Индийская компания CIMCON использует искусственный интеллект для обнаружения утечек воды и экономии электроэнергии

Хотя технологическая повестка дня Индии все больше определяется искусственным интеллектом, центрами обработки данных и цифровой инфраструктурой, более фундаментальная проблема заключается в обеспечении страны достаточным количеством надежной электроэнергии и воды для поддержания растущих городов и промышленности.

На конференции TechSparks 2026 в рамках панельной дискуссии под названием «Невидимая инфраструктура: восстановление систем энергетики, водоснабжения и чистого воздуха Индии» Шрея Мишра, соучредитель и генеральный директор SolarSquare, и Викас Брахмавар, основатель и директор Boson Whitewater, обсудили важность масштабирования этих решений, которые требуют большего, чем просто технологические инновации.

Шрея Мишра, соучредитель и генеральный директор SolarSquare, отметила значительные изменения на рынке жилой солнечной энергетики в Индии за последние пять лет. Когда SolarSquare впервые вышла на рынок, внедрение было ограниченным, потребители слабо понимали концепцию солнечных батарей на крышах, а первоначальные затраты вызывали нерешительность у многих домохозяйств. Тем не менее, компания полагала, что экономика распределенной генерации энергии и потребность в энергетической безопасности в конечном итоге стимулируют рост.

Мишра заявила, что «распределенное солнечное энергоснабжение, то есть солнечные панели на каждой крыше, станет самым дешевым источником энергии». По ее словам, потребовалось пять лет, чтобы одна лакха (100 тысяч) домов в Индии перешли на жилую солнечную энергию, когда компания начинала свой путь. Сегодня страна добавляет множество домов каждую неделю, и SolarSquare уже обеспечила энергией более 60 000 домов.

Однако экономические факторы сами по себе не устраняют опасений потребителей. Солнечные панели на крышах требуют значительных первоначальных платежей, и домохозяйства могут беспокоиться о надежности оборудования, расходах на обслуживание и о том, будет ли система генерировать обещанное количество электричества. Поэтому для компаний в этом секторе построение доверия так же важно, как и обоснование финансовой целесообразности.

Мишра также рассматривает распределенную солнечную энергию как способ снизить расходы, связанные с передачей электроэнергии на большие расстояния. Хотя энергия может генерироваться относительно недорого, затраты на передачу и распределение могут увеличить конечную цену для потребителей. Ее аргумент состоит в том, что производство электроэнергии ближе к месту потребления может помочь устранить этот разрыв. В настоящее время SolarSquare обслуживает как отдельные домохозяйства, так и около 500 жилищных обществ.

С другой стороны, вода представляет собой иную проблему. Викас Брахмавар, который перешел из сферы программного обеспечения к работе над повторным использованием воды, сообщил, что потребовались годы усилий для создания необходимой политической среды для поддержки этого сектора. Он объяснил, что «вода, в отличие от солнца, имеет фиксированное солнце, которое светит», подчеркнув, что очистка сточных вод должна учитывать меняющееся качество воды. Бизнес также нуждается в поддерживающей политике и жизнеспособной экономике для масштабирования.

Эта необходимость становится все более острой, поскольку города и отрасли конкурируют за все более ограниченные запасы пресной воды. Добыча грунтовых вод остается основным источником снабжения, в то время как промышленные нужды, такие как центры обработки данных, охлаждающие башни, производство полупроводников, гальваника и прачечные, требуют значительного количества воды. Брахмавар сообщил, что за предыдущие четыре года его компания повторно использовала около 147 крор литров воды, которая иначе была бы потеряна.

Эта возможность особенно актуальна в условиях расширения центров обработки данных и роста спроса на водоемкую инфраструктуру. Повторное использование очищенных сточных вод для промышленных целей может помочь снизить нагрузку на источники пресной воды, одновременно создавая коммерчески жизнеспособный рынок для переработанной воды.

Однако экономика водоснабжения может быть контринтуитивной. Брахмавар указал на водоснабжение Каувери в Бенгалуру, отметив, что потребителям выставляют счет примерно в размере 7 рупий за килолитр, хотя правительство тратит около 95 рупий за килолитр на доставку воды из далекой реки в город. Он предположил, что этот разрыв иллюстрирует проблему, с которой сталкиваются альтернативные источники воды: решение должно конкурировать не только с доступностью пресной воды, но и с тем, как ценообразование и субсидирование существующих систем водоснабжения.

Если жилая солнечная энергия выиграла от растущей видимости потребительской экономии, то переработанная вода сталкивается с дополнительным препятствием — общественным восприятием. Брахмавар рассказал, как компания потратила два с половиной года, общаясь с более чем 300 жилыми комплексами о возможности использования переработанной воды, включая воду для питья. Ответ показал, что убедить людей принять очищенные сточные воды может быть сложно, даже если технология очистки доступна.

На данный момент компания сосредоточена на промышленных применениях, где переработанная вода может заменить пресную без необходимости преодолевать потребителями тот же психологический барьер, связанный с употреблением ее в пищу. По его мнению, «технология — наименьшая из проблем»; более серьезными препятствиями являются коммерческая жизнеспособность, общественное восприятие, соблюдение норм и реализация на местах.

Тем временем SolarSquare выходит за рамки установки солнечных панелей на крышах. Мишра заявила, что компания стремится стать полноценным брендом домашней энергетики, расширяясь в области аккумуляторов, зарядных устройств для электромобилей, мониторинга домашней энергии, оптимизации энергии и интеграции в интеллектуальные сети. Компания также использует программное обеспечение для удаленного мониторинга установок и выявления проблем. Мишра отметила, что данные мониторинга могут помочь обнаружить колебания напряжения и повторяющиеся отключения электроэнергии, позволяя компании выявлять потенциальные проблемы и рекомендовать решения, такие как аккумуляторное хранение, где это уместно. По ее словам, такие возможности могут улучшить обслуживание клиентов и уменьшить потребность в физических проверках.

Опыт SolarSquare и Boson Whitewater демонстрирует два разных этапа развития климатической инфраструктуры. Жилая солнечная энергия выигрывает от растущего осведомленности потребителей и более четкого финансового предложения, в то время как повторное использование сточных вод все еще работает над преодолением барьеров ценообразования, политики и восприятия. Однако общая проблема для обеих компаний заключается в том, как превратить технически жизнеспособное решение в инфраструктуру, которую люди и организации смогут принять в больших масштабах.

При поступлении в перерабатывающий завод стиральная машина может казаться единым продуктом. Однако для компании, занимающейся переработкой, ее ценность определяется содержимым, наличием или отсутствием компонентов, объемом извлекаемого материала и стоимостью обработки.

Когда эти решения приходится принимать для тысяч бытовых приборов, поставщиков и локаций, процесс переработки превращается в сложную задачу, связанную с ценообразованием, логистикой и соблюдением нормативных требований.

Индийская компания Attero, специализирующаяся на переработке электронных отходов и аккумуляторов, применяет искусственный интеллект для унификации этих решений. Во время выступления на конференции TechSparks 2026 Айуш Агарвал, руководитель отдела продуктов и технологий Attero, рассказал, как компания использует ИИ для оценки ценности перерабатываемых материалов и обеспечения соответствия сделок регуляторным нормам.

По словам Агарвала, Attero ежегодно обрабатывает около 200 000 метрических тонн электронных отходов и 10 000 метрических тонн литий-ионных батарей. Компания закупает материалы на сумму более 1 000 крор рупий в год, что подчеркивает важность точного ценообразования для ее экономической модели.

В отличие от меди или золота, металлолом не имеет единой стандартной цены на мировых товарных биржах; его стоимость зависит от восстанавливаемых материалов, затрат на обработку и транспортировку, а также от регионального спроса и предложения.

Attero разработала систему Matrix — механизм ценообразования на базе ИИ, который объединяет информацию о материалах и рыночную аналитику. Эта система оценивает компоненты и извлекаемые металлы в различных бытовых приборах, а затем использует модели машинного обучения и цены на сырье для определения стоимости материала на конкретном рынке.

Например, цена на стиральную машину может отличаться в Дели и Мумбаи из-за местных рыночных условий и логистических расходов. Система опирается на три года данных о переработке, два года биржевых данных и информацию о тысячах различных приборов.

Агарвал отметил, что подобные решения невозможно масштабировать с помощью человеческого суждения, поэтому компания стремится стандартизировать ценообразование вместо расширения штата для управления растущими объемами.

Ценообразование — это лишь одна из задач. Компании по переработке также обязаны вести обширный учет, охватывающий поставщиков, перевозчиков, счета-фактуры, транспортные документы и требования законодательства.

Attero также создала Lightspeed — механизм соответствия на основе ИИ, который проверяет документы, сверяет информацию между записями и отмечает исключения для проверки. Эта система предназначена для создания отчетов, готовых к аудиту, что помогает компании отвечать на запросы регуляторов или клиентов спустя годы после совершения сделки.

Согласно Агарвалу, платформа Attero уже обработала 50 000 документов и выявила более 500 ошибок. Компания ставит целью повысить эффективность на 70%, позволяя существующей команде обрабатывать в четыре раза больше документов без увеличения численности персонала.

Для Агарвала ценность ИИ выходит за рамки простой автоматизации. Соединяя решения о ценах, закупочные расходы и стоимость извлеченных материалов, Attero получает более четкое представление о прибыльности на уровне каждой отдельной заявки.

Он также сообщил, что компания разрабатывает возможности визуального обучения для идентификации поступающего материала по изображениям от поставщиков, при этом объем ее набора данных изображений растет с 10 000 до целевого показателя в 100 000.

Более широкий вывод заключается в том, что ИИ способен создавать бизнес-ценность даже в отраслях, где основная работа остается физической. Стараясь сделать решения более последовательными и консолидировать разрозненные операционные данные, Attero работает над созданием систем, поддерживающих рост без полной зависимости от увеличения числа сотрудников.

Искусственный интеллект (ИИ) и его внедрение в финансовую сферу стали центральной темой на Форуме финансовых улиц 2026 года. В ходе интервью на этом форуме Чжан Ке, исполнительный председатель Пекинского института регулирования и надзора технологий на переднем крае, поделился с CGTN своим видением возможностей, рисков и глобального управления ИИ в финансовом секторе.

Охарактеризовав ИИ как движущую силу пятой промышленной революции, Чжан подчеркнул, что основная ценность ИИ заключается в повышении эффективности. Тем не менее, он предупредил, что сохраняются фундаментальные трудности, пока модели ИИ сильно зависят от зависимости от данных и от следования заданному пути.

Обращая внимание на риски использования ИИ в финансовых системах, требующих большого объема данных, Чжан выделил две основные проблемы: конфиденциальность данных и подотчетность. Хотя поток данных является необходимым условием, вопросы, касающиеся безопасности данных, уровней доступа и публичного раскрытия информации, требуют установления строгих мировых регуляторных рамок.

Кроме того, несмотря на то, что ИИ способен значительно оптимизировать поддержку принятия решений и исследования, Чжан предостерег от полной передачи окончательных торговых решений алгоритмам. В случае финансовых потерь конечная ответственность должна лежать на людях, принимающих решения, а не на машинном интеллекте.

Для устранения этих системных рисков Чжан призвал к активному международному сотрудничеству. Он сравнил необходимость глобального управления ИИ с крупными международными соглашениями, такими как Парижское соглашение по изменению климата и Стокгольмская конвенция по интеллектуальной собственности. Вместо чрезмерного регулирования правительствам следует совместно работать над созданием международного «Соглашения об ИИ» для упорядочивания разрозненных правил.

Заглядывая в будущее, Чжан отметил, что ИИ приносит наибольшую пользу, когда используется в качестве стратегического консультанта для принятия решений высшего уровня и групповой стратегии, а не для замены рутинных транзакционных операций. Он заключил, что человеческий контроль остается незаменимым при каждом критическом финансовом маневре.