National priorities for the development of industrial artificial intelligence amidst new technological challenges
Dorzhieva V.V.1
1 Институт экономики Российской академии наук, Russia
Download PDF | Downloads: 48 | Citations: 12
Journal paper
Russian Journal of Innovation Economics (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 12, Number 1 (January-March 2022)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=48333779
Cited: 12 by 30.01.2024
Abstract:
The analysis of the current state o artificial intelligence (AI) technologies in the world economy and Russia amidst new technological challenges is presented. Based on a comparative analysis of national strategies, the main development priorities and areas of support for the development and implementation of artificial intelligence technologies in industry have been identified. It is concluded that intelligent technologies create conditions for the transition to digital production of the future. Russia, with the realization of the existing potential, can achieve local leadership in the field of AI in the near future in areas where it already has a technological reserve. Scientific and practical research of Russian and foreign scientists in the field of AI was used as a methodological and fundamental basis of the study.
Keywords: digital economy, digital industrialization, national strategy of artificial intelligence, industrial artificial intelligence
JEL-classification: 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
|
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).
References:
Industrial Artificial Intelligence for industry 4.0-based manufacturingsystems (2018). Manufacturing Letters. (18). 20-23. doi: 10.1016/j.mfglet.2018.09.002.
Obzor otdelnyh voprosov v oblasti bolshikh dannyh i iskusstvennogo intellekta [Overview of selected issues in the field of big data and artificial intelligence] (2019). M.: FKU «GIATs MVD Rossii». (in Russian).
Abdrakhmanova G.I., Vishnevskiy K.O., Gokhberg L.M. i dr. (2019). Chto takoe tsifrovaya ekonomika? Trendy, kompetentsii, izmerenie [What is the digital economy? Trends, competencies, measurement] M.: Izd. dom Vysshey shkoly ekonomiki. (in Russian).
Bryntsev A.N., Nikishov S.I. (2021). Iskusstvennyy intellekt v promyshlennom landshafte Rossii [Artificial intelligence in the industrial landscape of Russia]. Aspirant. (2(59)). 37-39. (in Russian).
Darrell M. What happens if robots take the jobs? The impact of emerging technologies on employment and public policyWestMonday. Retrieved January 24, 2022, from https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2016/06/robotwork.pdf
Dorzhieva V.V. (2020). Sovremennye tendentsii razvitiya obrabatyvayushchey promyshlennosti Rossii i ee konkurentosposobnost v usloviyakh novoy promyshlennoy revolyutsii [Modern trends in the development of Russia's manufacturing industry and its competitiveness in the new industrial revolution]. Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. 9 (5). 194-202. (in Russian). doi: 10.34670/AR.2020.93.11.017.
Dorzhieva V.V. (2021). Tsifrovaya transformatsiya kak natsionalnyy prioritet razvitiya Rossiyskoy Federatsii i drayver ekonomicheskoy integratsii v EAES [Digital transformation as a national priority for the development of the Russian Federation and a driver of economic integration in the EAEU]. Russian Journal of Innovation Economics. 11 (4). 6. (in Russian). doi: 10.18334/vinec.11.4.113742.
Dorzhieva V.V. (2021). Tsifrovaya transformatsiya toplivno-energeticheskogo kompleksa Rossii: prioritety i tselevye orientiry razvitiya [Digital transformation of the Russian fuel and energy complex: priorities and development targets]. Creative economy. 15 (11). 4079-4094. (in Russian). doi: 10.18334/ce.15.11.113802.
Dudin M.N., Bryntsev A.N. (2021). Strategicheskoe videnie ekonomicheskogo razvitiya Rossii v usloviyakh tekhnologicheskogo perekhoda ot industrialnogo uklada (Industriya 2.0 i 3.0) k Industrii 4.0 [Strategic vision of Russia's economic development in the context of technological transition from an industrial way of life (Industry 2.0 and 3.0) to Industry 4.0]. Creative economy. 15 (3). 783-804. (in Russian). doi: 10.18334/ce.15.3.111810.
Lenchuk E.B. (2021). Nauchno-tekhnologicheskoe razvitie kak faktor uskoreniya ekonomicheskogo rosta v Rossii [Scientific and technological development as a factor of accelerating economic growth in Russia]. Scientific works of the Free Economic Society of Russia. 230 237-244. (in Russian). doi: 10.38197/2072-2060-2021-230-4-237-244 .
Lenchuk E.B. i dr. (2020). Formirovanie tsifrovoy ekonomiki v Rossii: vyzovy, perspektivy, riski [Digital economy in Russia: challenges, prospects, risks] M.: Alteyya. (in Russian).
Reshetnikova M.S., Lukina Yu.D. (2020). Politika Kitaya v borbe za mirovoe liderstvo v oblasti iskusstvennogo intellekta [Chinaʼs policy in the race for global leadership in artificial intelligence]. Russian Journal of Innovation Economics. 10 (4). 1929-1942. (in Russian). doi: 10.18334/vinec.10.4.111115.
Shelyubskaya N.V. (2018). Razvitie tsifrovoy ekonomiki Velikobritanii [The United Kingdomʼ digital economy development]. World and national economy. (4(46)). 2. (in Russian).
Tokarev B.E., Tokarev R.B. (2020). Analiz rynka iskusstvennogo intellekta: dinamika patentovaniya tekhnologiy [Market analysis of artificial intelligence: dynamics of patenting technologies]. Practical Marketing. (1(275)). 38-44. (in Russian). doi: 10.24411/2071-3762-2020-10006.
Vlaskin G.A., Dorzhieva V.V., Ivanov A.E. (2020). Tsifrovizatsiya proizvodstva: sostoyanie i perspektivy ispolzovaniya tsifrovyh tekhnologiy v promyshlennosti [Digitalization of production: state and prospects of using digital technologies in industry]. Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. 9 (12-1). 57-65. (in Russian). doi: 10.34670/AR.2020.92.12.035.
Страница обновлена: 25.04.2025 в 05:58:25