© «Директор по безопасности», №10-2025. Октябрь 2025
Дамир Гибадуллин, директор продукта ЭЛВИС-НеоТек
В данной статье приведен анализ современного состояния и перспектив развития международного и российского рынков систем противодействия беспилотным летательным аппаратам (БПЛА).
В этом материале вы узнаете:
• Мировой рынок: текущий объем и прогноз роста до 2030 года, доминирующие технологии и их распределение, сегментация по типам решений и конечным пользователям, ключевые драйверы роста рынка.
• Российский рынок: показатели уровня оснащения предприятий, объем рынка и тенденции развития, структура предложений и спрос на различные решения, основные проблемы и вызовы.
• Технологические тренды: развитие систем обнаружения и нейтрализации, внедрение искусственного интеллекта, интеграция различных типов защиты, автоматизация процессов.
• Использование искусственного интеллекта в системах безопасности.
В современных условиях безопасность критически важных объектов становится приоритетным направлением развития систем защиты. Особую актуальность приобретает проблема противодействия беспилотным летательным аппаратам (БПЛА), которые все чаще используются как в гражданских, так и в военных целях. Представленный ниже материал представляет собой анализ современного состояния рынка антидроновых систем и может быть полезен специалистам в области безопасности, представителям объектов критически важной инфраструктуры и производителям специальных технических средств обнаружения и противодействия беспилотным аппаратом.
ОБЗОР МИРОВОГО РЫНКА РЕШЕНИЙ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ БПЛА
1. Объем мирового рынка и динамика роста:
● Объем антидрон-рынка составил $3,03 млрд в 2025 году и ожидается рост до $9,3 млрд к 2030 году, с ежегодным увеличением на 25,14%.
● Причиной быстрого роста является распространение вооружённых беспилотников и усиление угроз для энергетической и критически важной инфраструктуры государств.
Доминирующие технологии:
● Системы обнаружения занимают наибольшую долю рынка (55,43%).
● Решения по нейтрализации* демонстрируют наибольший рост (среднегодовой темп прироста 29,52%), что подчеркивает смену приоритетов от ситуационной осведомленности к активным средствам подавления.
*- (в зарубежных материалах чаще используется термин «нейтрализация», в российских документах используется термин «противодействие беспилотному аппарату», ГОСТ Р 71564.1-2025)
Решения по нейтрализации:
● Лидирующие позиции принадлежат наземным системам (42,12% рынка), но дроны-перехватчики стремительно расширяются (+26,32% ежегодно), отражая тренд столкновений дронов на поле боя.
Конечные пользователи:
● Военные и оборонные ведомства занимают основную долю рынка (44,56%).
● Коммерческий сектор защиты критически важной инфраструктуры растет со скоростью 21,36% годовых.
Дистанционные классы систем:
● Средней дальности преобладают (49,23% рынка), но рынок систем ближнего радиуса действия развивается быстрее остальных (+22,41% ежегодно).
Ключевые выводы отчета:
● Основную долю занимает рынок систем обнаружения, но темпы роста смещаются в сторону решений по нейтрализации.
● Традиционные наземные платформы уступают место быстрым темпам роста решений на основе дронов-перехватчиков.
● Оборонная сфера является крупнейшим потребителем, но заметный рост демонстрирует коммерческий сектор защиты инфраструктуры.
Основные причины роста рынка:
● Распространение вооруженных БПЛА в конфликтах.
● Усиление угроз для энергетики и критической инфраструктуры.
● Инвестиции правительств в антидрон-технологии.
● Тенденция перехода от разведки к активной нейтрализации.
2. Угрозы коммерческих дронов:
● Недорогие коммерческие дроны, переделанные в оружие, стали распространенным элементом полей сражений.
● Низкая стоимость (около $500) делает их эффективными в противостоянии дорогой бронетехнике, что стимулирует инвестиции в антидрон средства.
● Нарушение традиционного баланса стоимости и эффективности вызывает резкий рост спроса на антидрон-системы.
● В дополнение к военным конфликтам, риск возрастает и на гражданском уровне: частные и государственные объекты подвержены угрозам атак дронов.
3. Атаки дронов на объекты:
● Атаки на объекты (ТЭК, объекты транспортной и критической инфраструктуры) показали слабость инфраструктуры к воздушным угрозам.
● Прекращения поставок электроэнергии, топлива и газа ведут к значительным экономическим убыткам, мотивируя владельцев инвестировать в системы антидрон защиты.
● Транспортные компании (аэропорты) несут большие экономические убытки в связи с остановкой работы.
4. Интеграция датчиков на основе искусственного интеллекта:
● Современные антидрон-системы используют многоканальные решения (радиолокатор, радиочастотные, акустические, тепловизионные и оптические датчики) для обнаружения и сопровождения малозаметных дронов в городской среде.
● Нейросетевые технологии распознавания дронов позволяют повысить эффективность работы систем и снизить количество ложных тревог.
5. Сегментный анализ рынка:
● Системы обнаружения: занимают доминирующее положение (55,43% рынка) благодаря относительной простоте развертывания и ранней фазе рынка.
● Системы нейтрализации: быстро растут (29,52% CAGR), так как операторы стремятся перейти от «наблюдения» к «нейтрализации».
6. Будущее рынка:
● Дальнейшее развитие программного обеспечения с открытой архитектурой сделает антидрон-системы более гибкими и доступными, открывая новые горизонты роста.
● Распространение систем противодействия БПЛА с поддержкой ИИ: интеграция ИИ расширяет возможности систем защиты от дронов, позволяя точно идентифицировать угрозы и автоматизировать реагирование. В 2024 году более 40 % новых систем противодействия БПЛА были оснащены инструментами классификации на основе ИИ.
● Увеличилось число случаев применения оружия направленной энергии, в частности высокоэнергетических лазеров, в качестве некинетического метода борьбы с дронами. Оборонные ведомства Северной Америки и Ближнего Востока ускорили закупки систем, оснащенных подобным оружием, из-за их низкой стоимости и высокой точности. В ходе недавних испытаний лазерные системы успешно нейтрализовали микродроны на расстоянии до 3 километров, что стало важным достижением в области защиты от беспилотников на поле боя.
● Технологии 3D-геопозиционирования всё чаще используются для определения зон воздушного пространства по вертикали и горизонтали, обеспечивая многоуровневую защиту. Эти системы уже применяются более чем в 25 % новых объектов. В сочетании с расширенной аналитикой отслеживания они позволяют прогнозировать траекторию движения дронов в режиме реального времени и отправлять оповещения по конкретным зонам, повышая точность стратегии защиты.
7. Анализ антидрон-систем:
● Наземные системы: имеют наибольшее распространение (42,12% рынка), используются в аэропортах, объектах энергетики, промышленности и нефтегазовом секторе. Стационарные системы подходят для круглосуточной защиты периметров.
● Дроны-перехватчики демонстрируют рост (26,32% CAGR), так как столкновения дронов становятся обычными в современных условиях.
● Наземные мобильные системы: установленные на бронированных машинах, защищают движущиеся колонны войск.
● Ручные глушители: портативные устройства (до километра действия) обеспечивают последнюю линию защиты для пехоты.
8. Вертикальный анализ рынка:
● Военные и оборонные закупки: остаются крупнейшими пользователями (44,56% рынка), обусловленными долгосрочными программами закупок и эшелонированной противовоздушной обороной.
● Критическая инфраструктура: быстро растет (21,36% CAGR), поскольку компании энерго-, нефте-газового комплекса принимают угрозу всерьез.
● Гражданские пользователи: аэродромы, логистические узлы активно инвестируют в антидр-системы, что расширяет рынок.
9. Основные тенденции рынка:
● Эволюция платформ: появление комплексных систем (наземные + воздушные), расширяющие возможности нейтрализации угроз.
● Открытые архитектуры: производители отдают предпочтение открытым платформам, поддерживающим будущее обновление систем и обеспечения технической поддержки.
● Растущий спрос на многофункциональные решения: готовые к развертыванию комплекты для гражданской инфраструктуры.
10.Анализ дальности действия антидроновых систем:
● Средняя дальность (1-5 км): занимает доминирующую позицию (49,23% рынка), так как обеспечивает разумный компромисс между зоной покрытия и боевой эффективностью.
● Малая дальность (<1 км): быстро растёт (22,41% CAGR), востребованы пехотой и городскими силами правопорядка.
● Дальняя дальность (>5 км): специализированные системы для границ и прибрежных районов, реже встречаются в обычных операциях.
11. Особенности различных классов дальности:
● Средняя дальность: оптимальны для аэродромов, морских портов и передовых баз. Универсальны и просты в монтаже.
● Малая дальность: портативные решения, ручные глушители и переносные излучатели для непосредственного подавления угроз вблизи объекта защиты.
● Дальняя дальность: применяются для стратегического контроля пространства, редко используются в повседневных операциях.
Ключевые выводы:
● Высокий уровень ложных тревог: системы обнаружения сталкиваются с проблемой ложных срабатываний, особенно в урбанизированных зонах с густой сетью сотовых операторов, что отрицательно влияет на доверие и снижает эффективность систем.
● Рост рынка нейтрализации: отмечается значительный сдвиг в структуре рынка- если раньше преобладали системы обнаружения, то теперь усиливается спрос на системы нейтрализации, демонстрирующие гораздо более высокие темпы роста.
● Использование искусственного интеллекта: применение технологий ИИ и мультиканального анализа данных позволяет преодолеть проблему ложных срабатываний и повысить эффективность обнаружения, расширяя возможности рынка.
● Доминирование наземных систем: наземные решения по-прежнему доминируют, однако отмечается стремительный рост мобильного и сегмента дронов-перехватчиков, способствующего расширению возможностей нейтрализации угроз.
● Главные потребители: военные и критическая инфраструктура формируют основной костяк рынка, двигая вперед инновации и финансирование.
● Страховой рынок: многие операторы вынуждены вводить антидрон-системы в рамках обязательного страхования, что ускоряет проникновение решений на гражданский рынок.
● Переносные и мини-системы: мобильные и портативные решения малой дальности становятся драйверами роста рынка, предлагая решение для защиты на коротких дистанциях и массовых мероприятий.
● Баланс цены и эффективности: системы средней дальности (1-5 км) составляют основу рынка, обеспечивая оптимальный баланс между стоимостью и эффективностью, что привлекает клиентов различного профиля.
● Новая парадигма защиты: дальнобойные системы утрачивают монополию, становясь частью многоуровневых архитектур, состоящих из различных уровней обнаружения и нейтрализации.
● Эволюция рынка: использование новых технологий, таких как контейнерные системы и интегрированные платформы, выводит рынок антидронов на новый уровень зрелости и открывает перспективы для роста и диверсификации.
Эти выводы подводят итог текущим тенденциям и ключевым драйверам мирового рынка антидрон-систем, подчеркивая важность инноваций и гибкости в ответ на растущие угрозы.
На основании отчетов: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/anti-drone-market
https://www.congruencemarketinsights.com/report/anti-drone-defense-system-market
ОБЗОР РОССИЙСКОГО РЫНКА РЕШЕНИЙ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ БПЛА
1. Основные показатели рынка:
• Уровень оснащения предприятий:
● К апрелю 2025 года: 60-80% промышленных предприятий.
● Конец 2023 года: 25-30% предприятий.
• Объем рынка:
● Прогноз на 2025 год: 30-90 млрд рублей.
● Разброс оценок обусловлен разными сегментами рынка.
• Сегментация по типам решений:
● Физическая инженерная защита (сети, укрытия).
● Средства РЭБ (радиоэлектронной борьбы).
● Средства кинетического поражения.
• Динамика спроса:
● Рост спроса на защитные сети: +96,3%
● Увеличение спроса на системы обнаружения (детекторы): +75,3%
2. Проблемы рынка:
Технические проблемы:
• Несоответствие характеристик: заявленные параметры оборудования часто не соответствуют реальным возможностям.
• Отсутствие диагностики: многие системы не имеют встроенных модулей самодиагностики.
• Проблемы размещения: некорректное радиотехническое обследование объектов при установке.
Сервисные сложности:
• Техническая поддержка: недостаточное послепродажное обслуживание.
• Квалификация персонала: нехватка компетентных специалистов у заказчиков.
• Проверка работоспособности: отсутствие стандартизированных методик тестирования.
Организационные барьеры:
• Нормативная база: отставание регулирования от потребностей рынка.
• Распределение ответственности: неопределенность в вопросах ответственности за безопасность.
• Обучение персонала: недостаток квалифицированных кадров.
3. Технологические тренды
Ключевые направления развития:
• Машинное зрение: внедрение систем компьютерного зрения на дронах.
• Интеллектуальный анализ: использование ИИ для повышения эффективности противодействия.
• Роевое управление: развитие технологий координации групп дронов.
Внедрения и решения:
• Автоматизация: мультиспектральные системы с ИИ для обнаружения дронов.
• Видеоаналитика: внедрение алгоритмов анализа видеопотока в реальном времени.
• Оптимизация действий: использование ИИ для выбора оптимальных сценариев противодействия.
Перспективные разработки:
• Самообучающиеся системы: адаптивные алгоритмы противодействия.
• Прогнозирование угроз: ИИ-модели для предсказания возможных атак.
• Автоматизация реагирования: системы с автоматическим выбором методов противодействия.
4. Текущее состояние рынка:
• Рост спроса: увеличение потребности в защитных решениях.
• Смещение фокуса: переход от простых решений к комплексным системам.
• Технологическая гонка: постоянное развитие как атакующих, так и защитных технологий.
Основные тенденции:
• Модульность решений: развитие универсальных компонентов.
• Интеграция технологий: объединение различных методов защиты.
• Автоматизация процессов: внедрение интеллектуальных систем управления.
5. Необходимые первоочередные шаги:
• Стандартизация: необходимость разработки единых требований, стандартов и протоколов.
• Организация межотраслевого взаимодействия и силовых структур, усиление роли государственного участия, развитие сотрудничества между производителями, интеграторами, проектными организациями и потребителями.
• Проработка и внедрение комплексного подхода: переход к многоуровневой системе защиты.
Источники: российские СМИ и телеграм-каналы.
ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В АНТИДРОН-СИСТЕМАХ:
1. Традиционные РЛС- расширение возможностей благодаря применению ИИ:
● Автоматическое выделение дронов: современные радары с ИИ выделяют мелкие объекты, такие как дроны, из городского ландшафта и погодных явлений.
● Классификация целей: ИИ-классификация помогает определить тип дрона, его габариты и потенциальную угрозу.
● Анализ намерений: ИИ-системы прогнозируют траекторию полёта и оценивают намерения дрона.
2. Радиочастотные детекторы и подавители:
● Обнаружение сигналов управления: ИИ помогает идентифицировать сигналы дронов даже в зашумленном эфире.
● Подавление каналов связи: алгоритмы выбирают оптимальный способ подавления, адаптируясь к условиям.
● Симуляции атак: ИИ-симуляторы помогают обучать персонал и испытывать новые методы противодействия.
3. Противодействие спутникам навигации (GPS, ГЛОНАСС) с помощью ИИ:
● Спуфинг GPS: ИИ создает поддельные сигналы, вводя дрон в заблуждение.
● Адаптивное подавление: ИИ выбирает лучшие способы подавления сигналов навигации, принимая во внимание местность и погоду.
4. Вооруженные силы внедряют кибертехнологии для борьбы с дронами:
● Взлом электроники: ИИ моделирует атаки на электронную начинку дронов, нарушив их функционирование.
● Перекрытие управления: ИИ захватывает управляющий канал, превращая дрон в управляемый объект.
5. Роботизированные комплексы, оснащённые ИИ, осуществляют перехват дронов:
● Самоходные перехватчики: ИИ-машины оснащены радарами и лазерами для уничтожения дронов.
● Турель с ИИ: турельная установка с ИИ-автоматикой захватывает цель и поражает её автоматически.
6. Прогнозирование и сопровождение
Современные системы ПВО, усиленные ИИ, проводят активное сопровождение и прогнозирование:
● Прогнозирование маневров: ИИ оценивает траекторию дрона и предсказывает его действия.
● Координация действий: ИИ контролирует работу радаров, подавителей и оружия, обеспечивая оптимальную реакцию.
ТЕХНОЛОГИИ ИИ В АНТИДРОН-СИСТЕМАХ
● Технология машинного обучения (ML, англ. machine learning,) позволяет объединять данные с различных датчиков для создания полной картины воздушного пространства. Методами, такими как «случайные леса» (Random Forest) и SVM (Support Vector Machines), системы отличают сигналы дронов от природных объектов, а кластеризация выявляет новые паттерны поведения. Постоянное обучение на новых данных повышает эффективность защиты, снижая количество ложных срабатываний.
● Компьютерное зрение (CV, англ. computer vision) обеспечивает обработку видеопотоков в реальном времени с помощью сверточных нейронных сетей (CNN). Модели обнаружения объектов, такие как YOLO и SSD, эффективно распознают дроны даже в сложных условиях. Семантическая сегментация обеспечивает точное позиционное определение даже мелких целей. Синтез данных с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN) улучшает обучение моделей, расширяя разнообразие тренировочных данных.
● Обработка естественного языка (NLP, англ. natural language processing) улучшает взаимодействие между системами искусственного интеллекта и операторами, преобразуя сложные данные в понятные инструкции. Например, вместо абстрактных данных система выдает конкретные рекомендации, такие как: «Обнаружен дрон, повторно сканирующий периметр; рекомендовано применить подмену GPS». NLP также позволяет операторам общаться с системой голосом, запрашивая разъяснения или дополнительные варианты действий, что повышает доверие к системе и ускоряет принятие решений в стрессовых ситуациях.
● Обучение с подкреплением (RL, англ. reinforcement learning ) позволяет системам защиты от дронов автоматически выбирать оптимальные контрмеры после идентификации угрозы. Тестируя методы в смоделированных условиях, RL улучшает выбор действий, таких как глушение радиочастот или подмена GPS, с учетом ограничений и возможных побочных эффектов. Это делает системы устойчивыми к изменениям методов атак дронов, накапливая знания о наилучших мерах реагирования.
Ключевой итог: в наши дни проблема защиты от БПЛА приобрела особую актуальность, поскольку атаки дронов становятся все более распространённым явлением. Современный мир столкнулся с серьёзными вызовами в области безопасности, связанными с угрозой несанкционированного использования дронов для шпионажа, диверсий и террористических актов. В ответ на эти вызовы появляются новые технологии и подходы, призванные защитить население и критически важные объекты. Развитие систем искусственного интеллекта и машинного обучения позволило значительно повысить эффективность защиты от дронов. Современные системы, оснащённые технологиями компьютерного зрения, глубинного обучения и обработки естественного языка, способны распознавать угрозы и оперативно реагировать на них. Это существенно снижает риски и повышает уровень безопасности. В ближайшие годы развитие технологий, применяемых для защиты от дронов, будет продолжать набирать обороты, чтобы эффективно противостоять новым вызовам и угрозам. Постоянное совершенствование систем и интеграция передовых методов искусственного интеллекта станут залогом обеспечения безопасности в условиях нашего беспокойного мира.
Идет подписка на издания ИД «Советник» , 2026 г.
Также Вы можете оформить подписку на наши издания в редакции на любой период с предоставлением полного пакета документов для бухгалтерии:
- по тел.: +7(977) 953-20-53, +7(499) 404-21-71
- e-mail: podpiska@sec-company.ru
При оформлении годовой подписки - Вы уже сейчас сможете читать вышедшие номера за все года в формате "Доступ к электронным журналам".
