ИИ в логистике России: когда алгоритм знает дорогу лучше дальнобойщика

Представьте: грузовик выезжает из Новосибирска в Мурманск. Расстояние — почти 4 000 километров, погода меняется трижды, а на трассе «оживлёнка» после Кирова. Раньше диспетчер сверялся с бумажной картой, звонил водителю каждые два часа и молился, чтобы не пришлось переплачивать за простой. Сегодня — всё иначе. ИИ в логистике уже здесь: система сама перестраивает маршрут, учитывая пробки, погоду и даже график работы таможенного поста. И делает это не в Кремниевой долине, а в подмосковном офисе российской логистической компании.

Да, искусственный интеллект в логистике уже не футуризм. В России он работает. Тихо, без фанфар, но всё чаще на результат.

Где ИИ в логистике уже «крутит баранку»

У Ozon своя история. После 2022 года компания полностью перешла на отечественные решения для управления складами. В 2024 году Ozon запустил роботизированный распределительный центр в Подмосковье, где ИИ координирует перемещение более 100 автономных тележек. Система не просто возит коробки, она прогнозирует спрос и заранее перемещает товары ближе к точкам отправки (VC.ru, март 2024).

Wildberries тоже не отстаёт. В 2023 году компания внедрила ИИ-модель для прогнозирования заказов с точностью до региона и дня недели. Это помогло сократить избыточные запасы на складах на 20% (AI Journey 2023).

А в Газпромнефти ИИ применяют для планирования перевозок нефтепродуктов. Цифровые модели учитывают сезонные колебания спроса, ремонтные работы и логистические ограничения — что даёт экономию до 10% на транспортных операциях (годовой отчёт ПАО «Газпром нефть», 2023).

Эти кейсы показывают: ИИ в логистике перестал быть экзотикой. Он стал инструментом роста даже в условиях санкций и огромных расстояний.

Когда ИИ спасает урожай

Но логистика — это не только маркетплейсы и нефть. В 2024 году агропромышленный холдинг «Русагро» начал использовать ИИ для управления перевозками зерна и сахара. Алгоритм анализирует не только состояние дорог, но и сроки хранения продукции, загруженность элеваторов и даже курсы валют.
Ещё ярче пример из Арктики. Компания «Норникель» тестирует ИИ-систему для планирования снабжения удалённых горных предприятий. Здесь нет «Яндекс.Пробок», зато есть ледовые дороги, полярная ночь и зависимость от погодных окон. ИИ здесь не просто удобство — он вопрос безопасности и бесперебойности (TAdviser, 2024).

Два мира: цифровые лидеры и «бумажные» компании

По данным РАСЛОГ (2025), только 28% логистических компаний в РФ используют хоть какие-то элементы ИИ. Остальные либо не могут себе этого позволить, либо не видят смысла.

Цифровые лидеры не просто оптимизируют — они меняют бизнес-модель. Например, «Деловые Линии» теперь предлагают клиентам не просто «доставку», а гарантированное время прибытия с точностью до 30 минут благодаря ИИ-прогнозированию.

Но даже небольшие компании сегодня могут подключать «цифровые глаза» без больших затрат. Сервисы вроде Movizor позволяют отслеживать наёмные грузовики по номеру телефона водителя без установки оборудования, без визита в офис. Более 3200 логистов уже используют такое решение для контроля внешних перевозчиков, получая данные о местоположении, статусах груза и аналитике по каждой поездке. Это не ИИ в чистом виде, но важный мостик к цифровой зрелости — особенно для тех, кто работает с фриланс-водителями или региональными СТП.

Люди в эпоху алгоритмов

Диспетчер в компании «ЛЭК» теперь не тратит часы на согласование маршрутов. Вместо этого он анализирует рекомендации системы и принимает решения в нестандартных ситуациях.
Кладовщик на складе Ozon больше не бегает с листком — ему говорят, куда идти, и что взять. Но теперь он должен понимать логику системы, уметь её «обмануть» вручную при сбое и обучать новых сотрудников. Это уже не «простая работа» — это новая профессия.

Государство: толчок и рамки

Программа «Цифровая логистика» в рамках нацпроекта «Производительность» субсидирует внедрение ИИ-решений для малого и среднего бизнеса. В 2024 году такие гранты получили более 120 компаний.

А в Китае поезд уже ушёл — и на нём ИИ

У Alibaba, JD.com и SF Express полностью автоматизированные хабы, где роботы не просто носят коробки, а сами решают, как их упаковать и куда отправить.
Китайское государство не просто поощряет цифровизацию, оно строит под неё инфраструктуру. «Умные» порты, цифровые коридоры, единая платформа данных — всё это работает в связке.
В России такого единого цифрового пространства пока нет. У нас — мозаика решений. Это медленнее, но даёт гибкость. Российские компании учатся работать в условиях ограничений, находить обходные пути, адаптировать технологии под реалии плохих дорог, огромных расстояний и санкционного давления.

Ирония в том, что именно эти ограничения делают российский ИИ в логистике особенно устойчивым. Если китайская модель — это скоростной поезд по рельсам, то российская — это внедорожник, который сам прокладывает путь. Не так быстро, но туда, куда нужно.

Что на горизонте?

КамАЗ совместно с Cognitive Pilot проводит испытания автопилота на закрытых территориях. Первые коммерческие запуски возможны уже в 2026–2027 годах.
Минтранс РФ также включил в стратегию развития транспорта до 2030 года создание цифровых двойников ключевых узлов — включая порты, железнодорожные станции и терминалы.

Вместо вывода

ИИ в логистике России — не про хайп. Это про выживание и рост в условиях, где каждый процент эффективности имеет значение. Те, кто уже начал — получают преимущество. Те, кто ждёт — рискуют остаться у разбитого корыта.

А ведь главное даже не в технологиях. А в том, чтобы перестать бояться их использовать. Потому что в конечном счёте, лучший маршрут — тот, по которому ты уже поехал.