Беспилотные транспортные средства (БТС) - это транспортные средства, которые могут передвигаться без участия человека за рулем. В настоящее время это в основном легковые автомобили, автобусы, грузовики, беспилотные летательные и космические аппараты и другие транспортные средства, оснащенные специальным оборудованием (таким как камеры, лидары, радары, глобальные навигационные спутниковые системы (GNSS), техническое зрение, искусственный интеллект и другое наукоемкое оборудование), которое позволяет им самостоятельно передвигаться по дорогам, воде или под водой, воздушному и космическому пространству [1].

Статья посвящена базовым проблемам экономики и управления в этой инновационной наукоемкой области. Конкретные разработки должны опираться на методологический фундамент деятельности в области БТС, который и рассматривается в данной статье

Беспилотные транспортные средства могут быть полностью автономными или частично автономными. Полностью автономные БТС могут выполнять все функции, связанные с их управлением, включая реакцию на изменение окружающей среды, выбор скоростного режима, траектории движения (включая торможение), без участия человека. Частично автономные БТС, в свою очередь, могут выполнять некоторые функции управления, но требуют наличия человека для выполнения других функций, таких как мониторинг и принятие решений в нестандартных ситуациях. Международная организация SAE International (Society of Automotive Engineers) выделяет шесть уровней автономности для транспортных средств:

Уровень 0: Транспортное средство полностью управляется человеком, без какой-либо автоматической помощи.

Уровень 1: Транспортное средство имеет автоматические системы помощи водителю, которые могут управлять некоторыми функциями, такими как управление скоростью и рулевой системой. Однако человек все еще отвечает за большую часть управления транспортным средством.

Уровень 2: Транспортное средство имеет автоматические системы помощи, которые могут управлять несколькими функциями одновременно, такими как управление скоростью и управление рулевым управлением, обеспечивающими движение. Однако, человек все еще должен быть готов полностью взять на себя управление транспортным средством в любой момент.

Уровень 3: Транспортное средство имеет автоматические системы, которые могут управлять транспортным средством в некоторых ситуациях (например, автопилот самолета), но человек все еще должен быть готов взять на себя управление транспортным средством в других ситуациях (например, при взлете и посадке).

Уровень 4: Транспортное средство имеет автоматические системы, которые могут полностью управлять транспортным средством в большинстве или во всех ситуациях без участия человека. Однако, транспортное средство все еще может требовать участия человека в некоторых исключительных ситуациях.

Уровень 5: Транспортное средство полностью автономно и не требует участия человека в любых ситуациях.

К предыстории БТС относятся системы пневматической почты, обеспечивающие доставку грузов без участия курьера (водителя). Первая известная система пневмопочты была запущена в работу в 1792 году

История БТС началась в середине 20-го века, когда США и СССР начали исследования в области автономных систем для военных целей. В 1950-х годах были созданы первые беспилотные летательные аппараты, а в 1960-х годах были разработаны первые беспилотные подводные аппараты [2].

Со временем БТС стали интересны не только для военных целей, но и для гражданского использования. Они могут быть применены в таких сферах, как грузоперевозки (в том числе внутри предприятия), такси, общественный транспорт, логистика, сельское хозяйство и другие. К БТС относится советский орбитальный ракетоплан "Буран" многоразовой транспортной космической системы. Первый и единственный космический полёт "Буран" совершил 15 ноября 1988 г. в автоматическом режиме, без экипажа на борту.

В автомобильной промышленности первые работы по созданию беспилотных автомобилей начались в 1980-х годах. В 1986 г. компания Mercedes-Benz представила свой первый прототип беспилотного автомобиля, оснащенного различными системами датчиков, которые позволяли ему двигаться по автостраде без участия водителя. В 2004 г. в Стэндфордском университете разработали беспилотный автомобиль, оснащенный камерами, лидарами и другими сенсорами, который успешно проехал по пустынной местности в рамках соревнования DARPA Grand Challenge, организованного агентством DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) США. С того времени технологии БТС продолжают активно развиваться, в частности, многие автопроизводители и технологические компании, такие как Tesla, Google, Uber, Waymo и др., работают над созданием своих собственных беспилотных автомобилей и других транспортных средств.

Выявлены многочисленные сферы применения БТС. В частности, они необходимы тогда, когда решения должны приниматься настолько быстро, что человек не успевает отреагировать на изменившуюся ситуацию. Автоматизированная система прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий была разработана под нашим научным руководством в 2009-2012 гг. При выполнении полетов или работе на больших глубинах человеческий организм зачастую является самым слабым звеном в системах управления, поскольку возможности выполнения маневров ограничены необходимостью обеспечения сохранения жизни и работоспособности пилота. В таких случаях целесообразно использование БТС. При управлении космическими аппаратами скорость передачи решений с Земли ограничена скоростью света (для Луны - задержка на 1 сек.), что определяет необходимость использования БТС в космосе.

Решения о развитии исследований, производстве и внедрении БТС принимаются, как и в других отраслях, на основе социальных, технологических, экологических, экономических и политических факторов [3]. Мы обсудим применения в гражданских отраслях, поскольку для БТС, решающих задачи обороны, необходимо использовать другие показатели эффективности.

Изучение влияния БТС на экономику является важным направлением исследований, так как эта технология может оказать значительное влияние на различные аспекты хозяйственной жизни и общества. С одной стороны, широкое внедрение БТС позволит снизить затраты на перевозки и улучшить эффективность транспортной системы в целом. Так, БТС могут помочь сократить расходы на топливо, снизить стоимость обслуживания автомобилей и уменьшить количество аварий на дорогах, что также позволит снизить затраты на ремонт и медицинское обслуживание пострадавших. С другой стороны, внедрение приведет к изменениям в рынке труда, а именно, вызовет потерю рабочих мест для водителей и других работников транспортной индустрии. Кроме того, развитие БТС может изменить потребительские привычки и вызвать сдвиг в спросе на услуги транспортной отрасли.

Изучение влияния БТС на экономику может помочь органам государственной власти и бизнесу принимать более обоснованные решения в отношении развития этой технологии и ее внедрения в реальную жизнь. Кроме того, такое изучение позволит выявить потенциальные проблемы и вызовы, связанные с технологией БТС, и разработать меры, которые помогут минимизировать их отрицательное влияние на экономику и общество.

Опубликовано значительное количество научных статей, посвященных вопросу влияния БТС на экономику и управление. Рассмотрим некоторые из них. В [4] дана оценка экономических последствий внедрения БТС в городах. Автор этого исследования приходит к выводу, что внедрение БТС может привести к сокращению транспортных затрат, снижению уровня загруженности дорог и улучшению доступности транспорта.

В обзорной статье [5] рассматриваются экономические и социальные последствия внедрения БТС. Переход к БТС позволит снизить затраты на транспортировку грузов, увеличить производительность труда работников и сократить время в пути. В [5] приведены примеры реализованных проектов и указаны некоторые инфраструктурные и регуляторные проблемы, которые могут затруднить внедрение БТС.

Потенциальные экономические выгоды внедрения БТС в городском туризме изучены в [6]. Отмечены снижение затрат на транспортные услуги, увеличение доступности и комфорта для туристов. Работа [7] посвящена оценке экономических последствий внедрения БТС в разных регионах мира. Установлено, что внедрение БТС может привести к снижению затрат на транспорт, увеличению производительности, снижению уровня загруженности дорог и сокращению выбросов парниковых газов. В Санкт-Петербургском политехническом университета Петра Великого проведена оценка экономической эффективности внедрения беспилотных транспортных средств. Несмотря на некоторые потенциальные риски, новая технология обладает огромным потенциалом. Появление беспилотных транспортных средств на рынке может стать одним из факторов, способствующих экономическому росту страны и содействующих модернизации в сфере машиностроения, а также может стать частью пятой промышленной революции и открыть новые перспективы для различных отраслей экономики.

В статье [8] обсуждаются экономические выгоды от внедрения беспилотных автомобилей. В первую очередь, организация автоматически формируемых на дороге колонн уменьшает расстояние между легковыми автомобилями и грузовиками и позволяет экономить топливо. Также рассмотрены расширенные системы помощи водителям, которые снижают количество дорожно-транспортных происшествий, связанных с человеческими ошибками. Наконец, в этой статье обсуждаются модели применения беспилотных автомобилей в разных странах, в том числе, в грузовых перевозках. В [9] рассмотрены возможности и целесообразность внедрения современных беспилотных технологий в городской транспортной среде, изучены предпосылки и условия развития БТС, проанализированы статистические данные, позволяющие оценить экономические условия функционирования автомобильного транспорта. В [10 -12] рассматриваются компьютерные системы помощи водителю, системы активного подвески автомобилей и системы принятия решений. Все эти системы играют важный роль в увеличении уровня безопасности на дороге, комфорта пассажиров, уменьшения числа и тяжести аварий и в итоге - в сокращении затрат.

Итак, авторы научных публикаций указывают на потенциальные экономические выгоды внедрения БТС, такие, как снижение затрат на транспорт, увеличение производительности и доступности транспорта, повышение безопасности, а также снижение времени в пути и уровня загруженности дорог. Однако внедрение БТС может также столкнуться с инфраструктурными, регуляторными и социальными проблемами, которые могут затруднить их широкое использование. Поэтому для успешного внедрения беспилотных транспортных средств в хозяйственную практику необходимо разработать эффективные регулирующие меры [13], инвестировать в инфраструктуру и развитие технологий, а также провести социально-экономические оценки, в частности, с целью учета и коррекции мнения населения.

Социально-экономические оценки внедрения БТС должны позволить оценить потенциальные экономические выгоды и социальные последствия внедрения новых технологий. Рассмотрим некоторые виды показателей, которые могут быть оценены при проведении социально-экономических исследований последствий внедрения БТС:

1. Показатели организационно-экономического эффекта: оценка экономических выгод от использования БТС, таких, как сокращение затрат на транспорт, увеличение производительности и снижение времени в пути. Эта группа показателей также может включать оценку возможной выручки для компаний, которые будут использовать БТС для доставки товаров и услуг. При организации производства на предприятии внутризаводская доставка грузов может быть обеспечена беспилотным внутризаводском транспортом. Такое техническое решение облегчает внедрение концепции бережливого производства, поскольку обеспечивает снижение стоимости доставки партий материалов, полуфабрикатов и комплектующих.

2. Затраты на разработку и внедрение: оценка затрат на внедрение БТС, таких, как разработка и внедрение новых технологических процессов, обучение персонала, а также инфраструктурные изменения, необходимые для поддержки новой технологии.

3. Влияние на трудовые ресурсы: оценка влияния внедрения БТС на рынок труда, включая сокращение рабочих мест из-за автоматизации и создание новых рабочих мест в связи с разработкой и внедрением новой технологии. Проблему сокращения рабочих мест из-за внедрения заводов автоматов обсуждал еще основоположник кибернетики Н. Винер в середине ХХ в. Она может быть решена путем увеличения числа рабочих мест в образовании, медицине, социальной работе, науке и других творческих сферах деятельности.

4. Влияние на окружающую среду: оценка экологического воздействия при использовании БТС, включая снижение выбросов парниковых газов и других загрязнений воздуха.

5. Влияние на общество: оценка влияния внедрения БТС на общество, включая социальные последствия для людей, работающих в сфере транспорта, и социальные изменения, которые могут произойти в связи с новой технологией.

6. Регуляторные аспекты: оценка регуляторных (управленческих) аспектов внедрения БТС, включая необходимость разработки соответствующих правовых актов, нормативно-технической документации, механизмов контроля, а также процедур взаимодействия с государственными органами и регуляторами.

Оценка этих и других аспектов может помочь и необходима для определения потенциальных выгод и имеющихся проблемы при внедрении БТС, а также позволит предложить меры для решения социальных и экономических проблем, связанных с новой технологией. БТС могут принести значительную выгоду для различных компаний и отраслей народного хозяйства. Некоторые из них:

1. Транспортные компании, занимающиеся грузоперевозками и перевозками пассажиров, могут сократить затраты на труд и топливо благодаря использованию БТС. Кроме того, повышение безопасности и эффективности перевозок может привести к увеличению клиентской базы и повышению качества услуг.

2. Логистические компании, специализирующиеся на доставке товаров, могут использовать БТС для оптимизации логистических процессов. Это может привести к снижению затрат на перевозку товаров и повышению качества услуг по доставке.

3. Производители автомобилей могут использовать технологию БТС для создания более безопасных и эффективных автомобилей. Это может увеличить конкурентоспособность компании и привести к увеличению продаж автомобилей, в том числе в стоимостном выражении.

4. Компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения для БТС могут получить значительную выгоду от широкого использования новой технологии. Это может привести к увеличению спроса на программное обеспечение и повышению доходов.

5. Компании, занимающиеся производством компонентов для БТС, такие, как датчики и системы управления, могут получить выгоду от увеличения спроса на эти продукты.

6. Компании, занимающиеся разработкой систем искусственного интеллекта, статистического анализа данных и машинного обучения: компании могут использовать БТС для внедрения таких систем, тестирования и улучшения своих технологий. Это может привести к развитию новых продуктов и услуг, которые могут быть использованы и в других отраслях.

Кроме того, использование БТС может принести выгоду и другим отраслям народного хозяйства, таким, как туризм, государственное управление и здравоохранение. В целом, БТС могут принести значительную выгоду для компаний и отраслей, которые готовы инвестировать в новую технологию и приспособить свои бизнес-модели к ее использованию.

Внедрение БТС может оказать значительное влияние на инвестирование в инфраструктуру и развитие технологий. С одной стороны, внедрение БТС потребует создания новых инфраструктурных объектов, например, таких как специальные дороги и парковки, системы навигации и связи, которые обеспечат эффективное функционирование и безопасность БТС. Это может привести к увеличению объемов инвестирования в транспортную инфраструктуру и стимулированию развития новых технологий в этой области. С другой стороны, внедрение БТС может привести к снижению спроса на традиционные виды транспорта, такие, как автобусы, такси и личные автомобили, управляемые людьми, что может повлечь за собой сокращение инвестиций в эти области. Однако, при этом могут появиться новые возможности для инвестирования в новые транспортные средства - в развитие БТС.

Перспективным представляется применение БТС в сельском хозяйстве, как для перевозки грузов, так и для проведения сельскохозяйственных работ, например, вспахивания с помощью беспилотных тракторов.

Важным для развития экономики является то, что внедрение БТС может привести к развитию новых технологий, таких как искусственный интеллект, анализ данных, машинное обучение, сенсорные системы и другие, что может привести к увеличению объемов инвестирования в различные отрасли, связанные с развитием инновационных наукоемких технологий.

Для успешного внедрения БТС в хозяйственную практику необходимы эффективные регулирующие меры [13]. Прежде всего, необходимо разработать надлежащие правовые нормы и стандарты различного уровня, которые обеспечат безопасность и надежность функционирования беспилотных транспортных средств. Это включает в себя разработку требований к системам навигации, обработки данных, связи и другим системам, необходимым для управления БТС. Также необходимо установить ответственность за возможные нарушения, связанные с использованием БТС.

Кроме того, необходимо разработать эффективные механизмы контроля и мониторинга за функционированием БТС. Это включает в себя создание системы тестирования и сертификации, а также разработку механизмов постоянного мониторинга за работой БТС.

Очевидно, важно обеспечить безопасность пешеходов и других участников дорожного движения в районах, где функционируют БТС. Это может быть достигнуто путем создания специальных зон для пешеходов, установки дополнительных светофоров и других элементов инфраструктуры.

Анализ динамики доходов и расходов при производстве БТС может быть проведен с помощью известных методов экономики предприятия. Необходимо прежде всего определить переменные, которые влияют на доходы и расходы. Как и для других видов предприятий, доходы при производстве БТС определенного вида могут быть найдены как произведение цены единицы продукции на объем выпуска D = PQ, где D - доходы при производстве БТС, P - цена единицы продукции, Q - объем выпуска. Расходы при производстве БТС являются как суммой постоянных и переменных затрат на производство продукции, т.е. C = FC + VC, где C - расходы производства, FC - постоянные затраты (например, затраты на аренду производственных помещений и амортизацию технологического оборудования, на оплату труда), VС - переменные затраты (например, затраты на материалы и комплектующие). Тогда можно определить производственную прибыль как разность доходов и расходов: P = D - C, где P - прибыль от реализации продукции (подробнее см. [15]).

На доходы и расходы производства БТС средств влияют цены, объемы выпуска продукции, затраты на производство, а также другие переменные:

1. Стоимость материалов и комплектующих - это переменные затраты, которые могут изменяться в зависимости от рыночных условий. Если стоимость материалов и комплектующих возрастает, то переменные затраты на производство БТС также увеличиваются, что может отрицательно повлиять на прибыль производства.

2. Стоимость труда - это постоянные затраты, связанные с оплатой труда сотрудников, занятых на производстве. Если стоимость труда увеличивается, то постоянные затраты на производство также возрастают, что может снизить прибыль производства.

3. Налоговые ставки - налоги являются значительной частью расходов производства, и изменение налоговых ставок может существенно повлиять на прибыль производства. Если налоговые ставки увеличиваются, то расходы на производство возрастают, что может снизить прибыль.

4. Конкуренция на рынке - наличие конкурентов на рынке может повлиять на цены продукции и количество продаж. Если на рынке появляются новые конкуренты, то цена на продукцию может снизиться, что может сказаться на доходах от производства БТС, а снижение количества продаж может снизить доходы производства.

5. Инновации и технологические изменения - появление новых технологий и инноваций может повысить эффективность и производительность производства, что может увеличить доходы и прибыль производства.

6. Регулирование со стороны государства может повлиять на затраты на производство, например, введение новых экологических норм и стандартов может повысить затраты на производство.

Для прогнозирования будущего производства БТС могут быть использованы различные методы, включая регрессионный анализ (прежде всего метод наименьших квадратов) и технологии экспертных оценок [14].

Метод наименьших квадратов (МНК) является методом прикладной статистики, который используется для анализа и прогнозирования значений зависимой переменной на основе значений нескольких независимых переменных. Суть метода заключается в том, чтобы найти такую функцию, которая наилучшим образом описывает взаимосвязь между зависимой и независимыми переменными. Если есть основания предположить, что эта зависимость описывается линейной функцией, то с помощью метода наименьших квадратов находят оценки коэффициентов регрессии и свободного члена.

Для прогнозирования производства БТС можно использовать МНК, определяя зависимость между производством и факторами, которые влияют на это производство, например, стоимостью материалов, количеством заказов, наличием конкурентов и т.д. После того, как зависимость будет определена, можно использовать полученное уравнение (1) для прогнозирования будущего производства в зависимости от заданных значений факторов.

В эконометрике разработано и изучено большое число моделей МНК. Например, модели типа Кобба-Дугласа производственной функции f(K, L), описывающей объем выпуска в зависимости от капитала K (объема основных фондов), труда L (среднегодового числа работников) и времени t.

Технологии экспертных оценок [15] также могут быть использованы для прогнозирования производства БТС. Эти технологии основаны на сборе и анализе мнений экспертов, которые оценивают вероятности наступления определенных событий или изменений, которые могут повлиять на производство беспилотных транспортных средств. Эксперты могут быть привлечены для оценки вероятности будущих событий, которые могут повлиять на производство беспилотных транспортных средств, и на основе их оценок можно прогнозировать объем будущего выпуска продукции.

Технологии [16] определения приоритетности реализации НИОКР, разработанные первоначально для ракетно-космической отрасли, для прогнозирования разработки БТС.

Метод сценариев - одна из экспертных технологий [15]. Для того, чтобы оценить масштабы влияния БТС на экономику, надо проанализировать несколько сценариев.

Вероятный сценарий. Внедрение БТС может оказать значительное влияние на экономику, как в позитивном, так и в негативном аспектах. С одной стороны, оно средств может привести к повышению производительности труда и снижению затрат на обслуживание транспорта. Это может быть достигнуто за счет повышения эффективности использования транспорта, сокращения времени на смену водителей и увеличения времени, которое может быть использовано для работы или отдыха пассажиров. Кроме того, внедрение БТС может снизить количество аварий на дорогах, что приведет к сокращению затрат на медицинское обслуживание и ремонт транспорта. С другой стороны, внедрение беспилотных транспортных средств может привести к сокращению рабочих мест, связанных с водительской деятельностью, что может привести к социальным и экономическим проблемам. Кроме того, внедрение беспилотных транспортных средств может потребовать значительных инвестиций в инфраструктуру и технологии, что может повлечь за собой дополнительные затраты.

2. Пессимистичный сценарий. Одним из главных негативных последствий может быть уменьшение количества рабочих мест, связанных с водительской деятельностью. Это может привести к росту безработицы и социальным проблемам. Кроме того, внедрение БТС может привести к сокращению доходов тех, кто зарабатывает на водительской деятельности, что может повлечь за собой снижение потребительского спроса и, как следствие, экономических показателей транспортной отрасли. Внедрение БТС может повлечь за собой снижение спроса на традиционные виды транспорта, такие как автобусы, такси и личные автомобили, что может привести к сокращению инвестиций в эти области и ухудшению экономической ситуации в других связанных с ними отраслях. Кроме того, внедрение беспилотных транспортных средств может потребовать значительных инвестиций в инфраструктуру и технологии, что может стать дополнительной нагрузкой на экономику.

3. Оптимистичный сценарий. Внедрение БТС может иметь и оптимистичное влияние на экономику. Одним из главных плюсов внедрения БТС является повышение производительности труда в транспортной отрасли. Благодаря тому, что БТС не требуют участия человека, время в пути сокращается, а пассажиры могут заниматься работой или отдыхать во время перемещения. Это может привести к увеличению эффективности и производительности труда, а также повысить качество жизни людей. Кроме того, внедрение БТС может снизить количество аварий на дорогах, что приведет к сокращению затрат на медицинское обслуживание и ремонт транспорта. Это также может повысить безопасность дорожного движения и снизить потребность в страховании транспортных средств. Внедрение БТС также может привести к снижению затрат на обслуживание транспорта, так как не будет нужды в оплате труда водителей. Кроме того, БТС могут эффективнее использовать топливо и сокращать расходы на его приобретение. Наконец, внедрение БТС может стать стимулом для развития новых технологий и инноваций, что может привести к созданию новых рабочих мест и увеличению экономического роста. Оптимистичное влияние внедрения БТС на экономику связано с увеличением производительности труда, снижением затрат на обслуживание транспорта, повышением безопасности дорожного движения и стимулированием развития новых технологий и инноваций.

Для прогнозирования производства БТС можно использовать также различные методы, разработанные в теории принятия решений, в частности, такие, как:

1. Метод экстраполяции, основанный на гипотезе: производство в будущем будет продолжать расти или уменьшаться в том же темпе, что и в прошлом. Для применения этого метода необходимо использовать исторические данные по производству БТС и построить модель, которая предсказывает будущее производство на основе тенденций в прошлом.

2. Метод анализа временных рядов. Данный метод также основан на исторических данных, но учитывает сезонность и тренды в данных. Для его применения необходимо использовать временные ряды - последовательность значений производства БТС, упорядоченных по времени. Затем можно применить методы анализа временных рядов, такие, как модели ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя), для прогнозирования будущих значений (см. также [17]).

3. Метод машинного обучения использует алгоритмы машинного обучения для создания моделей, с помощью которых можно прогнозировать будущее производство. Для этого необходимо использовать исторические данные по производству БТС и другие факторы, которые могут влиять на производство, такие как цены, конкуренция и т.д. Затем можно применять алгоритмы машинного обучения, такие как адаптивные регрессионные модели, случайный лес и нейронные сети, для прогнозирования будущих значений. Методы машинного обучения фактически входят в число современных методов прикладного статистического анализа.

Для обеспечения безопасности эксплуатации беспилотных транспортных средств необходимо использовать современные методы анализа, оценки и управления рисками.

В эпоху цифровой экономики в организации производства широко применяются методы организационно-экономического моделирования и искусственного интеллекта [17], что обеспечивает успешное взрывное развитие технологий, основанных на БТС.

Современные методы информационно-аналитической поддержки принятия решений на предприятии, т.е. методы контроллинга, позволяют изучить влияние внедрения БТС на экономику и стимулировать развитие этой новой области научных исследований и практической деятельности. Разработанные в соответствии с подходом отечественной научной школы в области контроллинга методы управления нововведениями на высокотехнологичных предприятиях будут весьма полезны при разработке и организации производства БТС.

С целью исследования влияния развития БТС на экономику проведен анализ публикаций по этой тематике. Он показал, что БТС имеют потенциал для улучшения эффективности и безопасности транспорта, а также для сокращения затрат на перевозки. Однако, внедрение этой технологии также может повлечь за собой некоторые негативные последствия, такие как потерю рабочих мест и ухудшение качества работы для водителей. Рассмотрены сценарии развития БТС - вероятный, пессимистичный и оптимистичный, и сделан вывод, что внедрение БТС может иметь значительный экономический эффект.

Однако надо подчеркнуть, что конечный результат будет зависеть от многих факторов, таких как скорость развития технологий БТС, регулирование со стороны государства, потребительский спрос и т.д. Проведен анализ динамики доходов и расходов, который показал, что есть много факторов, которые влияют на производство БТС. С целью обеспечения адекватного управления развитием производства БТС в работе предложено применение ряда методов прогнозирования. Подводя итоги, констатируем, что внедрение БТС может привести к значительным изменениям в экономике, и наиболее успешными будут те компании, которые смогут быстро адаптироваться к новым условиям и эффективно использовать новые технологии. Необходимо учитывать социальные и экологические последствия внедрения БТС с целью достижения баланса между экономическими и общественными интересами.

1. Грошев А.М., Тумасов А.В. Беспилотные транспортные средства: настоящее и будущее // Транспортные системы. 2016. No.. 2. С. 68 - 83.

2. Кузнецова М.В., Веремеенко Е.Г. Перспективы внедрения беспилотного управления автомобильными перевозками // Молодой исследователь Дона. 2018. No..5. С. 67-72.

3. Орлов А.И. Методы и инструменты менеджмента. - М.: Ай Пи Ар Медиа, 2023. - 403 с.

4. Othman K. Exploring the implications of autonomous vehicles: a comprehensive review // Innov. Infrastruct. Solut. 2022. V 7. N 165. P. 1-32.

5. Duarte F., Ratti C. The impact of autonomous vehicles on cities: A review // Journal of Urban Technology. 2018. V. 25. N 4. P. 3-18.

6. Cohen S. A., Hopkins D. Autonomous vehicles and the future of urban tourism // Annals of tourism research. 2019. V. 74. P. 33-42.

7. Hцrl S., Ciari F., Axhausen K.W. Recent perspectives on the impact of autonomous vehicles [Электронный ресурс] // Arbeitsberichte Verkehrs-und Raumplanung. 2016. V. 1216. URL: https://www.researchgate.net/publication/317286130_Recent_perspectives_on_the_impact_of_autonomous_vehicles (дата обращения: 24.08.2023).

8. Лазуткина В.С., Покусаев О.Н., Куприяновский В.П., Синягов С.А. Экономические эффекты автономных (беспилотных) автомобилей // International Journal of Open Information Technologies. 2019. No.2. С. 66-80.

9. Лерман Е.Б., Теслова С.А., Сухарева С.В. Оценка возможностей внедрения и развития беспилотных транспортных средств в современных социально-экономических условиях // Вестник НГУЭУ. 2021. No.2. С. 184-202.

10. Alhelou M., Wassouf Y., Serebrenny V.V., Gavrilov A.I., Lobusov E.S. The Handling-Comfort Trade-Off in a Quarter-Car System: Automatic Adaptive Management via Active Disturbance Rejection Control // Control Sciences. 2022. N. 2. P. 29-39.

11. Вассуф Я., Серебренный В.В., Тарасенко А.В., Коржуков М.В. Разработка системы помощи водителю при повороте для общественного транспорта // Вестник МГТУ "Станкин". 2023. No. 1(64). С. 67-79.

12. Wassouf Y., Korekov E.M., Serebrenny V.V. Decision Making for Advanced Driver Assistance Systems for Public Transport //5th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE). - M.: Russian Federation, 2023. - P. 1-6.

13. Коробеев А.И., Чучаев А.И. Беспилотные транспортные средства: новые вызовы общественной безопасности // Lex Russica (Русский закон). 2019. No.2 (147). С. 9 - 28.

14. Лындина М.И., Орлов А.И. Методы прогнозирования для ракетно-космической промышленности // Научный журнал КубГАУ. 2014. No.103. С. 196-221.

15. Орлов А.И. Искусственный интеллект: экспертные оценки. - М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 436 c.

16. Орлов А.И., Цисарский А.Д. Определение приоритетности реализации НИОКР на предприятиях ракетно-космической отрасли // Контроллинг. 2020. No. 2(76). С. 58-65.

17. Орлов А.И. Восстановление зависимости методом наименьших квадратов на основе непараметрической модели с периодической составляющей // Научный журнал КубГАУ. 2013. No.91. С. 189-218.

18. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование и искусственный интеллект в организации производства в эпоху цифровой экономики // Инновации в менеджменте. 2021. No. 2(28). С. 36-45.

1. Groshev A.M., Tumasov A.V. Bespilotnye transportnye sredstva: nastoyashchee i budushchee // Transportnye sistemy. 2016. No.. 2. S. 68 - 83.

2. Kuznecova M.V., Veremeenko E.G. Perspektivy vnedreniya bespilotnogo upravleniya avtomobil'nymi perevozkami // Molodoj issledovatel' Dona. 2018. No..5. S. 67-72.

3. Orlov A.I. Metody i instrumenty menedzhmenta. - M.: Aj Pi Ar Media, 2023. - 403 s.

4. Othman K. Exploring the implications of autonomous vehicles: a comprehensive review // Innov. Infrastruct. Solut. 2022. V 7. N 165. P. 1-32.

5. Duarte F., Ratti C. The impact of autonomous vehicles on cities: A review // Journal of Urban Technology. 2018. V. 25. N 4. P. 3-18.

6. Cohen S. A., Hopkins D. Autonomous vehicles and the future of urban tourism // Annals of tourism research. 2019. V. 74. P. 33-42.

7. Hцrl S., Ciari F., Axhausen K.W. Recent perspectives on the impact of autonomous vehicles [Электронный ресурс] // Arbeitsberichte Verkehrs-und Raumplanung. 2016. V. 1216. URL: https://www.researchgate.net/publication/317286130_Recent_perspectives_on_the_impact_of_autonomous_vehicles (дата обращения: 24.08.2023).

8. Lazutkina V.S., Pokusaev O.N., Kupriyanovskij V.P., Sinyagov S.A. Ekonomicheskie effekty avtonomnyh (bespilotnyh) avtomobilej // International Journal of Open Information Technologies. 2019. No.2. S. 66-80.

9. Lerman E.B., Teslova S.A., Suhareva S.V. Ocenka vozmozhnostej vnedreniya i razvitiya bespilotnyh transportnyh sredstv v sovremennyh social'no-ekonomicheskih usloviyah // Vestnik NGUEU. 2021. No.2. S. 184-202.

10. Alhelou M., Wassouf Y., Serebrenny V.V., Gavrilov A.I., Lobusov E.S. The Handling-Comfort Trade-Off in a Quarter-Car System: Automatic Adaptive Management via Active Disturbance Rejection Control // Control Sciences. 2022. N. 2. P. 29-39.

11. Vassuf YA., Serebrennyj V.V., Tarasenko A.V., Korzhukov M.V. Razrabotka sistemy pomoshchi voditelyu pri povorote dlya obshchestvennogo transporta // Vestnik MGTU "Stankin". 2023. No. 1(64). S. 67-79.

12. Wassouf Y., Korekov E.M., Serebrenny V.V. Decision Making for Advanced Driver Assistance Systems for Public Transport //5th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE). - M.: Russian Federation, 2023. - P. 1-6.

13. Korobeev A.I., CHuchaev A.I. Bespilotnye transportnye sredstva: novye vyzovy obshchestvennoj bezopasnosti // Lex Russica (Russkij zakon). 2019. No.2 (147). S. 9 - 28.

14. Lyndina M.I., Orlov A.I. Metody prognozirovaniya dlya raketno-kosmicheskoj promyshlennosti // Nauchnyj zhurnal KubGAU. 2014. No.103. S. 196-221.

15. Orlov A.I. Iskusstvennyj intellekt: ekspertnye ocenki. - M.: Aj Pi Ar Media, 2022. - 436 c.

16. Orlov A.I., Cisarskij A.D. Opredelenie prioritetnosti realizacii NIOKR na predpriyatiyah raketno-kosmicheskoj otrasli // Kontrolling. 2020. No. 2(76). S. 58-65.

17. Orlov A.I. Vosstanovlenie zavisimosti metodom naimen'shih kvadratov na osnove neparametricheskoj modeli s periodicheskoj sostavlyayushchej // Nauchnyj zhurnal KubGAU. 2013. No.91. S. 189-218.

18. Orlov A.I. Organizacionno-ekonomicheskoe modelirovanie i iskusstvennyj intellekt v organizacii proizvodstva v epohu cifrovoj ekonomiki // Innovacii v menedzhmente. 2021. No. 2(28). S. 36-45.

Публикация:

1284. Вассуф Я., Орлов А.И. Беспилотные транспортные средства - проблемы экономики и управления // Инновации в менеджменте. - 2023. - No. 4(38). - С. 42-49. - EDN CGNZLV.