Плодоовощная полка – самая уязвимая категория ритейла. Ошибка на приёмке – это не просто списанная партия, а потеря доверия покупателя, который взял с витрины авокадо с плесенью. Российские сети ищут выход в технологиях: искусственный интеллект и машинное зрение уже тестируют и внедряют «Лента», X5, «ВкусВилл». Но означает ли это, что живой инспектор скоро останется без работы? Об этом редакция портала «Капитал страны»поговорила с Ириной Шамровой, руководителем Органа инспекции АНО «СОЮЗЭКСПЕРТИЗА» Торгово-промышленной палаты Российской Федерации.
– Ирина Петровна, инспекция плодоовощной продукции всегда ассоциировалась с ручной проверкой каждого ящика. Но крупные сети заговорили о тестах машинного зрения и искусственного интеллекта. Сейчас, в середине 2026 года, это уже реальность?
– То, что ещё недавно выглядело как сюжет футуристического репортажа, в 2025 году стало рабочим инструментом: «Группа Лента» тестирует машинное зрение в комбинации с нейросетями и гиперспектральными камерами, которые распознают степень зрелости и свежести. По данным ритейлера, решение позволяет достичь более 90% совпадения оценок системы с мнением инспекторов мониторингового центра, снижая нагрузку на сотрудников и позволяя многократно увеличить объём контролируемой продукции.
«ВкусВилл» пошёл по пути точечного внедрения: технологии ИИ для распознавания дефектов фруктов и овощей работают на этапе уценки и списания. X5 Group разрабатывает системы компьютерного зрения (в основном для мониторинга выкладки и наличия товара на полках). По оценкам участников рынка, автоматизация контроля на входе способна сократить объём брака на 25–30%.
– Трудно поверить, что ИИ полностью заменит людей. Где алгоритм силён, а где – нет?
– Начнем с того, что организация ИИ-приёмки – это затратный проект, но плюсы, безусловно, есть. Во-первых, скорость. Алгоритм обрабатывает изображение плода за доли секунды, не устаёт и не теряет концентрации к концу 12-часовой смены. Один оператор при поддержке ИИ может контролировать объём, который раньше требовал трёх-четырёх сотрудников.
Кроме того, камеры фиксируют спектр отражённого света для каждого пикселя, анализируя пигменты, содержание воды, липидов и белков в кожуре – и, сравнивая эту «спектральную подпись» с эталонной, могут выявить признаки гниения до того, как они станут видны глазу.
Но есть и принципиальные ограничения. Во-первых, карантинный контроль: вирус коричневой морщинистости плодов, восточная плодожорка, калифорнийская щитовка – эти угрозы не имеют выраженного визуального профиля на ранней стадии. В статистике Россельхознадзора по-прежнему фигурируют многочисленные случаи заражения карантинными объектами в импортной плодоовощной продукции, десятки тонн заражённой продукции разворачиваются на границе. Алгоритм здесь бессилен – требуется лабораторная диагностика и экспертная интерпретация.
– А где ещё выигрывает человек?
– Например, в сфере верификации документов. Здесь возможности ИИ колоссальны, но не безграничны. Автоматическая сверка с реестрами – реальность с 2025 года. И Россельхознадзор, и Росаккредитация уже используют инструменты, минимизирующие человеческий фактор, но алгоритм пока не умеет распознавать сложные, неформальные схемы фальсификации.
Самый яркий пример – «фантомные» протоколы испытаний, выданные от имени несуществующих лабораторий или лабораторий, которые на самом деле не проводили исследования. Формально такой протокол выглядит корректно, может содержать реальный номер в реестре и даже проходить первичную автоматическую проверку. Но за ним – фикция.
Выявить подобную схему, проанализировав цепочку происхождения документа и сопоставив её с косвенными признаками, способен только эксперт, обладающий контекстом и профессиональным чутьём. Количество таких случаев в 2025 году остается существенным (только в одном из эпизодов контролирующий орган выявил 4 фантомные лаборатории и 21 фальсифицированный протокол). Обнаружение подобных нарушений – результат системной работы контрольных органов, но финальная интерпретация неочевидных документов остаётся прерогативой живого эксперта.
– Получается, что модель «человек + машина» более устойчива?
– Да, конечно. Оптимальная конфигурация, которая вырисовывается по итогам пилотных проектов 2025 года, – двухконтурная система.
Первый контур – ИИ. Машинное зрение проводит сплошной скрининг поступающих партий – сортировка по внешнему виду, калибровка, выявление явных дефектов, оценка степени зрелости. Сюда же встраивается автоматическая сверка сопроводительных документов с государственными реестрами – быстро, формально, без участия человека.
Второй контур – экспертный. Независимый инспектор проводит выборочный углублённый контроль – органолептическую оценку, анализ нестыковок в документах, выявление фантомных схем и комплексную оценку рисков, которую алгоритм на текущем уровне развития выполнить не в состоянии.
Именно здесь особенно ценен опыт независимых инспекционных организаций, обладающих одновременно и технологической оснасткой (цифровые рефрактометры, ИК-термометры), и компетенциями в области нормативной базы и фитосанитарного контроля.
Например, наши независимые инспекторы работают на ключевых точках товаропроводящей цепочки – от складов производителей, портов, хабов до распределительных центров получателей. При этом технологический арсенал включает высокоточное оборудование, гарантирующее объективность измерений, а методология охватывает все этапы: от предпроизводственной проверки (PPI) до выходного контроля у поставщиков. При необходимости может быть подключён ресурс аккредитованной лаборатории. В ряде случаев бизнесу требуются дополнительные опции: экспертная оценка хранилищ, и тестирование на лёжкость товарной позиции в различных условиях хранения, разработка стандартов приёмки продукции. Востребован опыт и статус инспекционных подразделений при работе с претензиями по качеству и количеству.
– Что даёт ритейлеру комбинированная модель?
– По оценкам участников рынка, комбинированная модель позволяет существенно ускорить процедуру приёмки и монопозиции, и микса (до 10 позиций), что критически важно для скоропортящейся категории. Снизить долю возвратов и претензий от потребителей за счёт двойного фильтра. Сократить экономические потери от списания некачественных партий, выявленных до момента реализации. Инспекция в принципе снимает широкий спектр рисков.
– То есть технологии не заменяют эксперта – они делают его работу точнее?
– Верно! Искусственный интеллект в плодоовощной инспекции – это не история про «роботов вместо людей». Это история про то, как рутинный визуальный контроль и формальная сверка документов с реестрами делегируются алгоритму, а эксперт концентрируется на том, в чём машина пока слаба: интерпретация неоднозначных случаев, выявление скрытых, неформальных схем фальсификации и принятие финального решения о допуске на полку. Тот, кто строит систему контроля по принципу «человек + машина», получает скорость и цифровую точность – и одновременно сохраняет экспертную глубину, без которой безопасность и качество продукта гарантировать невозможно.
Материал опубликован на портале«Капитал страны»