БИЗНЕС-ПЛАН ПРОЕКТА
1. Участник отбора
1.1. Наименование проекта - «Доработка инновационной схемы взаимодействия ДВС
и гидравлики в БПЛА, а также оптимизация и внедрение бортового искусственного
интеллекта».
1.2. ФИО заявителя или фирменное наименование участника отбора (полное и
сокращенное) ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «ГРУППА
ТЕХНИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ» / ООО «ГТИ»
1.3. Распределение уставного капитала (для юридического лица) 100 процентов
Раппа К.И.
1.4. Адрес предприятия (для юридического лица).
1.4.1. Фактический адрес предприятия (для юридического лица) 125167, г. Москва,
Ленинградский проспект, д.36 с11
1.4.2. Юридический адрес предприятия (для юридического лица) 127422, г. Москва,
вн. тер. г. муниципальный округ Тимирязевский, ул. Астрадамская, д. 4, кв. 198
1.5. Сайт участника отбора (для юридического лица) https://niokr-gti.ru/
1.6. Область деятельности участника отбора, виды выпускаемой продукции и/или
оказываемых услуг (для юридического лица).
72.19 Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук
прочие
46.51 Торговля оптовая компьютерами, периферийными устройствами к
компьютерам и программным обеспечением
46.52 Торговля оптовая электронным и телекоммуникационным оборудованием и его
запасными частями
46.90 Торговля оптовая неспециализированная
62.02 Деятельность консультативная и работы в области компьютерных технологий
62.09 Деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и
информационных технологий, прочая
73.20 Исследование конъюнктуры рынка и изучение общественного мнения
74.90 Деятельность профессиональная, научная и техническая прочая, не включенная
в другие группировки
82.99 Деятельность по предоставлению прочих вспомогательных услуг для бизнеса,
не включенная в другие группировки
95.11 Ремонт компьютеров и периферийного компьютерного оборудования
95.22.1
Ремонт бытовой техники
95.29 Ремонт прочих предметов личного потребления и бытовых товаров
1.7. Фактическая выручка от реализации за последний календарный год в разрезе видов
производимой продукции и/или оказываемых услуг (для юридического лица).
2. Научная составляющая проекта
2.1. Научно-техническая новизна и обоснование предлагаемых в проекте
решений.
Бортовой автономный ИИ критически важен для дронов, обеспечивая полную
автономность, снижая зависимость от оператора и позволяя работать в условиях слабой связи.
Существующие электрические мультикоптеры ограничены малой грузоподъемностью и
временем полета, а вертолетные схемы сложны и довольно дороги в эксплуатации. Инновация
— в сочетании гидропривода с «умным» управлением, что обеспечило 5 часов полёта,
грузоподъемность 150 кг и дальность 500 км для крупного БПЛА. Ключевой прорыв — отказ
от классических решений (электромоторы плюс механика) в пользу гидравлика плюс
механика.
2.2. Планируемый к созданию коммерческий продукт и его характеристики.
Основные характеристики конечного продукта, планируемого к созданию
(функциональное назначение, основные потребительские качества и параметры продукта).
1

Проект предлагает уникальное решение — гидравлическую трансмиссию с ДВС,
обеспечивающую время полета до 5 часов, грузоподъемность до 150 кг.
ИИ в реальном времени анализирует данные с датчиков давления, скорости вращения
гидромоторов и положения клапанов, корректируя их работу для минимизации задержек и
повышения приемистости. Это мнение созвучно мнению публикаций ученых1 2 3 .
2.3. Научная и(или) научно-техническая продукция уровня не ниже
экспериментального образца или прототипа продукта, планируемая к созданию в
рамках реализации проекта по конкурсу «Старт-1».
Прототип разделен на две составляющие - доработка схемы взаимодействия ДВС и
гидравлики в БПЛА и разработка и внедрение бортового искусственного интеллекта.
Для первой составляющей важно за первый год программы важно разработать и
протестировать прототип с обновленной схемой взаимодействия ДВС и гидравлики в БПЛА
до, а также разработка бортового искусственного интеллекта.
Основные научно-технические проблемы, на решение которых направлено выполнение
НИОКР: повышение эффективности схемы, снижение стоимости эксплуатации, увеличение
ресурса; повышение технологичности, отказ от использования дорогостоящих материалов;
применяемых в изделиях аналогичного назначения.
2.4. Методы и способы решения поставленных в рамках реализации проекта по
конкурсу «Старт-1» задач для получения ожидаемых характеристик
экспериментального образца или прототипа.
Цель проекта - создание интеллектуальной системы управления (бортового ИИ) для
обеспечения стабильного, безопасного и адаптивного полета тяжелого гексакоптера (300 кг,
150 кг полезной нагрузки) с гидравлическим приводом несущих винтов. Система должна
компенсировать специфические динамические характеристики (инерция винтов, задержки в
гидравлике).
Ключевые особенности системы, влияющие на ИИ.
Гидравлический привод. Задержки передачи усилия, управление через
пропорциональные клапаны (шаговые двигатели).
Высокая инерция. Крупные винты (1.5 м), общая масса ЛА.
6 независимых каналов тяги. Управление тягой каждого винта через скорость подачи
жидкости на гидромотор.
Стабильность за счет массы. Внешние возмущения оказывают меньшее влияние.
Научные и научно-технические задачи.
Задача. Моделирование и идентификация динамики гидросиловой установки и ЛА в
целом.
Подзадачи.
Разработка нелинейной математической модели гидравлического контура (насос →
клапан → гидромотор → винт) с учетом сжимаемости жидкости, утечек, инерции
вращающихся частей, динамики пропорциональных клапанов и шаговых двигателей.
Идентификация параметров модели (инерции, коэффициентов демпфирования,
гидравлических сопротивлений, характеристик клапанов) на основе экспериментальных
данных (стендовые и летные испытания).
1

Андриевский Б. Р., Попов А. М., Михайлов В. А., Попов Ф. А. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПОЛЕТОМ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ // Аэрокосмическая
техника и технологии. 2023. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-metodov-iskusstvennogo-intellekta-dlyaupravleniya-poletom-bespilotnyh-letatelnyh-apparatov (дата обращения: 10.06.2025).

Бояринов Е. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТАХ //
Вестник науки. 2023. №5 (62). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-bespilotnyh-letatelnyhapparatah (дата обращения: 15.06.2025).
3
Атаев Д., Косаева О., Гараева О. РАЗВИТИЕ АВТОНОМНОГО ТРАНСПОРТА: АВТОМОБИЛИ,
ДРОНЫ, КОРАБЛИ // Вестник науки. 2024. №11 (80). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-avtonomnogotransporta-avtomobili-drony-korabli (дата обращения: 15.06.2025).
2

2

Создание упрощенных, но адекватных для управления моделей (линеаризованные
модели в рабочих точках, модели "серого ящика").
Направленность. Без точной модели невозможно синтезировать эффективные
алгоритмы управления и прогнозирования. Это фундамент для решения последующих задач.
Подходы и методы.
Физическое моделирование. Уравнения гидромеханики (Навье-Стокс в упрощенном
виде, уравнения неразрывности), механики вращательного движения, аэродинамики винта.
Идентификация систем. Методы наименьших квадратов (МНК), рекурсивные МНК
(RLS), фильтр Калмана, методы на основе искусственных нейронных сетей (ИНС).
Сравнение с существующим. Традиционные подходы к моделированию электродронов
основаны на электромеханике (уравнения двигателей постоянного/переменного тока) и имеют
меньшие задержки. Новизна – в комплексном учете специфической динамики гидравлики
(задержки, нелинейности клапанов, сжимаемость) и ее связи с механикой ЛА.
Задача. Разработка алгоритмов управления тягой винтов с компенсацией
гидравлических задержек и инерции.
Подзадачи.
Синтез регуляторов скорости вращения гидромоторов (фактически - тяги винтов) на
основе идентифицированных моделей.
Разработка алгоритмов прогнозирующего управления (Model Predictive Control - MPC)
для активной компенсации задержек гидросистемы.
Реализация адаптивных стратегий управления, учитывающих изменение параметров
системы (вязкость жидкости от температуры, износ).
Направленность. Прямое достижение требуемых характеристик приемистости и
точности управления тягой, несмотря на физические ограничения системы.
Подходы и методы.
Классические методы. ПИД-регулирование с компенсацией задержки (ПИДрегуляторы Смита), каскадное регулирование (внешний контур - положение/углы ЛА,
внутренний - скорость/тяга винта).
Современные методы. Прогнозирующее управление (MPC) с использованием модели
гидросистемы для предсказания ее реакции и оптимизации управляющих воздействий
(сигналов на шаговые двигатели клапанов).
Адаптивное управление. Алгоритмы на основе эталонной модели, адаптивные ПИДрегуляторы.
Сравнение с существующим. Управление электродронами фокусируется на быстром
изменении тока/напряжения двигателя. Новизна – в явной компенсации гидравлических
задержек и нелинейностей на уровне управления тягой каждого винта с использованием MPC
и адаптивных техник, специально настроенных на данную физику.
Задача. Создание интеллектуальной системы стабилизации и навигации, устойчивой к
динамическим особенностям ЛА.
Подзадачи.
Разработка алгоритмов оценки состояния. Точное определение ориентации (крен,
тангаж, рыскание), положения, скорости и ускорения ЛА в условиях вибраций от ДВС и
гидросистемы.
Синтез алгоритмов стабилизации и трекинга траектории, эффективно использующих
"инерционную устойчивость" ЛА и компенсирующих оставшиеся после управления тягой
динамические ошибки.
Интеграция управления с системой навигации (GPS/ГЛОНАСС, возможно с
дополнением визуальной одометрии или лидара для точного позиционирования и обхода
препятствий).
Направленность. Обеспечение точного, плавного и безопасного полета по заданной
траектории, удержание позиции, реакция на возмущения.
Подходы и методы.
Оценка состояния. Расширенный фильтр Калмана (EKF), Unscented Kalman Filter (UKF)
или Complementary Filter для сенсорного слияния (IMU, GPS, барометр, магнитометр).
3

Стабилизация и управление. Линейно-квадратичные регуляторы (LQR), обратная
кинематика и динамика, нелинейные методы управления (скользящие режимы, backstepping),
MPC для управления по траектории.
Навигация. Алгоритмы планирования траекторий (A, RRT, алгоритмы на основе
сплайнов), картографирование и локализация (SLAM) для автономных задач.
Сравнение с существующим. Стандартные подходы для дронов (часто на базе
PX4/ArduPilot) оптимизированы для электропривода. Новизна – в адаптации алгоритмов
стабилизации и навигации к конкретной динамике тяжелого гидравлического гексакоптера,
акценте на использовании его инерционности и интеграции с компенсирующими задержки
алгоритмами управления тягой.
Задача. Разработка архитектуры бортового ИИ с акцентом на надежность,
предсказуемость и эффективность.
Подзадачи.
Выбор и оптимизация вычислительной платформы (CPU, GPU, FPGA),
удовлетворяющей требованиям по производительности, энергопотреблению и надежности
(авионика).
Проектирование модульной и отказоустойчивой программной архитектуры (например,
на основе ROS 2 с механизмами QoS и изоляции).
Разработка стратегий диагностики состояния системы (гидравлики, сенсоров,
вычислителя) и аварийных режимов работы (например, посадка при отказе одного
гидроконтура).
Обеспечение детерминизма времени выполнения критичных алгоритмов управления.
Направленность. Создание работоспособной, безопасной и практичной реализации ИИ,
способной функционировать в реальных условиях.
Подходы и методы.
Аппаратная платформа. Выбор промышленных компьютеров или специализированных
модулей (NVIDIA Jetson AGX Orin, Intel Aero Ready, Qualcomm Flight RB5), использование
FPGA для критичных по времени задач управления клапанами.
Программная архитектура. Микросервисная архитектура, Middleware (ROS 2, DDS),
виртуализация, формальные методы верификации для критичных компонентов.
Надежность. Реализация мониторов состояния (watchdogs), избыточности (сенсоров,
вычислений), алгоритмов graceful degradation.
Сравнение с существующим. Многие исследовательские ИИ-системы для дронов
фокусируются на возможностях, а не на надежности и детерминизме. Новизна – в
комплексном подходе к проектированию бортовой ИИ-системы для тяжелого
коммерческого/транспортного БПЛА с гидроприводом, с акцентом на авиационные стандарты
надежности (DO-178C, DO-254).
Задача. Валидация и тестирование бортового ИИ в симуляции и на реальном аппарате.
Подзадачи.
Создание высокоточного симулятора, объединяющего модель ЛА (аэродинамика),
детальную модель гидравлической силовой установки, модель сенсоров и внешней среды.
Разработка сценариев тестирования, покрывающих все режимы полета и критические
ситуации (отказы, возмущения).
Проведение стендовых испытаний системы управления гидравликой.
Поэтапные летные испытания с нарастающей сложностью задач.
Направленность. Подтверждение эффективности, безопасности и надежности
разработанного ИИ в условиях, максимально приближенных к реальным.
Подходы и методы.
Моделирование. Использование сред (Gazebo + ROS 2, MATLAB/Simulink + Simscape
Fluids) с моделями разной степени детализации. Тестирование "Software-in-the-Loop" (SIL),
"Hardware-in-the-Loop" (HIL).
Эксперимент. Стенды для тестирования гидроцилиндров/клапанов/гидромоторов.
Использование внешних систем мониторинга (motion capture) во время летных испытаний.
4

Сравнение с существующим. Стандартные симуляторы дронов (Gazebo, jMAVSim) не
имеют встроенных детальных моделей гидравлики. Новизна – в создании
специализированного симулятора, точно отражающего ключевую особенность ЛА –
гидравлическую силовую установку с ее динамикой и задержками.
Новизна подхода в целом.
Основная новизна заключается в комплексной адаптации и интеграции алгоритмов для
решения уникальной задачи управления тяжелым многовинтовым ЛА с гидравлическим
приводом. Ключевые аспекты новизны.
Акцент на компенсацию гидрозадержек. Явное моделирование и компенсация
динамических эффектов гидравлики (сжимаемость, инерция жидкости, динамика клапанов)
на низком уровне управления тягой и на высоком уровне стабилизации.
Использование инерционности ЛА. Целенаправленное проектирование алгоритмов,
которые не борются с инерцией как с помехой, а используют ее как фактор стабильности.
Интеграция MPC для гидравлики. Применение прогнозирующего управления не только
для трекинга траектории, но и для непосредственного управления скоростью гидромоторов
через клапаны.
Архитектура для "жесткой" физики. Проектирование системы с требованиями к
надежности и детерминизму.
Специализированный инструмент валидации. Создание симулятора и методик
тестирования, фокусирующихся на воспроизведении специфической динамики гидропривода.
2.5. Имеющийся у коллектива участника отбора научный задел по
предлагаемому проекту, полученные ранее результаты (в т.ч. указываются документы,
подтверждающие право участника отбора на интеллектуальную собственность по
тематике проекта).
Сложность данной конструкции заключается в управлении скоростью вращения
гидромоторов. Сам по себе ЛА подобного типа на электротяге управляется посредством
изменения частоты вращения моторов, которые крутят тяговые винты и за счет этого
происходит перераспределение тяги каждого из шести винтов. Такая схема отличается
простотой и надежностью. У нас нет подвижных деталей, кроме моторов. Управление
достаточно предсказуемое и изученное.
Размах винта 1.5 метров, винт обладает инерцией. Даже управляя электромотором,
который крутит винт такого размера, мы не сможем добиться удовлетворительной
приемистости. Нам необходимо за доли секунды менять скорость вращения моторов и
соответственно - тяги винтов. Потому в авиастроении дронов большого размера принято
делать многовинтовые схемы, добавляя 10-20-40 винтов на ЛА, уменьшая размах винтов, но
сохраняя ометаемую ими площадь. Тем самым уменьшая инерционность и увеличивая
надежность.
В нашем случае выход только один – добиться удовлетворительной приемистости за
счет управления гидравлической жидкостью. Сама по себе рабочая жидкость прекрасно
передает усилие, но делает это с некоторой задержкой. Для управления жидкостью были
разработаны гидро-клапана пропорционального управления, которые управляются через
редуктор шаговыми двигателями. На испытаниях такая схема показала себя с отличной
стороны. Несмотря на инерцию винтов, мы все еще не можем достаточно быстро менять
частоты их вращения, но как оказалось на испытаниях, это и не нужно. За счет массы аппарата,
сам ЛА достаточно инерционен и уверенно держит заданное положение. Таким образом,
внешние факторы оказывают малое влияние на стабильность аппарата. Остальная
стабилизация достигается программным путем.
2.6. Планы по созданию и защите интеллектуальной собственности.
В связи с тем, что прототип разделен на две составляющие - доработка схемы
взаимодействия ДВС и гидравлики в БПЛА и разработка бортового искусственного
интеллекта, то предполагается два направления охраны результатов интеллектуальной
деятельности.
5

Для программного комплекса - депонирование в Роспатенте.
Для аппаратного комплекса - регистрация полезной модели и патентование.
В целом планируется введение режима NDA на предприятии.
3. Перспективы коммерциализации:
3.1. Объем и емкость рынка продукта, анализ современного состояния и
перспектив развития отрасли, в которой реализуется проект.
С целью фиксации целевых потребительские сегменты (рынки) создаваемого продукта,
их объемы, динамика и потенциал развития были проанализированы актуальные
аналитические материалы, подготовленные Инфраструктурным центром по направлению
«Аэронет»
4.0
Национальной
технологической
инициативой
(2024
год)
https://aeronext.aero/UserFiles/ContentFiles/Отчет_Архитектура%20рынка_2024_638732370985
021406.pdf
Ключевые рыночные ниши для конкуренции (исходя из спроса) логистика тяжелых грузов (100+ кг) на средние дистанции
Данный сегмент промышленной логистики (20% от потребности в перевозках), где
прогнозируется спрос на тяжелые БВС ВТ и СВВП (до 15 тыс. и 2 тыс. в год соответственно к
2030 г.). Дрон ОО «ГТИ» с его характеристиками напрямую конкурирует здесь, предлагая
альтернативу вертолетам и СВВП.
Мониторинг протяженных и статичных объектов (ЛЭП, трубопроводы,
инфраструктура): Хотя основной спрос здесь на малые МР и СТ (до 1000 малых МР и 2000 СТ
в год к 2030 г.), для задач, требующих длительного патрулирования, большой
грузоподъемности (тяжелое оборудование) и отсутствия ВПП, дрон ГТИ имеет преимущество
перед СТ и превосходит электрические МР по автономности.
1. Аэрологистика (доставка грузов)
Объем рынка в России (2024):
Грузовые БПЛА — 34% от всех разрабатываемых в России БАС.
Прогнозируемый спрос до 2030 г.:
Мультироторы — до 63 тыс. шт./год,
Вертолёты — до 15 тыс. шт./год.
Потенциал для продукта:
Преимущества: Гибридная система снижает затраты на топливо на 15–30% по
сравнению с чистыми ДВС (за счет адаптивного управления).
Ключевые заказчики:
Нефтегазовый сектор (доставка грузов в труднодоступные районы, например, ЯмалоНенецкий АО, где уже тестируются аналоги — БАС SH-450 и ВТ-440, стр. 27–31).
Логистические компании (B2B-доставка на средние дистанции — 100–500 км).
Динамика: Рост на 25% ежегодно благодаря национальному проекту «Беспилотные
авиационные системы» (цель — 70% локализации к 2030 г.).
2. Сельское хозяйство (внесение веществ и мониторинг)
Объем рынка (2024):
Глобальный рынок агродронов — $2.1 млрд, к 2029 г. — $4.4 млрд (CAGR 16%).
В России сертифицирован только 1 серийный агродрон («Гектор S-80»).
Потенциал для продукта:
Преимущества:
Возможность внесения удобрений/СЗР на больших площадях (грузоподъемность 150
кг vs 40 кг у «Гектора»).
ИИ-анализ состояния полей в реальном времени (интеграция с мультиспектральными
камерами).
Ключевые заказчики:
6

Крупные агрохолдинги (например, в Татарстане, где уже используют БПЛА для
мониторинга).
Сервисные компании по модели DaaS (Drone-as-a-Service).
Динамика: Рост спроса на 25% к 2030 г. из-за дефицита рабочей силы и перехода к
точному земледелию.
3. Мониторинг инфраструктуры (энергетика, строительство)
Объем рынка (2024):
Глобальный рынок инспекционных дронов — $10.5 млрд, к 2032 г. — $61.4 млрд
(CAGR 22%).
В России 76% БПЛА разрабатываются для СПДМ (сбор и передача данных).
Потенциал для продукта:
Преимущества:
Длительный полет (5 часов) для обследования ЛЭП, трубопроводов, стройплощадок.
Грузоподъемность позволяет использовать LiDAR (как у Supercam S350).
Ключевые заказчики:
Россети (уже сотрудничают с ГК «Беспилотные системы»).
Строительные компании (мониторинг объектов по модели DaaS).
Динамика: Снижение затрат на инспекцию на 64% при использовании БПЛА.
4. Специальное назначение (поисково-спасательные операции, безопасность)
Объем рынка (2024):
18% российских БПЛА разрабатываются для спецприменений.
Глобальный рынок систем противодействия БПЛА — $2.2 млрд, к 2029 г. — $7.1 млрд
(CAGR 22%).
Потенциал для продукта:
Преимущества
Устойчивость к ветру (до 10 м/с, стр. 27) и возможность работы в ЧС.
ИИ для автономного планирования маршрутов в сложных условиях.
Ключевые заказчики:
МЧС (доставка грузов в зоны ЧС).
Силовые структуры (патрулирование границ).
Динамика - рост на 30% в коммерческом сегменте.
3.2. Сравнение технико-экономических характеристик (включая
количественные, качественные и стоимостные характеристики продукции)
создаваемого инновационного продукта с аналогами (Таблица № 2)4:
В связи с тем что отдельно финальный продукт ООО «ГТИ», который будет создан по
итогам предполагаемых НИОКР – гибридный гексакоптер с уникальной ДВС-гидравлической
силовой установкой и продвинутым бортовым ИИ – для рынков, где критически важны три
вещи – перевозка тяжелых грузов до 150 кг, дальность полета до 500 км и длительная
автономная работа до 5 часов. Таким образом сравнение возможно осуществить только с
готовыми образцами.
Таблица № 2
Технико-экономические характеристики
Создаваемый
Аналог
продукта
продукт
1. Конкурентное
преимущество
ГТИ: Тяжелые
Гидравлическая
Электрические МР в этом классе имеют мультироторные система ГТИ на ДВС
БВС (МР)
обеспечивает
Должно быть проведено сравнение по ключевым качественным и количественным характеристикам.
Характеристики создаваемого продукта, указанные в таблице, должны соответствовать характеристикам,
указанным в проекте технического задания.
4

7

принципиальное ограничение по времени Разработчики:
значительно большую
полета и грузоподъемности из-за емкости АКБ. ООО
продолжительность
"Индустриальные полета
(5
ч)
и
дроны",
ООО грузоподъемность (150
"Транспорт
кг) при сохранении
будущего".
вертикального
взлета/посадки
и
зависания.
2. Конкурентное
преимущество
ГТИ: Тяжелые
БВС Дрон ГТИ предлагает
Вертолеты
обладают
высокой вертолетного
сопоставимую
грузоподъемностью и автономностью, но типа (ВТ):
грузоподъемность
и
имеют сложную и дорогую механику (автомат Разработчики:
время
полета
при
перекоса, трансмиссия), высокую стоимость АО "Вертолеты потенциально
более
летного часа и эксплуатации.
России",
ООО простой конструкции
"Аэромакс".
(отсутствие
сложной
механизации винта и
трансмиссии),
более
низкой
стоимости
эксплуатации (ДВС) и
сохранении
возможности
зависания.
3. Конкурентное преимущество ГТИ:
Тяжелые
БВС Дрон ГТИ обеспечивает
СВВП сочетают вертикальный взлет/посадку с самолетного
вертикальный
большой дальностью полета на крыле. Однако типа
взлет/посадку,
они сложны конструктивно (два типа вертикального большую
двигателей/систем),
имеют
высокую взлета и посадки грузоподъемность
и
стоимость, сниженную полезную нагрузку (вес (СВВП)
достаточную
для
уходит на подъемные двигатели), ухудшенную Разработчики:
многих
задач
аэродинамику
и
ограниченную АО "Эколибри", дальность/время полета
ветроустойчивость ("парусность").
ООО
"Кама", при более простой
ООО
мультироторной схеме
"Клеверкоптер", с
единой
силовой
ООО
"ФАН установкой (ДВС +
ФЛАЙТ".
гидро), потенциально
лучшей
ветроустойчивости и,
вероятно,
меньшей
стоимости.
4. Конкурентное
преимущество
ГТИ: Тяжелые
БВС Дрон ГТИ, обладая
Самолеты
обладают
максимальной самолетного
меньшей
дальностью, продолжительностью полета и типа (СТ)
дальностью/скоростью,
скоростью. Однако их ключевой недостаток Разработчики:
но
превосходя
для задач ГТИ – невозможность зависания и АО "НПП "Радар типичные
МР,
абсолютная зависимость от ВПП (взлетно- ммс",
АО критически выигрывает
посадочных полос) или сложных систем "УЗГА",
ООО за счет вертикального
запуска/посадки (катапульты, парашюты, "Группа
взлета/посадки
и
сети).
Кронштадт".
зависания, не требуя
инфраструктуры ВПП,
что
делает
его
применимым
для
мониторинга статичных
объектов (ЛЭП, трубы,
8

вышки) и доставки
"точечных" грузов.
Вывод - БПЛА ООО «ГТИ» позиционируется как
конкурирующее на стыке нескольких сегментов тяжелых БАС.

уникальное

решение,

•
Тяжелым электрическим МР – превосходя их по грузоподъемности и
автономности.
•
Тяжелым БВС ВТ – предлагая сопоставимые возможности с потенциально более
простой и дешевой конструкцией/эксплуатацией.
•
Тяжелым БВС СВВП – предлагая вертикальный взлет/посадку и зависание без
сложности двухконтурной системы, потенциально с лучшей ветроустойчивостью.
•
Тяжелым БВС СТ – в нишах, где критически важны вертикальный взлет/посадка
и зависание, а не максимальная дальность/скорость. Его отсутствие в списке разработчиков
средних/тяжелых БВС подчеркивает потенциальную уникальность предложения на рынке.
3.3. Планируемая стоимость продукта. Расчет себестоимости.
1. Структура затрат
1.1. НИОКР (Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы)
Статья расходов

Сумма (руб.) Комментарий

Исследование и проектирование гибридной системы (ДВС + гидравлика)
Инженерные работы, моделирование
Разработка бортового ИИ (алгоритмы, интеграция)
нейросетей, тестирование
Стендовые и летные испытания
Итого по НИОКР

8 000 000

10 000 000

15 000 000

Обучение

Аренда полигонов, топливо, датчики

33 000 000

1.2. Производственные затраты (на единицу продукции)
Компонент

Стоимость (руб.)

Примечание

Двигатель внутреннего сгорания (ДВС) 500 000
Гидравлическая система

Адаптированный для БПЛА

Насосы, трубки, управление

300 000

Бортовой компьютер + ИИ 400 000

GPU-модули, ПО

Корпус и рама БПЛА

Композитные материалы

200 000

Прочие компоненты (сенсоры, связь)

250 000

Итого себестоимость (без НИОКР)

1 650 000

Лидар, камеры, радиомодули

1.3. Дополнительные затраты
Статья Сумма (руб.) Описание
Сертификация и лицензирование 2 000 000
использования
Маркетинг и продвижение 5 000 000

Допуски для военного и гражданского

Выставки, реклама, пиар

Логистика и гарантийное обслуживание 1 500 000
Итого дополнительные затраты

8 500 000

9

Доставка, ремонтный фонд

3.4. Целевые сегменты потребителей создаваемого продукта и оценка
платежеспособного спроса. Потенциальные клиенты (заказчики)5.
Суть бизнес-модели – уникальное ценностное предложение. Продукт решит
конкретные дорогостоящие проблемы в национальном хозяйстве – высокие затраты на
логистику в труднодоступные нефтегазовые месторождения, неэффективность мониторинга и
обработки огромных сельхозугодий из-за ограничений существующих дронов, риски и
стоимость ручной инспекции инфраструктуры вроде ЛЭП или трубопроводов, а также
потребность в надежных автономных решениях для работы в ЧС. Наши клиенты получают
ощутимые выгоды – экономию до 15-30% на операционных расходах благодаря гибридной
системе, резкий рост производительности (задачи решаются за 1 рейс вместо 2-3 у
конкурентов), доступ в удаленные зоны без инфраструктуры подзарядки, премиальное
качество данных за счет возможности установки тяжелого оборудования и ИИ-анализа в
реальном времени, а также надежность работы даже при ветре до 10 м/с.
Основные клиенты – это бизнес и государственные структуры. В приоритете –
нефтегазовые компании и логистические операторы для аэрологистики, агрохолдинги и
сервисные компании.
Чтобы донести наше решение до этих клиентов, мы будем использовать несколько
ключевых каналов. Для игроков в нефтегазе и агро работают прямые продажи через
персональных менеджеров. Государственные закупки – важный путь для работы с МЧС и
госкомпаниями. Планируется активно заявить з о себе на ведущих отраслевых выставках.
Онлайн-присутствие поддерживается через целевой сайт http://niokr-gti.ru/, рекламу в
профессиональных медиа и образовательные вебинары.
3.5. Описание бизнес-модели проекта. Производственный план и план продаж.
Планируется прямая продажа самих БПЛА крупным заказчикам. Дополнительную
выручку приносит продажа специализированных полезных нагрузок – лидаров,
мультиспектральных камер, контейнеров для доставки. Важное направление – монетизация
софта – продажа обновлений ИИ-алгоритмов, подписка на облачную платформу для
углубленной аналитики данных и сервисы прогнозирования. И конечно, мы обеспечиваем
постпродажное обслуживание и ремонт.
Ключевые ресурсы, которые позволяют нам это делать – это: современные
производственные мощности и испытательные полигоны, защищенные патентами
уникальные разработки – гибридная силовая установка и ИИ-алгоритмы, а также наше ПО. Но
главное – это люди – сильная команда R&D (авиация, ДВС, гидравлика, ИИ), инженерыпроизводственники, опытные операторы, продавцы с глубоким отраслевым знанием и юристы
по сложной сертификации. Финансовая устойчивость обеспечивается инвестициями,
выручкой и грантами (например, по нацпроекту "Беспилотные системы"). И не менее важны
партнеры – надежные поставщики комплектующих, технологические интеграторы (ИИ, ГИС),
отраслевые лидеры для пилотов, дистрибьюторы, научные учреждения и государственные
структуры для регуляторной поддержки.
Наша ежедневная деятельность сосредоточена на непрерывных НИОКР – улучшении
гибридной системы и ИИ, разработке новых функций, организации серийного производства с
жестким контролем качества, активных продажах и маркетинге, сложном и критически
важном процессе сертификации в РФ, обеспечении сервиса и поддержки клиентов, развитии
и поддержке нашей облачной ПО-платформы.
Основные затраты приходятся на: дорогостоящие НИОКР (особенно гибрид и ИИ),
производство (качественные компоненты – двигатель, гидравлика, сенсоры, композиты), фонд
оплаты труда высококвалифицированных специалистов, сложную и длительную
сертификацию, маркетинг и продажи (выставки, команда), логистику и сервисную сеть,
эксплуатацию парка и инфраструктуру облачной платформы.
Этапы.
Рекомендуется приложить документы, подтверждающие наличие договоренностей (соглашения о намерениях,
предварительные договора, комфортные письма и пр.).
5

10

Подготовка и регуляторика (2-3 года) – получить все необходимые сертификаты и
активно участвовать в экспериментальных правовых режимах (ЭПР), резидентство в
Сколково, реестр МТК, реестр отечественного ПО и др.
Вход на рынок и Пилотные проекты (3 года) – доказать эффективность и получить
первые громкие кейсы – фокусируясь на измеряемой экономии и эффективности. Параллельно
активно участвуем в ключевых выставках – «Архипелаг», «ДРОНТЕХ», «Дрон Экспо»,
«Аэронет» и др. – с демонстрациями.
Формируем сильную команду продаж с экспертизой в нефтегазе и агро для прямых
переговоров с топ-менеджментом. Из каждого пилота делаем детальный референс-кейс.
Одновременно начинаем оснащать парком для быстрого охвата рынка агроуслуг и участвуем
в тендерах МЧС (модель флота роботов-доставщиков Яндекс).
Масштабирование и укрепление (4-5 лет+) – когда первые успехи достигнуты, мы
масштабируемся. Развиваем сеть региональных дилеров по всей стране. Запускаем и
монетизируем нашу облачную платформу данных – предлагаем премиум-аналитику
(прогнозы урожайности, износа оборудования). Расширяем линейку специализированных
модулей под нужды отраслей. Интегрируемся с отраслевыми IT-системами (ERP, ГИС). Ведем
активный контент-маркетинг – вебинары, кейсы, экспертные статьи. И усиливаем позиции в
смежных сегментах – мониторинге и спецприменениях.
Для привлечения внимания и построения репутации будем использовать: публикации
и интервью в ведущих отраслевых СМИ ("Нефть и газ", "Агроинвестор" и др.), точечную
цифровую рекламу по ключевым запросам в поиске и специализированных
профессиональных онлайн-каналах, убедительные видеоролики и записи демо-полетов,
экспертные выступления на конференциях и участие в регуляторных обсуждениях, а также
партнерский маркетинг – совместные мероприятия и кейсы с интеграторами и
технологическими партнерами.
Управляем стратегией через KPI – количество успешных пилотов (цель 3-5 в первый
год), объем продаж и доля рынка в приоритетных сегментах, рост числа партнеров, выручка
от ПО и сервисов, а также удовлетворенность клиентов (NPS). За каждое направление –
продажи нефтегазу, продажи агро-, партнерства, маркетинг, R&D – отвечают конкретные
менеджеры. Бюджет на старте сфокусирован на НИОКР и пилоты, с постепенным
перераспределением в маркетинг и продажи по мере выхода на рынок.
3.6. Стратегия продвижения продукта на рынок.
Когда будет готов продукт (уровень УГТ 9-10) стратегия фокусируется на B2Bпродажах через государственные заказы и промышленные альянсы, подкрепляясь экспертной
репутацией (наука плюс инновации). Акцент на демонстрации работоспособности технологии
снимет барьеры доверия у консервативных рынков.
Анализ целевого рынка
• Основные сегменты:
o
Военные и оборонные организации (повышение эффективности БПЛА для
разведки и боевых задач и др.).
o
Гражданские БПЛА (мониторинг инфраструктуры, сельское хозяйство,
доставка грузов и др.).
o
Промышленные и научные применения (аэрофотосъемка, экологический
мониторинг и др.).
• Ключевые конкуренты:
o
Компании, разрабатывающие гибридные силовые установки для БПЛА
o
Стартапы в области бортового ИИ для автономных систем.
•
•

. Уникальное торговое предложение.
Гибридная система ДВС + гидравлика → повышенная энергоэффективность и
надежность.
Оптимизированный бортовой ИИ → автономность, снижение нагрузки на
оператора.
11

•

Адаптивность к экстремальным условиям → работа при высоких/низких
температурах, вибрациях.

Важнейшие каналы продвижения - Таблица № 4
№
п/п

Канал

Методы

Целевая аудитория

B2B

Участие в тендерах 44 и 223 ФЗ,
демонстрационные полеты

Государственные
заказчики,
корпорации

Отраслевые
выставки

MRO Asia-Pacific (Сингапур), IDEX
(ОАЭ), MRO China (КНР), Dubai Airshow,
ndiAirport (Индия) и др. – презентации и
демо

Потенциальные
партнеры, инвесторы

Маркетинг

Таргетированная реклама в LinkedIn,
отраслевые СМИ (Defense News, Aviation
Week)

Технические
специалисты,
руководители

4. Научные
публикации

Статьи в журналах (IEEE,
выступления на конференциях

Инженеры,
исследователи

5.

Совместные проекты с вузами (МАИ,
МГТУ им. Баумана, Сколтех и др.),
интеграция в стартап-акселераторы

1.

2.

3.

Партнерские
программы

AIAA),

4. Команда проекта:
4.1. Количество сотрудников, в том числе занятых выполнением проекта,
направления их деятельности и их квалификация с приложением подтверждающих
документов (приложены к электронной заявке на портале ФСИ) (Таблица № 3).
Таблица № 5
Тип (планируемый)
Роль в
Опыт реализации
№
ФИО
трудоустройства
команде
Квалификация
проектов
по
п/п сотрудника6
(в штате/по
проекта
схожей тематике
совместительству)

6

1.

Семичаевский
Сергей
Сергеевич

В штате

Технический
специалист
по созданию
ПО

2.

Потапков Сергей
Андреевич

В штате

Технический
специалист
по сборке

Инженер
программист

Инженерконструктор

опыт работы в отрасли
БАС в части создания
профильного
ПО,
участие
в
коммерческих
проектах.
опыт работы в отрасли
в
части
создания
корпусов
БАС
(разработка

Должны быть приведены сведения по всем группам сотрудников, привлекаемых к выполнению НИОКР.

12

№
ФИО
п/п сотрудника6

Тип (планируемый)
трудоустройства
(в штате/по
совместительству)

Роль в
команде
проекта

Опыт реализации
Квалификация проектов
по
схожей тематике

3.

Ушатов Максим
Дмитриевич

В штате

Технический
специалист

Инженерконструктор

4.

Зюзин
Владислав
Анатольевич

По совместительству

Технический
специалист

Инженерконструктор

5.

Измаилов Дамир
Рафикович

По совместительству

Ведущий
инженерконструктор

Технический
специалист

технологий, работа в
R&D-отделах
компаний, участие в
коммерческих
проектах)
опыт работы в отрасли
(разработка
аналогичных
технологий, работа в
R&D-отделах
компаний, участие в
коммерческих
проектах).
опыт работы в отрасли
в
части
создания
корпусов
БАС
(разработка
технологий,
опыт работы в отрасли
в
части
создания
корпусов
БАС
(разработка
технологий, работа в
R&D-отделах
компаний, участие в
коммерческих
проектах).

4.2. Опыт команды в реализации подобных проектов.
У команды имеется опыт работы в отрасли в части создания корпусов БАС, внедрения
искусственного интеллекта (разработка технологий, работа в R&D-отделах компаний, участие
в коммерческих проектах).
4.3. Организационная структура управления. Схема привлечения новых
специалистов.

13

В целом штат организации полностью укомплектован необходимыми кадрами для
осуществления НИОКР. Однако, в среднесрочной перспективе важно нанять на работу
руководителя проекта с опытом работы в компаниях авиационной сферы руководителя
департамента. Когда будет готов продукт для рынка, то будет осуществлен найм экономистафинансиста и маркетолога. Планируется создать группу в Телеграм-канале для коммуникации
с потенциальными партнерами и потребителями и ведение новостей на сайте для этого
потребуется найм специалиста по связям с общественностью.

5. Техническое обеспечение реализации проекта
5.1. Обоснование привлечения соисполнителей (при наличии)
Не планируется
5.1.1. Информация о привлекаемом соисполнителе и его компетенциях.
Не планируется
5.1.2. Перечень выполняемых соисполнителями работ с детализацией.
Не планируется
5.1.3. Обоснование необходимости привлечения соисполнителей.
Не планируется
5.2. Наличие или планы по привлечению основных средств и необходимых
площадей (с приложением документов и фотоматериалов) для реализации проекта.
В настоящее время у ООО «ГТИ» имеются необходимые офисные помещения и
научно-производственная площадка для проведения испытаний, программирования и др. Не
менее 50 квадратных метров. Фотографии представлены в презентации проекта.
6. Финансовый план
6.1. Ранее привлеченное финансирование (при наличии) на реализацию проекта
из бюджетных и внебюджетных источников (с указанием этих источников).
Функционирование ООО «ГТИ» ведётся на инвестиционные средства
предпринимателей.
6.2. Основные плановые экономические показатели (расходы на производство,
прибыль, чистая прибыль, рентабельность выпускаемого продукта) к концу реализации
проекта.
2. Расчет полной себестоимости
2.1. Для малой серии (10 единиц)
Затраты на производство: 1 650 000 ₽ × 10 = 16 500 000 ₽
Доля НИОКР на единицу: 33 000 000 ₽ / 10 = 3 300 000 ₽
Доп. затраты на единицу: 8 500 000 ₽ / 10 = 850 000 ₽
Полная себестоимость единицы:
1 650 000 + 3 300 000 + 850 000 = 5 800 000 ₽
2.2. Для средней серии (50 единиц)
Доля НИОКР на единицу: 33 000 000 / 50 = 660 000 ₽
Доп. затраты на единицу: 8 500 000 / 50 = 170 000 ₽
Полная себестоимость единицы:
1 650 000 + 660 000 + 170 000 = 2 480 000 ₽
14

2.3. Для крупной серии (100+ единиц)
Эффект масштаба: Снижение стоимости компонентов на 15–20%.
Себестоимость единицы: ~1 900 000 – 2 200 000 ₽
3. Планируемая цена продажи
Сегмент рынка

Наценка

Цена (руб.)

Военные/государственные заказы 50–100%

3 700 000 – 4 960 000

Промышленные БПЛА

30–50%

3 200 000 – 3 700 000

Научные организации

10–20%

2 700 000 – 3 000 000

Обоснование ценообразования:
Для промышленности – конкуренция с аналогами требует баланса цены и функционала.
Для науки – демпинг ради долгосрочного сотрудничества и грантов.
4. Окупаемость проекта
Порог безубыточности: 50 единиц (при средней цене 3 500 000 ₽ → 175 млн ₽ выручки).
Срок окупаемости: 3–4 года (с учетом НИОКР и маркетинга).
6.3. Возможные типы и источники рисков, меры по их уменьшению.
1. Технические риски
Недостаточная совместимость ДВС и гидравлической системы – возможны утечки,
перегрев, нестабильная работа.
Сбои в работе бортового ИИ – ошибки алгоритмов, недостаточная производительность
вычислительных модулей.
Перегрузка энергосистемы БПЛА – из-за интеграции новых систем возможен дефицит
мощности.
Низкая надежность в экстремальных условиях – отказы при высоких/низких
температурах, вибрациях.
2. Организационные и управленческие риски
Нехватка квалифицированных специалистов – сложность подбора инженеров по
гидравлике, ДВС и ИИ.
Задержки поставок компонентов – зависимость от внешних поставщиков.
Превышение бюджета – рост затрат на испытания и доработки.
3. Внешние риски
Изменение законодательства – ужесточение требований к БПЛА.
Конкурентная среда – появление более совершенных решений у конкурентов.
Кибератаки – уязвимости в ПО бортового ИИ.
Меры по уменьшению рисков
1. Технические меры
Моделирование и тестирование – проверка совместимости ДВС и гидравлики на
стендах перед установкой в БПЛА.
Резервирование критических систем – дублирование ключевых узлов для повышения
надежности.
Поэтапная интеграция ИИ – сначала наземные испытания, затем постепенное
внедрение в реальные условия.
Термо- и виброиспытания – проверка работы систем в экстремальных условиях.
15

2. Организационные меры
Привлечение экспертов – сотрудничество с вузами и исследовательскими центрами.
Гибкое управление проектом – использование Agile-методик для быстрой адаптации к
изменениям.
Диверсификация поставщиков – заключение контрактов с несколькими компаниями на
ключевые компоненты.
3. Стратегические меры
Мониторинг законодательства – участие в отраслевых конференциях для отслеживания
изменений.
Разработка патентов – защита интеллектуальной собственности для снижения
конкурентных рисков.
Кибербезопасность – аудит кода ИИ, использование защищенных протоколов передачи
данных.

16