Challenges and development trends of the artificial intelligence market in Russia
Fomina A.N.1
1 Филиал ФГУП ВГТРК «Государственная телевизионная и радиовещательная компания «Брянск», Russia
Download PDF | Downloads: 41 | Citations: 9
Journal paper
Russian Journal of Innovation Economics (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 12, Number 2 (April-June 2022)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=48939614
Cited: 9 by 07.12.2023
Abstract:
At the present stage of technological progress, most countries strive to take leadership positions in the field of artificial intelligence. Russia is no exception in this way. The current state of the artificial intelligence market in Russia and in the world is analyzed. Barriers preventing its development are identified and classified. Promising directions for the development of intelligent technologies are identified. It is concluded that the development of artificial intelligence is impossible without state support. The scientific novelty of the research lies in the identification and systematization of state support measures to overcome barriers that hinder the development of the domestic artificial intelligence market. The results obtained are of practical value for public authorities and business structures in the field of artificial intelligence. The theoretical value of the study is characterized by a systematic approach to identifying existing economic and technological problems and developing on this basis a set of measures to overcome them.
Keywords: artificial intelligence, artificial intelligence market, AI solutions, intelligent technologies, barriers
JEL-classification: O31, O32, O33
Введение
В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) становится наиболее востребованной технологией в самых разных сферах экономики и жизнедеятельности людей. Эксперты прогнозируют, что рынок искусственного интеллекта будет стремительно развиваться и значительно шире использоваться для цифровой трансформации общества. Одна из причин этого – рост доверия государственных органов власти, бизнеса и населения к искусственному интеллекту и их готовность применять современные наработки и решения в области ИИ. Несмотря на то, что российский рынок искусственного интеллекта значительно отстает от глобальных процессов, сегодня уже достигнуты значительные успехи в развитии отечественного рынка ИИ-систем. В ближайшие годы можно ожидать масштабный переход от пилотных ИИ-проектов к их полноценному внедрению на конкретных производственных процессах отраслей, предприятий и государственных структур. Сегодня на подъеме находится прикладной искусственный интеллект, в частности технологии роботизации, дополненной реальности, алгоритмы, автоматические решения на основе данных, облачные решения, сервисы и др. Исследования показывают, что предприятия начинают активно использовать различные ИИ-решения, которые позволяют им оптимизировать обслуживание инфраструктуры, максимально все автоматизировать и централизовать. Актуальным становится «внедрение современных высокопроизводительных вычислительных комплексов и систем хранения данных, систем виртуализации как эффективного средства управления ресурсами» [2, 22, 28, 29, 32] (Tsvetkova, 2017).
Вместе с тем следует отметить, что существуют многочисленные барьеры, препятствующие развитию отечественного рынка искусственного интеллекта. Это, прежде всего, нехватка финансовых ресурсов, высокая стоимость ИИ-решений, недостаточная цифровая зрелость текущих процессов, низкий уровень автоматизации, отсутствие ИИ-компетенций, низкий уровень цифровой грамотности сотрудников. С нашей точки зрения, преодоление этих барьеров является важнейшей задачей государственных органов власти, необходима системная государственная политика по стимулированию спроса на технологии искусственного интеллекта со стороны всех секторов экономики. При этом важно создавать необходимые стимулы для разработки и внедрения ИИ-решений, оказывать существенную финансовую поддержку, формировать нормативно-правовую среду.
Исследованиями в области искусственного интеллекта занимаются многие отечественные и зарубежные ученые, однако в научных работах недостаточное внимание уделяется выявлению барьеров, препятствующих развитию ИИ-решений и систематизации мер по их государственной поддержке. Это обстоятельство актуализирует тему данной статьи.
Цель исследования – провести анализ состояния отечественного рынка искусственного интеллекта, выявить и систематизировать барьеры, препятствующие его развитию, актуализировать и систематизировать меры государственной поддержки по развитию рынка ИИ-решений.
Предметом исследования является российский рынок искусственного интеллекта, его состояние и перспективы развития.
Методология исследования: основой исследования послужили труды зарубежных и отечественных ученых в области искусственного интеллекта, научные и аналитические статьи в специализированных изданиях, статистические сборники, ресурсы сети Интернет.
Результаты исследования: проанализировано современное состояние отечественного рынка, выявлены и систематизированы барьеры, препятствующие его развитию, актуализированы и систематизированы меры государственной поддержки по развитию рынка ИИ-решений.
Современное состояние рынка искусственного интеллекта в России и в мире
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) – стратегически важное и перспективное направление для развития мировой экономики, они являются драйвером ее развития. К наиболее востребованным технологиям искусственного интеллекта относятся: компьютерное зрение; обработка естественного языка; распознавание и синтез речи; рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений; перспективные методы и технологии в ИИ; нейропротезирование; нейроинтерфейсы, нейростимуляция и нейросенсинг [11, 21, 24] (Trofimov, 2019).
Согласно прогнозам специалистов, решения в области искусственного интеллекта обеспечат к 2024 году рост мировой экономики на 1 трлн долл., а мировой объем рынка искусственного интеллекта к 2025 возрастет в 150 раз по отношению к 2016 году. Благодаря технологиям искусственного интеллекта к 2025 г. 85% взаимодействий с клиентами будут управляться при помощи ИИ, к 2030 г. мировой ВВП вырастет на 15,7 трлн долл. Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион в 2018–2025 годах займет 59,4% рынка технологий искусственного интеллекта. В 2018 году мировой рынок решений в сфере ИИ составил 21,5 млрд долларов, к 2024 году он увеличится до 137,2 млрд долларов (табл. 1). В 2018 году мировой рынок решений в сфере нейротехнологий составил 1,3 млрд долларов, к 2024 году он увеличится до 7 млрд долларов [1, 9, 21, 30, 31] (Aksyonova, 2019; Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Gokhberg, 2019; Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Vasilkovskiy, 2022; Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Gokhberg, 2019).
Таблица 1
Прогноз объема мирового рынка решений в области искусственного интеллекта и нейротехнологий, $ млрд
|
|
2018
|
2019
|
2020
|
2021
|
2022
|
2023
|
2024
|
|
Рынок решений в сфере ИИ
|
21,5
|
29,2
|
39,7
|
54,3
|
74
|
100,7
|
137,2
|
|
Компьютерное зрение
|
3,5
|
5,2
|
7,7
|
11,5
|
17,1
|
25,3
|
37,6
|
|
Обработка естественного язьж
|
10,3
|
11,9
|
13,8
|
16,1
|
19,3
|
24,1
|
30,2
|
|
Рекомендательные системы и интеллектуальные системы
поддержки принятия решений
|
6,6
|
10,8
|
16,7
|
24,9
|
35,4
|
48,6
|
65,9
|
|
Распознавание и синтез речи
|
1,1
|
1,3
|
1,5
|
1,8
|
2,2
|
2,7
|
3,5
|
|
Рынок решений в сфере нейротехнологий
|
1,3
|
1,7
|
2,3
|
3
|
4
|
5,3
|
7
|
|
Нейроинтерфейсы, нейростимуляция и нейросенсинг
|
0,3
|
0,4
|
0,6
|
0,8
|
1,1
|
1,6
|
2,3
|
|
Нейропротезирование
|
1
|
1,3
|
1.?
|
2,2
|
2,8
|
3,7
|
4,7
|
Однако в России уровень распространения технологий искусственного интеллекта в секторе экономики пока остается невысоким. Например, в России в 2020 году на финансирование решений искусственного интеллекта было выделено 40 млн долл., в Китае – 14,3 млрд долл. (в 350 раз больше, чем в России). И это притом, что ВВП Китая больше ВВП России лишь в 10 раз. Согласно исследованиям, на низком уровне находится и индекс зрелости технологий ИИ. В России этот индекс равен 6, в США и Китае – 77 баллов, в Великобритании, Канаде, Германии – 26 баллов (среди критериев – инфраструктура, уровень развития науки и кадров в стране, доходы местных IT-компаний). Эксперты отмечают, что доля ВВП, которая тратится на исследования и разработки в сфере ИИ в России, примерно в 35 раз ниже, чем в Китае и примерно в 10 раз ниже, чем в США. Число научных публикаций по нейротехнологиям и искусственному интеллекту в 2020 году в мире составило – 46053, в Китае – 13630, в США – 8248, в России – 1214, что составило 2,64% от общемирового. В 2021 г. технологии искусственного интеллекта в своей деятельности применяли лишь 5,4% российских организаций. По данным исследований, уровень цифровой зрелости российской промышленности также существенно отстает от мирового. Так, в одной из «самых развитых отраслей – автомобилестроении, он составляет 2,6 против 3,6 в мире, а в машиностроении – 1,6 против 3,4 в мире. Задержка России в освоении цифровых технологий, по разным оценкам, составляет около 5–10 лет, что обусловлено в том числе негативным влиянием санкций, которые затруднили доступ к передовым зарубежным технологиям» [1, 7–9, 13, 19, 22, 23, 30] (Aksyonova, 2019; Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Gokhberg, Dranev, Zinina, Kovaleva, Lavrinenko, 2021; Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Vasilkovskiy, 2022).
Барьеры, препятствующие развитию рынка искусственного интеллекта в России
Анализ научных работ и состояния отечественного рынка искусственного интеллекта позволяет выделить барьеры, препятствующие его развитию (табл. 2).
Таблица 2
Барьеры, препятствующие развитию рынка искусственного интеллекта в России
|
Группы барьеров по областям
применения
|
Барьеры, препятствующие
развитию искусственного интеллекта
|
|
Барьеры в области
управления
|
– в стране не выстроена
система, способствующая бурному росту технологических инноваций и мотивации
людей
– низкий уровень развития автоматизированных систем управления технологическими процессами и практик работы с данными – менеджмент большинства компаний боится проводить масштабные цифровые преобразования или не верит в конечные результаты – низкая информированность организаций и населения о преимуществах внедрения технологий искусственного интеллекта и о возможных сферах использования таких технологий – низкий уровень доступности и качества данных, необходимых для развития технологий искусственного интеллекта, недостаток информации о применимости ИИ к конкретным условиям предприятия – отсутствуют системные меры поддержки компаний, специализирующихся на разработке технологий и систем искусственного интеллекта и робототехники, существующие общие меры поддержки фрагментарны и сложны в администрировании, информация о возможности и порядке их применения не доводится до заинтересованных лиц системным образом |
|
Барьеры в
научно-технологической области
|
– отсутствие необходимого
комплекса информационно-коммуникационной инфраструктуры, отечественного
аппаратного и программного обеспечения, недостаточное
число «коробочных» ИИ-систем
– отсутствие крупных российских разработчиков и производителей специализированного аппаратного обеспечения и высокий уровень зависимости от импортных поставок оборудования и комплектующих – низкий уровень использования ИИ в компаниях; сложность применения ИИ-технологий по отношению к морально устаревшему оборудованию и системам, консервативность некоторых отраслей промышленности – низкий уровень внедрения технологий ИИ, ограниченный спрос со стороны компаний и государственных организаций, значительные барьеры для внедрения (включая монополизацию в большинстве отраслей и ограничительное отраслевое регулирование) – низкая степень доступности инструментов для разработки технологических решений на основе искусственного интеллекта, отсутствие массовых продуктов и доступных решений в сфере ИИ не только иностранных, но и российских – высокая сложность ИИ-решений, необходимость их адаптации под конкретные задачи; – недостаточный уровень развития отечественных высокоскоростных энергоэффективных микропроцессоров, оптимальных для задач ИИ – недостаточная обеспеченность ЦОДов коллективного или индивидуального использования под выполнение задач ИИ – недостаточный объем наглядных кейсов, которые доказывают эффективность ИИ- решений – преобладание на отечественном рынке олигополии: господствуют «Яндекс», Mail.ru, «Сбер» и др. стремящиеся захватить рынок и устранить небольшие компании за счет бюджетов – низкая интенсивность научных исследований в сфере ИИ; существует разрыв между фундаментальной наукой и реализацией ее наработок, мало исследований доходит до готового продукта – низкая международная конкурентоспособность ведущих национальных исследовательских центров – низкий уровень участия России в международных исследовательских проектах, ограниченный доступ к зарубежным технологиям, вызванный санкциями |
|
Барьеры в
финансово-экономической области
|
– недоинвестированность
ИИ-технологий со стороны государства
– высокая стоимость ИИ-проектов, провайдеры интернета, сотовой связи, телекоммуникационных услуг не располагают значительными ресурсами для внедрения ИИ-решений – неготовность большинства компаний инвестировать на длительную перспективу 5–10 и более лет |
|
Барьеры в области кадровой
политики
|
–отсутствие ИИ-компетенций
и низкий уровень ИТ-грамотности сотрудников
– недостаточный уровень обеспечения отечественного рынка искусственного интеллекта квалифицированными кадрами – отставания образовательной системы от современных требований цифровых технологий – дефицит современных программ подготовки специалистов в сфере ИИ, недостаточно данных для обучения ИИ – низкая готовность кадров в большинстве компаний к использованию технологий ИИ, общий дефицит цифровых компетенций – дефицит кадров для научных исследований в сфере ИИ – отток за рубеж квалифицированных специалистов в сфере ИИ |
|
Барьеры в области
нормативно-правового регулирования
|
– отсутствие полноценной
системы нормативно-технического регулир ования в области ИИ
– сложность административно-правового и нормативного-технического порядка тестирования и внедрения разработок в сфере ИИ – несовместимость некоторых положений законодательства о защите данных с технологиями ИИ |
Тенденции и перспективы развития рынка искусственного интеллекта в России
Однако несмотря на незначительный вклад в мировой рынок (сегодня это 0,5% от мирового рынка, его объем оценивается в 58,3 млрд долл.), отечественная индустрия искусственного интеллекта стремительно развивается. По прогнозам экспертов, отечественный рынок ИИ вырастет с 2,1 млрд руб. в 2018 г. до 160,1 млрд руб. в 2024 г. (табл. 2). Расходы на решения в области искусственного интеллекта продолжат демонстрировать среднегодовой рост на уровне 18,5% до 2024 года. Доля России в мировом рынке искусственного интеллекта, соответственно, увеличится с 0,5% до 1,7%. [6–8] (Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Gokhberg, Dranev, Zinina, Kovaleva, Lavrinenko, 2021).
Таблица 3
Прогноз объема российского рынка решений в области искусственного интеллекта и нейротехнологий, млрд рублей
|
|
2018
|
2019
|
2020
|
2021
|
2022
|
2023
|
2024
|
|
Рынок решений в сфере ИИ
|
2,1
|
6
|
16,9
|
48
|
71,1
|
107,2
|
137,2
|
|
Компьютерное зрение
|
1
|
2,1
|
7,5
|
20,4
|
29,3
|
42,1
|
60,5
|
|
Обработка естественного язьж
|
0,4
|
1
|
3
|
8,7
|
13,1
|
19,8
|
29,9
|
|
Рекомендательные системы и интеллектуальные системы
поддержки принятия решений
|
0,2
|
0,8
|
2,5
|
8
|
13,3
|
21,6
|
34,8
|
|
Распознавание и синтез речи
|
0,5
|
1,4
|
3,9
|
10,9
|
16,1
|
23,7
|
34,9
|
|
Рынок решений в сфере нейротехнологий
|
0,1
|
0,4
|
1
|
2,6
|
3,8
|
5,6
|
8,2
|
|
Нейроинтерфейсы, нейростимуляция и нейросенсинг
|
0,03
|
0,1
|
0,2
|
0,7
|
1,1
|
1,7
|
2,6
|
|
Нейропротезирование
|
0,1
|
0,3
|
0,7
|
1,9
|
2,8
|
3,9
|
5,5
|
Проведенное исследование позволяет сделать вывод, что Россия располагает большим потенциалом и возможностями в сфере ИИ. Сегодня уже 85% российских компаний используют ИИ-решения в бизнесе, разрабатываются крупные ИИ-проекты. В частности, «Сбер» создает различные системы для автоматического голосового обслуживания клиентов, у «Яндекса» есть ИИ-разработки (сервис распознавания и синтеза речи на нескольких язык – Yandex SpeechRitax и др.), которые успешно конкурируют с продуктами Google и Amazon. Компания BFG Group разработала интеллектуальную платформу, позволяющую управлять предприятием с помощью его виртуальной модели, «Газпром-нефть» создает различные системы для автоматизации производства и логистики на основе анализа данных и ИИ, «Аэрофлот» создает систему для сегментации клиентов и подготовки персонализированных предложений, «Ростелеком» разработал интеллектуальный проект подбора персонала с помощью ИИ. Наиболее часто используемым типом решений на базе ИИ в России являются виртуальные помощники: их применяют 38% руководителей и ведущих специалистов. На втором месте оказались прогнозный анализ (35%) и машинное обучение (35%).
В стране создан консорциум, выпускающий готовые решения под задачи искусственного интеллекта, способные конкурировать с зарубежными аналогами. В списке самых востребованных цифровых технологий (промышленные роботы, искусственный интеллект, машинное обучение, цифровое прототипирование, сенсорика и др.) лидирует искусственный интеллект (второе место в топ-15 цифровых технологий в промышленности в 2020 году, индекс значимости 0,86). Важно подчеркнуть, что в 2021 году ряд российских компаний экспортировали собственные разработки, в которых применяются технологии искусственного интеллекта [2, 3, 6, 13, 14] (Gorodnova, 2021).
Согласно прогнозам ведущих экспертов, ожидается, что в России до 2030 года в сфере искусственного интеллекта:
– будут функционировать до 1 тыс. компаний;
– будут работать более 10 тыс. человек;
– объем выпуска продукции и услуг увеличится до 100 млрд руб., а объем экспорта – до 50 млрд руб.;
– более 30% предпринимателей будут использовать в своей деятельности сервисы самопроверки на базе ИИ;
– число патентов превысит 1 тыс., число стартапов также будет более 1 тыс.;
– объем венчурных инвестиций в капитал российских компаний превысит $100 млн;
– в сфере госуслуг более 30% учреждений государственного управления будут предоставлять услуги населению с помощью ИИ;
– доля учреждений госуправления, использующих технологии ИИ, на федеральном уровне превысит 90%, на региональном уровне – 50%, на муниципальном – более 30%;
– в области образования вузы будут ежегодно выпускать более 5 тыс. специалистов по ИИ, а вместе с ведущими компаниями будет создано более 100 магистерских программ по ИИ [9, 13].
В целях развития искусственного интеллекта в России утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года в Российской Федерации. По мнению разработчиков Национальной стратегии, в стране должны быть созданы условия для:
– эффективного взаимодействия государства, организаций, в том числе научных, и граждан в сфере развития искусственного интеллекта;
– обеспечения роста благосостояния и качества жизни ее населения;
– обеспечения национальной безопасности и правопорядка;
– достижения устойчивой конкурентоспособности российской экономики;
– использования предприятиями и гражданами продуктов и услуг, основанных на преимущественно отечественных технологиях искусственного интеллекта, обеспечивающих качественно новый уровень эффективности деятельности [17].
В рамках Национальной стратегии развития искусственного интеллекта Правительственной комиссией по цифровому развитию разработан Паспорт федерального проекта «Искусственный интеллект», в котором определены основные показатели развития ИИ до 2024 г. (табл. 4).
Таблица 4
Основные показатели развития рынка ИИ до 2024 г.
|
Наименование показателя
|
Единица измерения
|
2021
|
2022
|
2023
|
2024
|
|
Публикаций российских специалистов на конференциях в
области ИИ
|
Основной показатель, ед. (в год)
|
36
|
48
|
60
|
90
|
|
Количество специалистов в области ИИ. подготовленных в
рамках программ высшего и дополнительного образования
|
Основной показатель, чел. (в год)
|
1916
|
2434
|
2128
|
4241
|
|
Размер ИИ-сообщества
|
Дополнительный показатель, %
|
120
|
140
|
160
|
200
|
|
Количество компаний-разработчиков ИИ решений,
получивших государственную поддержку в рамках Федерального проекта «Искусственный
интеллект»
|
Дополнительный показатель, ед. (накопительным итогом)
|
247
|
260
|
920
|
1199
|
По мнению руководителей Минэкономразвития, в России имеются хорошие предпосылки и потенциал для реализации Национальной стратегии развития искусственного интеллекта:
– развитая инфраструктура доступа к широкополосному интернету;
– своя национальная поисковая система, социальные сети и множество других цифровых сервисов;
– наличие крупных проектов в области интеллектуальных технологий;
– динамичный перевод госуслуг в электронный вид;
– наличие компетенций в области моделирования и программирования [23].
Анализ научной и специализированной литературы позволяет выделить долгосрочные тенденции развития искусственного интеллекта:
1. Повсеместное и широкомасштабное применение технологий искусственного интеллекта, их адаптация в секторах экономики.
2. Автоматизация бизнес-процессов, развитие роботизированных сервисов, аппаратного и программного обеспечения, расширение вычислительных и функциональных возможностей программных продуктов.
3. Совершенствование алгоритмов и математических методов, развитие новых методов машинного обучения для глубинной обработки, анализа и управления большими данными.
4. Совершенствование моделей управления и финансирования, переход к виртуальным помощникам для решения ежедневных производственных задач.
5. Развитие ИИ-компетенций персонала предприятий и населения страны [1, 4, 13, 17, 18] (Aksyonova, 2019; Norvig, Styuart, 2007).
Система государственных мероприятий по преодолению барьеров развития искусственного интеллекта в России
Вполне очевидно, что значимую роль в развитии технологий ИИ играет государственная поддержка. Аналитики отмечают, что системная государственная политика по стимулированию спроса на ИИ со стороны креативных секторов экономики создает необходимые стимулы для внедрения технологий и снижает риски освоения новых ИИ-решений [16].
Можно с уверенностью утверждать, что развивать технологии ИИ без поддержки государства невозможно. Преодолеть существующие барьеры, препятствующие развитию технологий искусственного интеллекта, можно только с позиций системного и комплексного подходов. С нашей точки зрения, необходимы системные управленческие, научно-технологические, финансово-экономические, нормативно-правовые мероприятия, а также мероприятия в области кадровой политики (табл. 5).
Таблица 5
Система государственных мероприятий по преодолению барьеров развития искусственного интеллекта в России
|
Классификация мероприятий по областям применения
|
Система мероприятий по преодолению барьеров развития
рынка искусственного интеллекта
|
|
Управленческие
мероприятия |
–
сформировать и постоянно обновлять комплекс инновационных стратегий развития рынка
ИИ как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе с учетом тех
трансформаций, которые происходят в обществе и в экономике
– разработать стратегию обеспечения российского рынка отечественными аппаратными решениями на основе искусственного интеллекта, которые позволят сократить зависимость страны от иностранных производителей – определить базовые принципы, условия и порядок разработки, внедрения и реализации технологий искусственного интеллекта – – разработать комплекс стандартов в сфере ИИ, актуализировать отраслевые стандарты для упрощения использования решений на базе ИИ в отраслях экономики – стимулирование спроса на решения на базе ИИ и поддержка экспорта –– обеспечить создание межотраслевых моделей данных, а также перейти от традиционной статистики к обработке больших массивов данных и применению технологий ИИ – – разработка четкой антимонопольной политики, которая обеспечит снятие барьеров для внедрения технологий искусственного интеллекта и не позволит ущемлять малый и средний бизнес в сфере ИИ во всех сегментах экономики – проведение просветительских кампаний по повышению доверия к ИИ –сформировать благоприятный бизнес-климат и создавать привлекательные условия для инвесторов, используя принципы и методы эффективного управления инновациями и инвестициями – – постоянно увеличивать инвестиции в технологии ИИ, интеллектуальные продукты и сервисы, оказывать поддержку инновационным проектам и программам – – развивать государственно-частное партнерство с коммерческими и общественными организациями – – государственная координация работы компаний, предприятий, научно-исследовательских институтов, вузов при выработке инновационных программ развития технологий ИИ, разработка консолидированной научно-технической политики и новых инновационных подходов к развитию технологий ИИ |
|
Научно-технологические
мероприятия
|
– – организовать испытательные полигоны для тестирования
решений на базе ИИ; организовать демонстрационные площадки для отработки
механизмов внедрения технологий ИИ в производственных процессах
–– поддержка внедрение ИИ-решений в отраслях экономики и повышение доступности и качества данных, необходимых для развития технологий ИИ – разработка отечественных высокоскоростных и энергоэффективных микропроцессоров, показатели которых будут близкими к лучшим зарубежным аналогам, и аппаратно-программной платформы для отечественной ИИ-системы. –– поддержка проектов по цифровому преобразованию приоритетных отраслей экономики – – сформировать в ведущих инновационных зонах и технопарках специализированные центры коллективного пользования для разработчиков ИИ –– сформировать кластеры «наука-образование-информация-технологии ИИ», способствующие усилению связи науки с производством – поддержка научных исследований в целях обеспечения опережающего развития ИИ, поддержка исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта – поддержка комплексных решений, интегрирующих ИИ с другими цифровыми технологиями, в том числе интернетом вещей, новыми поколениями связи (5G), системами распределенных реестров – поддержка в создании электронной компонентной база для ИИ, разработки открытых библиотек в сфере искусственного интеллекта –– поддержка малых предприятий по разработке, применению и коммерциализации продуктов, сервисов и/или решений с использованием технологий искусственного интеллекта – – создание максимально комфортных условий для развития российской микроэлектроники в области искусственного интеллекта – – предоставить открытый доступ к базе знаний, организовать свободный обмен ИИ-наработками – сформировать на базе ведущих университетов центры совершенства по приоритетным направлениям научных исследований в сфере ИИ – – повышение доступности аппаратного и программного обеспечении, необходимого для решения задач в области ИИР – – поддержка пилотных проектов апробации технологий ИИ в приоритетных отраслях – поддержка в создании экосистемы ИИ-технологий, в которую должны войти вузы, научные организации, компании-потребители и разработчики технологий ИИ – – разработать упрощенные процедуры закупки зарубежных технологий и решений на базе ИИ для снижения административных и внешнеторговых барьеров и организовать действие режима упрощенного доступа разработчиков ИИ к городским потоковым данным – актуализировать отраслевые стандарты для упрощения использования решений на базе ИИ в отраслях экономики –– обеспечить участие отечественных исследователей и научных коллективов в крупнейших международных научно-исследовательских проектах megasсience в сфере ИИ |
|
Финансо-экономические мероприятия
|
– разработка эффективных
механизмов распределения государственных средств и совершенствование системы
источников финансирования сферы ИИ
– – увеличение масштабных инвестиций в инфраструктуру ИИ и в человеческий капитал, расширить правительственные трансферты через механизмы проектного финансирования – – разработка специального инвестиционного режима для финансово-правового стимулирования инвестиций, адаптировать условия специальных инвестиционных режимов для производителей, внедряющих технологии ИИ – – повысить доступность финансовых ресурсов для компаний с целью ускоренного внедрения технологий ИИ – – грантовая поддержка малых предприятий по разработке, применению и коммерциализации продуктов, сервисов и/или решений с использованием технологий ИИ, поддержка разработчиков открытых библиотек, платформ открытых данных – увеличить приоритеты финансирования исследований и разработок по ИИ внутри финансирования всей науки, предоставление субсидий на государственную поддержку исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта – – создание системы федеральных и региональных налоговых льгот, субсидий для внедрения продуктов и сервисов на основе ИИ, предоставление инвестиционных налоговых кредитов в соответствии с законодательством Российской Федерации; субсидирование процентной ставки кредитными организациям и предоставление бюджетных гарантий по кредитам коммерческих банков; предоставление пониженных коэффициентов при арендной плате за пользование государственным имуществом и др. – – разработка финансовых и налоговых механизмом стимулирования для компаний по организации корпоративных школ и университетов ИИ, системы налоговых льгот на НИОКР для компаний |
|
Мероприятия в области
кадровой политики
|
– поддержка в повышении
уровня кадрового обеспечения российского рынка технологий ИИ
– сформировать прогноз кадровой потребности в разрезе узкоспециализированных направлений ИИ – построение системы привлечения специалистов в области искусственного интеллекта – разработка механизмов стимулирования для компаний по привлечению квалифицированных специалистов в сфере ИИ для работы в России – постоянно обновлять модель компетенций в области ИИ – создание многоуровневой системы образования в области искусственного интеллекта – разработка программы повышения квалификации педагогических работников в сфере обучения технологиям ИИ – организация конкурсной поддержки разработки и запуска пилотных образовательных программ среднего профессионального и высшего образования в сфере ИИ |
|
Нормативно-правовые
мероприятия
|
–с – создание полноценной системы
нормативно-технического регулирования в области искусственного интеллекта,
обеспечение нормативных условий для доступа к данным, постоянное
совершенствование правовой базы сферы ИИ, создание регуляторных песочниц в
приоритетных областях данных для тестирования технологи
– создание правовых условий для оборота данных, аккумулируемых бизнесом, создание регуляторной среды, комфортной для их развития и внедрения, основанной на балансе интересов общества, государства, компаний-разработчиков соответствующих систем, а также потребителей их товаров, работ, услуг – создание механизма оперативного выявления локальных отраслевых регуляторных барьеров |
Заключение
Рынок искусственного интеллекта в России значительно отстает от глобальных трендов мирового рынка ИИ-решений. Этому препятствуют многочисленные барьеры, устранение которых является приоритетной задачей государства. Комплекс системных мер государственной поддержки будут способствовать широкомасштабному внедрению ИИ-решений в различные сектора экономики и обеспечит:
– ускорение цифровой трансформации экономики;
– достижение превосходства в науке, промышленности и в других отраслях экономики;
– разработку и внедрение современных отечественных вычислительных комплексов, аппаратного оборудования, программного обеспечения, систем хранения данных;
– разработку отечественных высокоскоростных и энергоэффективных микропроцессоров;
– быстрое создание бизнес-инноваций на основе новых ИИ-моделей;
– сокращение времени на разработку и вывод на рынок инновационных продуктов и услуг;
– повышение уровня кадрового обеспечения российского рынка технологий ИИ;
– снижение затрат и повышение производительности на предприятиях в ключевых бизнес-процессах.
Таким образом, государственная поддержка отечественного рынка искусственного интеллекта позволит создать высокотехнологичную, конкурентоспособную на мировом уровне экономику.
References:
Abdrakhmanova G.I. Vishnevskiy K.O., Gokhberg L.M. (2019). Tsifrovaya ekonomika: 2019 [Digital Economy: 2019] (in Russian).
Abdrakhmanova G.I. Vishnevskiy K.O., Gokhberg L.M. (2019). Tsifrovaya ekonomika: 2019 [Digital Economy: 2019] (in Russian).
Abdrakhmanova G.I. Vishnevskiy K.O., Gokhberg L.M., Dranev Yu.Ya., Zinina T.S., Kovaleva G.G., Lavrinenko A.S. (2021). Indikatory tsifrovoy ekonomiki: 2021 [Digital Economy Indicators: 2021] (in Russian).
Abdrakhmanova G.I. Vishnevskiy K.O., Vasilkovskiy S.A. (2022). Tsifrovaya ekonomika: 2022 [Digital Economy: 2022] (in Russian).
Abdrakhmanova G.I. Vishnevskiy K.O., Vasilkovskiy S.A. (2022). Tsifrovaya ekonomika: 2022 [Digital Economy: 2022] (in Russian).
Aksyonova E.I. (2019). Ekspertnyy obzor razvitiya tekhnologiy iskusstvennogo intellekta v Rossii i mire. Vybor prioritetnyh napravleniy razvitiya iskusstvennogo intellekta v Rossii [Expert review of the development of artificial intelligence technologies in Russia and the world. Selection of priority directions for the development of artificial intelligence in Russia] (in Russian).
Fomina A.N. (2019). Razvitie tsifrovyh tekhnologiy v sfere teleindustrii: tendentsii i strategii upravleniya [The development of digital technologies in the field of television industry: trends and management strategies]. Rossiyskiy ekonomicheskiy Internet zhurnal. (2). (in Russian).
Fomina A.N. (2019). Regionalnoe televidenie v kontekste tsifrovoy transformatsii [Regional TV in the context of digital transformation]. OrelSIET Bulletin. (2). 133-138. (in Russian).
Gorodnova N.V. (2021). Primenenie iskusstvennogo intellekta v biznes-sfere: sovremennoe sostoyanie i perspektivy [Application of artificial intelligence in the business sphere: current state and prospects]. Russian Journal of Innovation Economics. (4). 1473-1492. (in Russian).
Kolesnikova G.I. (2018). Iskusstvennyy intellekt: problemy i perspektivy [Artificial intelligence: problems and prospects]. Videonauka. (2(10)). (in Russian).
Laptev V.A. (2019). Ponyatie iskusstvennogo intellekta i yuridicheskaya otvetstvennost za ego rabotu [Artificial intelligence and liability for its work]. Pravo. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki. (2). 79–102. (in Russian).
Norvig P., Styuart R. (2007). Iskusstvennyy intellekt. Sovremennyy podkhod [Artificial intelligence. Modern approach] (in Russian).
Proydakov E.M. (2018). Sovremennoe sostoyanie iskusstvennogo intellekta [Current state artificial intelligence]. Naukovedcheskie issledovaniya. (2018). 129–153. (in Russian).
Trofimov V. V. (2019). Iskusstvennyy intellekt v tsifrovoy ekonomike [Artificial intelligence in the digital economy]. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo universiteta. (4). 105-109. (in Russian).
Trofimov V.V., Trofimova E.V. (2014). Konvergentsiya IT. Metodologicheskie aspekty evolyutsii [Convergence of IT. Methodological aspects of evolution] (in Russian).
Tsvetkova L.A. (2017). Tekhnologii iskusstvennogo intellekta kak faktor tsifrovizatsii ekonomiki Rossii i mira [Technologies of artificial intelligence as the factor of digitalization of economy in Russia and in the world]. Ekonomika nauki. (2). 126-144. (in Russian).
Подробнее об авторе:
Фомина Александра Николаевна
Russia
корреспондент службы информационных программ телевидения, журналист, кандидат экономических наук
Филиал ФГУП ВГТРК «Государственная телевизионная и радиовещательная компания «Брянск»
Страница обновлена: 08.05.2025 в 00:36:00