Кто покупает китайские ИИ-дроны? 

Когда слышишь этот вопрос, первая мысль — конечно, государственные структуры, силовики. Но реальность, по крайней мере, на нашем рынке СНГ, куда сложнее и интереснее. Многие ошибочно полагают, что главный покупатель — это армия, но если копнуть в коммерческие поставки, там открывается целый мир. Я сам лет пять работаю с этим оборудованием, и скажу так: портрет покупателя за последние три года сильно изменился. Раньше искали просто ?летающую камеру?, сейчас же ключевое слово — именно китайские ИИ-дроны, то есть аппараты с вшитой аналитикой на борту. И это меняет всё.

От ?железа? к ?решению?: как изменился спрос

Раньше клиент приходил с запросом: ?Мне нужен дрон для мониторинга?. Сейчас фраза звучит иначе: ?Нам нужно автоматически считать объекты на территории и фиксировать нарушения?. Разница колоссальная. Раньше мы продавали платформу — DJI Matrice с хорошей оптикой. Теперь же речь идет о комплексном продукте, где сам дрон — лишь носитель для софта. Китайские производители, вроде DJI, Autel, а теперь и множество менее известных брендов, быстро это уловили. Их SDK (наборы для разработчиков) стали открытее, что позволило интегрировать алгоритмы распознавания образов, скажем, для поиска теплопотерь в инфракрасном спектре или для идентификации повреждений на ЛЭП.

Яркий пример — проекты в агросекторе. Пять лет назад фермер покупал дрон для красивого видео полей. Сейчас типичный запрос от агрохолдинга: ?Нам нужен аппарат, который за один пролет по заранее построенному маршруту составит карту всхожести, выделит зоны стресса растений и автоматически рассчитает объем необходимых удобрений?. Это уже не просто съемка, это предиктивная аналитика. И китайские платформы здесь лидируют не столько из-за цены (хотя это фактор), сколько из-за готовности экосистемы. Поставил нужное ПО — и он уже ?умный?.

Был у нас неудачный опыт в 2021 году с поставкой партии дронов для мониторинга лесных массивов. Клиент хотел, чтобы аппараты не просто летали, а в реальном времени идентифицировали очаги возгорания по дыму. Мы взяли стандартную модель, поставили сторонний ИИ-модуль. В теории всё работало, на тестах — тоже. Но в полевых условиях начались проблемы: алгоритм принимал за дым пыльные вихри и даже густую тень от облака. Пришлось признать, что ?коробочное? решение не сработало, и дорабатывать модель машинного обучения уже на конкретных данных региона. Это был важный урок: покупатель платит не за сам ИИ-дрон, а за решение, которое работает в его конкретных условиях. И готовность поставщика эту доработку обеспечить.

Портрет покупателя: неожиданные ниши

Итак, кто же они? Условно делю на несколько групп, основанных на личных наблюдениях за сделками.

Первая — крупный бизнес с распределенной инфраструктурой. Нефтегазовые компании, энергетики, горнодобывающие предприятия. Их логика проста: замена человеческого труда в опасных или труднодоступных условиях. Например, инспекция тысяч километров трубопроводов или высоковольтных линий. Человек на вертолете — дорого и рискованно. Дрон с ИИ, обученный находить коррозию, повреждения изоляции или посторонние объекты в охранной зоне, — это прямая экономия. Они покупают не штучно, а партиями, и их интересует не авиамодель, а надежность данных и интеграция с их системами SAP или 1С.

Вторая группа — средний региональный бизнес и муниципалитеты. Вот здесь интересно. Это могут быть службы ЖКХ крупного города, которые хотят мониторить несанкционированные свалки, или управляющие компании портов, следящие за распре- делением контейнеров. У них бюджет скромнее, запросы более приземленные, но оттого не менее важные. Они часто ищут локального интегратора, который возьмет на себя всё: поставку, обучение, обслуживание, обновление ПО. Именно для таких клиентов работают компании-платформы, как, например, OOO Технологии беспилотных летательных аппаратов Хунань Юхан. Заглянул на их сайт uavhunan.ru — их подход как раз укладывается в логику ?сервис+продукт+операция?. Они позиционируют себя не как продавцы дронов, а как сервисная платформа для экономики низких высот. Это правильный ход, потому что такой клиент часто не хочет глубоко вникать в технические детали, ему нужен понятный пакет: ?ваша задача — наша технология — ежемесячный отчет?.

Третья, растущая группа — это малый бизнес в сфере услуг. Сюрвейерские компании, небольшие строительные подряды, даже агентства недвижимости. Им нужен инструмент для быстрого и эффектного предоставления данных. Съемка объекта для 3D-модели, подсчет объема грунта на стройплощадке, создание ортофотоплана местности. Для них критична простота и скорость. Они часто выбирают готовые китайские ИИ-дроны потребительского или просуммер-класса, где умные функции вроде автоматического облета объекта или слежения за движущейся целью уже встроены в приложение ?из коробки?. Их покупка импульсивнее, но объем этого рынка огромен.

Логистика, ?серые? схемы и вопросы доверия

Нельзя обойти стороной неудобные темы. Поставки — это отдельная история. С прямыми контрактами с китайскими заводами работают единицы. Чаще всего цепочка включает перекупщика, иногда в третьей стране. Это создает задержки, сложности с гарантией и обновлением прошивок. Многие, особенно в начале пути, пробовали работать с ?серыми? каналами, покупая технику через знакомых, которые ?привозят из Китая?. Экономия на налогах казалась привлекательной, но почти всегда выходила боком: аппараты с региональными блокировками, отсутствие технической поддержки, невозможность легально использовать коммерческое ПО. Сейчас рынок понемногу структурируется, появляются официальные дистрибьюторы, но вопрос доверия к цепочке поставок все еще актуален для покупателя.

Еще один момент — это миф о ?шпионаже?. Вопросы о том, ?не сливают ли данные в Китай?, задают до сих пор, особенно госзаказчики. Приходится объяснять архитектуру систем: многие современные решения работают по принципу edge-computing, где анализ данных происходит прямо на борту дрона, а на сервер передаются уже телеметрия и результаты (метаданные), а не сырые видеопотоки. Для особо чувствительных проектов предлагаются схемы с локальными серверами обработки, полностью отключенными от глобальной сети. Доверие строится на технической прозрачности и готовности адаптироваться под требования безопасности клиента.

И конечно, сервис. Покупатель ИИ-дрона покупает не разовую игрушку, а рабочий инструмент. Его поломка или простой означают прямые убытки. Поэтому наличие сервисного центра в регионе, который может оперативно отремонтировать аппарат, заменить модуль или перепрошить его, часто важнее, чем скидка в 5-7% при покупке. Китайские производители это понимают и активно развивают сети авторизованного обслуживания, но в удаленных регионах СНГ с этим пока туго. Это создает нишу для локальных компаний-интеграторов, которые берут на себя эту функцию.

Будущее: конвергенция и специализация

Куда всё движется? По моим ощущениям, мы наблюдаем две параллельные тенденции. Первая — конвергенция. Дрон становится универсальной платформой, к которой можно прицепить разные ?органы чувств?: не только камеры видимого и ИК-диапазона, но и лидары, газоанализаторы, мультиспектральные сенсоры. ИИ здесь выступает в роли ?мозга?, который сводит данные с этих сенсоров воедино. Вторая тенденция — наоборот, глубокая специализация. Появляются аппараты, ?заточенные? под одну задачу: например, дроны для инспекции внутренних помещений (резервуаров, цистерн), которые умеют автономно летать в условиях отсутствия GPS и строить карту по SLAM-технологии.

Покупатель будущего, как мне кажется, будет все меньше говорить о дроне как о предмете. Он будет формулировать потребность в данных: ?Мне нужны точные координаты и степень износа 5000 опор ЛЭП к такому-то числу?. А какая платформа это обеспечит — крылатый дрон, коптер или наземный робот — станет вопросом техники для интегратора. Роль компаний, которые обеспечивают не ?железо?, а полный цикл — от полета до аналитического отчета, — будет только расти. В этом ключе модель, которую декларирует OOO Технологии беспилотных летательных аппаратов Хунань Юхан, сфокусированная на экономике низких высот и применении беспилотников, выглядит весьма перспективно. Их акцент на бизнес-модели распределенных городских услуг — это как раз ответ на запрос муниципалитетов и среднего бизнеса.

В итоге, возвращаясь к изначальному вопросу: кто покупает? Покупает тот, кто увидел в этой технологии не дорогую игрушку, а конкретный инструмент для снижения издержек, повышения безопасности или создания нового продукта. И этот покупатель становится все более искушенным, требуя не просто ?китайский дрон с ИИ?, а гарантированный результат на земле. Вернее, в воздухе. И это здорово, потому что такой спрос двигает вперед весь рынок, заставляя всех нас, поставщиков и интеграторов, работать не с каталогами, а с реальными проблемами клиентов.