«Умный город» в российских регионах: особенности внедрения в малые города

                                        том 22 № 3 (72), 2026, ст. 16

Цифровая экономика в России развивается стремительно, из-за этого практически у всех отраслей государственного управления появляется необходимость в своём улучшении. Национальный проект «Цифровая экономика Российской Федерации» обязывает организации внедрять цифровые технологии для повышения эффективности управления. Городское хозяйство не стало исключением. Изучив экспертные обзоры последних лет, можно зафиксировать устойчивое увеличение интереса к кейс-формату «умного города», именно как к инструменту цифровой трансформации [1]. Проект «Умный город», который реализуется в рамках Национального проекта «Жильё и городская среда» и программы «Цифровая экономика», направлен на повышение конкурентоспособности российских городов, формирование эффективной системы управления городским хозяйством и создание безопасных, комфортных условий для жизни. В основе концепции лежат пять принципов: ориентация на человека, технологичность городской инфраструктуры, повышение качества управления городскими ресурсами, комфортная и безопасная среда, экономическая эффективность, включая сервисную составляющую городской среды. Важно обратить внимание на то, что задача проекта не сводится к автоматизации отдельных процессов, наоборот, речь идёт о комплексном повышении эффективности городской инфраструктуры в целом.

За то время, что реализуется проект, он успел охватить более двухсот городов. Создан Национальный центр компетенций, разработан индекс оценки «IQ городов». Однако результаты внедрения оказались далеко не однородными. Наиболее заметные изменения происходят в крупных городах – т.е. там, где есть ресурсы для комплексных решений. В малых городах цифровизация продвигается гораздо медленнее, и, как показывает анализ, проблема гораздо глубже, чем просто дефицит бюджета [2].

Одной из системных причин такого разрыва является отсутствие единых методик оценки зрелости цифровизации. Без них муниципалитету попросту не с чем сверяться. Сложно объективно определить приоритетные направления, сопоставить затраты с ожидаемым эффектом, оценить результаты уже реализованных мероприятий. В итоге управленческие решения принимаются во многом интуитивно, а бюджетные средства расходуются не всегда эффективно.

Цель исследования – определить особенности внедрения концепции «умный город» в малых городах и предложить подход, учитывающий их ресурсные ограничения. Для достижения цели в рамках исследования будут решены следующие задачи:

• -    раскрыть суть концепции и её связь с устойчивым развитием, опираясь на российский опыт цифровизации;

• -    выявить факторы, ограничивающие применение типовых решений в малых городах;

• -    обосновать возможность использования модели «умного кампуса» в качестве пилотной площадки для цифровизации.

Прежде чем переходить к российской практике, стоит сфокусировать внимание на самой логике концепции. Каждый из пяти принципов «умного города» – это ориентация на человека, технологичность инфраструктуры, качество управления ресурсами, комфортная и безопасная среда, экономическая эффективность – имеет вполне конкретное практическое измерение [3]. Снижение энергопотребления снимает часть нагрузки на окружающую среду. Перевод услуг в цифровой формат делает их доступнее для жителей. Прозрачность бюджетных расходов помогает направлять средства туда, где они действительно нужны. Совокупность этих эффектов и формирует вклад концепции в достижение целей устойчивого развития на муниципальном уровне.

Национальный центр компетенций «Умный город» является «координатором» проекта: он занимается разработкой, внедрением и популяризацией соответствующих технологий и программ, а также сопровождает проекты международного сотрудничества по вопросам городского развития и управления природными ресурсами [3].

Интересно, что мировая практика демонстрирует прямую зависимость приоритетов цифровизации от условий конкретной территории, а не какой-то единый «эталонный» набор решений. Япония и Южная Корея делают ставку на мониторинг природных катаклизмов и системы раннего предупреждения, а Китай, к примеру, развивает интегрированные сети видеонаблюдения и контроля общественного порядка. Сингапур же через программы цифрового правительства снижает число дорожно-транспортных происшествий и последствий пожаров, а в США для прогнозирования природных катастроф используется платформа One Concern [3]. За этими различиями стоит вполне логичное объяснение, а именно выбор приоритетов определяется климатическими, социальными и инфраструктурными особенностями территории. Это обстоятельство имеет прямое значение и при адаптации концепции к российским условиям, т.е. не существует универсального рецепта.

С 2018 года действует ведомственный проект «Умный город», курируемый Министерством строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации. Участие в проекте принимают 213 городов. Он охватывает городское управление, инновации для городской среды, интеллектуальные системы общественной безопасности, инфраструктуру сетей связи, «умное» ЖКХ, «умный» транспорт, экологическую безопасность, туризм и сервис [4].

Наиболее высокие показатели цифровизации у крупных городов. Так, в рейтинге Safe Cities Index 2021 Москва заняла 38-е место из 60: по цифровой безопасности – 34-е, по безопасности здравоохранения – 28-е, по безопасности инфраструктуры – 34-е, по личной безопасности – 47-е, по экологической безопасности – 45-е [4]. Эти цифры хорошо иллюстрируют общий тезис, который постулирует, что там, где сосредоточены ресурсы, заметен и результат.

Похожая логика прослеживается и на региональном уровне. В Тюменской области в рамках проекта «Безопасный город» работает центр обработки обращений с голосовыми ботами и виртуальным консультантом. Система обрабатывает данные видеонаблюдения и видеоаналитики, а также ведёт статистику аварий и ДТП [5].

Показателен и пример Сарова Нижегородской области, вошедшего в тройку лидеров по уровню цифровизации. В городе работает около 40 модулей онлайн-системы для доступа к городским сервисам – от подачи обращений по вопросам городского хозяйства до записи к врачу [5]. В данном конкретном случае это скорее исключение. Саров имеет статус наукограда, а значит обладает нетипичными для малого города ресурсами и компетенциями. Переносить и тиражировать этот положительный опыт на обычные малые города не получится.

Собственно, это и есть главная закономерность, которую можно вывести из выше приведенных примеров. Успешные кейсы опираются на имеющиеся значительные ресурсы – финансовые, кадровые, инфраструктурные. Там, где этих ресурсов не хватает, реализация проекта либо затягивается, либо приобретает фрагментарный характер. И это не вопрос качества работы конкретной администрации, а вопрос условий, в которых она вынуждена действовать.

Для оценки эффективности мероприятий используется индекс «IQ городов». Он был разработан совместно с учёными МГУ. Индекс позволяет сопоставлять города по направлениям городского управления, «умного» ЖКХ и транспорта, безопасности, экологии, туризма и сервиса [5]. Однако у этого инструмента есть существенное ограничение. Он создавался для сравнения городов между собой, а не для того, чтобы конкретный муниципалитет мог определить собственные приоритеты. Для малых городов это ограничение особенно заметно.

Если обобщить научную литературу и экспертные публикации по теме, был выявлен перечень барьеров, сдерживающих цифровизацию малых городов [5]. Речь идёт об изношенных системах жизнеобеспечения, о дефиците городских бюджетов, о нехватке квалифицированных кадров, о неблагоприятных климатических и ресурсных условиях, о социокультурных особенностях, об устаревшем законодательстве и технических стандартах, а также о недостатке прозрачности управленческих процессов. К этому списку стоит добавить и «рыночные» риски: возможная монополизация рынка исполнителей, злоупотребления при участии в государственных контрактах, высокая стоимость программ для регионов и экономическая неэффективность отдельных инвестиционных проектов [4].

Проблема в том, что эти факторы не существуют по отдельности. Они усиливают друг друга. Ограниченный бюджет не позволяет реализовать комплексное решение целиком, поэтому муниципалитет вынужден выбирать отдельные, не всегда связанные между собой меры. Отсутствие в администрации профильных специалистов затрудняет уже не внедрение, а сопровождение системы после запуска. Низкая плотность населения снижает экономическую целесообразность многих решений просто потому, что число пользователей сервиса слишком мало, чтобы окупить его создание. Добавляется фактор цифрового неравенства в виде недостаточности покрытия широкополосным интернетом и разный уровень цифровой грамотности населения.

Отдельного упоминания заслуживают ограничения, связанные с конкретными технологиями. Например, видеоаналитика требует решения вопросов обработки персональных данных, оперативного реагирования на нарушения, прогнозирования чрезвычайных ситуаций и тестирования новых решений на локальных участках [6]. Для малого города, где ресурсов на правовое сопровождение и пилотную апробацию не хватает, эти требования оказываются серьёзным барьером.

Возвращаясь к вопросу оценки следует отметить, что индекс «IQ городов» решает задачу сопоставления, но не даёт муниципалитету инструмента для определения приоритетов и промежуточной оценки результатов. В условиях ограниченных ресурсов это осложняет обоснование выбора мероприятий и повышает риск нецелевого расходования средств. По сути, проблема оценки носит системный характер. Она сказывается на качестве управленческих решений на всех этапах реализации проекта.

Один из возможных выходов из этой ситуации – это модель «умного кампуса». Она возникла как прикладное направление концепции «умного города» и предполагает создание компактной цифровой экосистемы на ограниченной территории, где можно отработать технологии и управленческие решения перед их масштабированием на более широкий контекст.

Под «умным кампусом» мы будем понимать многофункциональный комплекс цифровых систем и сервисов, обеспечивающих образовательную деятельность, управление инфраструктурой и безопасность на территории кампуса. В основе модели лежит четырёхуровневая структура, включающая датчики и исполнительные устройства, сети передачи данных, платформы обработки информации и прикладные сервисы для пользователей.

Ключевыми элементами умного кампуса выступают искусственный интеллект, интернет вещей, цифровые платформы и отраслевые решения, а также образовательное онлайн-пространство. Современный кампус – это уже не просто учебный городок, а высокотехнологичный архитектурный комплекс, объединяющий образовательные корпуса, общежития, пространства для творчества и спорта, рекреационные зоны и смарт-инфраструктура вокруг них.

Исследователи выделяют несколько ключевых доменов умного кампуса, таких как цифровой двойник университета, управление инфраструктурой и ресурсами, безопасность, финансовое планирование, единая цифровая среда, информационные и клиентские сервисы [7]. Модель управления при этом включает дорожную карту и систему KPI для поэтапной оценки эффективности. В России концепция получила развитие в рамках национального проекта «Наука и университеты», согласно которой к 2030 году планируется построить 25 современных кампусов, а к 2036 году – уже 40. Свою концепцию «Умный кампус» для цифровизации этих объектов в 2023 году представила компания Sitronics Group [8].

Хороший пример того, как это работает на практике представляет ИТ-кампус «НЕЙМАРК» в Нижнем Новгороде. В жилых комнатах внедрена система «Умный дом» с голосовым управлением климатом и освещением, а на территории кампуса работает комплексное решение в виде автоматизированной системы управления зданием «Альбакор», видеоаналитика NTechLab и интерактивное оборудование для учёбы и работы [9].

Более продвинутым является «умный кампус» в Дальневосточном федеральном университете (далее ДВФУ), создавший первый в России испытательный полигон для модели «умного» кампуса. Кампус ДВФУ представляет собой микрогород с обширной инфраструктурой, где живут, учатся и работают тысячи людей. Система кампуса позволяет грамотно распоряжаться ресурсами, повышать безопасность, а также улучшать условия пребывания студентов, сотрудников и гостей. Проект вошёл в сборник лучших практик программы «Приоритет-2030». Он признан актуальным для формирования экономически устойчивой среды [10].

Схожим путём пошёл и Новосибирский государственный университет (далее НГУ), где концепция умного кампуса была разработана на основе подходов «умного города», адаптированных к университетской среде, в которых описаны ключевые домены, модель управления, дорожная карта и система KPI. Практическая ценность этого опыта заключается именно в возможности перенести уже апробированные решения в другие университеты [9].

Рассмотрим, что делает модель «умного кампуса» привлекательной и возможной для тиражирования опыта именно для малых городов. Во-первых, кампус – это компактная территория с чётко очерченными границами, что заметно упрощает управление и оценку результатов. Во-вторых, кампусы нередко расположены как раз в малых и средних городах, где университет часто является одним из главных экономических и социальных центров. В-третьих, модель по своей природе предполагает поэтапное внедрение с измеримыми показателями на каждом шаге, то есть снимает как раз ту проблему оценки, которая была описана выше в исследовании.

Структура умного кампуса может быть представлена в виде четырёхуровневой схемы с проекцией на городскую среду (таблица 1).

Таблица 1. Структура умного кампуса

Уровень	Элементы кампуса	Проекция на городскую среду
Физический	Датчики,  исполнительные  устройства, оборудование	Умные счётчики, освещение, камеры
Сетевой	Локальные сети, интернет вещей	Городские сети связи, покрытие 4G/5G
Платформенный	Цифровой двойник, системы управления	Муниципальные платформы управления
Сервисный	Приложения для студентов и сотрудников	Городские порталы и сервисы для жителей

Источник: составлено авторами по материалам исследования

Перенос модели на городскую среду, разумеется, не означает механического копирования и тиражирования опыта. Кампус отличается от города и масштабом, и составом акторов, и спецификой управления. При этом базовые принципы остаются применимыми.

Малый город вполне может использовать кампус как испытательный полигон – отработанные там решения, доказавшие эффективность, затем могут быть перенесены и масштабированы на городскую инфраструктуру.

Например, систему управления ресурсами кампуса, отвечающую за мониторинг потребления воды и электроэнергии, можно адаптировать для управления городскими сетями. Систему безопасности кампуса с элементами видеоаналитики – применить к общественным пространствам города, а цифровые сервисы для студентов при определённой доработке превращаются в сервисы для жителей.

Чтобы модель умного кампуса действительно заработала в масштабах малого города, важно соблюсти несколько условий. Необходимо провести эксперимент на образовательном учреждении или другом крупном объекте, способным стать пилотной площадкой. Также потребуется поддержка со стороны региональных органов власти и технологических партнёров, а также готовность к поэтапному внедрению – с оценкой результатов на каждом промежуточном этапе реализации.

Механизм реализации при этом предполагает государственно-частное партнёрство, привлечение технологических компаний и использование инструментов национальных проектов. Опыт ДВФУ и НГУ показывает, что концепция умного кампуса вполне адаптируется под условия конкретного региона и может получить поддержку в рамках программы «Приоритет-2030».

Предложенный подход, конечно, в полной мере не заменяет разработку единых методик оценки цифровизации и данная задача остаётся открытой. Но предложенное решение по масштабированию и тиражированию положительного опыта «умных кампусов» даёт малым городам практический инструмент, который предполагает поэтапное внедрение. Начав с ограниченной территории, отработав решения, измерив результат и только потом масштабировать успешные практики.

Заключение

Анализ показал, что «умный город» в российских условиях работает не одинаково для всех. Крупные города получают результат, потому что там имеются в достаточном количестве ресурсы, специалисты и инфраструктура, а малые города остаются в стороне – и дело далеко не только в бюджете. Главная системная проблема, которую выявило исследование – это отсутствие инструмента оценки зрелости цифровизации. Существующий индекс «IQ городов»

решает задачу сопоставления городов между собой, но не даёт муниципалитету ответа на вопрос, с чего начать и как измерить эффект. Без этого даже правильные по сути решения принимаются во многом необоснованно и некорректно, а бюджетные средства расходуются не там, где могли бы дать наибольшую отдачу.

В качестве практического решения в статье предложена модель тиражирования эффективных решений «умного кампуса» на малые города. Её логика заключается поэтапном внедрении технологических цифровых решений, не пытаться сразу оцифровать весь город, а начать с одной площадки – университета, колледжа, техникума, – отработать там решения, проверить их на практике, измерить результат и только потом переносить на городскую среду. Опыт ДВФУ, НГУ и ИТ-кампуса «НЕЙМАРК» подтверждает, что такой путь имеет положительные эффекты.

Разумеется, предложенный подход не решает всех проблем цифровизации малых городов. Он не отменяет необходимость единых методик оценки и не снимает вопрос финансирования. Но он даёт малым городам конкретную отправную точку, позволяющую вместо ожидания готового стандарта начать с малого, получить первые результаты и уже на их основе двигаться дальше. Дальнейшую работу в этом направлении логично связать с разработкой конкретных измеримых показателей для каждого этапа внедрения модели.