Яндекс Карты совершили качественный скачок в персонализации пешеходной навигации, представив систему, которая учитывает не только объективные параметры вроде длины маршрута, но и субъективные предпочтения пользователей. Если раньше альтернативные маршруты выглядели как просто «дольше на 5 минут», теперь каждый вариант получает понятное название и характеристику: «Прогулочный» (через парки и набережные), «Оживлённый» (по людным улицам), «Без лестниц» или «Комфортный» (с учётом обогреваемых остановок). Для реализации этой функции разработчикам пришлось решить сложную задачу — научить ИИ понимать контекст городской среды, что потребовало создания специальной модели на стыке CatBoost и LLM.

Ключевой вызов заключался в определении критериев для субъективных категорий вроде «Прогулочный» или «Оживлённый». Эти параметры невозможно задать жёсткими правилами — один и тот же парк может быть привлекательным для прогулки, если в нём есть дорожки, но непригодным, если это густой лес без инфраструктуры. Аналогично, оживлённая улица в спальном районе и туристическом центре воспринимаются по-разному. Для решения этой проблемы разработчики преобразовали географические данные в 78 числовых признаков, включая плотность коммерческой инфраструктуры, наличие зелёных зон, уровень освещённости и даже расчётный расход калорий при прохождении маршрута.

Особенностью проекта стало использование LLM (вероятно, YandexGPT) для автоматической разметки обучающих данных вместо традиционного привлечения асессоров. Это позволило ускорить процесс в 4 раза и снизить затраты, но потребовало тщательной настройки промптов. Первые версии модели давали парадоксальные результаты — например, занижали оценку «прогулочности» при отсутствии пешеходных переходов, ошибочно предполагая, что пользователям придётся перебегать дорогу. После нескольких итераций доработки точность предсказаний достигла 89%, что сопоставимо с человеческой оценкой.

Для российского рынка это обновление особенно значимо из-за уникальных особенностей городской инфраструктуры. В отличие от западных городов с их более предсказуемой планировкой, российские мегаполисы сочетают старые кварталы с узкими переулками, советские микрорайоны и современные деловые центры. Например, в Москве разница между «оживлённым» Арбатом и «прогулочной» Пушкинской набережной очевидна местным жителям, но была сложна для алгоритмического определения. Новый ИИ Яндекса научился учитывать эти культурные и исторические контексты, что делает сервис более релевантным для российских пользователей.

Новая функция стала логичным развитием предыдущих обновлений Яндекс Карт, которые уже умели учитывать рельеф и лестницы. Однако переход к субъективным параметрам — это принципиально новый уровень персонализации. Конкуренты вроде Google Maps или 2ГИС пока предлагают лишь базовые альтернативные маршруты без такой детализации, что даёт Яндексу стратегическое преимущество на российском рынке с его сложной городской средой. Особенно актуально это для Москвы и других крупных городов, где разница между «оживлённой» и «тихой» улицей может существенно влиять на комфорт пешехода.

Внедрение персонализированных маршрутов может изменить паттерны городской мобильности. По данным внутренних исследований Яндекса, ранее 82% пользователей выбирали исключительно самый быстрый вариант. С появлением понятных альтернатив этот показатель может снизиться до 50-60%, что особенно важно для туристов, людей с ограниченными возможностями или просто тех, кто ценит комфорт. Однако остаются открытые вопросы — как система будет работать в малых городах с менее структурированной средой или адаптироваться к сезонным изменениям (например, зимним условиям или ремонтным работам).

Перспективы развития функции включают добавление новых категорий (например, «Доступный» для маломобильных пользователей), интеграцию с погодными сервисами для адаптации маршрутов к текущим условиям и возможное использование компьютерного зрения для анализа улиц в реальном времени. Это направление демонстрирует, как современный ИИ может трансформировать цифровые карты из простого инструмента навигации в интеллектуального помощника для повседневной жизни. Уже сейчас обновление охватывает 93% пешеходных маршрутов в городах-миллионниках, а в ближайшие месяцы должно распространиться на всю Россию.