Давно стала привычной картина — заходишь в супермаркет, а там в углу осторожно притаилась камера. Да зачастую даже не одна, а несколько. А что, если они будут не просто записывать все происходящее, а смогут считать, сколько людей вошло, следить, где скапливаются очереди, проверять наличие ценников, замечать, если кто‑то ведёт себя подозрительно, определять, сколько продуктов осталось на полке, и подсказывать продавцам, кому из покупателей нужна помощь. Часть из перечисленного — уже реальность. И работает она прямо сейчас в наших российских магазинах. Разбираемся, как устроена эта технология и ее функционал.
Что такое камеры с ИИ
Обычные камеры видеонаблюдения просто записывают видео. А вот умные камеры с видеоаналитикой на базе ИИ умеют гораздо больше. Они анализируют картинку в реальном времени: считают людей, отслеживают их перемещения по залу, выявляют подозрительное поведение и оценивают эмоции. По сути, это не просто «всевидящее око» магазина, а его «мозг», который помогает управлять процессами в реальном времени.
Какие проблемы решает технология
Обычно сотрудники магазинов тратят массу времени на рутинные задачи: вручную проверяют заполненность полок, ищут отсутствующие ценники, отслеживают, какие товары нужно довезти со склада. Из‑за этого могут возникать пробелы в ассортименте, покупатели не находят нужный товар, а персонал работает не особо эффективно.
Однако система видеоаналитики взяла на себя часть этих задач. Если была обнаружена проблема, то система автоматически формирует задание для сотрудников, и они сразу видят, что нужно исправить.
Также система может следить за порядком в зале — вовремя сигнализировать о забытых тележках, рассыпанных или пролитых продуктах, нарушении правил поведения со стороны покупателей. Более того, технология может предупреждать о преступниках, которые «по-тихому» стараются вынести половину магазина.
Где уже внедрены умные камеры
Разбираемся, как системы видеоаналитики на базе ИИ оптимизируют работу ритейлеров. Рассмотрим функционал умных камер и реальные кейсы их внедрения на примере Walmart и российских ритейлеров «Супер Лента» и «Подружка».
Walmart и предотвращение краж
Одним из масштабных примеров глобального внедрения камер с искусственным интеллектом является американская сеть Walmart.
Еще в 2019 году компания сообщила, что оснастила более чем 1000 своих магазинов умными камерами, которые наблюдают за ситуациями на кассах и способствуют предотвращению возможных краж.
Ключевой элемент системы — технология Missed Scan Detection. Камеры как на кассах самообслуживания, так и на кассах с кассирами анализируют действия покупателей и продавцов, мгновенно выявляя случаи, когда товар не был просканирован. При обнаружении подозрительной активности система отправляет уведомление сотрудникам магазина.
Сама технология Missed Scan Detection начала внедряться в Walmart в 2017 году. И за два года она показала отличные результаты.
Помимо умных камер, Walmart активно внедряет искусственный интеллект и в другие аспекты своей деятельности. Например, разрабатывает чат-бота и голосового помощника для клиентов или оптимизирует логистику и маршруты доставки.
«Супер Лента» и отслеживание ассортимента
Одной из тех, кто шагает в ногу со временем, стала торговая сеть «Супер Лента». В 2025 году компания внедрила систему видеоаналитики. Директор по инновациям «Ленты» Ольга Караева так прокомментировала «Lenta Tech» внедрение технологии: «Как и наши поставщики, мы заинтересованы в том, чтобы полка не была пустой, и товары продавались. Поэтому мы работаем с нашими партнерами, которые могут присоединиться к проекту, чтобы отслеживать наличие ассортимента, его продажи и качество работы мерчендайзеров. Видеоаналитика — перспективное решение и с точки зрения управления небольшими магазинами — директор нескольких торговых точек может дистанционно отслеживать, что происходит на полках».
Изначально технологию протестировали в нескольких магазинах сети. Позже умные камеры заработали уже в 100 супермаркетах. Основной фокус сделали на категориях с высоким оборотом: молочная продукция, безалкогольные напитки, пиво и слабоалкогольные напитки.
Для нас внедрение передовых инновационных технологии — это важнейший инструмент, который облегчает труд работников магазина и повышает операционную эффективность. Мы уже применяем эту технологию в 100 супермаркетах: система распознает полки с молочными продуктами, безалкогольными напитками, пивом и слабым алкоголем. В ближайшее время мы внедрим ее во всех «Супер Лентах».
Альберт Поршнев
Пилотное тестирование продемонстрировало неплохие результаты. Например, технология позволила сэкономить 40% рабочего времени, которое сотрудники тратили на выкладку и доставку товаров до полки. А также товарооборот некоторых категорий вырос на 6%.
«Подружка» и NTechLab
В 2019 году в сети магазинов косметики «Подружка» была реализована система «СТОП-Шоплифтер». Эта технология — совместная разработка NtechLab и компании BIT, направленная на борьбу с шоплифтингом (магазинными кражами).
Работает все таким образом: в систему заносятся изображения нарушителей, которые уже были получены либо при задержании во время хищения, либо из архива охранного видеонаблюдения. Когда преступник снова появляется в магазине, «СТОП-Шоплифтер» оповещает ответственных сотрудников. Тогда работники магазина внимательно за ним наблюдают и, при необходимости, принимают специальные меры по задержанию вора.
Кстати, система может работать даже тогда, когда лицо нарушителя частично закрыто. А данные все же обрабатываются в обезличенном виде, что не противоречит требованиям законодательства о персональных данных.
Как пишет на своем сайте «Ростех», за первые полгода работы системы в 35 магазинах «Подружка» было поймано 160 похитителей, а сумма возмещенного ущерба составила более 500 тысяч рублей. А за 2021 год разработка NtechLab, установленная в торговых сетях 76 городов России, зарегистрировала 263 тыс. краж на общую сумму, превышающую 350 млн рублей.
А в 2025 году уже ТАСС приводит общую статистику того, что технология BIT и NtechLab предотвратила кражи в торговых залах России на более, чем 2,2 млрд рублей в январе-августе 2025 года.
«Профессиональные группировки шоплифтеров, представляющие наибольшую опасность для ретейла, однако, используют более хитрые способы. К счастью, искусственный интеллект перехитрить невозможно. Он за доли секунд анализирует видеопотоки с камер и оповещает сотрудников о нарушении. Нейросеть, по сути, предотвращает кражи с полок магазинов и не дает даже гипотетической возможности что-то украсть», — приводит ТАСС комментарий гендиректора NtechLab Алексея Паламарчука.
У технологии есть плюсы, но…
Умные камеры еще не идеальны. Во‑первых, внедрение стоит дорого. Во‑вторых, нужны стабильное интернет‑соединение и мощные серверы для обработки данных. В‑третьих, покупатели могут настороженно относиться к следящим камерам. Могут произойти и ложные срабатывания. Например, ИИ может ошибочно зафиксировать пустоту на полке из‑за неудачного ракурса камеры.
Умные камеры с видеоаналитикой — это не фантастический концепт. Они существуют и уже активно внедряются в повседневную жизнь, чтобы сделать работу бизнеса намного эффективнее. Пока технология наиболее выгодна крупным сетям с высокой проходимостью, но по мере развития она может прийти и в средний бизнес.
Источник: hi-tech.mail.ru