Цифровизация промышленности: роль искусственного интеллекта и возможности для России

Доржиева В.В.1
1 Институт экономики Российской академии наук

Статья в журнале

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

Том 12, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2022)

Цитировать:
Доржиева В.В. Цифровизация промышленности: роль искусственного интеллекта и возможности для России // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 4. – doi: 10.18334/vinec.12.4.116599.

Аннотация:
В статье рассматриваются национальные приоритеты России и перспективы развития промышленного искусственного интеллекта в условиях усиления конкуренции, когда технологически развитыми странами осуществляются форсированные действия и масштабные инвестиции для обеспечения лидерства на глобальных рынках. Проведен анализ стратегических документов и программ развития искусственного интеллекта с целью выявления приоритетов развития и оценки потенциала применения искусственного интеллекта в российской промышленности. Рассмотрены позиции России как потенциального глобального лидера индустрии искусственного интеллекта. Описаны основные факторы развития промышленного искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе, обеспечивающие конкурентоспособность и технологическую неуязвимость. Методологической основой послужили исследования зарубежных и отечественных авторов, оперативные данные и статистические отчеты международных организаций, крупнейших аналитических и консалтинговых центров, а также оценка документов стратегического планирования в сфере развития искусственного интеллекта. Настоящая статья является продолжением положений, обозначенных в ранее опубликованной статье на страницах журнала Вопросы инновационной экономики (№1, 2022).

Ключевые слова: цифровизация промышленности, промышленный искусственный интеллект, национальные приоритеты развития, конкурентоспособность

JEL-классификация: O14, O38, O10



Введение

В настоящее время цифровые технологии позволяют сокращать и эффективно выстраивать воспроизводственные цепочки, повышать эффективность и качество государственного управления, повышать надежность и качество финансовых систем, повышать производительность труда, повышать эффективность распределения ресурсов [7] (Lenchuk, 2020), [5] (Dorzhieva, 2022). Одним из драйверов технологического обновления промышленности является проникновение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в производственные процессы, ключевая роль которых обоснована во многих исследованиях зарубежных и отечественных авторов [11] (Brynjolfsson, 2017), [12] (Castro, 2019), [1] (Aksenova, 2019), [13] (Lee, 2020), [3] (Gorodnova, 2021), [4] (Dementiev, 2022), [9] (Osadchuk, 2022), [2] (Vaseev, 2022). Именно они в интеграции с другими цифровыми технологиями, такими как промышленный интернет вещей, аналитика больших данных, облачные вычисления и киберфизические системы позволят обеспечить гибкую, эффективную и экологичную работу промышленного сектора [1]. Появившиеся интеллектуальные производства уже сейчас позволяют оперативно реагировать на изменяющийся спрос на продукцию и оптимизировать в режиме реального времени всю цепочку создания стоимости. Совершенный в последние годы технологический прорыв в сфере ИИ сделал его основной цифровой технологией [11] (Brynjolfsson, 2017) не только цифровых платформ, но благодаря им создаются новые продукты и услуги, формируются и новые быстрорастущие рынки, объемы которых не могут впечатлять.

Согласно экспертным оценкам, в качестве предполагаемых экономических выгод от использования решений ИИ можно выделить следующие: мировой ВВП благодаря ИИ увеличится на 14% или 15,7 трлн. долл. к 2030 г. [16] (Thormundsson, 2022); 85% взаимодействий с клиентами будут управляться при помощи решений ИИ к 2025 г. [1] (Aksenova, 2019); в развитых экономиках около 14% профессий могут быть автоматизированы и более 30% могут претерпеть изменения в организации рабочего процесса [15] (PwC, 2018). ИИ может увеличить валовую добавленную стоимость отраслей промышленности к 2035 г. почти на 4 трлн долл. [12] (Castro, 2019). Наибольшая прибыль ожидается в секторе высоких технологий, микроэлектронике, автомобилестроении и фармацевтической промышленности [14] (OECD, 2018).

Страна, которая выиграет гонку в освоении этих ключевых технологий будет иметь несомненные конкурентные преимущества в обеспечении больших эффектов в виде сверхприбылей. И сегодня как развитые, так и развивающиеся страны мира акцентируют свое внимание на том, чтобы активно разрабатывать и широко внедрять технологии ИИ. Общепризнанными лидерами, доминирующими в сфере развития цифровых технологий сегодня являются США и Китая, в том числе в освоении решений в сфере ИИ, являющихся ключевыми элементами цифровых платформ. В связи с этим России, существенно уступающей этим странам в экономическом потенциале, необходимо определить собственные перспективные направления России в формирующейся индустрии ИИ, обеспечивающие возможность лидерства и сохранение цифрового суверенитета.

Настоящая статья является продолжением положений, обозначенных в ранее опубликованной статье на страницах журнала [5] (Dorzhieva, 2022). Обзор научной литературы в данной области позволил сформулировать гипотезу настоящего исследования – утверждение, что Россия располагает компетенциями и значимыми предпосылками достижения мирового лидерства в области применения промышленного ИИ. Это и определило цель настоящего исследования – исследовать перспективы развития в России промышленного ИИ как ключевой цифровой технологии и определить наиболее перспективные сферы его применения в реальном секторе экономики.

Научная новизна исследования заключается в выявлении национальных приоритетов, перспектив и потенциала развития промышленного ИИ в России в условиях санкционного давления, усиления конкуренции, когда технологически развитыми странами осуществляются форсированные действия и масштабные инвестиции для обеспечения лидерства на глобальных рынках.

Основная часть

1 Исследование национальных стратегических приоритетов

В целях определения приоритетных стратегических направлений развития промышленного ИИ был проведен анализ национальных стратегий и нормативно-правовых актов США, Китая и России, регламентирующих подходы государственного управления к модели финансирования и выбору инструментов поддержки. США занимают лидирующие позиции по количеству компаний, принимающих участие в разработках технологий ИИ, объему инвестиций в сферу ИИ и количеству получаемых патентов (Табл. 1). Китай лидирует: по удельному весу компаний в промышленности, использующих ИИ, и значительно превосходит американские – доля таких компаний составляет 81 против 48% в США [13] (Lee, 2020); по объемам затрат на исследования и разработки за период 2011-2021 гг. Значительно отстает от лидеров Россия, у которой уровень объемов инвестиций в несколько раз ниже уровня стран – технологических лидеров.

Таблица 1

Некоторые показатели, характеризующие развитие сферы ИИ

в России, США и Китае

Источник: составлено автором по данным [2].

В рамках обеспечения лидирующих позиций в освоении технологий ИИ в национальных стратегиях развития ИИ США и Китая государственные инициативы носят выраженный отраслевой приоритет и особое место уделяется развитию промышленного ИИ. В фокусе национальных стратегий развития ИИ США и Китая выделяются специальные разделы, посвященные стратегическим приоритетам в сфере промышленности, где ставка делается на: создание совершенно новых отраслей промышленности; передовой микроэлектроники как факторе обеспечения разработки и внедрения в промышленности специализированных прикладных технологий ИИ (создание автономных и вычислительных систем, развитие передовой робототехники, платформенных решений и др.); минимизацию импортозависимости в цепочке поставок и приоритетное стимулирование создания собственных производств. Большие надежды возлагаются на промышленные системы, использующие преимущества ИИ во взаимосвязи с технологиями машинного обучения и промышленного интернета вещей для модернизации производств.

Общими подходами для этих стран в рамках государственного управления в расстановке стратегических приоритетов в сфере промышленного ИИ являются обеспечение: лидерства на глобальных рынках; формирования благоприятных правовых режимов, способствующих развитию технологий ИИ (разработка, внедрение, продажа технологий) и национальной безопасности; патентной защиты результатов исследований; опора на имеющийся научно-технологический потенциал и высокотехнологичный сектор национальной экономики [4] (Dementiev, 2022).

В России, в отличие от США и/или Китая, приоритеты развития ИИ в промышленной сфере не представлены в национальной стратегии развития ИИ, а закреплены, в основном, в документах стратегического планирования отраслевого и ведомственного уровня в виде выборочных плановых мероприятий [3]. При этом, к примеру, в федеральном проекте и дорожной карте применен отраслевой подход с разбивкой по укрупненным группам ОКВЭД, но включены в качестве приоритетных отраслей только ТЭК и обрабатывающая промышленность в целом, без разбивки по ОКВЭД (Табл. 2).

Таблица 2

Перечень приоритетных проектов промышленного искусственного интеллекта

Наименование отрасли
Выделяемые области применения
Перечень приоритетных проектов промышленного искусственного интеллекта
ТЭК
Повышение качества и снижение затрат на проектирование продукции за счет комплексного моделирования параметров будущего продукта, автоматизация и оптимизация производственных процессов и сети поставок за счет снижения производственных ошибок, минимизации влияния человеческого фактора и эффективное прогнозирование спроса
Система моделирования ресурсов нефтегазовых месторождений для выявления перспективных объектов
Модуль ИИ для прогнозирования производства и движения нефтепродуктов в нефтяной отрасли на цифровой платформе ГИС ТЭК для компаний нефтяной отрасли
Система прогнозирования выработки и потребления энергии на базе ИИ с возможностью выявления очагов потерь
Автоматизированная система мониторинга и диагностики состояния высоковольтного оборудования (АСМД)
Обрабатывающие производства
Оптимизация разведки и извлечения запасов на основе анализа геофизических данных, повышение эффективности и безопасности производственного процесса за счет применения автономного оборудования и транспорта, предотвращение простоев оборудования и дорогостоящих ремонтов за счет превентивного обслуживания
Формирование отраслевых дата-сетов, отражающих фактический уровень промышленного производства, уровни загрузки промышленного оборудования, остаточную амортизацию и срок полезного использования промышленного оборудования на уровнях конкретного субъекта деятельности в сфере промышленности
Внедрение юз-кейсов: предиктивное техническое обслуживание оборудования; умное управление цепочкой поставок; поиск аномалий в работе технологического оборудовании на промышленных предприятиях; предиктивный анализ отклонений, в том числе на объектах повышенной опасности; контроль безопасности с помощью компьютерного зрения
Источник: составлено автором по Паспорту федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_398627/ (дата обращения: 5.11.2022) и Дорожной карте развития сквозной цифровой технологии «Нейротехнологии и искусственный интеллект». [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335564/ (дата обращения: 5.11.2022)]

Важно отметить, что, несмотря на готовность правительства России к инвестициям в сферу ИИ с горизонтом планирования до 2030 г., она значительно отстает в развитии и использовании технологий четвертой промышленной революции от лидеров на 5-10 лет. Несопоставимы и масштабы предпринимаемых усилий по сравнению с доминирующими странами по обеспечению лидерства в сфере ИИ, а предпринимаемые в России государственные меры не обеспечивают адекватный ответ на имеющиеся вызовы и риски [4] (Dementiev, 2022). Так, к примеру, в рамках национального проекта «Цифровая экономика» фокус внимания в процессах цифровой трансформации в России в основном сосредоточен на цифровизации процессов госуправления, а объемы финансового обеспечения проектов в сфере цифровизации реальному сектору экономики и ИИ незначительны (Табл.3).

Таблица 3

Финансовое обеспечение национального проекта

«Цифровая экономика Российской Федерации»

Источник: составлено автором по данным Минфина России [4]

Как представляется, в условиях негативного влияния западных санкций из-за ограничения доступа к зарубежным разработкам высокая импортозависимость ставит под угрозу реализацию проектов цифровизации промышленности и увеличивает задержку в освоении цифровых технологий. Такая ситуация определяет серьезные системные риски для России, поэтому необходим пересмотр подходов к выбору стратегических приоритетов на государственном уровне.

2 Потенциал развития и перспективные сферы лидерства технологий ИИ России

На данном этапе развития цифровой экономики России уровень развития внутреннего рынка ИИ, как отмечается в экспертном сообществе, характеризуется следующим:

- за прошедшее десятилетие наработанный потенциал цифровизации промышленности способствовал развитию сферы промышленного ИИ, а разработанные технологии ИИ в России уже сейчас конкурентоспособны на глобальных рынках и могут быть применены к большинству промышленных видов деятельности включая нефтегазовый сектор, металлургию, машиностроение [7] (Lenchuk, 2020), [3] (Gorodnova, 2021), [5] (Dorzhieva, 2022);

- согласно результатам исследования Microsoft, в России активное внедрение технологий ИИ бизнесом обеспечивает лидирующие позиции в мире (30% при среднем уровне показателя – 22,3% [8] (Markotkin);

- создаются и развиваются центры компетенций, в т.ч. в субъектах РФ, ориентированные на внедрение ИИ в промышленность. Статистика показывает, что самый большой исследовательский потенциал сегодня сосредоточен вокруг Центров компетенций, формирующихся сегодня в разных регионах страны (Рис. 1). На их поддержку государство готово инвестировать 5,6 млрд руб., что отражает стремление к прорыву, созданию новых технологий промышленного ИИ, поиску новых рынков, инвестированию в современную логистику с использованием ИИ во взаимосвязи с другими цифровыми технологиями [5].

Рисунок 1. Центры компетенций России, активно развивающих промышленный ИИ

Источник: [Искусственный интеллект. Год науки и технологий. 2021 (ноябрь). [Электронный ресурс]. URL: https://годнауки.рф (дата обращения: 5.11.2022); Альманах ИИ. Индекс 2021 // Центр компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект», 2022 (апрель). Аналитический сборник №10. [Электронный ресурс]. URL: https://aireport.ru/ai_index_russia-2021 (дата обращения: 5.11.2022)]

- важную роль, на наш взгляд, в развитии промышленного ИИ играют меры адресной поддержки, реализуемые институтами развития. В частности, программы поддержки цифровизации промышленности и апробации технологий ИИ в приоритетных отраслях Фонда развития промышленности (ФРП), Фонда «Сколково», Фонда содействия инновациям. Вместе с тем анализ документов, имеющихся в открытом доступе, не позволяет оценить и определить какие специальные инструменты поддержки планируется реализовывать, а также сложно определить фактические и планируемые инвестиции на развитие технологий промышленного ИИ (либо нет информации в открытых источниках, либо имеющиеся данные часто корректируются).

Согласно полученным данным социологических опросов [6] (Economist Intelligence Unit, 2018), [10] (RAEC, 2019), [9] (Osadchuk, 2022) относительно преимуществ применения ИИ в промышленности и как он трансформирует отрасли, ИИ уже оказывает влияние на основные отрасли промышленности, в которых респонденты отмечают положительное влияние на: автоматизацию производственных процессов; оптимизацию цепочек поставок, закупки и логистику; подготовку и обработку данных для прогнозной аналитики и управления рисками; увеличение производительности. В качестве барьеров отмечаются проблемы с: промышленной сетевой инфраструктурой (не соответствует требованиям либо ее нет); кадровым обеспечением, обладающими компетенциями; неразвитостью и недостаточной популяризацией решений на базе ИИ; низким качеством баз данных; окупаемостью инвестиций и др. [9] (Osadchuk, 2022).

Безусловно, у России есть свои ниши развития ИИ, обеспечивающие в будущем лидерство на глобальных рынках. Для России, по оценкам экспертов [2] (Vaseev, 2022), наиболее значимыми в перспективе являются использование промышленного ИИ: в системах инженерного моделирования и принятия решений; при удаленном управлении производственными процессами, мониторинге деформации оборудования и ошибок; при разработке новых продуктов, в том числе на основе биотехнологий и умных материалов (температурного контроля, позволяющие доставлять более тяжелые грузы, самовосстанавливающие и т.п.).

Заключение

Проведенное исследование показало, что в России за прошедшее десятилетие наработанный потенциал в сфере ИИ способствовал и внедрений решений ИИ в производственные процессы и тем самым активизировал процессы цифровизации промышленности. Есть спрос со стороны бизнеса на промышленные ИИ-решения, которые в перспективе смогут сыграть ключевую роль в модернизации промышленного производства и стать ключевым инструментом достижения конкурентоспособности на глобальных рынках. Наиболее востребованы технологии ИИ, в первую очередь, в базовых отраслях, сохраняющих высокий удельный вес в российском экспорте, таких как нефтегазовый сектор, нефтехимия, металлургия и машиностроение.

Результаты проведенного исследования также показывают, что в России в отличие от США и Китая, стран-лидеров рынка ИИ, в национальной стратегии приоритеты развития промышленного искусственного интеллекта не прописаны. Ряд приоритетных проектов в сфере ИИ отражены в программных документах стратегического планирования отраслевого уровня (федеральном проекте и дорожной карте) в качестве ведомственных мероприятий, но, в основном, реализуемых в топливно-энергетическом комплексе и некоторых отраслях обрабатывающей промышленности.

В России, несмотря на интенсификацию исследований в сфере ИИ, в промышленности применяются разработки и решения в основном зарубежные, что в условиях вводимых беспрецедентных международных санкций и ограничений доступа к технологиям ставит под угрозу реализацию всех проектов по цифровизации промышленности. В этой связи важную роль приобретает необходимость импортозамещения, для решения задач которой и обеспечения технологической неуязвимости национальной экономики играют пересмотр стратегических приоритетов и мер адресной поддержки, реализуемых государством, в том числе через государственную систему институтов развития.

[1] 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: 5.11.2022).

[2] Анализ рынка искусственного интеллекта в 2021 году. [Электронный ресурс]. URL: https://rdc.grfc.ru/2021/11/artificial-intelligence-market-analysis/ (дата обращения: 5.11.2022).

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: 5.11.2022).

Мониторинг глобальных трендов цифровизации 2020 / ПАО «Ростелеком», 2020. 37 с. [Электронный ресурс]. URL: https://digitaltrends.rt.ru/annual_publications (дата обращения: 5.11.2022).

Notes from the AI frontier: Insights from hundreds of use cases // Chui M., Manyika J., Miremadi M. / McKinsey, 2018. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-applications-and-value-of-deep-learning (дата обращения: 5.11.2022).

[3] Указ Президента РФ от 10.10.2019 N 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: 5.11.2022).

"Паспорт федерального проекта "Искусственный интеллект" национальной программы "Цифровая экономика Российской Федерации" (приложение N 3 к протоколу президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 27.08.2020 N 17). [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_398627/ (дата обращения: 5.11.2022).

Дорожная карта развития "сквозной" цифровой технологии "Нейротехнологии и искусственный интеллект". [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335564/ (дата обращения: 5.11.2022).

[4] Бюджет для граждан // Минфин России [Электронный ресурс]. URL: https://minfin.gov.ru/ru/perfomance/budget/process/utverzhdenie/budget_citizen/ (дата обращения: 5.11.2022).

[5] Максим Колесников: на поддержку исследовательских центров ИИ будет направлено 5,6 млрд рублей до 2024 года // Министерство экономического развития Российской Федерации, 2022 (16 сентября). [Электронный ресурс]. URL: https://www.economy.gov.ru (дата обращения: 5.11.2022).


Источники:

1. Аксёнова Е.И. Экспертный обзор развития технологий искусственного интеллекта в России и мире. Выбор приоритетных направлений развития искусственного интеллекта в России. - М.: ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ», 2019. – 38 c.
2. Васеев И.В. и др. Искусственный интеллект в промышленности. Центр стратегических разработок «Северо-Запад». [Электронный ресурс]. URL: https://csr-nw.ru/publications/detail.php?ID=1826 (дата обращения: 05.11.2022).
3. Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 4. – c. 1473-1492. – doi: 10.18334/vinec.11.4.112249.
4. Дементьев В.Е. Перспективы России при цифровом доминировании Китая и США // Проблемы прогнозирования. – 2022. – № 4(193). – c. 6-17. – doi: 10.47711/0868-6351-193-6-17.
5. Доржиева В.В. Национальные приоритеты развития промышленного искусственного интеллекта в условиях новых технологических вызовов // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 111-122. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114205.
6. Интеллектуальная экономика: как искусственный интеллект трансформирует отрасли и общество. The Economist Intelligence Unit Limited. [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: 05.11.2022).
7. Ленчук Е.Б. и др. Формирование цифровой экономики в России: вызовы, перспективы, риски. / Монография. - СПб.: Алтейя, 2020. – 320 c.
8. Маркоткин Н., Черненко Е. Развитие технологий искусственного интеллекта в России: цели и реальность. Фонд Карнеги. [Электронный ресурс]. URL: https://carnegie.ru/2020/07/07/ru-pub-82173 (дата обращения: 05.11.2022).
9. Осадчук Е.В. Цифровизация промышленности: барьеры на пути внедрения искусственного интеллекта и предложения по их преодолению // Управление. – 2022. – № 2. – c. 201-209. – doi: 10.19181/smtp.2022.4.2.17.
10. Цифровая экономика от теории к практике: как российский бизнес использует ИИ. Раэк, ниу вшэ, microsoft. [Электронный ресурс]. URL: https://raec.ru/activity/analytics/11002/ (дата обращения: 05.11.2022).
11. Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. Artificial intelligence and the modern productivity paradox: A clash of expectations and statistics // National Bureau of Economic Research. – 2017. – p. 46. – doi: 10.3386/W24001.
12. Castro D., Michael McLaughlin M., Chivot E. Who Is Winning the AI Race: China, the EU or the United States?. Datainnovation.org. [Электронный ресурс]. URL: https://www.datainnovation.org/2019/08/who-is-winning-the-ai-race-china-the-eu-or-the-united-states (дата обращения: 05.11.2022).
13. Lee J., Singh J., Azamfar M., Pandhare V. Industrial AI and predictive analytics for smart manufacturing systems // Smart Manufacturing. – 2020. – p. 213-244. – doi: 10.1016/B978-0-12-820027-8.00008-3.
14. Putting faces to the jobs at risk of automation. Oecd. [Электронный ресурс]. URL: https://www.oecd.org/employment/Automation-policy-brief-2018.pdf.
15. The Macroeconomic Impact of Artificial Intelligence. PwC. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/macroeconomic-impact-of-ai-technical-report-feb-18.pdf (дата обращения: 05.11.2022).
16. Thormundsson B. Artificial Intelligence (AI) worldwide. Statistics & Facts, Statista. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/topics/3104/artificial-intelligence-ai-worldwide/#dossierKeyfigures (дата обращения: 05.11.2022).

Страница обновлена: 14.11.2022 в 13:54:42