Тема МАНФ 2026 — «Искусственный интеллект в транспортном машиностроении». Выбор этой темы продиктован тем, что технологии ИИ стали неотъемлемой частью отрасли и применяются на всех этапах - от концептуального проектирования до послепродажного обслуживания. Цель форума — не просто обсудить специфику использования искусственного интеллекта в транспортном машиностроении, а подвести итоги и проанализировать опыт уже имеющегося внедрения ИИ в существующие производственно-технологические процессы, а также определить дальнейшие пути его практического развития в автомобильной индустрии.
В центре внимания МАНФ 2026 - четыре ключевых направления, в которых сегодня ИИ применятся особенно активно:
Проектирование и разработка
Цифровые двойники изделий и процессов помогают сократить время инженерных расчётов на 30–40 %, ускоряя вывод новых разработок на рынок. Генеративное проектирование с использованием ИИ улучшает подход к конструированию. Для транспортного машиностроения, где создание даже одного узла нередко занимает несколько лет, такой подход может существенно сократить сроки проектирования, а также снизить себестоимость разработки новых автокомпонентов.
Производство
Концепция «умных фабрик» под управлением ИИ уже не выглядит футуристичным сценарием — сегодня это вполне реальные проекты, в том числе в нашей стране. Позиция Минпромторга России заключается в том, что новые промышленные площадки должны быть максимально цифровизированы и оснащены роботизированными системами производства, и эта позиция находит поддержку в профессиональном сообществе.
Управление транспортным средством
В этом направлении практические и теоретические компетенции НАМИ охватывают целый комплекс разработки высокоавтоматизированных транспортных средств — от систем помощи водителю до «продвинутых» технологий автономности. Важным шагом в развитии отрасли стало продление в 2025 году экспериментального правового режима для высокоавтоматизированных транспортных средств. В отдельных случаях они могут эксплуатироваться как с водителем в кабине, так и без него. Это существенно расширило горизонт возможностей для дальнейшего внедрения технологий искусственного интеллекта как в сфере проектирования и производства высокоавтоматизированных систем управления, так и в области их испытаний.
Эксплуатация и обслуживание
Предиктивная аналитика на основе данных с датчиков позволяет перейти от ремонта по факту поломки к обслуживанию по прогнозу. Цифровые двойники в эксплуатации помогают отслеживать жизненный цикл узлов и агрегатов и прогнозировать возможные отказы ещё до их возникновения, что, с одной стороны, позволит повысить безопасность движения, а с другой – будет способствовать снижению затрат на обслуживание транспорта.