Цифровизация АПК Черноземья: регионы упираются в инфраструктуру и кадры
В регионах Черноземья ускоряется внедрение цифровых технологий в АПК
Эксперты связывают разный уровень цифровизации в регионах Черноземья не с доступностью технологий, а с состоянием инфраструктуры и подготовкой кадров
Фото: РБК Черноземье
Цифровая трансформация агропромышленного комплекса в Черноземье идет неравномерно. Липецкая область уверенно лидирует в рейтинге Минсельхоза РФ, тогда как Белгородская и Тамбовская области только начинают оцифровку учетных процессов, а разрыв между регионами составляет более двух баллов. При этом главный вызов для всех — не технологии, а дефицит связи, разрозненность данных и нехватка квалифицированных кадров.
Регионы Черноземья: цифровой разрыв
По данным федерального рейтинга цифровизации АПК за первый квартал 2026 года, Липецкая область занимает 18-е место в общероссийском списке с показателем 3,21 балла. Воронежская область — 34-е место (2,31 балла), Курская — 41-е (1,85), Тамбовская — 55-е (1,32), Белгородская — 56-е (1,29). Разрыв между лидером и аутсайдером макрорегиона превышает четыре раза.
Такой разрыв, по мнению советника ректора Российского государственного социального университета Константина Позднякова, объясняется не отсутствием технологий, а несформированной связкой между инфраструктурой и кадрами.
«Черноземье пока не готово к цифровому рывку в АПК так быстро, как хотелось бы регуляторам, — отмечает эксперт. — Проблема глубже: инфраструктура и кадры не работают как единый механизм».
Липецкая область: системный подход
Липецкая область уверенно удерживает позиции лидера цифровой трансформации АПК в Черноземье. Успех обеспечен полнотой использования государственных информационных систем, высоким уровнем точного земледелия и активным применением искусственного интеллекта.
В растениеводстве внедрены системы параллельного и автоматического вождения, дифференцированное внесение удобрений и средств защиты растений, агродроны, метеостанции, центры управления сбором данных. В животноводстве реализуется концепция «Умная ферма»: роботизированные доильные установки, чипирование животных, сети считывающих сканеров, решения на основе ИИ для контроля здоровья и анализа продуктивности стада.
Эффект от внедрения измерим в производственных показателях. По данным регионального правительства, дифференцированное внесение удобрений сокращает расходы на химические препараты до 25%. Урожайность озимых культур за период с 2021 по 2025 год выросла на 20–35% — с 35–37 ц/га до 43–45 ц/га. Надои в автоматизированных хозяйствах увеличились на 30–40%.
Регион также в полном объеме использует государственные информационные системы — от ЕФИС «ЗСН» до ФГИС «Зерно», что позволяет перейти от сбора данных к их применению для управленческих решений.
Воронежская область: обучение без автоматизации
Воронежская область показывает хорошие результаты по обучению сотрудников РОИВ АПК (0,8 балла), однако отстает по внедрению автоматизации (0,78 балла) и роботизации (0,5 балла). Показатели по использованию ИИ на предприятиях и в органах управления остаются минимальными.
В региональном минсельхозе сообщили, что наиболее часто цифровые решения применяются для автоматизации, мониторинга и обработки данных. В растениеводстве — автоматизированные системы полива и внесения удобрений, дроны. В животноводстве — системы кормления, доения и контроля микроклимата. На переработке — машинное зрение и сенсоры. При этом в министерстве не ведут учет результатов внедрения цифровых решений, отмечая, что это задача бизнеса.
Прямой государственной поддержки на цифровизацию в регионе нет, но аграриям компенсируют затраты на приобретение нового оборудования и техники, произведенной в Воронежской области, которые уже содержат ПО или автоматику.
Курская область: учетные системы как основа
Курская область делает ставку на учетные системы. В ЕФИС «ЗСН» созданы цифровые контуры 26,3 тыс. сельхозполей. 100% производителей зерна регистрируют урожай в ФГИС «Зерно» и ФГИС «Семеноводство». Как отметили в региональном минсельхозе, все это позволяет отслеживать потребительские свойства зерна на всех этапах, контролировать качество посевного материала и применение пестицидов и агрохимикатов. В ФГИС «Сатурн» через портал пчеловода предоставляется информация о предстоящих обработках полей, что способствует снижению случаев гибели пчел. Внедряются отечественные решения — «История поля», «АгроМон», «Селекс», «М-комплекс».
Наилучшую динамику по уровню цифровизации, по оценке ведомства, показывают холдинги и крупные производители, фермерские хозяйства отстают незначительно.
При этом согласно рейтингу, роботизация (0,1 балла) и использование искусственного интеллекта (0 баллов) остаются на минимальном уровне.
Тамбовская область: беспилотные технологии
Тамбовская область в рейтинге Минсельхоза демонстрирует критическое отставание по роботизации и ИИ, но есть прорывные проекты в сфере беспилотных технологий. Если в 2021 году дроны для обработки полей не использовались, то в 2023 году с их помощью было обработано 1,8 тыс. га, в 2024-м — 3,8 тыс. га, в 2025-м – 8,7 тыс. га. В 2026 году прогнозируется показатель в 10,5 тыс. га, а также обработка посевных площадей с помощью тракторов с элементами автопилотирования на площади 292 тыс. га (уже обработано 208,3 тыс. га).
Аграрии применяют дроны как для планирования и контроля этапов производства, так и для химической обработки посевов. Несмотря на запреты и ограничения полетов в регионе, хозяйства все чаще обращаются в специализированные компании, понимая экономическую эффективность — снижение затрат на удобрения, средства защиты растений, труд и топливо. Особенно актуально применение дронов в периоды обильных осадков, когда наземная техника не может работать в поле.
Агрохолдинг «Русагро» с «ГеомирАгро» реализует проект «История поля» — облачное решение на базе 15 моделей ИИ, автоматизирующее циклы от планирования до уборки. Технологии компьютерного зрения распознают культуры и болезни при облетах дронами. С 2024 года применяются автоматические дронопорты.
В регионе также функционирует IT-Парк — региональный оператор Фонда «Сколково», где резиденты разрабатывают проекты в сферах агро- и биотехнологий, искусственного интеллекта и анализа больших данных. Среди разработок — интеллектуальный ассистент SmartAgrobot и система для умного садоводства «Garden».
Белгородская область: цифровой контур на основе ГИС
В Белгородской области основой цифровизации стали государственные информационные системы — ЕФИС ЗСН, ФГИС «Сатурн», ФГИС «Зерно», ФГИС «Семеноводство» и ФГИАС ПР. До 30 декабря 2026 года должна заработать Единая цифровая платформа АПК с применением ИИ, которая объединит все системы в единый контур.
«Предприятия региона остаются в лидерах ЦФО по объемам сельхозпродукции на 1 га пашни, — сообщили в ведомстве. — Однако в связи со сложной оперативной обстановкой в регионе просчитать эффект внедрения цифровых решений не представляется возможным».
Отдельной господдержки на цифровизацию не предусмотрено, средства распределяются в рамках общих направлений субсидирования.
Технологии есть, системы не интегрированы
Современные технологии в Черноземье используются, но часто ограничиваются разрозненными пилотами. В рейтинге инновационности регионов Россельхозбанка Липецкая область занимает четвертое место, Воронежская — пятое, Тамбовская — восьмое. При этом, как поясняет директор АНО «Институт прикладного искусственного интеллекта и роботизации» (ИПИИР) Шевкет Семедляев, фермеры не являются ограничивающим фактором.
«Все решает арифметика. Холдинг раскидывает лицензию и внедрение на десятки тысяч гектаров, а хозяйству на 2–3 тыс. га раскидывать не на что», — констатирует он.
Проблема усугубляется тем, что используемые инструменты редко работают как единая система. Предприниматель, основатель Tovian Евгений Карюкин указывает, что телематика, учет топлива, спутниковые снимки, датчики и программы управления часто хранят данные в разных форматах. Руководитель в итоге получает несколько экранов вместо цельной картины хозяйства. По его мнению, начинать нужно не с покупки очередной платформы, а с конкретной производственной задачи.
«Сначала поймите, что болит: сократить простой техники, точнее вносить удобрения, контролировать расход топлива или обеспечить прослеживаемость партии», — советует Карюкин.
Схожую позицию занимает AI-архитектор и консультант по ИИ-трансформации Герман Леонтьев. Он подчеркивает, что результат определяет не только модель, но и качество данных, интеграция с процессом и экономика внедрения.«Главный барьер — фрагментированные данные: поле, техника, склад, бухгалтерия и производственные журналы живут в разных системах», — объясняет эксперт. Поэтому, считает он, начинать нужно не с выбора технологии, а с инвентаризации данных и одного экономически значимого сценария. Метрику — снижение потерь, расхода топлива, простоя или трудозатрат — следует зафиксировать до пилота.
Крупный бизнес: экономическая целесообразность
Агрохолдинги, работающие в Черноземье, подходят к цифровизации прагматично — через экономику. В «Мираторге» каждый проект оценивается по нескольким параметрам: фонд оплаты труда, производственные потери, простои, количество ошибок, скорость обработки операций и себестоимость. Компания использует ИИ, машинное зрение, автоматизацию логистики и HR. В перспективе агрохолдинг планирует роботизацию обвалки и упаковки, масштабирование машинного зрения, переход на электронные путевые листы.
На заводе «Короча» одна станция машинного зрения работает полностью автоматически, две — полуавтоматически, четыре — в стадии опытной эксплуатации. Внедренная в 2025 году цифровая система обратной связи с потребителями снизила количество обращений на 4,3% год к году.
В компании отмечают, что главная сложность — интеграция в производственный контур.
«Одна из главных сложностей цифровизации компании нашего масштаба — не столько сама технология, сколько необходимость интегрировать решения в большой производственный контур. У «Мираторга» множество площадок и подразделений, поэтому важно создавать решения, которые можно централизованно развивать и затем тиражировать. Кроме того, необходимо обеспечить совместную работу новых продуктов с уже существующими учетными, производственными и корпоративными системами», — поясняют в агрохолдинге.
«ЭкоНива» создала собственное ПО: EkoCrop для управления полями, EkoFeed для автоматизации кормления, интегрированные с 1С. Внедрены системы навигации, автовождения, точного земледелия. В 2026 году запущен проект по изучению плодородия земель с помощью спутников. Компания также открыла базовую кафедру в НИУ ВШЭ для подготовки специалистов по направлению «АПК 4.0»:
«В АПК в целом наблюдается кадровый голод, при этом по направлению IT многие вузы до сих пор не готовят востребованных рынком специалистов, владеющих навыками работы с отечественным программным обеспечением», — отмечают в компании.
Барьеры: связь, данные, люди
Несмотря на позитивную динамику, сохраняются системные ограничения. Шевкет Семедляев указывает на три ключевых барьера в порядке приоритетности. Первый — связь: цифровое земледелие живет, пока техника и датчики в поле остаются на линии, а канал быстрее 100 Мбит/с есть лишь у 7,8% сельхозпроизводителей. Второй — данные: они есть почти у всех, но лежат в разных программах и в бумажных журналах, обучить на таком модель не получится. Третий — люди: не хватает не программистов, а агрономов и инженеров, которые умеют читать цифру.
«Чинить надо в этом порядке. Сначала связь, потом учет, — подчеркивает эксперт. — Иначе любой ИИ-сервис так и останется презентацией».
Константин Поздняков добавляет, что в части районов региона до сих пор нет устойчивого интернета, а без него любая точная агротехника превращается в дорогую игрушку. При этом, по его мнению, второй барьер серьезнее первого: специалистов, способных грамотно работать с новыми системами, катастрофически не хватает.
«Логика тут простая — сначала люди и сети, потом уже железо и софт, иначе любые вложения в оборудование просто зависают мертвым грузом на балансе хозяйства», — утверждает Поздняков.
Профессор Финансового университета при правительстве РФ Сергей Толкачев дополняет эту картину конкретикой по регионам: в крупных логистических узлах — Белгороде, Воронеже, Липецке — интернет и связь LTE/5G доступны, но в отдаленных юго-восточных районах, например в Калачеевском или Богучарском районах Воронежской области, качество сигнала и покрытие полей остаются нестабильными. Это затрудняет полноценное использование IoT-датчиков, беспилотников и систем точного земледелия в реальном времени. Для решения проблемы, как отмечает Толкачев, государство разрабатывает программы субсидирования установки вышек связи и отечественных аналогов Starlink — «Скиф» и «Ямал» — для удаленных районов.
Разрыв между холдингами и малыми хозяйствами
Отставание малых и средних хозяйств от агрохолдингов — отдельная тема. Сергей Толкачев видит причину в экономии масштаба. Крупные холдинги могут амортизировать затраты на IT-инфраструктуру на тысячах гектаров, тогда как для хозяйства с 2–3 тыс. га стоимость одного «умного» комбайна или системы мониторинга непропорциональна.
«Холдинги имеют штат разработчиков и аналитиков, которые адаптируют ПО под свои процессы, — поясняет он. — Малые хозяйства вынуждены покупать коробочные решения, которые часто не учитывают специфику конкретной почвы или севооборота».
Евгений Карюкин акцентирует внимание на экономической стороне: агрохолдинг распределяет расходы на платформу, команду и интеграцию между большой площадью, парком техники и объемом продукции. «Для небольшого предприятия такой же стартовый платеж намного чувствительнее, а цена ошибки при выборе поставщика выше», — отмечает он. По его мнению, сократить разрыв могут облачные сервисы с оплатой по мере использования, типовые решения вместо индивидуальной разработки и совместная инфраструктура для нескольких хозяйств
Шевкет Семедляев добавляет, что у холдингов есть свой ИТ-отдел, а у среднего хозяйства его не будет никогда.
«Работают два рычага: подписка вместо покупки, когда вендор сам настраивает и сопровождает, и кооперация, когда машина с автопилотом или дрон обслуживают несколько хозяйств сразу», — говорит он.
Константин Поздняков связывает разрыв с масштабом землевладений: например, у холдинга «Мираторг» в обработке свыше 1,1 млн га земли, а десятка крупнейших землевладельцев страны контролирует порядка 7,7 млн га — почти половину всего банка участников рейтинга. «При таких площадях дрон или спутниковый мониторинг окупается за один сезон. У фермера с парой сотен гектаров экономика совершенно другая», — подчеркивает он. Переломить ситуацию, по его мнению, способны субсидированный лизинг оборудования и кооперация небольших хозяйств.
Импортозамещение: успехи и зоны риска
Отечественные разработки уже уверенно закрывают значительную часть прикладных задач. Сергей Толкачев отмечает, что по основным направлениям — телеметрия, спутниковый мониторинг, системы управления предприятием для АПК — российские решения достигли паритета, а в части адаптации к локальным почвенно-климатическим условиям Черноземья даже превосходят западные аналоги.
«Зависимость сохраняется в микроэлектронике для датчиков и высокоточных ГИС-модулях для специфических задач, например распознавания болезней растений с точностью выше 95%, — говорит он. — Но в горизонте двух-трех лет эти ниши закроют российские производители электроники, тем более что государство стимулирует спрос через механизмы сквозных заказов».
Евгений Карюкин при этом предостерегает от излишнего оптимизма: российский интерфейс сам по себе еще не означает технологической независимости. Риск зависимости сохраняется на стыке со сложным импортным оборудованием — в контроллерах сельхозмашин, высокоточных датчиках, системах позиционирования и закрытых протоколах производителей. По его словам, нужно проверять всю цепочку: компонентную базу, совместимость с имеющимся парком, обновления и доступность сервиса.
Герман Леонтьев предлагает оценивать импортозамещение по слоям: данные, ПО, инфраструктура, связь, датчики, исполнительные устройства и сервис.
«Российское ПО уже способно закрывать значительную часть прикладного уровня: учет, диспетчеризацию, аналитику, картографию, компьютерное зрение и обработку документов, — отмечает он. — Риски выше там, где решение жестко связано со специализированными датчиками, высокоточной навигацией, телематикой, промышленными контроллерами и компонентной базой».
Шевкет Семедляев приводит цифры: по стране работает около 24 тыс. машин с элементами автопилота, в 2026 году ими планируют обработать 12,5 млн га, еще более 1 млн га отдадут агродронам. По итогам 2025 года технологическую независимость АПК оценили в 57,8%, к 2030-му планируется выйти на 66,7%. «Догоняем мы сейчас именно в компонентах, а не в программах», — констатирует эксперт.
Экономика, а не мода
Дальнейшее развитие цифровизации АПК в Черноземье будет определяться экономической целесообразностью. Герман Леонтьев прогнозирует, что главный драйвер — экономическая выгода: «Решения с понятной окупаемостью за один-два производственных цикла будут внедряться и без моды на ИИ», — уверен он. Наиболее устойчивый сценарий, по его словам, — переход от разрозненных пилотов к тиражируемым модулям: мониторингу посевов, контролю техники и топлива, прогнозированию отклонений, компьютерному зрению и ассистентам для работы с регламентами.
Сергей Толкачев раскрывает механизм выгоды на примерах: точное земледелие снижает расход топлива на 15–20%, а дифференцированное внесение удобрений экономит до 10–15% затрат на «химию». Основной прорыв, по его мнению, будет в развитии ИИ-ассистентов для агронома — систем, которые сами подсказывают, когда и где обработать поле от вредителей. «Это снизит порог входа и позволит малым хозяйствам использовать аналитику уровня агрохолдингов», — поясняет эксперт.
Константин Поздняков подтверждает, что государство продолжит поддерживать курс на импортозамещение — Минсельхоз уже заявлял о намерении стимулировать внедрение отечественного софта и решений на основе искусственного интеллекта. Однако куда сильнее административного ресурса на бизнес повлияет банальная выгода: по расчетам Института статистических исследований и экономики знаний ВШЭ, цифровая трансформация способна добавить сельскому хозяйству до 15,6% роста производительности труда к 2030 году, отмечает эксперт.
Евгений Карюкин при этом предупреждает о неравномерности процесса: в ближайшие два-три года цифровизация продолжится, хотя скорость будет различаться по хозяйствам и регионам. Государство формирует инфраструктуру, но решение о внедрении в хозяйстве все равно будет определять финансовый эффект. Если технология уменьшает потери, расход материалов и простои, ее будут масштабировать независимо от моды. Если она требует долгой переделки техники и не дает измеримого результата, пилот останется пилотом, считает эксперт.
Шевкет Семедляев добавляет, что платит экономика, а не приказ. Государство строит контур обязательного учета, который попутно дисциплинирует данные, и это правда полезно. Только внедрять хозяйство станет там, где деньги вернутся за сезон-два.
«Прорыва в ближайшие два-три года я не жду, да он и не нужен: инструменты уже придуманы, — резюмирует он. — Вопрос в цене для тех, кто поменьше».