Тенденции развития технологий искусственного интеллекта в КНР

Решетникова М.С.1, Пугачева И.А.1, Лукина Ю.Д.1
1 Российский университет дружбы народов

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 11, Номер 1 (Январь-март 2021)

Цитировать:
Решетникова М.С., Пугачева И.А., Лукина Ю.Д. Тенденции развития технологий искусственного интеллекта в КНР // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – Том 11. – № 1. – С. 333-350. – doi: 10.18334/vinec.11.1.111912.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=45611391

Аннотация:
На сегодняшний день страны, ценящие и понимающие необходимость становления инновационных экосистем, выходят на первый план и становятся драйверами мировой экономики. Китай определил развитие искусственного интеллекта одной из главной движущей силой национальной экономики на современном этапе. В статье рассмотрены основные направления развития искусственного интеллекта в Китае, а также общемировые тренды в этой сфере. Особое внимание уделено новейшим разработкам Китая в сфере искусственного интеллекта. Оценены прогнозные значения объема рынка искусственного интеллекта в Китае. Доказано, что несмотря на существенное увеличение объема рынка искусственного интеллекта в Китае в 2020-2025 гг., темпы прироста постепенно снижаются. В силу нарастания технологического и экономического противостояния Китая и, в первую очередь, США, вопрос о глобальном лидерстве Китая в области искусственного интеллекта остается открытым

Ключевые слова: Китай, искусственный интеллект, инновации, цифровизация

JEL-классификация: O31, O32, O33



Введение

В последний год мировая экономика столкнулась с беспрецедентными вызовами: многие ценности и достижения человечества подрываются пандемией COVID-19. Более чем когда-либо способность к инновациям как каждой организации и каждой страны, открытость международному сотрудничеству, готовность эффективно распоряжаться национальными ресурсами будут иметь решающее значение для поиска выхода из сложившейся ситуации и достижения устойчивого глобального развития.

В этом контексте страны, ценящие и понимающие необходимость развития инновационных экосистем, выходят на первый план и становятся драйверами мировой экономики. Именно они смогут переломить ситуацию, перестраивая экономики, создавая новую парадигму, основанную на более гибких и устойчивых подходах к развитию.

Цифровая экономика и современные информационные и коммуникационные технологии существенно меняют все общественные отношения.

8 июля 2017 года можно назвать точкой отсчета становления стратегии развития искусственного интеллекта (далее – ИИ) как одной из главных движущих сил национальной экономики на современном этапе. Именно в этот день Госсовет КНР принял национальную стратегию развития технологий, в том числе «План создания искусственного интеллекта следующего поколения». Впервые в истории на государственном уровне роль искусственного интеллекта определена как решающая в становлении «научно-технологической державы». [1] (Ding, 2018). До 2030 г. Китай планирует вложить в эту сферу колоссальную сумму, а именно – 1,6 триллионов долл. США [2] (O’Meara, 2019).

Китайское правительство возлагает большие надежды на развитие технологий искусственного интеллекта. Пандемия COVID-19 спровоцировала в 2020 г. большие расходы на ИИ-технологии (50,1 млрд долл.), так как именно благодаря им удалось снизить использование человеческого труда в целях автоматизации многих бизнес-процессов. Согласно прогнозу IDC, расходы на ИИ в 2024 г. превысят 110 млрд долл., то есть увеличатся вдвое по сравнению с 2020 г. Среднегодовой темп роста расходов на ИИ за 2019–2024 гг. составит более 20,1%, что позволит организациям разного масштаба сохранять конкурентоспособность в условиях цифровой экономики [3].

Цель данной работы – провести анализ рынка и основных тенденций развития технологий искусственного интеллекта КНР.

Методы и подходы

Основными методиками, использованными при проведении данного исследования, были системный и диалектический подходы к изучению изменения основных экономических триггеров в секторе искусственного интеллекта Китая.

Для анализа их количественных показателей использовалось сочетание методов сравнения и классификации, медиасканирования и краудсорсинга. Информационная база опиралась на ежегодные справочники, издаваемые официальными учреждениями КНР, статистические данные международных изданий, посвященных развитию технологий в области искусственного интеллекта, статьи и монографии китайских, российских и западных экономистов. Основные научные положения данной работы разработаны авторами самостоятельно.

Прогноз объема рынка искусственного интеллекта в Китае выполнен с помощью эконометрической модели множественной линейной регрессии.

Результаты

Искусственный интеллект – один ведущих трендов ИТ в ближайшее десятилетие

По результатам исследования агентства CNews Analytics, в конце декабря 2020 г. был составлен рейтинг основных ИТ-трендов в 2021 г. Рейтинг возглавили: аналитика больших данных, облачные решения и искусственный интеллект [4, 5].

Такие расходы спровоцированы необходимостью в трансформации компаний. Внедрение ИИ обусловлено не простым желанием преуспеть в своей сфере и занять существенную долю рынка, а острой необходимостью. Технологии ИИ уже сейчас помогают компаниям превращать все полученные данные в ценную информацию, благодаря которой можно говорить о глобальном видении различных ситуаций и принятии многих решений по автоматизации бизнес-процессов.

Самый быстрый рост расходов зафиксирован в области фармацевтических исследований. Сейчас во многих государствах больницы и лаборатории используют ИИ как средство ускорения диагностики заболеваний, в том числе COVID‑19, а также предоставления автоматизированных дистанционных консультаций для пациентов. Благодаря автоматическому сбору и обработке данных граждане разных государств могут видеть важные результаты показателей заболеваемости и смертности от COVID-19 [6].

Также во время пандемии технологии ИИ были внедрены для мониторинга соблюдения правил физического дистанцирования. Органы власти европейских стран в 2020 г. прибегали к помощи стартапов, что позволило проводить оценку результатов более эффективно [7] (Creemers, 2020).

Стоит отметить две отрасли, в которых ожидается самый большой объем расходов на ИИ до 2024 г.: банковские услуги и розничная торговля. Технологии ИИ в банках будут сконцентрированы на анализе и изучении видов мошенничества, что же касается ритейла, то здесь инвестиции будут направлены на повышение уровня клиентского обслуживания с использованием чат-ботов [8] (Boobier, 2020).

Разделяя расходы на технологии ИИ по регионам мира, аналитики прогнозируют, что на долю США будет приходиться больше половины всех расходов на ИИ до 2024 г. Западная Европа станет вторым регионом по объему расходов на ИИ. Китай займет третье место, здесь инвестиции ожидаются со стороны государственных и местных органов власти, в сфере банковских и профессиональных услуг. Самый быстрый рост расходов в течение прогнозного периода ожидается в Японии (32,1%) и Латинской Америке (25,1%) [3].

Аналитики IDC прогнозирует мировой доход от технологий ИИ в 2021 г. в размере 156,5 млрд долл. За два года этот показатель увеличится на 12,3% [3].

Цифровизация стала неотъемлемой часть нашей жизни во время пандемии 2020 г., тенденция ускорения ради выхода мировой экономики из кризиса с помощью усовершенствованных технологий сохранится в 2021 г., особенно в сфере здравоохранения [9] (Shimonski, 2021).

Однако не стоит забывать, что цифровизация имеет как положительные, так и отрицательные эффекты. Одной из быстро развивающихся технологий положительного влияния в 2021 г. станет распознавание лиц, основанное на алгоритмах компьютерного зрения. Уже сейчас эта технология позволяет распознавать людей с симптомами среди большого скопления граждан и отслеживать их перемещения. Еще одна технология, выделяющаяся тем, что может иметь негативный эффект, в отличие от остальных, – генеративный ИИ, способный создавать реалистичные фотографии людей и объектов, которых не существует в действительности. Такие технологии могут повлечь за собой нарушение достоверности информации и конфиденциальности.

К 2025 г. 60% поставщиков ИИ будут включать в свое ПО меры по предотвращению его потенциально вредоносного использования, 75% разговоров на рабочем месте будут записываться и анализироваться для повышения организационной ценности и оценки рисков, в то же время 10% правительств будут избегать проблем нарушения конфиденциальности и безопасности, используя отдельные группы населения для обучения ИИ [10].

В качестве тенденций корпоративных технологий ИИ в 2021 г. эксперты отмечают [11] (McKinsey, 2020):

1) самоуправляемые ИТ, способные самостоятельно исправлять и устранять проблемы, тем самым позволяя командам выделять больше свободных временных и трудовых ресурсов на высокоприоритетные проекты;

2) технология роботизации процессов (RPA) – ИИ, способные структурировать данные на основе машинного зрения и обработки естественного языка (NPL);

3) автоматическое распознавание речи (ASR).

В таблице 1 приведен более расширенный список возможностей технологий ИИ в 2021 г.

Таблица 1

Основные направления развития ИИ-технологий в 2020–2025 гг.

Сфера
Технологии ИИ
Медицина
- оптимизация обработки данных о пациентах (пример: платформа для автоматизации задач здравоохранения OLIVE);
- создание медикаментов (пример: технология Atomwise, используемая в создании новых лекарств в сотрудничестве с Гарвардским и Стэнфордским университетами, позволяет обнаружить новые молекулы);
- диагностика рака и других серьезных заболеваний (пример: PathAI)
Финансы и трейдинг
- электронные платежи (пример: сервис Dataminr собирает необходимую информацию и представляет пользователям график важных событий, отражающихся на его инвестициях);
- алгоритмы, созданные нейросетью, для автоматизации ведения торгов (пример: компания Kayrros анализирует данные с помощью алгоритмов для успешных инвестиций)
Безопасность
Борьба с мошенничеством по цифровым платежам (пример: компания AimBrain предотвращает кражу аккаунтов и обнаруживает мошенников)
Генеративно-состязательная нейросеть (GAN [1]) Модель машинного обучения, способная имитировать заданное распределение данных для создания 3D-объектов, перевода изображения в текст и обратно (пример: дипфейки для синтеза изображений)
Архитектура
Нейросеть GauGAN, которая превращает скетчи в реальные изображения (программа помогает архитекторам и геймдизайнерам собирать чертежи зданий и создавать локации для игр соответственно
Индустрия моды
Оцифровка моделей (пример: модельное агентство Areola Models)
Журналистика
Изменение внешности героев в репортажах для сохранения анонимности людей (пример: канал НВО при создании документального фильма)
Астрофизика
Избавление от помех и шумов при съемке космических объектов для получения качественных изображений (пример: алгоритм GAN)
Обучение с подкреплением (RL [2]) Модель машинного обучения ИИ для изучения взаимодействий испытуемой системы и окружением для максимизации эффективности такого взаимодействия
Быт
Пример: робот-пылесос, робот-газонокосильщик
Безопасность
Пример: устройства со специальными датчиками, обнаруживающими пожароопасные ситуации и предотвращающие их
Автомобили
Пример: нейронная сеть, позволяющая научиться водить машину, используя только три датчика на передней части автомобиля
Источник: составлено авторами на основе: McKinsey. (2020). The state of AI in 2020 [McKinsey Analytics]. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2020 (дата обращения: 12.20.2020)

Благодаря технологиям ИИ жизнь человечества становится проще, лучше, эффективнее, однако некоторые технологии могут спровоцировать дополнительные трудности и возникновение новых рисков. Например, технология GAN действительно создает полезные сервисы и помогает автоматизировать множество бизнес-процессов в разных сферах жизни, но дипфейки также могут вредить людям, портить их репутацию и усложнять работу, подменяя лица и имитируя голоса. Результат использования подобного рода технологий зависит в первую очередь от первоначальной цели и желаемого результата, сама по себе технология не сможет ни навредить, ни сделать лучше [12] (Tong, Wang, Pan, Wang, 2020).

Международное аналитическое агентство Forrester Research выделило следующие ведущие тренды 2021 г. для ИИ [13]:

1. AR, MR, VR-технологии.

2. Программы лояльности.

3. CX-менеджмент.

4. Облачные сервисы.

5. ИТ-решения для HR.

6. Защита персональных данных.

7. Инциденты, связанные с инсайдерской информацией.

8. Использование ИИ на работе.

9. Цифровизация продвижения на B2B-рынке.

10. Новые бизнес-модели для периферийных вычислений.

11. Маркетинг инноваций.

В результате проведенного анализа сформулированы прогнозы для развития каждого тренда в 2021 г. [13] Так, например, в 2021 г. ожидается сильный рост востребованности технологий дополненной, смешанной и полностью виртуальной реальности, спровоцированный активной цифровизацией экономики в результате длительной пандемии во всем мире. Рост спроса может достигнуть до 12%, например, в США около половины населения станет пользоваться данными технологиями в повседневной жизни 13].

Анализ клиентов станет более подробным, планируется делать акцент на программах лояльности и создании новых маркетинговых продуктов для удержания клиентов, вследствие чего расходы в 2021 г. могут увеличиться на 30%. Клиентоориентированность в бизнес-компаниях также будет продолжать расти. Появится острая необходимость в отслеживании формирования холистического опыта клиента (EX). В 2021 г. 25% брендов могут достичь прогресса в CX-менеджменте [33] (Srividya, 2020).

Последствия пандемии сказались на экономике таким образом, что практически всем пришлось работать удаленно и использовать для этого новые ИТ-решения. В первую очередь стал расти спрос на облачные сервисы и безопасность сетей. В 2021 г. примерно 30% компаний увеличат свои затраты, а мировой рынок облачной инфраструктуры вырастет в совокупности на 35% до 120 млрд долл. Самыми популярными облаками на данный момент являются: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud и Alibaba, чей рост доходов составил 29%, 47%, 43%, 59% соответственно [4].

Однако в 2021 г. появятся новые модели для периферийных вычислений. Подобные решения могут составить серьезную конкуренцию облачным сервисам, ведь их рост к 2022 г. снизится вдвое до 24%, и они более удобные в использовании в различных сферах деятельности. В 2021 г. новые поставщики сократят рост облачных сервисов на 5 пунктов [1] (Ding, 2018).

Интересно, что, по прогнозам аналитиков, масштаб удаленной работы во всем мире может вырасти на 300% по сравнению с тем, что было до начала пандемии. Такая тенденция будет способствовать росту инсайдерских угроз. Уровень подобных инцидентов вырастет в 2021 г. до 33% [14] (Hafermalz, Riemer, 2020).

В условиях пандемии и удаленной работы требуются новые технологии для техподдержки и автоматизации бизнес-процессов. В 2021 г. 35% организаций увеличат использование ИИ вдвое, особенно популярной станет косвенная поддержка в виде автоматизации роботизированных процессов (RPA, Robotic process automation) [15] (Langmann, 2021).

Искусственный интеллект – новая область международной конкуренции Китая

Развитие области искусственного интеллекта стало новым фокусом международной конкуренции. По мнению китайского политического сообщества, именно ИИ является сейчас стратегической технологией, которая будет лидером в будущем, поэтому крупнейшие развитые страны мира должны рассматривать развитие ИИ как приоритетную стратегию повышения национальной конкурентоспособности и защиты национальной безопасности [15] (Langmann, 2021).

С 2013 года Китай опубликовал несколько программных документов национального уровня, которые отражают намерение разрабатывать и развертывать ИИ в различных секторах. Например, в 2015 году Государственный совет выпустил руководящие принципы по действиям Китая «Internet Plus», основная цель которого – интегрировать интернет во все элементы экономики и общества. В документе четко говорится о важности развития новых отраслей ИИ и инвестирования в научные исследования и разработки [16]. В том же году был выпущен 10-летний план «Сделано в Китае 2025», целью которого является превращение Китая в доминирующего игрока на мировом рынке высокотехнологичной обрабатывающей промышленности, включая ИИ [17].

Также в марте 2016 г. Центральным комитетом Коммунистической партии Китая (КПК) был опубликован 5-летний план, в котором ИИ упоминается в качестве одного из шести важнейших направлений развития развивающихся отраслей экономики страны и является одним из ключевых факторов стимулирования экономического роста [18].

Все эти документы свидетельствуют о том, что начиная с 2013 г. в Китае были предприняты значительные усилия по разработке и использованию ИИ. Однако до 2016 года искусственный интеллект был представлен лишь в качестве одной из многих других технологий, которые могли бы быть полезны для достижения целого ряда политических целей. Это изменилось в июле 2017 г., когда Государственный совет Китая обнародовал стратегию развития искусственного интеллекта (ИИ) страны под названием «План развития искусственного интеллекта нового поколения» (AIDP) [19]. В этой стратегии были изложены цели Китая стать мировым лидером в области ИИ к 2030 году, монетизировать ИИ в триллион юаней (около 150 миллиардов долларов) в промышленности и выйти в качестве движущей силы в определении этических норм и стандартов для отрасли искусственного интеллекта [19].

Основной целью политики по развитию ИИ в Китае, как сформулировано в AIDP, является становление Китая мировым центром инноваций ИИ к 2030 году и определение искусственного интеллекта «главной движущей силой промышленной модернизации и экономических преобразований Китая» [20].

Данный План развития также указывает на важность использования ИИ в более широком диапазоне секторов, включая оборону и социальное обеспечение, и фокусируется на необходимости разработки стандартов и этических норм для использования ИИ. В целом План предусматривает всеобъемлющую стратегию ИИ и бросает вызов другим ведущим державам во многих ключевых областях, в первую очередь США.

AIDP разграничивает три ключевых шага в развитии области ИИ:

1) к 2020 году Китай стремится поддерживать конкурентоспособность с другими крупными державами и оптимизировать свою среду развития ИИ. В денежном выражении Китай намерен создать индустрию ИИ стоимостью более 150 миллиардов юаней (около 21 миллиарда долларов). Также в этот период будут установлены первоначальные этические нормы, политика и правила для жизненно важных областей ИИ;

2) к 2025 году по Плану развития Китай стремится добиться «крупного прорыва» в разработках ИИ и быть мировым лидером в некоторых технологиях и приложениях. Китай также нацелен на увеличение стоимости своей основной отрасли ИИ до более чем 400 миллиардов юаней (около 58 миллиардов долларов) и закрепление в законе этических стандартов для ИИ;

3) к 2030 году Китай стремится стать мировым инновационным центром ИИ. К тому времени ожидается рост в основной отрасли ИИ более чем в два раза, что составит около 1 триллиона юаней (примерно 147 миллиардов долларов), и дальнейшее обновление законов и стандартов для решения новых проблем в области применения технологий и приложений, созданных с помощью искусственного интеллекта [20].

Анализ положения Китая на мировом рынке ИИ

Китай входит в список лидеров Юго-Восточной Азии в области инноваций за 2020 г. и список ведущих стран по привлечению венчурного капитала, что, несомненно, является положительным моментом, так как это сможет привести рынок венчурных инвестиций к 2021 г. в норму [21].

Инновации сосредоточены в научно-технических кластерах различных стран с высоким уровнем дохода, больше всего именно в Китае. Глобальный инновационный ландшафт смещается на восток.

С 2018 по 2019 г. Китай находится на 14-м месте (GII (Global innovation index) – 53,3) и в то же время остается единственной страной со средним уровнем дохода в первой тридцатке рейтинга ГИИ. В рейтинге ГИИ также определены страны, занимающие ведущие места в мире по конкурентным направлениям инновационной деятельности, например, венчурный капитал, высокотехнологичное производство и НИОКР. Китай в данном случае занимает 3-е место. По оценке баланса системы инноваций, в рейтинге ГИИ 2020 г. Китай отстает только в категории «инфраструктура» [22].

Второй рейтинг, который будет рассмотрен в данной статье, – «Рейтинг исследователей искусственного интеллекта» (Nature Index). Китай не просто входит в топ-50 стран, лидирующих в исследованиях ИИ в 2020 г., но и занимает второе место (281,2), опережая Великобританию почти в два раза (на 43%) [23]. Значение индекса увеличилось на 52,4% по сравнению с 2019 г.

Благодаря университету Цинхуа (Tsinghua University) Китай занял 9-е место (46,8) в топ-10 организаций, лидирующих в исследованиях ИИ в 2020 г. и 6-е место в топ-10 всемирных университетов, лидирующих в исследованиях ИИ.

В топ-10 всемирных компаний, лидирующих в исследованиях ИИ Китай занял 5 (Huawei – 14,3), 9 (Alibaba – 10,5) и 10 (Tencent – 9,2) места. Однако в рейтинге топ-50 стран, лидирующих в исследованиях ИИ по индексу публикаций на душу населения, Китай занял лишь 28-е место (0,198). Интересно, что в 2019 г. такую же позицию на 5-м месте с идентичным показателем индекса занимала компания Amazon (США), но в 2020 г. компания Huawei оказалась успешнее благодаря новым разработкам смартфонов и других технологичных устройств [23].

Самая большая конкуренция за места в рейтингах, по результатам ИИ, наблюдается у Китая и США. Скорее всего, Китай продолжит вытеснять компании США из рейтингов. Все дело в том, что в Китае технологии ИИ стали развиваться ускоренными темпами начиная с 2017 г., для того чтобы к 2030 г. стать мировым лидером по ИИ. Именно поэтому преимущество США в области ИИ быстро исчезает, хотя ранее опережали Китай в 11 раз [24] (Chuvpilo, 2021).

Новые разработки ИИ в Китае

Конкретный план действий правительства для реализации первой цели представлен в «Трехлетнем плане действий по продвижению развития отраслей искусственного интеллекта нового поколения», который был выпущен Министерством промышленности и информатизации КНР в декабре 2017-го. В приоритете находится стимулирование продуктов и услуг, созданных с помощью технологий ИИ, таких ка: подключенные к интернету автомобили, умные роботы и беспилотные летательные аппараты, системы распознавания лиц и голоса, машинный анализ медицинских изображений и проч. Особое внимание уделяется разработке новых технологий, прежде всего – разработке чипов и нейросетей, а также платформ с открытым исходным кодом и внедрению в производственные процессы ключевых технологий искусственного интеллекта [25] (Reshetnikova, 2021).

Объем инвестиций в ИИ в сфере здравоохранения в Китае является самым высоким в мире, а по количеству исследований в данной области страна занимает третье место в мире. Одной из конкретных сфер применения ИИ в медицинской области является медицинская визуализация. В настоящее время ИИ в медицинских продуктах визуализации в основном используется для скрининга заболеваний, особенно рака и хронических болезней. В 2017 году Tencent запустила AIMIS, сервис диагностической медицинской визуализации на базе искусственного интеллекта. Эта технология в Китае в настоящее время имеет точность определения предварительных диагнозов рака пищевода – более 90%, 95% – для саркоидоза легких и 97% – для диабетической ретинопатии. По данным Tencent, AIMIS достигла сотрудничества с более чем 100 больницами в Китае для содействия исследованиям и применению ИИ в отрасли здравоохранения в Китае [26] (Steffi Noel, 2019).

В дополнение к медицинской визуализации ИИ в диагностике Китай также предоставляет такие услуги, как электронная медицинская документация (EMR), медицинский робот, виртуальный помощник и другие. Примером является быстрорастущая медицинская компания Airdoc, которая специализируется на ИИ в диагностике. Компания использует ИИ управляемой системы, которые могут искать признаки многих хронических заболеваний изображения сетчатки в задней части каждого глазного яблока. Путем проведения скрининга в медицинских учреждениях и за их пределами признание болезни Airdoc fundus стало помощником врача по хроническим заболеваниям.

Китайский интернет охватывает 900 миллионов пользователей, большинство из которых являются мобильными пользователями, что и послужило причиной успеха в разработке 5G-сети. Правительство рассматривает развитие 5G как имеющее решающее значение для технологического сектора и экономики страны, а также контролирует все три мобильных оператора (China Mobile, China Telecom и China Unicom) [27]. Технология 5G, запущенная для массового пользования еще в конце 2019 года, в 2020 году вносит значительные изменения в промышленный сектор и инфраструктуру некоторых городов Китая, например Шэньчжэня, который стал первым городом в мире с полным покрытием связью 5G с более 45 тыс. специальных станций, бесперебойную работу которых контролируют роботы. В этом же городе появился первый в мире интеллектуальный порт – Mawan SmartPort. В настоящее время технология 5G внедрена в 50 городах Китая, что делает его мировым лидером по использованию “fifth generation” [28] (Li, Wang, Zhang, 2021).

Китай является также крупнейшим рынком в мире для образовательных технологий, а разработки ИИ помогают в их реализации. Примером применения ИИ в области онлайн-обучения является создание платформы Yuanfudao (Yuantiku), которая фокусируется на обучении и включает виртуальные классы с поддержкой ИИ, живое обучение и приложения для поддержки домашних заданий. Еще одной известной платформой стала 17zuoye, или «Домашнее задание вместе», которая широко признана в качестве крупнейшей онлайн образовательной платформы в Китае. По данным на февраль 2018 года, 17zuoye обслужила более 60 миллионов пользователей и 120 000 школ, предлагая домашние решения для преподавателей, студентов и родителей [29].

2020 год внес серьезные изменения практически во все сферы жизни. Пандемия Covid-19 дала новый толчок развитию цифровизации во всем мире, а Китаю предоставила возможность добиться успеха в реализации стратегии по достижению лидерства в области ИИ.

Китай имел беспрецедентные достижения в области технологии ИИ во время вспышки коронавируса. Эти технологии были использованы для борьбы с болезнью, ее диагностикой. Китай также использовал технологии ИИ в целях общественного здравоохранения, такие как дезинфицирующие роботы и карты, в режиме реального времени показывающие расположение активных инфекций. Вследствие пандемии ИИ получил дополнительную государственную поддержку и инвестиции. Китайская компания HY Medical, использующая ИИ в медицине, совместно с Huawei Cloud создала открытую платформу ИИ EIHealth для диагностирования коронавируса по результатам КТ за 25 сек. с достоверностью до 95%. Платформа действует в больницах 20 стран мира (Великобритания, Малайзия, Таиланд, Панама, Мексика, Чили, Эквадор) [30] (Allison, 2020).

Пандемия послужила развитию тесного сотрудничества между государственными органами и крупными технологическими компаниями Китая для обеспечения быстрого и эффективного контроля за распространением вируса. Ярким примером является разработанная технологическими гигантами Китая WeChat и Alipay система «QR-код здоровья», которая позволяет отслеживать перемещение жителей Китая и сигнализировать о возможных контактах с зараженными на основании данных электронной государственной платформы National Online Government Service Platform (NOGSP), находящейся в ведении Госсовета КНР [30] (Allison, 2020). Система Alipay Health Code продемонстрировала свою эффективность и позволила Китаю максимально сократить количество зараженных COVID-19.

Закрытие большинства магазинов, кинотеатров, ресторанов привело к появлению новых площадок для продажи товаров и услуг. Китайская платформа Douyin стала одной из крупнейших, благодаря которой жители Китая продавали свою сельскохозяйственную продукцию, технику, электронику и прочие товары и услуги в условиях самоизоляции. Даже крупные технологические компании использовали площадку в своих коммерческих целях, например, компания Xiaomi провела презентацию своей новой продукции через стрим на Douyin. Презентацию посмотрели около 50 млн человек. За время стрима Xiaomi заработала $30 млн, зрители покупали технику в прямом эфире [30] (Allison, 2020).

Китайско-американское противостояние, ускорившее импортозамещение в КНР, послужило еще одним толчком к появлению новых технологий ИИ в 2020 году. В апреле 2020 г. состоялся официальный запуск платформы BSN, которая является блокчейн-сетью для взаимодействия международных компаний и частных лиц. Китайская блокчейн сеть позволит повысить уровень безопасности данных при заключении сделок и транзакциях в криптовалюте. С данной платформой уже сотрудничают такие крупные частные предприятия Китая, как China Mobile и China UnionPay, а также государственные компании [31] (Shevko, 2020).

Эконометрический прогноз рынка ИИ в Китае

В качестве объекта исследования и прогнозирования было выбрано значение объема рынка ИИ в Китае за 2015–2019 гг. (в модели представлена показателем SIZE), а также отобраны ряд влияющих факторов, учитываемых в построенной линейной модели:

PRIVATE – объем частного финансирования в отрасль в млрд юаней.

INVEST – инвестиции и финансирование в области ИИ в млрд долл.

STARTUP – количество стартапов в сфере ИИ.

Было построено и оценено следующее линейное уравнение:

.

Коэффициент детерминации (R^2) данного уравнения = 0,96, что позволяет сделать вывод о том, что изменение уровня объема рынка ИИ в Китае на 96% объясняется изменением следующих факторов: объемом частного финансирования и других инвестиций в ИИ, а также количеством новых стартапов, и на 4% – изменением других факторов, не включенных в модель.

При сравнении реальных значений за 2015–2019 гг. и полученных с помощью модели (рис. 1) видно, что прогнозные значения практически точно совпадают с реальными, а значит, погрешность прогноза на несколько лет вперед будет невысока.

Рисунок 1. Сравнение реальных и прогнозных значений объема рынка ИИ в Китае 2015–2019 гг.

Источник: составлено авторами.

Об этом же свидетельствуют полученные в ходе вычисления значения статистических ошибок. Средняя процентная ошибка (MPE) и среднее абсолютное отклонение (MAD) демонстрируют небольшое завышение прогнозных значений над реальными на 1,01% или 2,5 млрд юаней соответственно. Средняя ошибка аппроксимации (MAPE) составила 11,6%, что соответствует диапазону 10–20% и подтверждает общую высокую точность прогноза (табл. 2).

Таблица 2

Статистические ошибки модели

Год
Продажи
Прогнозные значения продаж
Отклонения (E-ошибки)
|E|
|E|/Q
E2
(Q-F)/Q = Е/Q
2015
11,24
8,8277
2,4123
2,4123
0,2146
5,8194
0,2146
2016
14,19
13,8299
0,3601
0,3601
0,0254
0,1296
0,0254
2017
23,74
29,9991
-6,2591
6,2591
0,2637
39,1764
-0,2637
2018
41,55
39,7037
1,8463
1,8463
0,0444
3,4088
0,0444
2019
55,40
53,7596
1,6404
1,6404
0,0296
2,6909
0,0296
Сумма
12,5182
0,5777
51,2252
0,0504
MAD
MAPE
MSE
MPE
2,5036
11,6%
3,2008
1,01%

Источник: составлено авторами.

В результате были спрогнозированы значения объема рынка ИИ в Китае на 2020–2025 гг. Данный показатель начиная с 2019 г. увеличивается с каждым годом в среднем на 11%, но темпы прироста постепенно снижаются (рис. 2).

Рисунок 2. Объем рынка ИИ в Китае и темп прироста 2016–2025 гг.

Источник: составлено авторами.

В рассмотренном ранее правительственном плане по развитию ИИ – AIDP, к 2020 г. рынок должен был быть оценен в 150 млрд юаней, а к 2025 – в 400 млрд юаней [19]. Учитывая реальное значение объема китайского рынка ИИ в 2019 г., которое составило 55,4 млрд юань, полученные в ходе прогноза 62,1 млрд юань к 2020 г. и 102,8 млрд к 2025 г. демонстрируют более приближенные к действительности значения.

Конечно, стоит отметить, что полученная в ходе исследования модель не может дать истинное представление о рынке ИИ в Китае, так как учитывает не все факторы, оказывающие на нее влияние. Для улучшения модели, а, следовательно, и прогнозного значения показателя объема рынка ИИ, необходимо провести улучшение модели и добавить большее количество влияющих факторов, но уже сейчас можно с уверенностью сказать о том, что для достижения правительственных целей и увеличения объемов рынка необходимо увеличение государственных и частных инвестиций в исследуемый сектор, повышение квалификации исследователей и инженеров, работающих в данной сфере (AI talents), улучшение качества высшего и среднеспециального образования в целом и стимулирование развития новых предприятий в данной области.

Заключение

Китай стал одним из главных бенефициаров стратегии «догоняющего развития». За исторически короткий период из отсталой страны он вырос во вторую по величине экономику мира, в то же время оставаясь в тени инновационных лидеров.

Сегодня Китай уже не устраивает имидж мировой фабрики. Основная стратегия государства – ориентация на внутреннее потребление, достичь которого можно лишь за счет ускоренного внутреннего роста, основанного на прорывных национальных технологиях. Становление «научно-технологической сверхдержавой» обеспечит мировое господство, в первую очередь в области искусственного интеллекта.

Китай пошел по самобытному пути создания инноваций. Поддерживаемые китайским правительством технологические гиганты стремятся достичь лидерства в сфере ИИ путем создания собственной инновационной базы. В то же самое время пандемия стала катализатором глобальных изменений: вынужденная диверсификация цепочек поставок, протекционистские меры, поиск альтернативных путей поддержания экономики в условиях неопределенности. Все эти факторы позволяют Китаю превратить глобальный кризис в возможность провести перестройку экономики, наладить производство и экспорт высокотехнологичных товаров с использованием современных технологий.

В правительстве осознают масштаб проблем, тормозящих инновационное развитие страны. Однако планомерные стратегические шаги, предпринимаемые руководством, дают основание полагать, что в ближайшее время в табеле о рангах инновационных держав появится новый лидер.

[1] Генеративно-состязательная нейросеть (Generative adversarial network, сокращённо GAN).

[2] Reinforcement learning (обучение с подкреплением).


Источники:

1. Ding J. Deciphering China’s AI dream. Future of Human University, University of Oxford, March 2018. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fhi.ox.ac.uk/wp-content/uploads/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf. (дата обращения: 01.09.2020).
2. O’Meara S. China’s Ambitious Quest to lead the world in AI by 2030 // Nature. – 2019. – № 572. – p. 427-428. – doi: https://doi.org/10.1038/d41586-019-02360-7.
3. IDC worldwide Artificial Intelligence Spending Guide – Forecast 2020 Archived. [Электронный ресурс]. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS46794720#:~:text=FRAMINGHAM%2C%20Mass.%2C%20August%2025, (дата обращения: 15.01.2021).
4. Panwar G. S. Machine Learning Trends to Watch Out in 2020 and 2021. [Электронный ресурс]. URL: https://neptune.ai/blog/machine-learning-trends-2020-2021 (дата обращения: 01.02.2021).
5. CNews: ИТ-тренды 2021. Archived. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnews.ru/reviews/cnews_trendy_2021 (дата обращения: 01.02.2021).
6. Fang C., Bai S., Chen Q., Zhou Y., Xia L., Qin L., Gong S., Xie X., Zhou C., Tu D., Zhang C., Liu X., Chen W., Bai X., Torr P. H. S. Deep learning for predicting COVID-19 malignant progression [Preprint]. Infectious Diseases (except HIV/AIDS). [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1101/2020.03.20.20037325.
7. Creemers R. China’s Social Credit System: An Evolving Practice of Control. SSRN Journal 2018. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.2139/ssrn.3175792.
8. Boobier T. AI and the future of banking. [Электронный ресурс]. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119596165.
9. Shimonski R. AI in Healthcare: How Artificial Intelligence Is Changing IT Operations and Infrastructure. / (1-е изд.). - Wiley, 2021.
10. WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence. (2020). World Intellectual Property Organization
11. McKinsey The state of AI in 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2020.
12. An Overview of Deepfake: The Sword of Damocles in AI Tong, X., Wang, L., Pan, X., & Wang, J. g. (2020). An Overview of Deepfake: The Sword of Damocles in AI. 2020 International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning (CVIDL), 265–273. https://doi.org/10.1109/CVIDL51233.2020.00-88
13. Главные ИТ-тренды 2021. Archived. [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/future/179267-glavnye-it-trendy-2021 (дата обращения: 01.02.2021).
14. Hafermalz E., Riemer K. Interpersonal Connectivity Work: Being there with and for geographically distant others // Organization Studies. – 2020. – № 41(12). – p. 1627–1648.
15. Langmann C. Robotic Process Automation (RPA)—Study on Characteristics of Successful RPA Implementations. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.28379.69921.
16. План развития искусственного интеллекта нового поколения в Китае. [Электронный ресурс]. URL: https://www.newamerica.org/cybersecurity-initiative/digichina/blog/full-translation-chinas-new-generation-artificial-intelligence-development-plan-2017/ (дата обращения: 01.02.2021).
17. Официальная англоязычная электронная коммуникационная платформа Государственного совета КНР English.gov.cn. [Электронный ресурс]. URL: http://english.www.gov.cn/policies/latest_releases/2015/07/04/content_281475140165588.htm (дата обращения: 11.02.2021).
18. Государственный совет Китая «Сделано в Китае 2025»/ 07.07.2015 г. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cittadellascienza.it/cina/wp-content/uploads/2017/02/IoT-ONE-Made-in-China-2025.pdf (дата обращения: 11.02.2021).
19. Государственный совет Китая The 13th Five-Year Plan. [Электронный ресурс]. URL: https://www.uscc.gov/sites/default/files/Research/The%2013th%20Five-Year%20Plan_Final_2.14.17_Updated%20(002).pdf (дата обращения: 11.02.2021).
20. Государственный совет Китая «План развития искусственного интеллекта нового поколения в Китае». [Электронный ресурс]. URL: https://www.newamerica.org/cybersecurity-initiative/digichina/blog/full-translation-chinas-new-generation-artificial-intelligence-development-plan-2017/ (дата обращения: 11.02.2021).
21. План развития искусственного интеллекта нового поколения в Китае. [Электронный ресурс]. URL: https://www.newamerica.org/cybersecurity-initiative/digichina/blog/full-translation-chinas-new-generation-artificial-intelligence-development-plan-2017/ (дата обращения: 11.02.2021).
22. Reshetnikova M. Venture Capital Market in China: A New Approach to Innovation Management. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.5281/ZENODO.3984247.
23. WIPO. Global innovation index. [Электронный ресурс]. URL: https://www.wipo.int/global_innovation_index/en/2020/ (дата обращения: 11.03.2021).
24. Chuvpilo G. Рейтинг исследователей искусственного интеллекта 2020 года: смогут ли США остаться в лидерах?. [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/u/502836-gleb-chuvpilo/193486-reyting-issledovateley-iskusstvennogo-intellekta-2020-goda-smogut-li-ssha-ostatsya-v-liderah (дата обращения: 11.03.2021).
25. Reshetnikova M. S. Modern Global Economic System: Evolutional Development vs. Revolutionary Leap // Modern Global Economic System: Evolutional Development vs. Revolutionary Leap. – 2021. – p. 2064–2074.
26. Steffi Noel AI in the healthcare sector in China: Current trends and applications. [Электронный ресурс]. URL: https://daxueconsulting.com/ai-healthcare-china/.
27. Sumit AI Health Care Chatbot // International Journal for Modern Trends in Science and Technology. – 2020. – № 6(12). – p. 219–224.
28. Li Z., Wang X., Zhang T. 5G+: How 5G Change the Society. Springer Singapore. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1007/978-981-15-6819-0.
29. Русско-Азиатский Союз промышленников и предпринимателей. Archived URL: Топ – 10 главных инноваций Китая в 2020 году - РАСПП. [Электронный ресурс]. URL: raspp.ru (дата обращения: 11.02.2021).
30. Allison 8 Chinese EdTech start-ups leading the global educational technology industry. [Электронный ресурс]. URL: https://daxueconsulting.com/china-edtech-educational-technology-market/.
31. Шевко А. Исторический шанс для Китая в сфере Искусственного интеллекта. Исторический шанс для Китая в сфере Искусственного интеллекта. [Электронный ресурс]. URL: https://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/istoricheskiy-shans-dlya-kitaya-v-sfere-ii/.
32. Liao R. China’s national blockchain network embraces global developers. [Электронный ресурс]. URL: https://techcrunch.com/2021/02/03/bsn-china-national-blockchain/.
33. Srividya S. Research Overview: Artificial Intelligence. Forrester. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forrester.com/report/Research+Overview+Artificial+Intelligence/-/E-RES160761 (дата обращения: 11.02.2021).

Страница обновлена: 19.07.2021 в 15:54:47