Традиционно историю развития ИИ связывают с разработками в США, уделяя недостаточное внимание пионерским работам, которые велись в СССР в этом направлении. При этом еще в 1945 году, в разгар войны за шифры, Советский Союз поставил перед Институтом математики имени Стеклова в Ленинграде задачу автоматизации решения логических задач. В 1954 г. в МГУ под руководством профессора А.А. Ляпунова начал свою работу междисциплинарный семинар «Автоматы и мышление», который объединил неврологов, лингвистов, психологов и математиков в попытке ответить на вопрос, как заставить компьютеры будущего думать. С этого времени ряд крупных ученых начинают специализацию в области ИИ.
Некоторые советские разработки получили всемирное признание. На 1-м Чемпионате мира по шахматам среди компьютерных программ в августе 1974 года в Стокгольме отечественная программа «Каисса» выиграла все четыре партии и стала первым чемпионом мира среди шахматных программ. Программа «Каисса» была создана в 1971 году сотрудниками Института проблем управления АН СССР Георгием Адельсон-Вельским, Владимиром Арлазаровым и Михаилом Донским.
Метод обратного распространения ошибки, который в большинстве источников ассоциируют с именем Дэвида Румельхарта, впервые был описан в 1974 г. А.И. Галушкиным, а также независимо и одновременно Полом Дж. Вербосом и уже позже существенно развит в 1986 г. Дэвидом И. Румельхартом, независимо и одновременно С.И. Барцевым и В.А. Охониным.
Важнейший вклад в теорию машинного обучения внесли Владимир Наумович Вапник и Алексей Червоненкис, которые создали статистическую теорию восстановления зависимостей по эмпирическим данным.
С 1960 по 1990 год одной из центральных фигур в советской науке по ИИ-тематике был математик Дмитрий Поспелов. В 1965-1980 гг. под его руководством получила развитие новая наука — ситуационное управление. В 1980-1990 гг. проводились активные исследования в области представления знаний, был разработан целый ряд экспертных систем. В Московском государственном университете был создан язык РЕФАЛ, конкурирующий с западными ЛИСП и ПРОЛОГ.
В 1988 г. была организована Ассоциация искусственного интеллекта, и в 1989 году Поспелов стал ее президентом.
В самом конце 80-х — начале 90-х в России стали образовываться коммерческие компании, которые впоследствии стали ключевыми разработчиками ИИ-технологий. В частности, в 1989 была основана компания ABBYY. В 1990 году специалистами НПО «Дальняя связь» была создана российская научно-производственная компания «Центр речевых технологий» (ЦРТ).
В 1991 г. была основана компания PROMT — российский разработчик систем машинного перевода. В 1993 году образована компания Cognitive Technologies, известная впоследствии своими разработками в разных направлениях развития ИИ, включая системы беспилотного транспорта. В 2000 году была основана компания Яндекс.
По данным аналитиков из МФТИ, к 2020 году в России работало около 400 компаний, бизнес которых в существенной мере был связан с технологиями ИИ.
Последние годы российское правительство стало уделять повышенное внимание развитию ИИ-технологий. В октябре 2019 года президент России Владимир Путин утвердил Национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 года.
Несмотря на то, что в стране был сделан значительный вклад по исследованию ИИ в университетской среде, принята Национальная стратегия развития ИИ, а также запущен федеральный проект «Искусственный интеллект», в промышленности страны не хватает кадров, обладающих компетенциями в области ИИ, наблюдается также дефицит самих компаний, работающих над инициативами, связанными с ИИ. Многие квалифицированные российские ученые и инженеры покидают страну, чтобы работать в зарубежных компаниях, которые готовы платить более высокую зарплату.
Учитывая политическую обстановку, создавшуюся в 2022 г., можно предположить, что международное научное сотрудничество с рядом западных стран в высокотехнологичной сфере, включая ИИ, будет сокращаться, равно как и доступ к западному высокопроизводительному аппаратному обеспечению.
Ряд международных компаний — поставщиков ИИ-решений — закрыли бизнес и исследования в России. Для многих российских компаний и стартапов увеличились барьеры для выхода на зарубежные рынки.
С другой стороны, Россия, столкнувшись с военно-политическим противостоянием, вынуждена наращивать собственные разработки, связанные с созданием новых интеллектуальных систем, востребованных в рамках оборонного комплекса, разработкой систем для ведения информационной и кибервойны, что ведет к более серьезной финансовой поддержке научно-исследовательского комплекса, работающего в интересах создания новых ИИ-систем для оборонной промышленности и расширению сотрудничества в этой области с дружественными странами. То есть в целом потребность в решении задач внутренними силами и с опорой на внутренние разработки и отечественные кадры выросла. Потребность в кадрах (включая задачи подготовки новых кадров и переобучения имеющихся) на отечественных предприятиях тоже увеличилась.
Научные публикации в реферируемых журналах
Несмотря на отмеченную выше проблему утечки научных кадров и невысокое финансирование российских ученых как в НИИ, так и в университетской науке, Россия сохранила определенный научный потенциал и по кумулятивному числу публикаций за период 2017-2021 гг. входит в двадцатку стран (см. рис. 3.65).
Рис. 3.65. Число ИИ-публикаций за период 2017-2021. Источник: AI Index Russia 2021 МФТИ
Динамика изменения российских ИИ-публикаций в реферируемых журналах показана на рис. 3.66.
Рис. 3.66. Число российских статей по ИИ, 2010-2021. Источник: AI Index Russia (ARTIFICIAL INTELLIGENCE Analytical Collection No. 10 ALMANAC APRIL 2022)
Согласно данным рис. 3.66, доля России по числу публикаций в рецензируемых научных журналах с 2010 г. стабильно росла до 2020 г., в 2021 г. несколько снизилась, оставаясь на уровне примерно одного процента от объема мировых публикаций.
Важным параметром в оценке развития ИИ в стране является показатель совместных международных научных публикаций. По данным отчета «2022 AI Index», число совместных международных научных публикаций (проектов) в области ИИ в 2021 г. в России выглядело весьма скромным. Если в США 1200 институтов опубликовали в указанном году результаты примерно 3000 трансграничных совместных ИИ-проектов, в Китае 500 институтов опубликовали результаты трансграничных проектов, то в России таких институтов было только 60.
Анализ ИИ-инвестиций в России
Российские инвестиции в ИИ все еще значительно отстают от аналогичного финансирования в странах с развитым рынком ИИ-продуктов и услуг.
Согласно данным опубликованным аналитической компанией TAdviser (см. рис. 3.67), со ссылкой на результаты исследований Центра компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект» — общая доля ВВП, которая тратится на ИИ-исследования и разработки в России, примерно в 35 раз ниже, чем в Китае и примерно в 10 раз ниже, чем в США
Рис. 3.67. Доля расходов на ИИ от совокупных расходов на науку.
Судить о некоторых приоритетах финансирования российских организаций в период 2014-2020 гг. можно на основе данных уже упомянутого информационного агентства Tadviser (см. табл. 3.16), где представлено топ 30 компаний, ранжированных по объемам финансирования, полученного кумулятивно в период 2014-2020 гг.
Таблица 3.16. Топ 30 организаций по объемам финансирования, 2014-2020, млн р. Источник: Tadviser
Название организации
Общий бюджет
Количество проектов
МФТИ
789
8
Университет Иннополис
786
6
Университет ИТМО
745
38
ООО «Центр речевых технологий»
529
10
ПАО «КАМАЗ»
510
3
ООО НПО «Союзнефтегазсервис»
488
1
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
475
10
Сколковский институт науки и технологий
429
5
ООО «ИБС Экспертиза»
407
4
НИУ ВШЭ
373
10
Государственная публичная научно-техническая библиотека России
370
4
Центр информационных технологий и систем органов исполнительной власти
327
7
Cognitive Technologies
300
1
НИИ по проблемам ГО и ЧС МЧС России
300
1
ООО «Медиалогия»
290
4
АО «ПРОГНО3»
285
2
Донской государственный технический университет
239
9
Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН
229
28
ООО «Открытый код»
218
2
Национальный исследовательский центр Курчатовский институт
207
5
ООО НПК «Разумные решения»
205
8
ЗАО «Эвентос»
186
3
ЗАО «Авиакомп Сервисез»
173
2
НИУ МИЭТ
170
4
МГУ им. М.В. Ломоносова
169
17
МЭИ
166
14
ФИЦ «Информатика и управление» РАН
165
7
Нижегородский государственный университет
165
9
Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого
164
7
ИСП РАН
158
8
В таблице представлены компании трех типов. Первые — это ИТ-компании, то есть организации, которые в первую очередь являются разработчиками и владельцами экспертизы в области ИИ. В качестве таких компаний можно назвать «Центр речевых технологий», Cognitive Technologies, АО «ПРОГНО3», ООО «ИБС Экспертиза», ООО «Медиалогия».
Вторая группа — это учебные университеты и академические институты, занимающиеся исследованиями в области ИИ (Университет ИТМО, Сколтех, ВШЭ, МФТИ, университет Иннополис, Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН).
Третья категория — это крупные организации, внедряющие у себя ИИ-технологии, в том числе при помощи ИТ-компаний, специализирующихся в области ИИ. К последней группе можно отнести такие компании как КАМАЗ и ГПНТБ.
Лидером по общему объему финансирования за весь период, по данным таблицы 3.16, является МФТИ.
Говоря о планах по финансированию ИИ-направления в России, можно сослаться на данные Минэкономразвития, согласно которым на период 2021-2024 гг. из федерального бюджета на финансирование мероприятий ФП «Искусственный интеллект» планировалось, в общей сложности, выделить 24,6 млрд руб. ( рис. 3.68, 3.69).
Рис. 3.68. Финансирование мероприятий федерального проекта «Искусственный интеллект». Общее финансирование 2021- 2024 гг. — 24,6 млрд руб. Источник: Минэкономразвития
Рис. 3.69. Дорожная карта мероприятий федерального проекта «Искусственный интеллект». Источник: Минпромторг России
В 2021 г. были отобраны заявки на получение грантов до 1 млрд рублей в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» на создание в стране шести исследовательских центров по ИИ до 2024 года. Общая сумма средств с учетом внебюджетного финансирования должна составить 7 млрд рублей. Упомянутые шесть центров должны стать опорными точками по развитию технологии ИИ.
В качестве победителей было отобрано шесть организаций: Сколковский институт науки и технологий, МФТИ, Институт системного программирования им. В.П. Иванникова, Университет «Иннополис», ИТМО, ВШЭ. Каждая из организаций имеет заделы в области ИИ. Например, Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ был создан на базе факультета компьютерных наук, и часть проектов Центра реализуется при поддержке его индустриальных партнеров Сбер, Яндекс, Центр искусственного интеллекта МТС.
Анализ рынка ИИ в России
Как мы отметили ранее, при определении мирового рынка ИИ есть разночтения в методиках разных аналитических агентств. Но если есть определенные проблемы по унификации методики определения мирового рынка, то степень неопределенности в отношении подсчетов локальных рынков еще больше.
Западные аналитики, такие, например, как IDC, собирают информацию об ИИ-проектах по всему миру и пытаются определить долю мирового рынка, приходящуюся на отдельные страны и в частности на Россию.
Существует пул глобальных поставщиков аппаратного обеспечения, программного обеспечения и услуг, которые в той или иной мере делятся с IDC тем, какая часть их доходов приходится на построение решений в области ИИ. Обладая аналитиками в большинстве развитых стран мира, IDC пытается собрать данные в разных странах по типовой методике и оценить долю, приходящуюся на отдельные регионы, включая Россию. При этом услуги, оказываемые при построении тех или иных ИИ-решений, оказываемые внутренними ИТ-департаментами сотрудникам корпораций, не учитываются как часть рынка, поскольку рыночными не являются по определению (это бизнес внутри одной компании).
Совсем другой подход встречается при анализе отечественного рынка ИИ российскими аналитиками. Большинство российских аналитиков опрашивают российские компании, пытаясь определить, какая часть их бизнеса связана с проектами, имеющими отношение к ИИ. При этом если посмотреть на те компании, которые именуются в отчетах российских аналитиков как ИИ-компании, то окажется, что многие из этих организаций не подпадают под классификацию табл. 3.2 или табл. 3.3 (которые берут на вооружение западные аналитики), поскольку эти компании преимущественно занимаются внедрением ИИ в свои бизнес-процессы, а не предлагают ИИ-услуги и продукты на внешний рынок.
Оценка рынка ИИ в России от IDC
По данным IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, расходы на решения с применением искусственного интеллекта в 2020 г. выросли в России на 22,4% по отношению к 2019 году до 291 млн долларов США. Учитывая, что средний курс доллара в 2020 году составлял около 71 рубля, речь идет о рынке объемом в 20,6 млрд рублей. При этом аналитическая компания отмечает, что финансовый сектор оставался крупнейшим потребителем на рынке ИИ, наблюдался рост инвестиций со стороны государственных организаций, который продолжится до 2024 года по мере реализации государственной программы в области развития ИИ. По оценкам IDC, к 2024 году рынок ИИ в России составит 555,1 млн долларов.
Учитывая, что мировой рынок в 2020 году IDC оценивало примерно на уровне 270 млрд долл, получается, что, по оценкам IDC, Россия в 2020 г. занимала всего лишь около 0,1% от мирового рынка, что существенно меньше, чем доля, которую ИТ-рынок России занимает от мирового.
Оценка рынка ИИ в России от аналитического центра МФТИ
Выше мы привели оценку российского рынка от IDC на уровне 20 млрд руб. по состоянию на 2020 г. Если же мы посмотрим на оценки российского рынка ИИ, представленные в публикации RSpectr.com со ссылкой на исследования Центра компетенций Национальной технологической инициативы МФТИ по направлению ИИ (рис. 3.70), то увидим, что оценка рынка последнего отчета на тот же 2020 г. составляет более 400 млрд руб. — то есть в 20 раз больше! Согласно данным упомянутого отчета, размер ИИ-рынка в 2021 г. составлял 552 млрд рублей при росте на уровне 28% относительно 2020 г. В публикации дополнительно сообщается, что указанная выручка обеспечена компаниями, из которых 70% расположены в Москве, 10% в Санкт-Петербурге и только 20% — во всех остальных городах России.
Рис. 3.70. Динамика роста рынка искусственного интеллекта в концепции МФТИ. Источник: iLabs МФТИ
Причиной столь существенного расхождения является использование разных методик подсчета рынка.
Как мы отметили, западные компании типа IDC под локальным рынком понимают совокупную выручку, полученную от продажи продуктов и услуг, закупленных потребителями этой страны. То есть под российским рынком ИИ подразумевается объем продуктов и услуг, проданных потребителям в России, и не учитывается объем услуг, оказанных ИТ-отделами внутри компании. А в известных отечественных методиках, и в том числе в той, что использует МФТИ, анализируется выручка отечественных компаний, бизнес которых связан с ИИ. Это два принципиально разных подхода, и, естественно, они будут давать разные значения рынка и разную прогнозную динамику. То есть если при первом подходе политическая ситуация в мире и режим ужесточения экспортного контроля в Россию существенно повлияют на объем рынка, то по второму сценарию это влияние будет значительно меньше.
Существуют разные методики оценки развития рынка. Каждый из подходов имеет право на существование. Для корректного анализа важно понимать, какая методика стоит за той или иной оценкой и какие цифры корректно сравнивать, а какие нет.
Ключевые игроки рынка ИИ в России
Как показал анализ многочисленных источников, подход к определению ключевых игроков российского рынка также выполняется по разным методикам. Используется несколько критериев. Например — существует подход, в котором производится мониторинг количества упоминаний в СМИ, и на основании этого дается статистическая оценка наиболее известных компаний. Недостатком методики является то, что при этом подходе целый ряд разработчиков, которые занимаются созданием военно-стратегических приложений, будут далеко не на передовых позициях.
Другой подход, связанный с анализом выручки компаний, осложнен недостаточной прозрачностью финансовой отчетности и непубличностью многих организаций.
Есть подход, при котором в качестве ключевых отмечаются компании, получившие государственное финансирование, или компании, которые правительство привлекало для выработки стратегии искусственного интеллекта.
Мы собрали аналитику от целого ряда исследователей, которые смотрят на российских игроков с разных точек зрения. На наш взгляд, сравнительный анализ данных источников позволит читателю получить представление об основных игроках рынка, существующих рейтингах и картах анализа российского ИИ-бизнеса.
Рейтинг упоминаний ИИ-компаний в СМИ
По данным Центра НТИ на базе МФТИ, лидерами в области ИИ в России, с точки зрения упоминания в СМИ, являются восемь компаний (см. рис. 3.71)
Рис. 3.71. Рейтинг значимости ИИ-компаний по числу упоминаний в СМИ.
Оценка значимости компаний получена с использованием системы анализа больших данных iFora института экономических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ на основе анализа более 10 млн новостных статей за 2015-2019 годы.
Предоставим краткую информацию об этих компаниях с точки зрения их экспертизы в области ИИ.
1. Яндекс
Яндекс в первую очередь ассоциируется с поисковым сервисом, который существует с 1997 года и популярен в России. В настоящее время сервис обслуживает миллионы пользователей, использующих текстовые и голосовые запросы на различных платформах, предоставляя персонально релевантные результаты, учитывающие время и местоположение каждого отдельного пользователя. В поиске реализован целый ряд ИИ-технологий. Например, поиск изображений на основе контента применяет сверточные сети для поиска изображений, похожих или связанных с образцом, включая измененные версии.
Пользователям также хорошо известен онлайновый сервис машинного перевода от Яндекса (Yandex.Translate), использующий технологии машинного обучения и поддерживающий перевод между почти 100 языками.
Еще одна технология Яндекса — (DeepHD) — основана на использовании генеративно-состязательных сетей и служит для улучшения изображений. В ходе обучения нейронная сеть производит интеллектуальную обработку — восстанавливает изображения высокого качества из изображений с низким качеством.
Яндекс также развивает технологию оптического распознавания символов. Технология OCR Яндекса позволяет находить и распознавать текст на объектах реального мира (вывески, упаковки, меню и т. п.). Компания разрабатывает технологию акустического распознавания речи, которая, в частности, используется в виртуальном помощнике «Алиса», самом популярном голосовом помощнике в России. Разработки Яндекса преобразования текста в речь позволили, в частности, создать уникальный голос «Алисы». Следует так-же сказать, что Яндекс активно работает над созданием беспилотного транспорта, о чем было рассказано в разделе про применение ИИ в транспортной отрасли.
Яндекс занимается не только проектами в области разработки ПО, но также создает ИТ-инфраструктуру для обработки специфических для ИИ нагрузок. Например, в 2021 г. Яндекс запустил три новых GPU суперкомпьютера для ИИ, которые заняли 19, 36 и 40 места в рейтинге ТОП-500 суперкомпьютеров мира. Ряд разработок Яндекса в области ИИ доступны разработчикам в виде интеллектуальных сервисов на платформе Яндекс.Облако.
2. Сбер
Сбер известен прежде всего как крупнейший российский банк, который в последние пять лет сформировал мощную ИТ-команду и развил компетенции в сфере искусственного интеллекта, в том числе привлекая и приобретая компании, имеющие многолетний опыт в области ИИ.
Согласно данным руководства компании, в 2022 году финансовый эффект от внедрения ИИ составил более 230 млрд рублей. Искусственный интеллект в Сбере используют, чтобы создавать новые продукты и улучшать клиентский опыт. ИИ-технологии помогают сотрудникам банка внедрять новые решения на всех уровнях управления. А некоторые задачи искусственный интеллект уже решает лучше человека — например, подсказывает как оптимально выстроить маршрут инкассации и сколько денег положить в каждый конкретный банкомат.
В 2023 году банк планирует ускорить развитие искусственного интеллекта во всем периметре Сбера, прежде всего в таких направлениях как персональные предложения, кредитование, здравоохранение, оптимизация процессов и кибербезопасность.
Из наиболее ярких последних разработок Сбера в области ИИ можно упомянуть следующие.
LightAutoML, или LAMA, — фреймворк для автоматического построения моделей, разработанный командой AutoML Sber AI Lab для эффективного решения ML-задач бинарной / мультиклассовой классификации и регрессии.
Kandinsky — модель генерации изображений по текстовому описанию на русском языке (создание иллюстраций, материалов для рекламы, промышленного дизайна, цифрового искусства).
(SciARTM) — ИИ-модель для обнаружения научных трендов в области ИИ. Для обучения использовался датасет из 73 тыс. научных публикаций, представленных в топовых научных конференциях. Предобученнаямодельдообучаетсянанебольшомпакетеновыхнаучных статей, что позволяет идентифицировать тренды на ранних этапах.
ruGPT-3 — самая большая на сегодняшний день языковая генеративная модель для русского языка.
3. VK (бывшая Mail.ru Group)
Компания VK (бывшая Mail.ru Group) помимо сети «ВКонтакте» объединяет целый ряд сервисов, рассчитанных на массового потребителя и требующих обработки огромного количества данных. В VK входит более 200 проектов, включая сервисы такси и каршеринга («Ситимобил», «Ситидрайв»), доставки еды и продуктов (Delivery Club, «Самокат»), соцсети («ВКонтакте», «Одноклассники»), образовательные сервисы (GeekBrains, Skillbox и др.), игровое направление My.Games, VK Музыка, VK Реклама, VK Объявления. Общими элементами сервисов экосистемы стали голосовой ассистент, универсальная учетная запись, платформа мини-приложений и платежная система. Массовые сервисы невозможны без учета потребностей клиентов и обработки огромного количества данных, требующих применения ИИ-технологий — для анализа предпочтений пользователей, поиска информации, анализа паттерна поведения клиентов, предотвращения мошенничества, обеспечения кибербезопасности, выработки рекомендаций, таргетирования рекламы и т. п.
4. Cognitive Technologies
Компания имеет 30-летний опыт разработок в области искусственного интеллекта.
CognitiveTechnologies была создана в 1993 году на базе Лаборатории искусственного интеллекта Института системного анализа РАН. А уже через два года она заключила контракты на использование интеллектуального программного обеспечения для распознавания и обработки документов с такими известными брендами как Corel Corp., Hewlett-Packard, IBM, Oracle, Xerox, Epson, OKI, Olivetti и др.
С 2008 года интересы Cognitive Technologies лежат в сфере создания систем искусственного интеллекта для задач робототехники.
В последнее время основным направлением ее деятельности является разработка ИИ-систем для управления беспилотной сельхозтехникой и рельсовым транспортом, а также инновационных сенсоров для беспилотных транспортных средств.
Компания открыла первую в России роботофабрику по производству начинки для беспилотного транспорта в г. Томске.
В 2019 году совместно со Сбером создала дочернюю компанию Cognitive Pilot — разработчика ИИ для беспилотного транспорта.
5. Ростелеком
Ростелеком ведет ряд проектов по созданию прикладных решений, позволяющих достичь экономического эффекта в основной деятельности компании. В организации есть несколько профильных команд из разных подразделений, которые формировались под разные проекты (видеоаналитика, кибербезопасность, микросегментация клиентской базы и т. д.).
Согласно данным, в Ростелекоме выполняются проекты для анализа уровня удовлетворенности клиентов, которые помогают понять, насколько эффективно работают контактцентры. Развиваются проекты, связанные с умными городами, — в том числе в сфере видеонаблюдения и видеоаналитики преимущественно в интересах государственных служб. Прорабатываются решения в области превентивного технического обслуживания оборудования и в области кибербезопасности — такие как блокировка или предотвращение DDoS-атак.
Среди дочерних компаний Ростелекома следует выделить АО «Айкумен — информационные бизнес-системы» («Айкумен ИБС»), которая является разработчиком технологий сбора, хранения и обработки структурированной и неструктурированной информации на различных языках мира, производителем комплексных информационно-аналитических решений на основе собственной интеграционной платформы класса Big Data. «Айкумен ИБС» имеет экспертизу в области комплексного анализа информации, включая полнотекстовый поиск с выделением объектов, связей и сущностей из неструктурированных текстов посредством мультиязычной семантической аналитики.
6. Лаборатория Касперского
Применение ИИ перспективно там, где необходимо обрабатывать огромные массивы информации. По свидетельству основателя компании «Лаборатория Касперского», каждый день Лаборатория обнаруживает порядка 400 тысяч атак, и без самообучающихся алгоритмов работать с таким количеством информации невозможно.
По данным публикации со ссылкой на эксперта Лаборатории — треть мобильных угроз, которые фиксирует «Лаборатория Касперского» ежемесячно, регистрируются искусственным интеллектом. При этом за квартал может быть проанализировано около одного миллиона угроз.
Использование технологии машинного обучения позволяет компании существенно сэкономить время и ресурсы, которые требуются для поиска зловредов. Ярким примером является проект по защите мобильных устройств. Поскольку использование ИИ на мобильном устройстве может снижать производительность и уменьшать время работы от батареи, Лаборатория Касперского использует гибридный вариант: на самом смартфоне производятся операции, которые требуют минимальных ресурсов, после чего данные отправляются в облако и там обрабатываются, что позволяет обеспечить надежность защиты и скорость реакции на новые угрозы.
«Лаборатория Касперского» активно инвестирует в перспективные проекты на базе ИИ. Например, в 2022 г. она приобрела 15% компании — разработчика нейроморфных процессоров «Мотив нейроморфные технологии». Созданный в 2017 году «Мотив НТ» занимается обработкой визуальной информации с использованием глубоких нейронных сетей и созданием программно-аппаратных систем для автоматического визуального контроля. Компания готовится к выпуску первого в России нейроморфного чипа — процессора для аппаратного исполнения нейронных сетей «Алтай».
7. ABBYY
ABBYY — это международная компания, разработчик решений в области интеллектуальной обработки информации и анализа бизнес-процессов, распознавания текстов (OCR) и лингвистики, созданная в России и имеющая существенную часть разработки в России. Компания имеет офисы в России, США и Германии.
Наиболее известные продукты — программа для распознавания текстов ABBYY FineReader, платформа для интеллектуальной обработки информации ABBYY FlexiCapture.
Согласно данным компании Everest Group, в 2019 году ABBYY стала мировым лидером рынка решений для интеллектуальной обработки документов, возглавив список из 16 вендоров.
8. Группа компаний ЦРТ
Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) является ведущим российским разработчиком в области распознавания речи. Организация c 32-летним опытом создает ИИ-продукты на основе разговорного искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения. Компания имеет экспертизу в области речевых технологий, лицевой и голосовой биометрии и реализовала более 5 тыс. ИИ-проектов по всему миру.
ЦРТ фокусируется на создании ИИ-решений для сегментов B2B и B2G. В России решения ЦРТ работают в крупнейших банках, телеком-компаниях, ТЭК, госсекторе, их применяют для реализации концепции Safe&Smart Сity. Технологии выявления подделок голоса и распознавания речи от группы ЦРТ занимают лидирующие позиции в мировых рейтингах.
В группу компаний ЦРТ входят три юридических лица-ООО»ЦРТ», ООО «ЦРТ-инновации», ООО «ЦРТ-Софт». В 2011 году группа ЦРТ основала кафедру «Речевых информационных систем» в Университете ИТМО, которая позднее была преобразована в «Корпоративную лабораторию технологий человеко-машинного взаимодействия», и осуществляет подготовку магистров по корпоративной образовательной программе «Речевые технологии и машинное обучение».
Экспертное сообщество по выработке национальной стратегии развития ИИ
Еще один способ взглянуть на авторитет ИИ-компаний — это возможность посмотреть на востребованность их экспертизы. В 2019 году вышла в свет «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года», посвященная выработке целей и основных задач развития технологий ИИ в России, включая вопросы правового регулирования ИИ. Для рассмотрения проекта было привлечено экспертное сообщество в лице следующих организаций: ПАО «Сбербанк», ПАО «Газпром нефть», АО «УК РФПИ», госкорпорация «Ростех», Госкорпорация «Росатом», ПАО «Ростелеком», ОАО «РЖД», Экспертное управление Президента Российской Федерации, Секретариат Заместителя Председателя Правительства Российской Федерации М.А. Акимова, Правительство Москвы, группа компаний «Яндекс», АНО «АСИ», АНО «Цифровая экономика», ПАО «Мейл.Ру Групп», группа компаний «Лаборатория Касперского», ПАО «МТС», а также ряд министерств.
Карта ИИ России от МФТИ
Одним из проектов, в рамках которого авторы пытаются оценивать рынок ИИ в России, является проект «Карта искусственного интеллекта России».
В версии карты, актуальной на момент завершения данного курса (октябрь 2022 г.), в перечень вошло около 400 компаний, имеющих бизнес, связанный с применением ИИ в 2021 году. Компании представлены в 15 категориях (рис. 3.72).
Рис. 3.72. Количество компаний, присутствующих на российском рынке со специализацией в разных категориях ИИ
По свидетельству авторов проекта, основным критерием, согласно которому компании были включены в базу, являлось существенное влияние ИИ-технологий на их бизнес-модели и выручки. На карте присутствуют как крупные корпорации, такие как Яндекс, КРОК, Mail. Ru Group, так и небольшие стартапы. Некоторые компании включены в несколько сегментов карты, в зависимости от их профиля деятельности и применяемых технологий искусственного интеллекта.
Компании на карте отображаются в виде кругов пропорциональных выручке (если выручка нулевая, круг принимает минимальный размер). Если компания активна в нескольких группах, то и на карте она отображается в нескольких группах. С картой можно ознакомиться в интернете по адресу http://airussia.online/#titul .
В исследовании отслеживаются динамика (рост количества компаний в каждом сегменте по времени) и география (распределение количества компаний по городам).
Карта ИИ России от Rb.ru
Свой проект по построению карты ИИ в России предоставляют также аналитики независимого издания о технологиях и бизнесе компании RB.RU.
На карте отмечено большое количество отечественных и зарубежных компаний, представленных на Российском рынке своими продуктами. Компании разбиты на десять категорий, отмеченных на рис. 3.73. Размер окружности пропорционален числу компаний данного профиля.
Рис. 3.73. Основные виды профилей, по которым классифицированы ИИ-компании из списка «карта ИИ» от Rb.ru
Рейтинг TAdviser-компаний по числу ИИ-проектов
Компания TAdviser ведет базу данных ИТ-проектов в России по открытым данным с учетом профиля выполненных проектов. Это позволяет регистрировать статистику и публиковать рейтинги компаний по числу выполненных ИИ-проектов (см. рис. 3.74, 3.75).
Рис. 3.74. Экспертиза организаций по тематикам, рейтинг по количеству проектов ИИ в области «анализ данных» и «распознавание изображений и видео»
Рис. 3.75. Экспертиза организаций по тематикам, рейтинг по количеству проектов ИИ в области «системы поддержки принятия решений», «поиск» и «распознавание текстов».
Рейтинг CNews Analytics по декларируемой выручке
Специалисты из CNews Analytics приводят свои данные по игрокам российского рынка ИИ. В частности, аналитическая компания публикует свой рейтинг (см. табл. 3.17).
Таблица 3.17. Крупнейшие игроки российского рынка ИИ-решений 2021. Источник: CNews Analytics, 2022.
№ 2021
Название организации
Город (расположение центрального офиса)
Специализация компании
Выручка в 2021 г., тыс руб. с НДС*
Численность сотрудников*
1
Группа компаний ЦРТ
Санкт-Петербург
Разработка, интеграция, продажа ИИ-решений
2 736 799
658
2
«Облачные технологии» (Cloud) (1)
Москва
Разработка облачных и платформенных решений
2 713 811
н/д
3
VS Robotics
Москва
Разработка, интеграция, продажа ИИ-решений
1 191 052
300
4
Naumen
Москва
Разработка ПО и облачных сервисов
726 614
113
5
Neuro.net
Нижний Новгород
Разработка
482 280
170
6
BSS
Москва
Разработка, интеграция, продажа ИИ-решений
360 823
77
7
IVA Cognitive
Москва
Разработка, интеграция, продажа ИИ-решений
229 527
н/д
8
Parma Technologies Group
Москва
Разработка, интеграция ИИ-решений
194 300
н/д
9
Наносемантика
Москва
Разработка, продажа ИИ-решений
10
3iTech
Москва
Разработка, интеграция, продажа ИИ-решений
171 847
36
* — показатели относятся к деятельности компании в сфере ИИ (1) — результаты за 2020 г. скорректированы с учетом НДС
(2) — в прошлом году компания участвовала в рейтинге под брендом Usetech
Комментируя вопрос, почему пересечение между списками лидеров ИИ-рынка в разных отчетах невелико, следует еще раз отметить, что каждая аналитическая компания использует свою методику. Многие аналитические компании строят рейтинги по принципу, согласно которому в отчете отображаются только те компании, которые официально подают о себе данные, заполняя соответствующие анкеты. Те компании, которые не подают данные, в рейтингах не отображаются. По всей видимости, CNews Analytics следуют именно этой логике. Поэтому такие компании как Сбер, Яндекс и VK не представлены в табл. 3.17.
Ведущие отечественные ИИ-организации в области академической науки
Говоря о ведущих организациях в области академической науки, полезно обратиться к данным рис. 3.76, представленным в статье «Как развивается сфера искусственного интеллекта в России».
Рис. 3.76. Академическая экосистема искусственного интеллекта в России.
Ведущие отечественные стартапы в области ИИ
Комментируя вопрос о том, кого следует отнести к ведущим ИИ-стартапам в России, в первую очередь необходимо обратиться к аналитике компании Trcxn, которая отслеживает в России 364 стартапа в области ИИ. Десять наиболее заметных проектов, по мнению Trcxn, представлены в табл. 3.18.
Таблица 3.18. 10 ведущих стартапов из России, по версии Trcxn. Источник: Trcxn 2022 г.
Профиль деятельности
Год основания и локация
Объем финансирования
Инвесторы
1. Retail Rocket
Платформа рекомендаций товаров для интернет-магазинов, которая использует технологии больших данных и предиктивной аналитики для анализа поведения покупателей. Предлагает решения для персонализации сайта, персонализированные электронные письма и персональные рекомендации в режиме реального времени. Помогает повысить CTR и конверсию. Известные клиенты: OTTO, myToys, Groupon, Auchan.
2013 Москва
24 млн долл.
Flintera, Impulse VC
2. N-Tech Labs
ИИ для распознавания лиц. Предлагает приложения FindFace Security (обеспечивает интеллектуальную видеоаналитику с использованием технологии распознавания лиц) и FindFace SDK (использует распознавание лиц на основе нейронных сетей и обеспечивает обнаружение, извлечение биометрического шаблона и решения для верификации).
2015 Москва
17 млн долл.
Российский фонд прямых инвестиций, Mubadala, Impulse VC и еще 1 инвестор
3. MindBox
Облачное решение, которое обеспечивает многоканальное распространение кампаний и платформу данных о клиентах. Позволяет проводить сегментацию, создавать целостное представление о клиентах и анализировать данные о них. Предоставляет инструменты для распространения кампаний через мобильную и электронную почту. Основными клиентами компании являются Okko, Uchi ru, Netprint ru и Kare.
2006 Москва
13 млн долл.
Baring Vostok
4. Wallarm
Решение для веб-безопасности, предназначенное для защиты онлайн-предприятий от хакерских атак на уровне приложений. Оно может выполнять сканирование уязвимостей, а также обнаруживать поведенческие угрозы. Компания зарегистрирована в штате Делавэр в США, но большая часть команды работает удаленно в разных странах, включая Россию.
2009 Москва
11 млн долл.
Toba Capital, Y Combinator, FundingPost и 6 других инвесторов
5. Dbrain
Основанная на блокчейне платформа для создания приложений ИИ. Владельцы данных загружают и размещают наборы данных на платформе. Специалисты по изучению данных занимаются обучением цифровых нейронных систем и созданием приложений на основе ИИ. Транзакции на платформе осуществляются с помощью криптовалюты Dbrain.
2017 Москва
8 млн долл.
Инвесторы Bitfury, Angel Vest Group, Chronobank.io и 4 других инвестора
6. Neiry
Компания разработала VR-устройство, способное фиксировать импульсные реакции мозга, а также биологическую обратную связь. Устройство имеет функции записи импульсов, распознавания речи, диагностики заболеваний и др.
2021 Москва
7 млн долл.
РВК
7. Rubbles
Решение по анализу поведения клиентов для розничных банков и бизнеса. Компания предлагает платформу прогнозирования поведения клиентов, которая использует методы машинного обучения, чтобы помочь банкам и компаниям предлагать персонализированные продукты конечным клиентам. Компания обслуживает различные отрасли, включая банки, телекоммуникации, горнодобывающую промышленность, фармацевтику и другие.
2015 Москва
6 млн долл.
Эльбрус Капитал, FinSight
8. Iiko
Предлагает ERP-систему для автоматизации и мониторинга бизнес-процессов в ресторанах, кафе, барах и столовых, позволяет управлять заказами, гостями, запасами, платежами, доставкой и персоналом. Среди клиентов компании — Pizza Hut, Dunkin Donuts, Papa John’s, Novikov, Eataly и др.
2005 г. Москва
6 млн долл.
Leader Asset Management
9. Talkbank
Предоставляет виртуального чатбота для финансов и коммерции, который основан на платформах обмена сообщениями, таких как Telegram. Пользователь может получать информацию о текущих курсах валют, лучших ставках по депозитам, забронировать столик в ресторане, купить билеты в кино и т. д.
2016 Москва
4M млн долл.
МТС, IIDF, Павел Гольцблат и 3 других инвестора
10. Roistat
Предоставляет ПО для маркетинговой аналитики и отчетности, позволяет собирать данные из CRM-систем, рекламных платформ и веб-сайтов для создания отчетов по ключевым бизнес-показателям.
2014 Москва
4M млн долл.
iTech Capital, Skolkovo Ventures
Следует отметить, что финансирование проектов, отмеченных в табл. 3.18, невысокое — только три стартапа получили инвестиции в размере более 10 млн долл. Особенно скромно смотрится данная таблица в сравнении с рис. 3.33, где были приведены данные о вложении в американские стартапы, среди которых, в частности, была компания Nuro (инвестиции более 900 млн долл).
Возможно, часть компаний не попали в список табл. 3.18, поскольку по формальным признакам потеряли, по мнению авторов рейтинга, статус стартапа. Так, например, стартап VisionLabs, который был основан в 2012 году и занимался разработкой проектов в области компьютерного зрения, анализа данных и робототехники, был куплен в 2021 году компанией Intema (дочерняя структура «МТС ИИ») за 95 млн долл. Среди разработок VisionLabs следует назвать модуль распознавания лиц Face Engine и модуль распознавания автомобильных номеров LPR E. Основной продукт компании платформа Luna, позволяет в режиме реального времени анализировать большие данные (в виде фотографий и видео) для распознавания лиц и идентификации людей. В 2016 году Sistema Venture Capital вложила в стартап 5,4 млн долл. В 2019 году компания получила финансирование от Российского фонда прямых инвестиций.
Примеры игроков оборонно-стратегического комплекса и проектов с использованием ИИ
В России достаточно активно развиваются новые системы вооружений, в которых ИИ начинают играть все более важную роль. По данным ТАСС со ссылкой на отечественных экспертов, первое место на рынке вооружения занимают США с долей 39%, при этом Россия, у которой бюджет в разы меньше, имеет устойчивую долю — около 20%. Вооружения и оборонные технологии — это та область, где ИИ будет играть все более значимую роль.
В 2012 году правительство РФ учредило Фонд перспективных исследований (ФПИ), один из ведущих центров, занимающихся НИОКР в области национальной обороны и безопасности с общей целью разработки нового поколения систем вооружений, включая беспилотные и гиперзвуковые транспортные средства. Фонд был создан как аналог Агентства перспективных оборонных проектов (DARPA) в США. Его работа, в целом, строится вокруг ряда тем, включая кибероружие будущего. В 2020 году Фонд работал примерно над 40 проектами в сотрудничестве со многими лабораториями и университетами по всей стране.
Проекты фонда призваны играть определяющую роль в разработке новых технологий и должны стать основой российской системы вооружения на рубеже 2025-2030 годов как для армии, так и для других силовых структур.
Деятельность ведется по трем основным направлениям: химико-биологическому и медицинскому, физико-техническому, информационному. В конце 2015 года в структуре фонда был создан Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники. ФПИ имеет прямое отношение к разработкам в области военных приложений на базе ИИ и классифицирует последние по четырем ключевым направлениям: дешифрирование изображений, обработка речи, информационная поддержка жизненного цикла вооружения и военной техники, а также управление автономными робототехническими системами.
В 2018 году в Анапе был создан принадлежащий Министерству Обороны Военный инновационный технополис «ЭРА». Технополис был создан для проведения НИОКР в области военных технологий с целью сокращения времени от создания инновационных военных проектов до их реализации в виде вооружения, военной и специальной техники.
«ЭРА» объединяет сотни экспертов из разных областей и сфер деятельности, работающих в технополисе, в попытке укрепить государственно-частное партнерство. В Технополисе находится исследовательская лаборатория ИИ, и он тесно сотрудничает с ФПИ.
По словам сотрудников Технополиса, ИИ является сквозной темой для многих проектов. Большинство проектов носят закрытый характер. Среди рекламируемых разработок Технополиса, продемонстрированных на выставках, следует отметить миниатюрный квадрокоп-терразведчик, импортозамещающие двигатели для экзоскелетов, систему поиска информации и подготовки дайджестов, устройство информационной маскировки командного пункта и противодействия DoS-атакам, отечественный лидар и многие другие достижения. Следует отметить, что ИИ играет все более важную роль в развитии боевой авиации. Уже на рубеже 1990-х годов стало очевидно, что дальнейшее повышение боевых свойств авиационных комплексов требует поиска новых подходов к определению их облика и методов проектирования. Вместо наращивания тактико-технических характеристик требуется новый подход — принятие решений по управлению авиационным комплексом за счет прогнозирования ситуации и реализации групповых действий, возможный только на основе интеллектуализации авиационного комплекса.
Если раньше выбор необходимых действий осуществлял пилот, то теперь все больше решений берет на себя ИИ, а скорость их принятия такова, что без ИИ оперативное управление машиной становится просто невозможным. Системы на базе ИИ для боевых самолетов активно разрабатываются в ОКБ имени Сухого. Специалисты компании сообщают, что уровень интеллектуализации Су-57 по сравнению с предшественниками увеличился в несколько раз. Согласно упомянутой выше статье, при разработке самолета Су-57 был достигнут новый уровень интеллектуальной поддержки экипажа. В Су-57 реализована комплексная обработка информации, поступающей от всех бортовых обзорно-прицельных систем самолета и от взаимодействующих с ним самолетов и пунктов управления, информируя летчика о внешней обстановке.
ВОКБ Сухогоа ктивно работают над задачами интеллектуализации беспилотных летательных аппаратов. С применением ИИ построена система управления перспективным БПЛА С-70 «Охотник», разрабатываемого фирмой «Сухой» для ВКС. В настоящее время такой беспилотник проходит необходимые летные и иные испытания, отрабатывается как самостоятельное выполнение задач, так и групповое применение под управлением пилотируемого истребителя.
Фирма Сухого — не единственное предприятие, занятое разработкой интеллектуальных БПЛА. Например, компания «Кронштадт», которая считается одним из лидеров национальной беспилотной индустрии, разрабатывает и производит оборудование, программное обеспечение и комплексные решения для беспилотной авиации и оборонной промышленности.
По свидетельству генерального директора компании «Кронштадт», Россия хоть и не была в числе первых производителей боевых дронов, но быстро набирает экспертизу в этой области, и оборонная промышленность в целом сдвинулась в сторону беспилотной авиации и искусственного интеллекта.
Компания «Кронштадт» занимается разработкой БПЛА «Сириус», «Орион» и «Гелиос». Беспилотные летающие аппараты «Орион-Э» стали одними из самых известных за рубежом. Однако производство не ограничивается вариациями «Ориона». Компания разрабатывает БПЛА «Сириус», который унифицирован с беспилотником «Орион».
К выходу готовится и БПЛА «Гелиос» — универсальная платформа, которая позволяет решать задачи радиолокационного дозора за воздушными целями и за наземными объектами. В Дубне с нуля создается всероссийский центр беспилотных технологий полного цикла. Еще одна отечественная компания, которая специализируетс ZALA AERO, входящая в структуру группы компаний «Калашников». Продукция компании находит применение как в военной, так и в гражданской сфере. Беспилотники ZALA используются МЧС и представителями российского бизнеса. БПЛА ZALA активно используются для мониторинга объектов нефтегазовой промышленности, обследуя каждый год более пяти миллионов километров трубопроводов и объектов сопутствующей инфраструктуры. Одной из разработок компании является высокоточный беспилотный комплекс «ZALA ЛАНЦЕТ» — интеллектуальное многозадачное оружие, которое способно самостоятельно находить заданную цель и поражать ее.
В марте 2021г. Председатель Правительства РФ подписал распоряжение о дополнении перечня приоритетных технологических направлений организаций оборонно-промышленного комплекса направлением «Технологии искусственного интеллекта» с определением ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем», входящего в состав НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского», в качестве головной организации по этому направлению.
НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского» активно работает в направлении ИИ. В частности, создана и испытана «Платформа-ГНС» для разработки программных комплексов, входящих в состав изделий перспективных летательных аппаратов и решающих задачу распознавания наземных объектов на основе нейросетевых подходов. В рамках сотрудничества с МГТУ им. Н.Э. Баумана НИЦ планирует создать Центр компетенций по разработке и внедрению ИИ и инжиниринговый киберполигон для быстрой проверки гипотез, в том числе в варианте специализированного облачного ресурса. Полигон будет реализован за счет объединения функционала ИИ-платформ МГТУ им. Н.Э. Баумана и ГосНИИАС.
Военные задачи выполняют не только воздушные БПЛА. В открытой печати сообщается о некоторых машинах, выполняющих боевые задачи с помощью систем ИИ, например робототехнический комплекс «Уран-9» — беспилотное наземное транспортное средство на гусеничном ходу с боевым модулем, оснащенным пушечно-пулеметным и реактивным вооружением. Данный робот, использующий ИИ, способен двигаться по заданному маршруту, вести наблюдение, искать и поражать цели, при том, что решение об открытии огня остается за оператором. Вариант комплекса предлагается «Рособоронэкспортом» на международном рынке оружия.
Традиционно историю развития ИИ связывают с разработками в США, уделяя недостаточное внимание пионерским работам, которые велись в СССР в этом направлении. При этом еще в 1945 году, в разгар войны за шифры, Советский Союз поставил перед Институтом математики имени Стеклова в Ленинграде задачу автоматизации решения логических задач. В 1954 г. в МГУ под руководством профессора А.А. Ляпунова начал свою работу междисциплинарный семинар «Автоматы и мышление», который объединил неврологов, лингвистов, психологов и математиков в попытке ответить на вопрос, как заставить компьютеры будущего думать. С этого времени ряд крупных ученых начинают специализацию в области ИИ.
Некоторые советские разработки получили всемирное признание. На 1-м Чемпионате мира по шахматам среди компьютерных программ в августе 1974 года в Стокгольме отечественная программа «Каисса» выиграла все четыре партии и стала первым чемпионом мира среди шахматных программ. Программа «Каисса» была создана в 1971 году сотрудниками Института проблем управления АН СССР Георгием Адельсон-Вельским, Владимиром Арлазаровым и Михаилом Донским.
Метод обратного распространения ошибки, который в большинстве источников ассоциируют с именем Дэвида Румельхарта, впервые был описан в 1974 г. А.И. Галушкиным, а также независимо и одновременно Полом Дж. Вербосом и уже позже существенно развит в 1986 г. Дэвидом И. Румельхартом, независимо и одновременно С.И. Барцевым и В.А. Охониным.
Важнейший вклад в теорию машинного обучения внесли Владимир Наумович Вапник и Алексей Червоненкис, которые создали статистическую теорию восстановления зависимостей по эмпирическим данным.
С 1960 по 1990 год одной из центральных фигур в советской науке по ИИ-тематике был математик Дмитрий Поспелов. В 1965-1980 гг. под его руководством получила развитие новая наука — ситуационное управление. В 1980-1990 гг. проводились активные исследования в области представления знаний, был разработан целый ряд экспертных систем. В Московском государственном университете был создан язык РЕФАЛ, конкурирующий с западными ЛИСП и ПРОЛОГ.
В 1988 г. была организована Ассоциация искусственного интеллекта, и в 1989 году Поспелов стал ее президентом.
В самом конце 80-х — начале 90-х в России стали образовываться коммерческие компании, которые впоследствии стали ключевыми разработчиками ИИ-технологий. В частности, в 1989 была основана компания ABBYY. В 1990 году специалистами НПО «Дальняя связь» была создана российская научно-производственная компания «Центр речевых технологий» (ЦРТ).
В 1991 г. была основана компания PROMT — российский разработчик систем машинного перевода. В 1993 году образована компания Cognitive Technologies, известная впоследствии своими разработками в разных направлениях развития ИИ, включая системы беспилотного транспорта. В 2000 году была основана компания Яндекс.
По данным аналитиков из МФТИ, к 2020 году в России работало около 400 компаний, бизнес которых в существенной мере был связан с технологиями ИИ.
Последние годы российское правительство стало уделять повышенное внимание развитию ИИ-технологий. В октябре 2019 года президент России Владимир Путин утвердил Национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 года.
Несмотря на то, что в стране был сделан значительный вклад по исследованию ИИ в университетской среде, принята Национальная стратегия развития ИИ, а также запущен федеральный проект «Искусственный интеллект», в промышленности страны не хватает кадров, обладающих компетенциями в области ИИ, наблюдается также дефицит самих компаний, работающих над инициативами, связанными с ИИ. Многие квалифицированные российские ученые и инженеры покидают страну, чтобы работать в зарубежных компаниях, которые готовы платить более высокую зарплату.
Учитывая политическую обстановку, создавшуюся в 2022 г., можно предположить, что международное научное сотрудничество с рядом западных стран в высокотехнологичной сфере, включая ИИ, будет сокращаться, равно как и доступ к западному высокопроизводительному аппаратному обеспечению.
Ряд международных компаний — поставщиков ИИ-решений — закрыли бизнес и исследования в России. Для многих российских компаний и стартапов увеличились барьеры для выхода на зарубежные рынки.
С другой стороны, Россия, столкнувшись с военно-политическим противостоянием, вынуждена наращивать собственные разработки, связанные с созданием новых интеллектуальных систем, востребованных в рамках оборонного комплекса, разработкой систем для ведения информационной и кибервойны, что ведет к более серьезной финансовой поддержке научно-исследовательского комплекса, работающего в интересах создания новых ИИ-систем для оборонной промышленности и расширению сотрудничества в этой области с дружественными странами. То есть в целом потребность в решении задач внутренними силами и с опорой на внутренние разработки и отечественные кадры выросла. Потребность в кадрах (включая задачи подготовки новых кадров и переобучения имеющихся) на отечественных предприятиях тоже увеличилась.
Научные публикации в реферируемых журналах
Несмотря на отмеченную выше проблему утечки научных кадров и невысокое финансирование российских ученых как в НИИ, так и в университетской науке, Россия сохранила определенный научный потенциал и по кумулятивному числу публикаций за период 2017-2021 гг. входит в двадцатку стран (см. рис. 3.65).
Динамика изменения российских ИИ-публикаций в реферируемых журналах показана на рис. 3.66.
Согласно данным рис. 3.66, доля России по числу публикаций в рецензируемых научных журналах с 2010 г. стабильно росла до 2020 г., в 2021 г. несколько снизилась, оставаясь на уровне примерно одного процента от объема мировых публикаций.
Важным параметром в оценке развития ИИ в стране является показатель совместных международных научных публикаций. По данным отчета «2022 AI Index», число совместных международных научных публикаций (проектов) в области ИИ в 2021 г. в России выглядело весьма скромным. Если в США 1200 институтов опубликовали в указанном году результаты примерно 3000 трансграничных совместных ИИ-проектов, в Китае 500 институтов опубликовали результаты трансграничных проектов, то в России таких институтов было только 60.
Анализ ИИ-инвестиций в России
Российские инвестиции в ИИ все еще значительно отстают от аналогичного финансирования в странах с развитым рынком ИИ-продуктов и услуг.
Согласно данным опубликованным аналитической компанией TAdviser (см. рис. 3.67), со ссылкой на результаты исследований Центра компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект» — общая доля ВВП, которая тратится на ИИ-исследования и разработки в России, примерно в 35 раз ниже, чем в Китае и примерно в 10 раз ниже, чем в США
Судить о некоторых приоритетах финансирования российских организаций в период 2014-2020 гг. можно на основе данных уже упомянутого информационного агентства Tadviser (см. табл. 3.16), где представлено топ 30 компаний, ранжированных по объемам финансирования, полученного кумулятивно в период 2014-2020 гг.
В таблице представлены компании трех типов. Первые — это ИТ-компании, то есть организации, которые в первую очередь являются разработчиками и владельцами экспертизы в области ИИ. В качестве таких компаний можно назвать «Центр речевых технологий», Cognitive Technologies, АО «ПРОГНО3», ООО «ИБС Экспертиза», ООО «Медиалогия».
Вторая группа — это учебные университеты и академические институты, занимающиеся исследованиями в области ИИ (Университет ИТМО, Сколтех, ВШЭ, МФТИ, университет Иннополис, Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН).
Третья категория — это крупные организации, внедряющие у себя ИИ-технологии, в том числе при помощи ИТ-компаний, специализирующихся в области ИИ. К последней группе можно отнести такие компании как КАМАЗ и ГПНТБ.
Лидером по общему объему финансирования за весь период, по данным таблицы 3.16, является МФТИ.
Говоря о планах по финансированию ИИ-направления в России, можно сослаться на данные Минэкономразвития, согласно которым на период 2021-2024 гг. из федерального бюджета на финансирование мероприятий ФП «Искусственный интеллект» планировалось, в общей сложности, выделить 24,6 млрд руб. ( рис. 3.68, 3.69).
В 2021 г. были отобраны заявки на получение грантов до 1 млрд рублей в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» на создание в стране шести исследовательских центров по ИИ до 2024 года. Общая сумма средств с учетом внебюджетного финансирования должна составить 7 млрд рублей. Упомянутые шесть центров должны стать опорными точками по развитию технологии ИИ.
В качестве победителей было отобрано шесть организаций: Сколковский институт науки и технологий, МФТИ, Институт системного программирования им. В.П. Иванникова, Университет «Иннополис», ИТМО, ВШЭ. Каждая из организаций имеет заделы в области ИИ. Например, Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ был создан на базе факультета компьютерных наук, и часть проектов Центра реализуется при поддержке его индустриальных партнеров Сбер, Яндекс, Центр искусственного интеллекта МТС.
Анализ рынка ИИ в России
Как мы отметили ранее, при определении мирового рынка ИИ есть разночтения в методиках разных аналитических агентств. Но если есть определенные проблемы по унификации методики определения мирового рынка, то степень неопределенности в отношении подсчетов локальных рынков еще больше.
Западные аналитики, такие, например, как IDC, собирают информацию об ИИ-проектах по всему миру и пытаются определить долю мирового рынка, приходящуюся на отдельные страны и в частности на Россию.
Существует пул глобальных поставщиков аппаратного обеспечения, программного обеспечения и услуг, которые в той или иной мере делятся с IDC тем, какая часть их доходов приходится на построение решений в области ИИ. Обладая аналитиками в большинстве развитых стран мира, IDC пытается собрать данные в разных странах по типовой методике и оценить долю, приходящуюся на отдельные регионы, включая Россию. При этом услуги, оказываемые при построении тех или иных ИИ-решений, оказываемые внутренними ИТ-департаментами сотрудникам корпораций, не учитываются как часть рынка, поскольку рыночными не являются по определению (это бизнес внутри одной компании).
Совсем другой подход встречается при анализе отечественного рынка ИИ российскими аналитиками. Большинство российских аналитиков опрашивают российские компании, пытаясь определить, какая часть их бизнеса связана с проектами, имеющими отношение к ИИ. При этом если посмотреть на те компании, которые именуются в отчетах российских аналитиков как ИИ-компании, то окажется, что многие из этих организаций не подпадают под классификацию табл. 3.2 или табл. 3.3 (которые берут на вооружение западные аналитики), поскольку эти компании преимущественно занимаются внедрением ИИ в свои бизнес-процессы, а не предлагают ИИ-услуги и продукты на внешний рынок.
Оценка рынка ИИ в России от IDC
По данным IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, расходы на решения с применением искусственного интеллекта в 2020 г. выросли в России на 22,4% по отношению к 2019 году до 291 млн долларов США. Учитывая, что средний курс доллара в 2020 году составлял около 71 рубля, речь идет о рынке объемом в 20,6 млрд рублей. При этом аналитическая компания отмечает, что финансовый сектор оставался крупнейшим потребителем на рынке ИИ, наблюдался рост инвестиций со стороны государственных организаций, который продолжится до 2024 года по мере реализации государственной программы в области развития ИИ. По оценкам IDC, к 2024 году рынок ИИ в России составит 555,1 млн долларов.
Учитывая, что мировой рынок в 2020 году IDC оценивало примерно на уровне 270 млрд долл, получается, что, по оценкам IDC, Россия в 2020 г. занимала всего лишь около 0,1% от мирового рынка, что существенно меньше, чем доля, которую ИТ-рынок России занимает от мирового.
Оценка рынка ИИ в России от аналитического центра МФТИ
Выше мы привели оценку российского рынка от IDC на уровне 20 млрд руб. по состоянию на 2020 г. Если же мы посмотрим на оценки российского рынка ИИ, представленные в публикации RSpectr.com со ссылкой на исследования Центра компетенций Национальной технологической инициативы МФТИ по направлению ИИ (рис. 3.70), то увидим, что оценка рынка последнего отчета на тот же 2020 г. составляет более 400 млрд руб. — то есть в 20 раз больше! Согласно данным упомянутого отчета, размер ИИ-рынка в 2021 г. составлял 552 млрд рублей при росте на уровне 28% относительно 2020 г. В публикации дополнительно сообщается, что указанная выручка обеспечена компаниями, из которых 70% расположены в Москве, 10% в Санкт-Петербурге и только 20% — во всех остальных городах России.
Причиной столь существенного расхождения является использование разных методик подсчета рынка.
Как мы отметили, западные компании типа IDC под локальным рынком понимают совокупную выручку, полученную от продажи продуктов и услуг, закупленных потребителями этой страны. То есть под российским рынком ИИ подразумевается объем продуктов и услуг, проданных потребителям в России, и не учитывается объем услуг, оказанных ИТ-отделами внутри компании. А в известных отечественных методиках, и в том числе в той, что использует МФТИ, анализируется выручка отечественных компаний, бизнес которых связан с ИИ. Это два принципиально разных подхода, и, естественно, они будут давать разные значения рынка и разную прогнозную динамику. То есть если при первом подходе политическая ситуация в мире и режим ужесточения экспортного контроля в Россию существенно повлияют на объем рынка, то по второму сценарию это влияние будет значительно меньше.
Существуют разные методики оценки развития рынка. Каждый из подходов имеет право на существование. Для корректного анализа важно понимать, какая методика стоит за той или иной оценкой и какие цифры корректно сравнивать, а какие нет.
Ключевые игроки рынка ИИ в России
Как показал анализ многочисленных источников, подход к определению ключевых игроков российского рынка также выполняется по разным методикам. Используется несколько критериев. Например — существует подход, в котором производится мониторинг количества упоминаний в СМИ, и на основании этого дается статистическая оценка наиболее известных компаний. Недостатком методики является то, что при этом подходе целый ряд разработчиков, которые занимаются созданием военно-стратегических приложений, будут далеко не на передовых позициях.
Другой подход, связанный с анализом выручки компаний, осложнен недостаточной прозрачностью финансовой отчетности и непубличностью многих организаций.
Есть подход, при котором в качестве ключевых отмечаются компании, получившие государственное финансирование, или компании, которые правительство привлекало для выработки стратегии искусственного интеллекта.
Мы собрали аналитику от целого ряда исследователей, которые смотрят на российских игроков с разных точек зрения. На наш взгляд, сравнительный анализ данных источников позволит читателю получить представление об основных игроках рынка, существующих рейтингах и картах анализа российского ИИ-бизнеса.
Рейтинг упоминаний ИИ-компаний в СМИ
По данным Центра НТИ на базе МФТИ, лидерами в области ИИ в России, с точки зрения упоминания в СМИ, являются восемь компаний (см. рис. 3.71)
Оценка значимости компаний получена с использованием системы анализа больших данных iFora института экономических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ на основе анализа более 10 млн новостных статей за 2015-2019 годы.
Предоставим краткую информацию об этих компаниях с точки зрения их экспертизы в области ИИ.
1. Яндекс
Яндекс в первую очередь ассоциируется с поисковым сервисом, который существует с 1997 года и популярен в России. В настоящее время сервис обслуживает миллионы пользователей, использующих текстовые и голосовые запросы на различных платформах, предоставляя персонально релевантные результаты, учитывающие время и местоположение каждого отдельного пользователя. В поиске реализован целый ряд ИИ-технологий. Например, поиск изображений на основе контента применяет сверточные сети для поиска изображений, похожих или связанных с образцом, включая измененные версии.
Пользователям также хорошо известен онлайновый сервис машинного перевода от Яндекса (Yandex.Translate), использующий технологии машинного обучения и поддерживающий перевод между почти 100 языками.
Еще одна технология Яндекса — (DeepHD) — основана на использовании генеративно-состязательных сетей и служит для улучшения изображений. В ходе обучения нейронная сеть производит интеллектуальную обработку — восстанавливает изображения высокого качества из изображений с низким качеством.
Яндекс также развивает технологию оптического распознавания символов. Технология OCR Яндекса позволяет находить и распознавать текст на объектах реального мира (вывески, упаковки, меню и т. п.). Компания разрабатывает технологию акустического распознавания речи, которая, в частности, используется в виртуальном помощнике «Алиса», самом популярном голосовом помощнике в России. Разработки Яндекса преобразования текста в речь позволили, в частности, создать уникальный голос «Алисы». Следует так-же сказать, что Яндекс активно работает над созданием беспилотного транспорта, о чем было рассказано в разделе про применение ИИ в транспортной отрасли.
Яндекс занимается не только проектами в области разработки ПО, но также создает ИТ-инфраструктуру для обработки специфических для ИИ нагрузок. Например, в 2021 г. Яндекс запустил три новых GPU суперкомпьютера для ИИ, которые заняли 19, 36 и 40 места в рейтинге ТОП-500 суперкомпьютеров мира. Ряд разработок Яндекса в области ИИ доступны разработчикам в виде интеллектуальных сервисов на платформе Яндекс.Облако.
2. Сбер
Сбер известен прежде всего как крупнейший российский банк, который в последние пять лет сформировал мощную ИТ-команду и развил компетенции в сфере искусственного интеллекта, в том числе привлекая и приобретая компании, имеющие многолетний опыт в области ИИ.
Согласно данным руководства компании, в 2022 году финансовый эффект от внедрения ИИ составил более 230 млрд рублей. Искусственный интеллект в Сбере используют, чтобы создавать новые продукты и улучшать клиентский опыт. ИИ-технологии помогают сотрудникам банка внедрять новые решения на всех уровнях управления. А некоторые задачи искусственный интеллект уже решает лучше человека — например, подсказывает как оптимально выстроить маршрут инкассации и сколько денег положить в каждый конкретный банкомат.
В 2023 году банк планирует ускорить развитие искусственного интеллекта во всем периметре Сбера, прежде всего в таких направлениях как персональные предложения, кредитование, здравоохранение, оптимизация процессов и кибербезопасность.
Из наиболее ярких последних разработок Сбера в области ИИ можно упомянуть следующие.
LightAutoML, или LAMA, — фреймворк для автоматического построения моделей, разработанный командой AutoML Sber AI Lab для эффективного решения ML-задач бинарной / мультиклассовой классификации и регрессии.
Kandinsky — модель генерации изображений по текстовому описанию на русском языке (создание иллюстраций, материалов для рекламы, промышленного дизайна, цифрового искусства).
(SciARTM) — ИИ-модель для обнаружения научных трендов в области ИИ. Для обучения использовался датасет из 73 тыс. научных публикаций, представленных в топовых научных конференциях. Предобученнаямодельдообучаетсянанебольшомпакетеновыхнаучных статей, что позволяет идентифицировать тренды на ранних этапах.
ruGPT-3 — самая большая на сегодняшний день языковая генеративная модель для русского языка.
3. VK (бывшая Mail.ru Group)
Компания VK (бывшая Mail.ru Group) помимо сети «ВКонтакте» объединяет целый ряд сервисов, рассчитанных на массового потребителя и требующих обработки огромного количества данных. В VK входит более 200 проектов, включая сервисы такси и каршеринга («Ситимобил», «Ситидрайв»), доставки еды и продуктов (Delivery Club, «Самокат»), соцсети («ВКонтакте», «Одноклассники»), образовательные сервисы (GeekBrains, Skillbox и др.), игровое направление My.Games, VK Музыка, VK Реклама, VK Объявления. Общими элементами сервисов экосистемы стали голосовой ассистент, универсальная учетная запись, платформа мини-приложений и платежная система. Массовые сервисы невозможны без учета потребностей клиентов и обработки огромного количества данных, требующих применения ИИ-технологий — для анализа предпочтений пользователей, поиска информации, анализа паттерна поведения клиентов, предотвращения мошенничества, обеспечения кибербезопасности, выработки рекомендаций, таргетирования рекламы и т. п.
4. Cognitive Technologies
Компания имеет 30-летний опыт разработок в области искусственного интеллекта.
CognitiveTechnologies была создана в 1993 году на базе Лаборатории искусственного интеллекта Института системного анализа РАН. А уже через два года она заключила контракты на использование интеллектуального программного обеспечения для распознавания и обработки документов с такими известными брендами как Corel Corp., Hewlett-Packard, IBM, Oracle, Xerox, Epson, OKI, Olivetti и др.
С 2008 года интересы Cognitive Technologies лежат в сфере создания систем искусственного интеллекта для задач робототехники.
В последнее время основным направлением ее деятельности является разработка ИИ-систем для управления беспилотной сельхозтехникой и рельсовым транспортом, а также инновационных сенсоров для беспилотных транспортных средств.
Компания открыла первую в России роботофабрику по производству начинки для беспилотного транспорта в г. Томске.
В 2019 году совместно со Сбером создала дочернюю компанию Cognitive Pilot — разработчика ИИ для беспилотного транспорта.
5. Ростелеком
Ростелеком ведет ряд проектов по созданию прикладных решений, позволяющих достичь экономического эффекта в основной деятельности компании. В организации есть несколько профильных команд из разных подразделений, которые формировались под разные проекты (видеоаналитика, кибербезопасность, микросегментация клиентской базы и т. д.).
Согласно данным, в Ростелекоме выполняются проекты для анализа уровня удовлетворенности клиентов, которые помогают понять, насколько эффективно работают контактцентры. Развиваются проекты, связанные с умными городами, — в том числе в сфере видеонаблюдения и видеоаналитики преимущественно в интересах государственных служб. Прорабатываются решения в области превентивного технического обслуживания оборудования и в области кибербезопасности — такие как блокировка или предотвращение DDoS-атак.
Среди дочерних компаний Ростелекома следует выделить АО «Айкумен — информационные бизнес-системы» («Айкумен ИБС»), которая является разработчиком технологий сбора, хранения и обработки структурированной и неструктурированной информации на различных языках мира, производителем комплексных информационно-аналитических решений на основе собственной интеграционной платформы класса Big Data. «Айкумен ИБС» имеет экспертизу в области комплексного анализа информации, включая полнотекстовый поиск с выделением объектов, связей и сущностей из неструктурированных текстов посредством мультиязычной семантической аналитики.
6. Лаборатория Касперского
Применение ИИ перспективно там, где необходимо обрабатывать огромные массивы информации. По свидетельству основателя компании «Лаборатория Касперского», каждый день Лаборатория обнаруживает порядка 400 тысяч атак, и без самообучающихся алгоритмов работать с таким количеством информации невозможно.
По данным публикации со ссылкой на эксперта Лаборатории — треть мобильных угроз, которые фиксирует «Лаборатория Касперского» ежемесячно, регистрируются искусственным интеллектом. При этом за квартал может быть проанализировано около одного миллиона угроз.
Использование технологии машинного обучения позволяет компании существенно сэкономить время и ресурсы, которые требуются для поиска зловредов. Ярким примером является проект по защите мобильных устройств. Поскольку использование ИИ на мобильном устройстве может снижать производительность и уменьшать время работы от батареи, Лаборатория Касперского использует гибридный вариант: на самом смартфоне производятся операции, которые требуют минимальных ресурсов, после чего данные отправляются в облако и там обрабатываются, что позволяет обеспечить надежность защиты и скорость реакции на новые угрозы.
«Лаборатория Касперского» активно инвестирует в перспективные проекты на базе ИИ. Например, в 2022 г. она приобрела 15% компании — разработчика нейроморфных процессоров «Мотив нейроморфные технологии». Созданный в 2017 году «Мотив НТ» занимается обработкой визуальной информации с использованием глубоких нейронных сетей и созданием программно-аппаратных систем для автоматического визуального контроля. Компания готовится к выпуску первого в России нейроморфного чипа — процессора для аппаратного исполнения нейронных сетей «Алтай».
7. ABBYY
ABBYY — это международная компания, разработчик решений в области интеллектуальной обработки информации и анализа бизнес-процессов, распознавания текстов (OCR) и лингвистики, созданная в России и имеющая существенную часть разработки в России. Компания имеет офисы в России, США и Германии.
Наиболее известные продукты — программа для распознавания текстов ABBYY FineReader, платформа для интеллектуальной обработки информации ABBYY FlexiCapture.
Согласно данным компании Everest Group, в 2019 году ABBYY стала мировым лидером рынка решений для интеллектуальной обработки документов, возглавив список из 16 вендоров.
8. Группа компаний ЦРТ
Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) является ведущим российским разработчиком в области распознавания речи. Организация c 32-летним опытом создает ИИ-продукты на основе разговорного искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения. Компания имеет экспертизу в области речевых технологий, лицевой и голосовой биометрии и реализовала более 5 тыс. ИИ-проектов по всему миру.
ЦРТ фокусируется на создании ИИ-решений для сегментов B2B и B2G. В России решения ЦРТ работают в крупнейших банках, телеком-компаниях, ТЭК, госсекторе, их применяют для реализации концепции Safe&Smart Сity. Технологии выявления подделок голоса и распознавания речи от группы ЦРТ занимают лидирующие позиции в мировых рейтингах.
В группу компаний ЦРТ входят три юридических лица-ООО»ЦРТ», ООО «ЦРТ-инновации», ООО «ЦРТ-Софт». В 2011 году группа ЦРТ основала кафедру «Речевых информационных систем» в Университете ИТМО, которая позднее была преобразована в «Корпоративную лабораторию технологий человеко-машинного взаимодействия», и осуществляет подготовку магистров по корпоративной образовательной программе «Речевые технологии и машинное обучение».
Экспертное сообщество по выработке национальной стратегии развития ИИ
Еще один способ взглянуть на авторитет ИИ-компаний — это возможность посмотреть на востребованность их экспертизы. В 2019 году вышла в свет «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года», посвященная выработке целей и основных задач развития технологий ИИ в России, включая вопросы правового регулирования ИИ. Для рассмотрения проекта было привлечено экспертное сообщество в лице следующих организаций: ПАО «Сбербанк», ПАО «Газпром нефть», АО «УК РФПИ», госкорпорация «Ростех», Госкорпорация «Росатом», ПАО «Ростелеком», ОАО «РЖД», Экспертное управление Президента Российской Федерации, Секретариат Заместителя Председателя Правительства Российской Федерации М.А. Акимова, Правительство Москвы, группа компаний «Яндекс», АНО «АСИ», АНО «Цифровая экономика», ПАО «Мейл.Ру Групп», группа компаний «Лаборатория Касперского», ПАО «МТС», а также ряд министерств.
Карта ИИ России от МФТИ
Одним из проектов, в рамках которого авторы пытаются оценивать рынок ИИ в России, является проект «Карта искусственного интеллекта России».
В версии карты, актуальной на момент завершения данного курса (октябрь 2022 г.), в перечень вошло около 400 компаний, имеющих бизнес, связанный с применением ИИ в 2021 году. Компании представлены в 15 категориях (рис. 3.72).
По свидетельству авторов проекта, основным критерием, согласно которому компании были включены в базу, являлось существенное влияние ИИ-технологий на их бизнес-модели и выручки. На карте присутствуют как крупные корпорации, такие как Яндекс, КРОК, Mail. Ru Group, так и небольшие стартапы. Некоторые компании включены в несколько сегментов карты, в зависимости от их профиля деятельности и применяемых технологий искусственного интеллекта.
Компании на карте отображаются в виде кругов пропорциональных выручке (если выручка нулевая, круг принимает минимальный размер). Если компания активна в нескольких группах, то и на карте она отображается в нескольких группах. С картой можно ознакомиться в интернете по адресу http://airussia.online/#titul .
В исследовании отслеживаются динамика (рост количества компаний в каждом сегменте по времени) и география (распределение количества компаний по городам).
Карта ИИ России от Rb.ru
Свой проект по построению карты ИИ в России предоставляют также аналитики независимого издания о технологиях и бизнесе компании RB.RU.
На карте отмечено большое количество отечественных и зарубежных компаний, представленных на Российском рынке своими продуктами. Компании разбиты на десять категорий, отмеченных на рис. 3.73. Размер окружности пропорционален числу компаний данного профиля.
Рейтинг TAdviser-компаний по числу ИИ-проектов
Компания TAdviser ведет базу данных ИТ-проектов в России по открытым данным с учетом профиля выполненных проектов. Это позволяет регистрировать статистику и публиковать рейтинги компаний по числу выполненных ИИ-проектов (см. рис. 3.74, 3.75).
Рейтинг CNews Analytics по декларируемой выручке
Специалисты из CNews Analytics приводят свои данные по игрокам российского рынка ИИ. В частности, аналитическая компания публикует свой рейтинг (см. табл. 3.17).
* — показатели относятся к деятельности компании в сфере ИИ (1) — результаты за 2020 г. скорректированы с учетом НДС
(2) — в прошлом году компания участвовала в рейтинге под брендом Usetech
Комментируя вопрос, почему пересечение между списками лидеров ИИ-рынка в разных отчетах невелико, следует еще раз отметить, что каждая аналитическая компания использует свою методику. Многие аналитические компании строят рейтинги по принципу, согласно которому в отчете отображаются только те компании, которые официально подают о себе данные, заполняя соответствующие анкеты. Те компании, которые не подают данные, в рейтингах не отображаются. По всей видимости, CNews Analytics следуют именно этой логике. Поэтому такие компании как Сбер, Яндекс и VK не представлены в табл. 3.17.
Ведущие отечественные ИИ-организации в области академической науки
Говоря о ведущих организациях в области академической науки, полезно обратиться к данным рис. 3.76, представленным в статье «Как развивается сфера искусственного интеллекта в России».
Ведущие отечественные стартапы в области ИИ
Комментируя вопрос о том, кого следует отнести к ведущим ИИ-стартапам в России, в первую очередь необходимо обратиться к аналитике компании Trcxn, которая отслеживает в России 364 стартапа в области ИИ. Десять наиболее заметных проектов, по мнению Trcxn, представлены в табл. 3.18.
Следует отметить, что финансирование проектов, отмеченных в табл. 3.18, невысокое — только три стартапа получили инвестиции в размере более 10 млн долл. Особенно скромно смотрится данная таблица в сравнении с рис. 3.33, где были приведены данные о вложении в американские стартапы, среди которых, в частности, была компания Nuro (инвестиции более 900 млн долл).
Возможно, часть компаний не попали в список табл. 3.18, поскольку по формальным признакам потеряли, по мнению авторов рейтинга, статус стартапа. Так, например, стартап VisionLabs, который был основан в 2012 году и занимался разработкой проектов в области компьютерного зрения, анализа данных и робототехники, был куплен в 2021 году компанией Intema (дочерняя структура «МТС ИИ») за 95 млн долл. Среди разработок VisionLabs следует назвать модуль распознавания лиц Face Engine и модуль распознавания автомобильных номеров LPR E. Основной продукт компании платформа Luna, позволяет в режиме реального времени анализировать большие данные (в виде фотографий и видео) для распознавания лиц и идентификации людей. В 2016 году Sistema Venture Capital вложила в стартап 5,4 млн долл. В 2019 году компания получила финансирование от Российского фонда прямых инвестиций.
Примеры игроков оборонно-стратегического комплекса и проектов с использованием ИИ
В России достаточно активно развиваются новые системы вооружений, в которых ИИ начинают играть все более важную роль. По данным ТАСС со ссылкой на отечественных экспертов, первое место на рынке вооружения занимают США с долей 39%, при этом Россия, у которой бюджет в разы меньше, имеет устойчивую долю — около 20%. Вооружения и оборонные технологии — это та область, где ИИ будет играть все более значимую роль.
В 2012 году правительство РФ учредило Фонд перспективных исследований (ФПИ), один из ведущих центров, занимающихся НИОКР в области национальной обороны и безопасности с общей целью разработки нового поколения систем вооружений, включая беспилотные и гиперзвуковые транспортные средства. Фонд был создан как аналог Агентства перспективных оборонных проектов (DARPA) в США. Его работа, в целом, строится вокруг ряда тем, включая кибероружие будущего. В 2020 году Фонд работал примерно над 40 проектами в сотрудничестве со многими лабораториями и университетами по всей стране.
Проекты фонда призваны играть определяющую роль в разработке новых технологий и должны стать основой российской системы вооружения на рубеже 2025-2030 годов как для армии, так и для других силовых структур.
Деятельность ведется по трем основным направлениям: химико-биологическому и медицинскому, физико-техническому, информационному. В конце 2015 года в структуре фонда был создан Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники. ФПИ имеет прямое отношение к разработкам в области военных приложений на базе ИИ и классифицирует последние по четырем ключевым направлениям: дешифрирование изображений, обработка речи, информационная поддержка жизненного цикла вооружения и военной техники, а также управление автономными робототехническими системами.
В 2018 году в Анапе был создан принадлежащий Министерству Обороны Военный инновационный технополис «ЭРА». Технополис был создан для проведения НИОКР в области военных технологий с целью сокращения времени от создания инновационных военных проектов до их реализации в виде вооружения, военной и специальной техники.
«ЭРА» объединяет сотни экспертов из разных областей и сфер деятельности, работающих в технополисе, в попытке укрепить государственно-частное партнерство. В Технополисе находится исследовательская лаборатория ИИ, и он тесно сотрудничает с ФПИ.
По словам сотрудников Технополиса, ИИ является сквозной темой для многих проектов. Большинство проектов носят закрытый характер. Среди рекламируемых разработок Технополиса, продемонстрированных на выставках, следует отметить миниатюрный квадрокоп-терразведчик, импортозамещающие двигатели для экзоскелетов, систему поиска информации и подготовки дайджестов, устройство информационной маскировки командного пункта и противодействия DoS-атакам, отечественный лидар и многие другие достижения. Следует отметить, что ИИ играет все более важную роль в развитии боевой авиации. Уже на рубеже 1990-х годов стало очевидно, что дальнейшее повышение боевых свойств авиационных комплексов требует поиска новых подходов к определению их облика и методов проектирования. Вместо наращивания тактико-технических характеристик требуется новый подход — принятие решений по управлению авиационным комплексом за счет прогнозирования ситуации и реализации групповых действий, возможный только на основе интеллектуализации авиационного комплекса.
Если раньше выбор необходимых действий осуществлял пилот, то теперь все больше решений берет на себя ИИ, а скорость их принятия такова, что без ИИ оперативное управление машиной становится просто невозможным. Системы на базе ИИ для боевых самолетов активно разрабатываются в ОКБ имени Сухого. Специалисты компании сообщают, что уровень интеллектуализации Су-57 по сравнению с предшественниками увеличился в несколько раз. Согласно упомянутой выше статье, при разработке самолета Су-57 был достигнут новый уровень интеллектуальной поддержки экипажа. В Су-57 реализована комплексная обработка информации, поступающей от всех бортовых обзорно-прицельных систем самолета и от взаимодействующих с ним самолетов и пунктов управления, информируя летчика о внешней обстановке.
ВОКБ Сухогоа ктивно работают над задачами интеллектуализации беспилотных летательных аппаратов. С применением ИИ построена система управления перспективным БПЛА С-70 «Охотник», разрабатываемого фирмой «Сухой» для ВКС. В настоящее время такой беспилотник проходит необходимые летные и иные испытания, отрабатывается как самостоятельное выполнение задач, так и групповое применение под управлением пилотируемого истребителя.
Фирма Сухого — не единственное предприятие, занятое разработкой интеллектуальных БПЛА. Например, компания «Кронштадт», которая считается одним из лидеров национальной беспилотной индустрии, разрабатывает и производит оборудование, программное обеспечение и комплексные решения для беспилотной авиации и оборонной промышленности.
По свидетельству генерального директора компании «Кронштадт», Россия хоть и не была в числе первых производителей боевых дронов, но быстро набирает экспертизу в этой области, и оборонная промышленность в целом сдвинулась в сторону беспилотной авиации и искусственного интеллекта.
Компания «Кронштадт» занимается разработкой БПЛА «Сириус», «Орион» и «Гелиос». Беспилотные летающие аппараты «Орион-Э» стали одними из самых известных за рубежом. Однако производство не ограничивается вариациями «Ориона». Компания разрабатывает БПЛА «Сириус», который унифицирован с беспилотником «Орион».
К выходу готовится и БПЛА «Гелиос» — универсальная платформа, которая позволяет решать задачи радиолокационного дозора за воздушными целями и за наземными объектами. В Дубне с нуля создается всероссийский центр беспилотных технологий полного цикла. Еще одна отечественная компания, которая специализируетс ZALA AERO, входящая в структуру группы компаний «Калашников». Продукция компании находит применение как в военной, так и в гражданской сфере. Беспилотники ZALA используются МЧС и представителями российского бизнеса. БПЛА ZALA активно используются для мониторинга объектов нефтегазовой промышленности, обследуя каждый год более пяти миллионов километров трубопроводов и объектов сопутствующей инфраструктуры. Одной из разработок компании является высокоточный беспилотный комплекс «ZALA ЛАНЦЕТ» — интеллектуальное многозадачное оружие, которое способно самостоятельно находить заданную цель и поражать ее.
В марте 2021г. Председатель Правительства РФ подписал распоряжение о дополнении перечня приоритетных технологических направлений организаций оборонно-промышленного комплекса направлением «Технологии искусственного интеллекта» с определением ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем», входящего в состав НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского», в качестве головной организации по этому направлению.
НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского» активно работает в направлении ИИ. В частности, создана и испытана «Платформа-ГНС» для разработки программных комплексов, входящих в состав изделий перспективных летательных аппаратов и решающих задачу распознавания наземных объектов на основе нейросетевых подходов. В рамках сотрудничества с МГТУ им. Н.Э. Баумана НИЦ планирует создать Центр компетенций по разработке и внедрению ИИ и инжиниринговый киберполигон для быстрой проверки гипотез, в том числе в варианте специализированного облачного ресурса. Полигон будет реализован за счет объединения функционала ИИ-платформ МГТУ им. Н.Э. Баумана и ГосНИИАС.
Военные задачи выполняют не только воздушные БПЛА. В открытой печати сообщается о некоторых машинах, выполняющих боевые задачи с помощью систем ИИ, например робототехнический комплекс «Уран-9» — беспилотное наземное транспортное средство на гусеничном ходу с боевым модулем, оснащенным пушечно-пулеметным и реактивным вооружением. Данный робот, использующий ИИ, способен двигаться по заданному маршруту, вести наблюдение, искать и поражать цели, при том, что решение об открытии огня остается за оператором. Вариант комплекса предлагается «Рособоронэкспортом» на международном рынке оружия.
-
Add a note