объявлений и проверке доступной информации, а не в полном «рентгене» автомобиля. Тем не менее даже такие инструменты могут заметно снизить риск неудачной покупки и сделать рынок подержанных машин более прозрачным.