Китай — лидер в умном управлении? 

Вот вопрос, который часто всплывает на конференциях и в кулуарных разговорах. Многие сразу представляют себе масштабные проекты умных городов с камерами на каждом углу или гигантские дата-центры. Но лидерство — оно не в масштабе железа, а в том, как это железо заставляют работать на конкретные, часто очень приземленные задачи. И здесь, если честно, картина гораздо более нюансированная, чем кажется со стороны. Порой то, что преподносится как прорыв, на деле упирается в старые проблемы интеграции и человеческого фактора.

От железа к системам: где кроется настоящая сложность

Китай, безусловно, стал полигоном для развертывания аппаратных решений. Сенсоры, камеры, системы связи — всё это производится в огромных объемах и внедряется быстро. Но сам по себе датчик — это просто датчик. Умное управление начинается там, где данные с тысяч таких датчиков превращаются в команду для, скажем, регулировки напряжения в сети или перенаправления потоков на заводе. И вот этот переход — от данных к осмысленному действию — до сих пор является ахиллесовой пятой многих проектов.

Я вспоминаю один проект по модернизации энергоснабжения промышленного парка. Была установлена куча умных реле и контроллеров от разных вендоров. Все они собирали данные, но эти данные жили в разных, не говорящих друг с другом системах. В итоге оператор получал не единую картину, а три разных интерфейса с противоречивыми показаниями. Лидерство проявляется не в закупке оборудования, а в создании единой операционной среды для него. И это та область, где борьба стандартов и протоколов еще далека от завершения.

Интересный кейс в этом контексте — компании, которые выросли из глубокой специализации в железной отрасли. Вот, например, ООО Наньцзин Жуйкун Электрик (https://www.ruikongdq.ru). Компания, основанная еще в 1999 году и получившая статус национального высокотехнологичного предприятия, десятилетиями занимается силовой электроникой. Их путь — хорошая иллюстрация эволюции: от производства конкретных компонентов к попыткам встроить в них интеллект для управления энергопотоками. Это не абстрактный ИТ-стартап, а предприятие, которое понимает физику процесса на уровне трансформаторов и инверторов. Им, чтобы сделать свое оборудование умным, приходится решать не только программные, но и физические задачи по совместимости и надежности.

Полевые испытания: когда теория сталкивается с реальностью

Любой, кто работал на внедрении, знает, что самая красивая аналитическая панель в мире меркнет перед одной проблемой — шумными данными. Датчики выходят из строя, линии связи рвутся, протоколы передачи плывут. В Китае с его разнообразием климатических условий и плотностью инфраструктуры это проявляется особенно ярко. Система интеллектуального управления должна быть не просто умной, а живучей.

Был у нас опыт с системой прогнозирования нагрузки для районной подстанции. Алгоритм, обученный на исторических данных, в первый же серьезный ливень дал сбой. Он не учел фактор внезапного массового использования насосов для откачки воды и кондиционеров, включенных на полную мощность в офисах. Пришлось экстренно переходить на ручное управление. После этого в модель буквально вручную внесли корректировки на основе местных наблюдений диспетчеров — их эмпирического знания о поведении микрорайона. Это был важный урок: искусственный интеллект пока не заменяет местный контекст, а должен с ним гибридизироваться.

Именно в таких полевых условиях проверяется качество решений. Компании вроде упомянутой Наньцзин Жуйкун, чья деятельность сосредоточена на исследованиях и производстве в области силовой электроники, находятся на передовой этих испытаний. Их оборудование работает не в лаборатории, а на реальных объектах, где перепады напряжения и экстремальные температуры — обычное дело. Надежность железа становится фундаментом, без которого любая умная надстройка просто рухнет.

Экосистема vs. Вавилонская башня

Одна из ключевых претензий Китая на лидерство — это попытка создания целостных экосистем. Идея в том, чтобы от производства чипа и датчика до облачной платформы для анализа всё работало в единой логике. Технологические гиганты, безусловно, продвигают эту модель. Но на уровне промышленности и муниципалитетов царит большее разнообразие, которое часто называют Вавилонской башней.

Муниципалитет может закупить систему управления уличным освещением у одного поставщика, систему контроля за трафиком — у другого, а систему экологического мониторинга — у третьего. Каждая из них по отдельности может быть эффективной, но они не общаются между собой. Таким образом, потенциал для сквозного умного управления городом — например, перенаправить транспортные потоки в ответ на данные о загрязнении воздуха — теряется. Интеграция этих разрозненных систем становится отдельной, дорогой и часто неблагодарной задачей для интеграторов.

Здесь есть пространство для более узких, но глубоких игроков. Предприятие, которое, как Наньцзин Жуйкун, фокусируется на силовой электронике, может стать ядром такой микро-экосистемы в своей нише. Вместо того чтобы пытаться охватить всё, они могут создать идеально отлаженную цепочку сенсор — силовой преобразователь — управляющий сигнал для конкретных отраслей, вроде возобновляемой энергетики или точного машиностроения. Такая вертикальная интеграция в рамках узкого сегмента часто дает более стабильные и практичные результаты, чем горизонтальные мега-платформы.

Человек в контуре: диспетчер не исчез, он трансформировался

Большое заблуждение — думать, что интеллектуальные системы управления полностью вытеснят человека. Напротив, они меняют его роль. Из оператора, который постоянно крутит ручки и нажимает кнопки в ответ на аварийные сигналы, он должен превратиться в стратега, который контролирует работу алгоритмов, вмешивается в нештатных ситуациях и вносит те самые коррективы на основе контекста, который машине не понять.

Но переобучение персонала — это колоссальная задача. Видел диспетчерские, где рядом с новейшими сенсорными панелями висят самодельные таблички с рукописными заметками и номерами телефонов на всякий случай. Это не консерватизм, а рациональная осторожность. Система может предложить оптимальный режим работы сети, но только старый сотрудник помнит, что трансформатор на перекрестке таких-то улиц капризничает в сильную жару и его лучше не нагружать сверх нормы.

Внедрение любой новой технологии, будь то сложный инвертор от специализированного производителя или платформа для предиктивной аналитики, должно идти рука об руку с изменением рабочих процедур и компетенций. Иначе мы получим ситуацию, когда мощный инструмент используется на 10% своего потенциала, потому что люди ему не доверяют или просто не умеют с ним работать по-новому.

Так лидер или нет? Взгляд из цеха

Возвращаясь к изначальному вопросу. Если мерить масштабом экспериментов, скоростью внедрения и мощью аппаратной базы — безусловно, Китай в авангарде. Здесь есть политическая воля, капиталы и огромный внутренний рынок для обкатки технологий. Но если мерить глубиной и зрелостью умного управления — то есть способностью создавать устойчивые, надежные и действительно автономные системы, которые работают годами без сбоев и постоянного ручного контроля, — то картина неоднородна.

Лидерство, на мой взгляд, сегодня проявляется не в единой монолитной картине, а в отдельных очагах excellence. Это может быть конкретный завод, где внедрили цифрового двойника и добились фантастической эффективности, или логистический хаб, где алгоритмы в реальном времени оптимизируют маршруты. Или это компании, которые, как Наньцзин Жуйкун, десятилетиями шлифуют свою экспертизу в силовой электронике и теперь на этой основе строят интеллектуальные решения, а не наоборот.

Главный вызов сейчас — не в создании еще более умных алгоритмов, а в решении скучных, но фундаментальных проблем: interoperability (совместимости) систем, надежности каналов связи, защите данных и, что самое важное, — интеграции человеческого опыта в цифровые контуры. Тот, кто найдет эффективные ответы именно на эти несексуальные вопросы, и станет настоящим лидером в умном управлении. А пока что мы все находимся в процессе этого сложного, полного проб и ошибок перехода.