Национальные приоритеты развития промышленного искусственного интеллекта в условиях новых технологических вызовов

Доржиева В.В.1
1 Институт экономики Российской академии наук, Россия, Москва

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 12, Номер 1 (Январь-март 2022)

Цитировать:
Доржиева В.В. Национальные приоритеты развития промышленного искусственного интеллекта в условиях новых технологических вызовов // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 1. – С. 111-122. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114205.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48333779

Аннотация:
В статье представлен анализ современного состояния развития технологий искусственного интеллекта в мировой экономике и России в условиях новых технологических вызовов. На основе сравнительного анализа национальных стратегий определены основные приоритеты развития и направления поддержки разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в промышленности. Сделан вывод о том, что интеллектуальные технологии создают условия для перехода на цифровое производство будущего, Россия при реализации имеющегося потенциала уже в ближайшей перспективе может добиться локального лидерства в сфере ИИ по направлениям, где уже имеет технологический задел. В качестве методологической и фундаментальной основы исследования были использованы научные и практические исследования российских и зарубежных ученых в области ИИ.

Ключевые слова: цифровая экономика, цифровая индустриализация промышленности, национальная стратегия искусственного интеллекта, промышленный искусственный интеллект

JEL-классификация: L70, O14, O25, O31, O38



Введение

Происходящие процессы структурной перестройки в мировой экономике, связанные с изменением ее технологического базиса на базе новых прорывных технологий четвертой промышленной революции и/или шестого технологического уклада, обладают колоссальным резервом для технологической модернизации / цифровой индустриализации промышленности, позволяя сократить производственные циклы, повысить производительность труда, перейти к новым бизнес-моделям на основе цифровых платформ [7] (Lenchuk, 2021), [5] (Dorzhieva, 2021), [3] (Dorzhieva, 2021), в том числе на основе использования технологий искусственного интеллекта (далее по тексту – ИИ). Цифровые инициативы в области применения промышленного ИИ помогли государству и бизнесу адаптироваться к условиям пандемии СOVID-19 и снизить участие людей в производственных процессах, тем самым способствуя ускоренному переходу в онлайн-среду и развитию цифровой промышленности.

Учитывая растущее влияние технологий ИИ на экономическое развитие, многие страны активизируют свою деятельность в направлении разработки соответствующих национальных стратегий, призванных обеспечить ускоренное развитие ИИ, и охватывают как развитие непосредственно технологий ИИ, так и внедрение их во все сферы жизни. На данный момент такие национальные стратегии имеют более 50 стран, на которые приходится 90% мирового ВВП [1]. Финансирование национальных программ и проектов, направленных на развитие ИИ, в развитых странах-лидерах в основном осуществляется за счет государственных средств и в разных объемах, например, к 2030 г. Китай планирует потратить 1,6 трлн долл. [9] (Reshetnikova, Lukina, 2020), Германия – 3 млрд евро [2], Великобритания – 1,3 млрд евро [13] (Shelyubskaya, 2018). США ежегодно направляют в проекты, связанные с ИИ, по 100 млрд долл. [8].

В России в последние годы также уделяется пристальное внимание будущему ИИ. Так, например, приоритеты развития ИИ обозначены в национальной стратегии [3] и национальной программе «Цифровая экономика РФ» [4], в которых одними из перспективных направлений обозначены развитие промышленного ИИ, поддержка компаний, разрабатывающих технологические решения на основе ИИ, и рост числа патентов в сфере ИИ, применяемых в промышленности. Правительством России только на реализацию федерального проекта «Искусственный интеллект», реализуемого в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ», планируется направить 31,5 млрд руб. в 2021–2024 гг. [5]

Гипотеза исследования – применение промышленного ИИ способствует ускоренной цифровой индустриализации промышленности, являющейся одной из основных задач цифровой повестки России.

Целью настоящего исследования является на основе анализа национальных стратегий развития ИИ стран-лидеров и накопленного опыта применения технологий промышленного ИИ в мировой экономике оценить перспективы их развития для России и создания предпосылок для ускорения цифровой индустриализации промышленности в условиях новых технологических вызовов. Для достижения поставленной цели автором проведены: анализ современного состояния развития технологий ИИ в мировой экономике и России; анализ национальных стратегий развития ИИ стран-лидеров; исследование значимости разработки и применения технологий ИИ в промышленности.

Научная новизна исследования заключается в конкретизации и практическом применении технологий промышленного ИИ, которые позволяют ускорить процессы цифровой индустриализации и быть конкурентоспособными.

Акцентированное внимание и поддержка развития технологий ИИ со стороны правительств стран, а также значительный технологический прогресс в сфере ИИ вызвали всплеск инвестиционной активности бизнеса, рост числа патентов и количества компаний, принимающих участие в разработках технологий ИИ (рис. 1–3).

Рисунок 1. Объемы частных инвестиций в ИИ в США, Китае и ЕС

в 2015–2020 гг., млрд долл.

Источник: составлено автором по [Measuring trends in Artificial Intelligence // The AI Index report – Stanford University: Human-Centered Artificial Intelligence, 2021]. [Электронный ресурс]. URL: https://aiindex.stanford.edu/ (дата обращения: 24.01.2022).

Основными конкурентами за мировое лидерство в сфере ИИ являются США и Китай. В 2021 г. они больше всех потратили ресурсов на финансирование стратегий/программ развития и исследований в области ИИ. Бюджет России вполне сравним с расходами других стран-лидеров, входящих в топ-12 стран по количеству инвестиций в НИОКР и расходам на развитие в 2021 г., и занимает восьмую позицию (рис. 2).

Рисунок 2. Топ-12 стран по количеству инвестиций в исследования ИИ

и расходам на развитие в 2021 г., млрд долл. США

Источник: Анализ рынка искусственного интеллекта в 2021 году [Электронный ресурс]. URL: https://rdc.grfc.ru/2021/11/artificial-intelligence-market-analysis/ (дата обращения: 24.01.2022).

В последние годы наблюдается интенсификация исследований и регистрация патентов, относящихся к ИИ. Общее количество опубликованных патентов по тематике ИИ в мире, по данным ВОИС [6], выросло в 4,5 раза в 2019 г. по сравнению с 2000 г. Например, в таких сегментах, как технологии для робототехники, рост числа патентов составил примерно 55%, машинного обучения (применение нейронных сетей) – 28%, компьютерного зрения (системы распознавания образов) – 24% [7]. Наибольшее количество патентов опубликовано в США – более 26 тыс. ИИ-патентов за 2015–2020 гг., в России – около 150 (21-е место в мире). Лидерами по объемам патентования и регистрации прав на изобретения в области компьютерных систем, основанных на нейросетях, в США являются IBM (1813 заявок), Google (1167), Intel (1131), Microsoft (948) и Adobe (580), в Китае – Baidu (317), Tencent (306), Huawei (272), в Европе – Bosch (590) и Siemens (333) [8].

Подтверждают лидерство США данные по количеству компаний, разрабатывающих технологии ИИ (рис. 3).

Рисунок 3. Количество компаний, принимающих участие в разработках технологий ИИ, с разделением по странам

Источник: [10] (Tokarev, Tokarev, 2020).

Безусловно, все страны находятся на разных стадиях готовности к цифровизации экономики, и соответственно, целевые ориентиры и задачи разрабатываемых стратегий и программных документов, касающихся развития ИИ, существенно отличаются друг от друга. Многие акцентируют внимание на создании национальной базы ИИ, умной промышленности, проведении исследований, подготовке кадров в области новых технологий и создании нормативной базы для скорейшей разработки и внедрения (табл. 1).

Таблица 1

Основной фокус национальных стратегий развития искусственного интеллекта в развитых странах мира

Страны
Год
Умные заводы
Новые технологические компании
Национальная база ИИ
НИОКР
Кадры
Регуляторика
США
2016
ü
ü
ü
ü
ü
ü
Китай
2017
ü
ü
ü
ü
ü
ü
Великобритания
2018
ü
ü
ü
ü
ü
ü
Германия
2018
ü
ü
ü
ü
ü
ü
ЕС
2018
ü
ü
ü
ü
ü
ü
Россия
2019
ü
ü
ü
ü
ü
ü
Источник: составлено автором по [The 2020 AI Strategy Landscape 50 National Artificial Intelligence strategies shaping the future of humanity / Holon IQ? 2020]. [Электронный ресурс]. URL: https://www.holoniq.com/notes/50-national-ai-strategies-the-2020-ai-strategy-landscape/ (дата обращения: 24.01.2022).

Россия в области промышленного ИИ не входит в число стран лидеров и заметно отстает по большинству направлений. Вместе с тем уже сейчас ИИ также становится неотъемлемой частью бизнеса крупных компаний. В них появляются команды специалистов, которые занимаются исключительно проектами с применением технологий ИИ. Заказчики видят свои возможности в сфере внедрения технологий ИИ и машинного обучения и начинают ставить задачи разработчикам информационно-аналитических систем. Многие крупные отечественные предприятия (Ростех, Газпром, КАМАЗ и др.) внедряют различные элементы системы промышленного ИИ, использующие большие объемы данных для выявления тенденций и закономерностей, которые затем можно использовать для повышения эффективности производственных процессов и снижения энергопотребления. Согласно данным опроса Accenture, 73% из обследованных организаций использовали или внедряли технологии ИИ в одном или нескольких бизнес-подразделениях [9].

На российском рынке работают около 480 компаний, ведущих разработки по тематикам, относящимся к понятию «Искусственный интеллект», из них 17 относятся к промышленным. Самыми крупными (по размеру выручки) ИИ-компаниями являются Yandex (~26%), Тинькофф (~15%), Mail.Ru Group (~10%), Сбербанк Технологии, Croc, Лаборатория Касперского, Avito и Yota. Рынок ИИ России, по данным IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, в 2020 году составил 291 млн долл. США [10] и, по прогнозам Минкомсвязи РФ, к 2024 году вырастет в 80 раз [11].

Описание содержания, значимости и возможного эффекта от применения промышленного ИИ дается сегодня во многих научных и экспертных работах, опубликованных в последние годы. Приведем лишь несколько доводов, дающих представление о мотивации внедрения технологий промышленного ИИ и позволяющих вывести на новый уровень производственные процессы:

- технологии ИИ расширяют возможности применения в промышленной сфере [11] (Lenchuk et al., 2020). Благодаря своей способности автоматизировать, оцифровывать и оптимизировать ИИ идеально подходит для производственных операций, от разработки продукта до контроля качества [2] (Vlaskin, Dorzhieva, Ivanov, 2020), [4] (Dorzhieva, 2021). Если сейчас производственные машины выполняют 29% рабочих задач, то к 2025 году будут 52% [12];

- интеллектуальные системы и технологические цепочки, объединенные в цифровую сеть на основе технологий ИИ [13], могут быть применены к большинству промышленных видов деятельности – от оптимизации многостаночных систем до расширения исследований в области промышленности [15] (Lee, 2018). Такие системы создают совершенно новые возможности для гибкого и эффективного производства и могут внести в мировую экономику до 15,7 трлн долларов США к 2030 г. [14];

- технологии ИИ могут управлять производством, многократно выполнять действия без каких-либо ошибок и разрабатывать более грамотные производственные модели, создавая решения для автоматизации, контроля качества и устранения человеческих ошибок [14] (Darrell, 2015). Именно благодаря их применению стало объективной реальностью создание «цифрового завода», использующего интеллектуальные промышленные сети (например, Интернет вещей, IIoT), робототехнику и другие решения ИИ, соответствующие концепции Индустрии 4.0 [6] (Dudin, Bryntsev, 2021);

- технологии ИИ, применяемые в промышленности, призваны решать задачи, с которыми не справляется человек, они не только позволяют усовершенствовать существующие технологии, но и помогают создавать новые, открывая перспективные отрасли в промышленности [1] (Bryntsev, Nikishov, 2021).

По оценкам экспертов, у России есть прекрасная возможность встроиться в мировые исследования, и этому способствуют несколько важных аспектов:

- наличие ведущих мировых школ ИИ, например, таких как РАН, ИТМО, МГУ и МФТИ [15]. При этом отечественные ученые и инженеры работают в научных коллаборациях по всему миру;

- многие достижения и разработки в области промышленного ИИ российских компаний признаны на мировой арене и уже сейчас применяются на практике, а также создают условия для перехода на автоматизированное цифровое (умное, интеллектуальное) производство. Например, по данным Минпромторга РФ, планируется к 2035 г. запустить 40 российских цифровых «умных фабрик будущего» [12] (Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Gokhberg et al., 2019).

Следует также отметить, что в последние годы Правительством РФ совместно с AI-Russia Alliance (ПАО «Сбербанк», Яндекс, Mail.ru Group, ГК «Газпром нефть», МТС, РФПИ и др.) активно ведутся работы по формированию нормативного регулирования и стандартизации для упрощения разработки, внедрения технологий ИИ и сертификации продуктов, созданных на их основе.

Заключение

Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что технологии промышленного ИИ востребованы, создают условия для перехода на автоматизированное (цифровое) производство, повышения производительности труда, оптимизации производственных процессов, дистанционного управления производством, устранения ошибок. Технологии ИИ могут быть применены к большинству промышленных видов деятельности и позволяют создавать новые отрасли в промышленности. По сути, благодаря технологиям промышленного ИИ уже созданы условия для ускоренной цифровой индустриализации промышленности и создания цифровых производств будущего.

России вполне по силам добиться локального лидерства по некоторым направлениям в сфере ИИ, где имеет технологический задел (в том числе в оборонной промышленности), несмотря на существенное отставание от стран-лидеров. Эта цель закреплена в качестве приоритета в документах стратегического планирования (стратегиях, программах и проектах).

[1] The 2020 AI Strategy Landscape 50 National Artificial Intelligence strategies shaping the future of humanity / Holon IQ? 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://www.holoniq.com/notes/50-national-ai-strategies-the-2020-ai-strategy-landscape/ (дата обращения: 24.01.2022)

[2] Германия вложит в искусственный интеллект €3 млрд в ближайшие годы [Электронный ресурс]. URL: https://tass.ru/ekonomika/5792488 (дата обращения: 24.01.2022)

[3] Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184/ (дата обращения: 24.01.2022)

[4] Паспорт национального проекта «Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» (утв. президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 04.06.2019 № 7). [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 24.01.2022)

[5] Паспорт Федерального проекта «Искусственный интеллект», утв. на заседании Президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности 27 августа 2020 года [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/images/5/5b/2_5373326957167511384.pdf (дата обращения: 24.01.2022).

[6] Альманах ИИ №8. Индекс 2020 / Центр компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект», апрель 2021 г. [Электронный ресурс]. URL: https://aireport.ru/ai_index_2020 (дата обращения: 24.01.2022).

[7] Искусственный интеллект / Доклад ВОИС из серии «Тенденции развития технологии», 2019. 16 с. [Электронный ресурс]. URL: https://www.wipo.int/publications/en/details.jsp?id=4396&plang=RU (дата обращения: 24.01.2022).

[8] Искусственная жизнь и метавселенная: рост патентной активности в сфере ИИ / CNews Analytics, 2022 [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnews.ru/news/line/2022-01-17_iskusstvennaya_zhizn_i_metavselennaya (дата обращения: 24.01.2022).

[9] Accenture Technology Vision, 2020 [Электронный ресурс]. URL: https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/technology-trends-2020 (дата обращения: 24.01.2022).

[10] IDC: итоги развития рынка искусственного интеллекта в России / IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, 27 апреля 2021 г. [Электронный ресурс]. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prEUR247642121 (дата обращения: 24.01.2022).

[11] Альманах ИИ №8. Индекс 2020 / Центр компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект», апрель 2021 г. - https://aireport.ru/ai_index_2020

[12] The Future of Jobs Report 2018 / Доклад Всемирного экономического форума (ВЭФ) [Электронный ресурс]. URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2018.pdf (дата обращения: 24.01.2022).

[13] Интеллектуальная экономика: как искусственный интеллект трансформирует отрасли и общество / The Economist Intelligence Unit Limited, 2018. 20 с. [Электронный ресурс]. URL: http://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/RU-RU-CNTNT-Whitepaper-Digital-Transformation-with-AI-Intelligent-Economies.pdf (дата обращения: 24.01.2022).

[14] Scaling AI in Manufacturing Operations: A Practitioners’ Perspective / CAPGEMINI RESEARCH INSTITUTE, 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://www.capgemini.com/research/scaling-ai-in-manufacturing-operations/ (дата обращения: 24.01.2022).

[15] IDC, «Рынок ИИ в России», 2019. 38 c. [Электронный ресурс]. URL: https://media.rbcdn.ru/media/reports/ABBYY_IDC_Research.pdf (дата обращения: 24.01.2022).


Источники:

1. Брынцев А.Н., Никишов С.И. Искусственный интеллект в промышленном ландшафте России // Аспирант. – 2021. – № 2(59). – c. 37-39.
2. Власкин Г.А., Доржиева В.В., Иванов А.Е. Цифровизация производства: состояние и перспективы использования цифровых технологий в промышленности // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2020. – № 12-1. – c. 57-65. – doi: 10.34670/AR.2020.92.12.035.
3. Доржиева В.В. Современные тенденции развития обрабатывающей промышленности России и ее конкурентоспособность в условиях новой промышленной революции // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2020. – № 5. – c. 194-202. – doi: 10.34670/AR.2020.93.11.017.
4. Доржиева В.В. Цифровая трансформация как национальный приоритет развития Российской Федерации и драйвер экономической интеграции в ЕАЭС // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 4. – c. 6. – doi: 10.18334/vinec.11.4.113742.
5. Доржиева В.В. Цифровая трансформация топливно-энергетического комплекса России: приоритеты и целевые ориентиры развития // Креативная экономика. – 2021. – № 11. – c. 4079-4094. – doi: 10.18334/ce.15.11.113802.
6. Дудин М.Н., Брынцев А.Н. Стратегическое видение экономического развития России в условиях технологического перехода от индустриального уклада (Индустрия 2.0 и 3.0) к Индустрии 4.0 // Креативная экономика. – 2021. – № 3. – c. 783-804. – doi: 10.18334/ce.15.3.111810.
7. Ленчук Е.Б. Научно-технологическое развитие как фактор ускорения экономического роста в России // Научные труды Вольного экономического общества России. – 2021. – c. 237-244. – doi: 10.38197/2072-2060-2021-230-4-237-244 .
8. Обзор отдельных вопросов в области больших данных и искусственного интеллекта. - М.: ФКУ «ГИАЦ МВД России», 2019. – 148 c.
9. Решетникова М.С., Лукина Ю.Д. Политика Китая в борьбе за мировое лидерство в области искусственного интеллекта // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 4. – c. 1929-1942. – doi: 10.18334/vinec.10.4.111115.
10. Токарев Б.Е., Токарев Р.Б. Анализ рынка искусственного интеллекта: динамика патентования технологий // Практический маркетинг. – 2020. – № 1(275). – c. 38-44. – doi: 10.24411/2071-3762-2020-10006.
11. Ленчук Е.Б. и др. Формирование цифровой экономики в России: вызовы, перспективы, риски. / Монография. - СПб.: Алтейя, 2020. – 320 c.
12. Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. и др. Что такое цифровая экономика? Тренды, компетенции, измерение. / Докл. к XX Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. – 82 c.
13. Шелюбская Н.В. Развитие цифровой экономики Великобритании // Мировое и национальное хозяйство. – 2018. – № 4(46). – c. 2.
14. Darrell M. What happens if robots take the jobs? The impact of emerging technologies on employment and public policy. WestMonday. [Электронный ресурс]. URL: https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2016/06/robotwork.pdf (дата обращения: 24.01.2022).
15. Industrial Artificial Intelligence for industry 4.0-based manufacturingsystems // Manufacturing Letters. – 2018. – № 18. – p. 20-23. – doi: 10.1016/j.mfglet.2018.09.002.

Страница обновлена: 29.11.2022 в 11:52:15