Проект "ИИ-Инженер" представляет собой комплексное решение для цифрового управления инженерными системами промышленных зданий и зданий гражданской инфраструктуры (больницы, школы, театры и др.). Его ядром является программно-аппаратный комплекс — Цифровой помощник главного инженера, который анализирует состояние систем электроснабжения, отопления, водоснабжения и вентиляции в реальном времени, обеспечивает предиктивное обслуживание оборудования и предлагает рекомендации по снижению энергопотребления.

Основная цель проекта — облегчить работу инженеров по эксплуатации и сервисных специалистов, повысить энергоэффективность зданий и улучшить качество сервисного обслуживания. Система может работать в автоматическом режиме или с участием пользователя (полуавтоматическом и ручном), что обеспечивает гибкость управления.

Проект включает следующие ключевые этапы:
1. Инновационное ядро — Цифровой главный инженер: ИИ-платформа для сбора и анализа данных, оптимизации работы инженерных систем и предотвращения сбоев.
2. Проектирование систем автоматизации с использованием BIM: Информационное моделирование для создания эффективных решений по автоматизации зданий.
3. Производство интеллектуальных шкафов автоматизации: Разработка аппаратной части, интегрированной с ИИ-системой.
4. Внедрение решения: Пусконаладочные работы, интеграция с инфраструктурой здания, обучение персонала.
5. Сервисное обслуживание: Техническая поддержка, консультации и обновления программного обеспечения.

Произведены пилотные внедрения и тестирования решения в партнерских сетях АО «ОЭЗ ППТ «Алабуга», ПАО «КАМАЗ» и ряде объектов гражданской инфраструктуры (образовательные учреждения, промышленные площадки, офисные и спортивные комплексы) с доказанным эффектом по снижению операционных затрат и автоматизации регламентных работ.
Основные цели развития проекта:
- Завершить глубокую интеграцию искусственного интеллекта для полной автоматизации анализа, прогнозирования и управления инженерными системами, включая доработку модулей предиктивного обслуживания и внедрение AR/VR-инструментов.
- Масштабировать продукт на федеральный и международный рынок (страны СНГ), предлагая решение по SaaS-модели и через внедрение в комплексные контракты на автоматизацию объектов.
- Продолжить развитие цифрового двойника, а также открыть публичный API для интеграции платформы с иностранными и российскими SCADA-/BIM-системами.
- Планируется построение собственной базы знаний об оборудовании, разработка чат-бота для поддержки пользователей и запуск демо-проекта в стандартизированном муниципальном объекте для дальнейшей аккредитации.

Таким образом, проект предлагает комплексный подход — от разработки программного обеспечения и проектирования до производства оборудования, внедрения и последующего обслуживания — обеспечивая клиентам готовое «под ключ» решение для эффективного управления инженерными системами зданий.

Проект полностью соответствует национальным приоритетам и целям повышения энергоэффективности строительной отрасли (Указ Президента РФ №309 от 07.05.2024 г.), и нацелен на достижение максимального уровня автоматизации, снижения затрат, повышения надежности и инновационного лидерства в России и СНГ.
Среди наших партнеров АО «ОЭЗ ППТ «Алабуга», ПАО «КАМАЗ», ООО «Алабуга-Волокно», ООО «Август-Алабуга», ПАО "Нижнекамскшина", ПАО «ТАТНЕФТЬ», ООО «Хайер Индастри Рус», ООО «ИТ-ПАРК», ООО «СИБУР», ООО "КИП-МАСТЕР", ООО "Казань Экспо", ООО «Камский Бекон».
Ментором проекта является Касакин Евгений Витальевич, генеральный директор ООО «АЛЛАЙ. ЦЕНТР» (является резидентом Сколково).

Строительство и инфраструктура

Искусственный интеллект, Технологии моделирования и разработки материалов с заданными свойствами, Технологии хранения и анализа больших данных

Проект направлен на достижение цели «Стратегии развития беспилотной авиации Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2035 года», утвержденной распоряжением Правительства РФ от 21 июня 2023 года №1630-р.
Главная цель стратегии - создание в России новой отрасли экономики, связанной с созданием и использованием гражданских беспилотников.
Основные задачи стратегии:
• формирование новых сегментов рынка с приоритетом использования БАС, материалов, компонентов, комплектующих изделий, программных решений, технологий и услуг российского производства;
• обеспечение продуктового и технологического суверенитета в области БАС, беспилотных воздушных судов, бортовых и наземных систем;
Проект реализуется в рамках компании ООО «СпецТех», специализирующейся на производстве беспилотных авиационных систем.
В ходе реализации Проекта предполагается разработка линейки унифицированных дронов гражданского назначения мультироторного типа с комбинированными каналами управления для различных сфер применения.
Разработаны опытные образцы (ПРОТОТИПЫ) БПЛА мультироторного типа:
1. «Слепень» - с комбинированным каналом управления (ВОЛС + ELRS + VTX 5.8) – успешно проведены испытания в ноябре 2024 г. (Прил.3), начаты первые продажи. Стоимость – 150 тыс. руб. (с катушкой и аккумуляторами).
2. «Шершень» - с комбинированным каналом управления (Радио + ВОЛС) - успешно проведены испытания в апреле 2025 г. (Прил.3).
Планируемая стоимость: 150 тыс. руб. при размере пропеллеров 10 дюймов, 220 тыс. руб. при размере пропеллеров 30 дюймов (с катушкой и аккумуляторами).
В разрабатываемых БПЛА «Шершень» и «Слепень» ИННОВАЦИОННОСТЬ ПОДХОДА базируется на применении в их конструкции СОБСТВЕННЫХ РАЗРАБОТОК Соискателя:
1. КОМБИНИРОВАННОГО КАНАЛА УПРАВЛЕНИЯ дроном (РАДИО + ВОЛС). Осуществляется автоматическое переключение на радиоканал управления и видеосигнала при обрыве ВОЛС во время полета.
Проведенный патентный поиск не выявил сходных решений.
2. КАТУШКИ ДЛЯ НАМОТКИ ОПТИЧЕСКОГО ВОЛОКНА: опытным путем подобран материал для изготовления катушки и определен оптимальный диаметр шейки катушки.
3. СПОСОБА НАМОТКИ ОПТИЧЕСКОГО ВОЛОКНА НА КАТУШКУ: рассчитаны шаг намотки оптоволокна на катушку, а также скорость намотки.
Перечисленные в п. (2) и (3) разработки Соискателя существенно улучшили полетные характеристики БПЛА, взлетная масса (с аккумулятором), уменьшилась в 2-3 р. по сравнению с конкурентами.
4. ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОЛЕТНОГО МОДУЛЯ И НАЗЕМНОЙ СТАНЦИИ. Для управления БПЛА разработано программное обеспечение, обеспечивающее взаимодействие дрона с наземной станцией. ПО включает:
1) Автономное управление движением: алгоритмы для автоматической навигации. Использование алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) для автоматической навигации.
2) Системы технического зрения: для распознавания и обхода препятствий.
3) Трехмерную визуализацию: отображение текущего положения дрона.
4) Интеграция с системой РЭБ: включение систем радиоэлектронного подавления по команде оператора.
5. УНИВЕРСАЛЬНОГО КРЕПЛЕНИЯ КАТУШКИ ВОЛС ВДОЛЬ ОСИ РАМЫ КВАДРОКОПТЕРА для универсального подвеса различных типов грузов и иного разновесного и разногабаритного оборудования.
Дроны на оптоволокне пока не получили широкого распространения, но они обладают серьезным потенциалом. Бесспорно, эта технология не позволит заменить привычные
беспилотники – но точно займет нишу в области ВЫСОКОСПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ЗАДАЧ. Особенно там, где радиосигнал невозможно или нежелательно использовать.

Беспилотные авиационные системы

Технологии компонентов робототехники и мехатроники

1) No-code платформа для комплексного внедрения ИИ без высоких затрат
2) Наш проект позволяет автоматизировать внутренние процессы компании и общение с клиентами выполняя большую часть работы с помощью LLM-моделей.
3) LLM модели сами адаптируются к особенностям бизнеса и его процессам с помощью автоматического регулярного дообучения и самооценки.
4) Продажа облачной SAAS версии и коробочной версии по подписке, продажа дополнительных услуг сопровождения и внедрения.
5) Полноценный запуск без ИИ инженеров за 1 месяц от 50 000 рублей в месяц.

IT

Искусственный интеллект, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии

Проект IRCLEAD — инновационная CPA-платформа с собственной архитектурой управления маркетинговыми процессами, ориентированная на применение интеллектуальных алгоритмов предиктивной аналитики и antifraud-защиты. Уже сейчас решения платформы позволяют нашим клиентам снижать расходы на рекламу до 30% благодаря AI-оптимизации распределения бюджета и автоматическому выявлению мошеннического трафика (определение фрода — до 95%). Ключевое технологическое преимущество IRCLEAD — это интеграция централизованной системы аналитики с модулем машинного обучения, что позволяет в реальном времени прогнозировать конверсии и LTV для различных офферов. За год эксплуатации платформа объединила более 5000 веб-мастеров и доказала свою эффективность на крупных российских и международных клиентах. Цель дальнейшего развития — расширение уникальных модулей AI-аналитики, масштабирование antifraud-решений и выход на международные рынки с технологическим превосходством над существующими российскими и зарубежными платформами.

IT

Искусственный интеллект, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, Технологии хранения и анализа больших данных

Технологической основой большинства реализуемых проектов компании выступает платформа Phoenix.Data — собственная разработка компании Phoenix Lab, официально зарегистрированная в Едином реестре российского программного обеспечения Минцифры РФ (реестровая запись №14746 от 05.09.2022).

Уникальность подхода:
В основе деятельности компании Phoenix Lab лежит интегральный аналитический подход, сочетающий высокоточные математические модели и многослойную обработку больших данных, полученных из проверенных источников — прежде всего от ведущих сотовых операторов, операторов фискальных данных (ОФД), а также официальных статистических и цифровых источников.

Ключевые особенности нашего подхода:

Масштаб данных: мы работаем минимум с тремя крупнейшими операторами связи, что обеспечивает охват до 95–98% абонентской базы региона. В сочетании с высоким уровнем проникновения сотовой связи в России (более 155%) это даёт исключительно полное покрытие исследуемой территории.

Методологическую строгость: глубокая фильтрация, перекрёстная верификация и моделирование с учётом пространственно-временной активности населения

Поведенческое моделирование: наша методология позволяет строить точные пространственно-временные модели поведения населения — как постоянных жителей, так и временных посетителей (туристов, трудовых мигрантов, сезонных работников).

Прикладную ценность: платформа адаптирована к задачам мастер-планирования, мониторинга туристических потоков, транспортного моделирования и оценки деловой активности, а также успешно интегрируется в госпрограммы цифровизации и импортонезависимости.

Признание на уровне федеральных структур: включение в шорт-лист Минцифры РФ, участие в рабочих группах министерства, реализация проектов по линии Минэкономразвития, ВЭБ.РФ и Института Генплана Москвы.

Территориальный охват: решения легко масштабируются — от локального уровня (муниципалитеты и городские кварталы) до макрорегионов и федерального уровня. При этом сохраняется детализация анализа вплоть до часовых слоёв и отдельных зон воздействия.

Интеграция в прикладные задачи: полученные данные и модели используются не только для аналитики, но и встраиваются в процессы территориального, транспортного, туристического и инвестиционного планирования. Это обеспечивает связь между данными и реальными управленческими решениями.

Универсальность и модульность платформы: технологическая архитектура Phoenix.Data позволяет гибко настраивать набор модулей под задачи конкретного проекта, будь то оценка туристического потенциала, моделирование маятниковой миграции, оценка деловой активности или анализ плотности населения в связке с инфраструктурой.

IT

Технологии хранения и анализа больших данных

В проекте развивается интеллектуальная платформа, объединяющая генеративный дизайн интерьера, умную комплектацию и цифровой стройконтроль в единую сквозную экосистему.

Ядро решения – собственные ИИ-модели Stable Diffusion + LoRA, интегрированные с BIM-данными и API поставщиков; это сокращает сроки подготовки концептов до 10 раз и снижает перерасход бюджета на 10-20%

Платформа уже апробирована на коммерческих объектах общей площадью свыше 75 000 кв.м., подтверждена выручкой 500 млн руб. в 2024 г. и поддерживается командой более 100 специалистов.

Цель проекта – вывести Balcon.AI на уровень TRL-9, расширив модуль комплектации за счет векторного поиска и предиктивной аналитики, а модуль стройки – через мобильное AR-приложение для полевого мониторинга.

В результате заказчики и девелоперы получат единый цифровой канал от эскиза до сдачи объекта, а российский рынок proptech – экспортоспособный продукт с потенциалом годового оборота свыше 5 млрд руб. к 2029 г.

Строительство и инфраструктура

HomeNet

Искусственный интеллект

Fish Tech Digital – это сервис для автоматизации доставки еды. Проект представляет собой автоматизированную платформу для управления ресторанным бизнесом, включающую модули для обработки заказов, логистики, аналитики и интеграции с внешними системами. На сегодняшний день реализованы основные функции системы, успешно внедрены в более чем в 25 ресторанах, что позволило повысить эффективность их работы и улучшить клиентский опыт. Основные наработки включают модульную архитектуру, облачное хранение данных и интеграцию с системами оплаты и доставки. Цели развития проекта — расширение функционала за счет внедрения машинного обучения для прогнозирования спроса и персонализации предложений, а также масштабирование на новые регионы. В перспективе планируется создание полностью автоматизированных решений для управления персоналом и оптимизации операционных процессов.

IT, Общепит

FoodNet

Технологии хранения и анализа больших данных

Gros.farm – проект Андрея Макеева, предпринимателя, основателя маркетплейса подарков и цветов Flowwow https://flowwow.com/.
Gros.farm агротех стартап, разрабатывающий интеллектуальную систему управления для тепличных хозяйств, которая объединяет автоматизацию процессов и аналитику на основе искусственного интеллекта. Помогает аграриям контролировать полив, освещение и микроклимат в теплицах, используя данные с датчиков и умные алгоритмы.

Ключевая особенность системы – ИИ-агроном, который не просто собирает данные, но и превращает их в практические рекомендации. Он анализирует показатели за длительные периоды, прогнозирует оптимальные сроки внесения удобрений или полива и даже предупреждает о возможных проблемах заранее. Например, может заранее сообщить о необходимости подкормки, чтобы не допустить истощения почвы.

Gros.farm – это как агроном в кармане: доступный круглосуточно, дешевле, чем нанимать специалиста, и при этом постоянно обучающийся на успешном опыте пользователей. Технологические карты, встроенные в систему, адаптируются под конкретное хозяйство и самообучаются на успешном опыте других фермеров, а «умный журнал» не только фиксирует выполненные работы, но и планирует будущие задачи.

Gros.farm - простой внешне, но функциональный внутри продукт, который подходит для микрофермеров до 200 м2, малых фермеров до 1 га, средних до 5 га и крупных хозяйств, в том числе и для открытого грунта. В отличие от сложных зарубежных аналогов, Gros.farm работает с любым оборудованием и предлагает готовые шаблоны для быстрого старта – это критично для фермеров с ограниченными ресурсами.

Gros.farm делает тепличное производство более эффективным, снижая затраты и риски, а главное – дает даже небольшим хозяйствам доступ к технологиям, которые раньше были доступны только крупным агрохолдингам.
На сегодня разработаны:
1. Мобильное приложение (iOS/Android) с функциями:
Технологические карты для 20+ культур (томаты, огурцы, зелень) с динамической корректировкой параметров (температура, влажность, освещение).
Журнал агронома с планированием задач, учетом операций и интеграцией с картами.
Визуализация данных с датчиков в реальном времени.
2. Аппаратная часть:
Блок управления для датчиков ZigBee (совместим с мобильными устройствами).
Прототип автономного Модуля X (LoRaWAN, работа до 8 месяцев без подзарядки).
3. Пилотные внедрения:
30 фермерских хозяйств в РФ (Московская область, Краснодарский край) подтвердили:
- Сокращение трудозатрат на 25% за счет автоматизации полива и освещения.
- Рост урожайности на 15–20% благодаря точному следованию ИИ-рекомендациям.
Более 80 фермеров уже зарегистрированы в системе. Функции, которые работают: инструмент управлением техкартой, таск-трекер, работа автоматики с уровнем 1 (расписания), телеметрия (сбор показателей), информирование о нарушениях, возможность подключения агрономов удаленно, открытая база техкарт. Разработано и внедрено ПО для блока управления.

3 уникальных преимущества Gros.farm:
1. «Умные» технологические карты с ИИ – адаптируются под опыт пользователей, а не являются статичными инструкциями.
2. Гибкость подключения оборудования – поддержка ZigBee, LoRaWAN и любых датчиков (конкуренты требуют покупки своих устройств).
3. Модуль X – автономный датчик с работой до 8 месяцев без подзарядки (аналоги требуют частого обслуживания).

Планы на 2025–2027 годы
2025:
Внедрение ИИ-помощника для полива и защиты растений.
Сертификация ПО как российского продукта (Минцифры).
2026:
Выход на рынки Казахстана и Беларуси через партнеров.
Интеграция с большим количеством датчиков.
2027:
Выход на рынки Индии, Турции и Южной Африки через партнеров.

Сельское хозяйство

Искусственный интеллект, Технологии хранения и анализа больших данных

• Проблема: Неравномерная доступность квалифицированной ветеринарной помощи и чрезмерная нагрузка специалистов, связанная с рутинными задачами. Владельцы питомцев часто не получают своевременные консультации, а существующие медицинские информационные системы недостаточно эффективны, что увеличивает риск ошибок и осложнений у животных.
• Решение: Цифровая платформа MetaPets с искусственным интеллектом. Автоматизация транскрибации медицинских приёмов, интеграция с МИС (медицинской информационной системой) , интеллектуальный чат-бот на базе больших языковых моделей, технология RAG для точной диагностики, компьютерное зрение для анализа рентгена и КТ. Собственная современная МИС обеспечивает высокую скорость работы и удобство интерфейса, сокращая административную нагрузку ветеринаров примерно на 70%, а также повышая качество помощи питомцам.
• Коммерциализация: Подписка для ветеринарных клиник (SaaS), платные онлайн-консультации владельцам питомцев, лицензирование API для партнёров, монетизация аналитических данных, цифровизация собственных клиник.

Искусственный интеллект, Технологии хранения и анализа больших данных

Цифровая платформа для интеллектуального подбора, участия, мониторинга и аналитики детских офлайн-лагерей. Сервис учитывает индивидуальные параметры и предпочтения пользователей (родителей, детей, социальных работников), такие как возраст, регион, тематика, бюджет, медицинские показания и инфраструктура лагерей, обеспечивая персонализированные рекомендации. Интеграция с носимыми устройствами, оснащёнными GPS, акселерометром, пульсометром и другими датчиками, позволяет в реальном времени отслеживать местоположение и состояние здоровья детей, а также обеспечивает экстренную связь через кнопку SOS. Дополнительно используются технологии компьютерного зрения в качестве дополнительной системы безопасности на территории лагеря, а также предупреждения возможных конфликтных ситуаций и нестабильных состояний детей во время мероприятий. Сегодня мы являемся №1 в сфере премиальных частных компаний России по отдыху детей — только за 2024 год наши лагеря посетило более 6000 детей со всей страны.

Образование

Технологии хранения и анализа больших данных