Наша команда разрабатывает программный комплекс с искусственным интеллектом, который через стандартный OBD-II адаптер в реальном времени анализирует стиль вождения, выявляет вредные привычки, ведущие к повышенному износу комплектующих автомобиля и перерасходу топлива, и дает пользователю персонализированные рекомендации по их исправлению.

В отличие от существующих диагностических сканеров, мы не просто показываем данные, а действуем как виртуальный инструктор, предоставляя готовое решение в формате персонального ИИ-тренера, что помогает управлять стоимостью владения автомобилем. Целевая аудитория включает как осознанных автовладельцев (B2C), так и корпоративные парки каршеринга и логистических компаний (B2B).

Группа критических технологий:

• Информационно-коммуникационные технологии - программное обеспечение, алгоритмы машинного обучения для обработки данных в реальном времени.

• Транспортные и космические технологии - беспилотные и автономные транспортные системы. ИИ является упрощенным аналогом систем анализа поведения водителя для автономного транспорта.

Уровень технологической новизны:

• Существенное улучшение - создание программной надстройки, которая кардинально меняет функциональность существующих аппаратных платформ (OBD-II адаптеров), превращая их из инструмента диагностики в инструмент обучения и управления стоимостью владения. Применение ИИ для персонального коучинга водителя в массовом сегменте с доказанным экономическим эффектом является новым.

Влияние проекта на технологический суверенитет России

• Умеренное влияние - Проект способствует развитию отечественных компетенций в области создания программных продуктов с ИИ для массового потребителя, импортозамещению зарубежных технологий и формированию сквозных цифровых решений в транспортной отрасли. Разработка соответствует стратегии научно-технологического развития РФ в части перехода к передовым цифровым и интеллектуальным производственным технологиям.

Уровень готовности технологии (TRL)

TRL-4. Проведена валидация базового функционала приложения на тестовых устройствах. Разработан лабораторный образец мобильного приложения с реализованным алгоритмом обработки данных, успешно протестированный на смартфонах. Получены предварительные результаты работы алгоритма анализа телеметрии на синтезированных данных, подтверждающие работоспособность ключевых функций.

Уровень готовности к рынку (MRL)

MRL-5. Детализирована бизнес-модель для обоих сегментов: Freemium для B2C и SaaS-подписка для B2B. Определены конкретные ценностные предложения для каждого сегмента с расчетом ROI. Проработаны каналы продвижения: для B2C - мобильные маркетплейсы и таргетированная реклама, для B2B - прямые продажи и партнерские программы.

Уровень команды (CRL)

CRL-4. Команда сформирована с полным набором базовых компетенций: технический руководитель (архитектура системы), руководитель испытаний (обеспечение качества) и коммерческий директор (бизнес-модель и монетизация). Команда имеет подтвержденный опыт в разработке и тестировании прототипа, проведении валидации проблемы через интервью с целевой аудиторией.

Состав команды:

Главный инженер - Константин С.

Инженер с опытом проектирования сложных систем. Отвечает за архитектуру технического решения и интеграцию с автомобильными системами через OBD-II. Обладает глубокими знаниями в 3D-моделировании (CATIA) и пониманием устройства автомобильных трансмиссий, что обеспечивает техническую реализуемость проекта на всех этапах.

Руководитель испытаний и документации - Полина Ж.

Специалист по обеспечению качества технологий. Отвечает за разработку методик испытаний, проведение тестов прототипа и подготовку всей технической документации. Её компетенции гарантируют, что продукт будет соответствовать заявленным характеристикам и требованиям, а также будет должным образом задокументирован для инвесторов и будущей сертификации.

Коммерческий директор и стратег - Глеб В.

Студент программы MBAE, отвечающий за бизнес-архитектуру и коммерциализацию продукта. В зоне его ответственности — разработка бизнес-модели, стратегии выхода на рынок, привлечение инвестиций и построение партнерских отношений. Обеспечивает трансформацию технической разработки в успешный коммерческий продукт, работая с целевыми аудиториями и управляя ресурсами проекта.

Уровень инвестиционной привлекательности (IRL)

IRL-3. Проведен детальный анализ рынка с расчетом потенциальной доли. Подтверждены уникальные конкурентные преимущества: алгоритм машинного обучения для корреляционного анализа "стиль вождения-износ", партнерский доступ к данным каршеринговых компаний. Определена стратегия защиты интеллектуальной собственности через охрану алгоритма и программного кода.

Основное продуктовое ограничение

Основной барьер — необходимость быстрого сбора релевантного датасета для обучения ИИ-модели. Решение: запуск пилотной программы с каршеринговыми компаниями для сбора данных о вождении и валидации алгоритма на реальных данных..

Основное технологическое ограничение

Основной барьер — обеспечение минимальной задержки обработки данных и выдачи рекомендаций в режиме реального времени на мобильном устройстве, а также точность определения вредных привычек вождения. Решение: оптимизация алгоритмов и использование современных технологий разработки (Kotlin, Coroutines).

Основное кадровое ограничение

На текущем этапе команде для дальнейшего развития требуется специалист по машинному обучению/Data Science для разработки и тонкой настройки алгоритмов, а также разработчик под мобильные платформы для создания финального пользовательского продукта и портирования на iOS.

На страницу проекта