В топе трендов промышленной робототехники — коботы, интеграция ИИ, цифровые двойники и другие направления

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ определил ключевые направления развития промышленной робототехники, которые будут актуальны в ближайшее десятилетие. Расчеты для составления списка велись на основе более 21 тыс. англоязычных источников за 2020–2024 годы, отражающих актуальную повестку науки и бизнеса.

Ключевые выводы:

• первое место в рейтинге заняли коботы, способные выполнять те же операции, что и классические промышленные роботы, но более безопасные, что позволяет применять их в одном пространстве с людьми и напрямую взаимодействовать с ними;

• вторым драйвером спроса названа интеграция ИИ-решений, то есть возможность интеллектуализации промышленных роботов, чтобы сделать их более умными, автономными и маневренными;

• третью строчку заняли цифровые двойники. Применение виртуальных моделей физических роботов позволяет тестировать и оптимизировать системы. Цифровые копии помогают прогнозировать поведение оборудования и оперативно вносить изменения в производственные линии без остановки реального производства;

• на четвертом месте расположились автономные мобильные роботы, которые в отличие от коботов обладают высоким уровнем самостоятельности и не требуют постоянного контроля оператора. Благодаря этому значительно упрощаются логистика и другие процессы в промышленности, в т. ч. за счет функции планирования траектории движения на основе обучения с подкреплением. Робот автономно взаимодействует с внешней средой, которая может быть не определена заранее;

• пятым трендом названы виртуальная и дополненная реальность (VR/AR), которые применяются преимущественно для дистанционного управления, тестирования и корректировки программы роботов в виртуальной среде до их реального внедрения на производство;

• также в топ-10 вошли мобильные манипуляторы (MoMas), высокоточные роботы, роевой интеллект, роботы с повышенной грузоподъемностью и роботы для освоения космоса.

Посмотреть все тренды →

#робототехника #искусственный_интеллект #цифровые_двойники #VR #AR

45% компаний в отрасли логистики и транспорта планируют в перспективе 2–3 лет использовать ИИ, включая генеративный

Аналитики Strategy Partners представили обзор технологических трендов в сфере российской логистики, основанный на опросе 143 экспертов и исследовании открытых источников.

Ключевые выводы:

• ключевые технологические тренды в транспорте и логистике России связаны с развитием технологий (искусственный интеллект, автоматизация), распространением новых бизнес-моделей (платформизация), повышением прозрачности цепочек поставок и развитием ESG-повестки;

• приоритетными бизнес-процессами для цифровизации в российских компаниях считают: логистическое планирование (об этом заявили 54% респондентов); доставку грузов (33%); обслуживание клиентов (25%); ИТ-обеспечение (17%); финансы (16%);

• интенсивность изменений сильно зависит от отрасли компании. Например, в сфере воздушного транспорта доля компаний с полноценной стратегией цифровой трансформации (ЦТ) составляет 100%, в водном транспорте — 50%, а в железнодорожных перевозках — 42%. В большинстве компаний ЦТ началась недавно — 63% респондентов заявили, что их компании занимаются ей не более двух лет;

• наиболее приоритетными технологическими направлениями для транспорта и логистики в ближайшие 2-3 года участники опроса считают развитие электронного документооборота (его отметили 48% респондентов), ИИ без учета генеративного (29%), облачные сервисы (26%), цифровые платформы для грузоперевозок (23%) и большие данные (22%);

• 29% транспортно-логистических компаний планируют начать использовать искусственный интеллект (за исключением генеративных моделей) в ближайшие 2-3 года. 6% компаний уже внедряют генеративный ИИ, а 16% планируют сделать это в течение 2-3 лет;

• 76% компаний из числа опрошенных, осуществляющих цифровую трансформацию, тратят на нее до 5% оборота, при этом не ожидается значительного роста затрат на цифровизацию.

Посмотреть обзор → (35 стр.)

#транспорт #логистика #автоматизация #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ

30% российских компаний планируют увеличить инвестиции в развитие проектов Big Data

K2 Cloud (подразделение компании «К2Тех») совместно с компанией Arenadata провели исследование уровня зрелости проектов в сфере больших данных. Документ опирается на результаты опроса, в котором приняли участие более 200 представителей крупного и среднего бизнеса (CIO, CTO, CDTO, CDO, директора по цифровизации).

Ключевые выводы:

• большинство компаний работают с базовыми решениями Big Data не менее 8 лет. Более продвинутые инструменты, например ML, используют около 3 лет;

• 19% респондентов используют ИИ-инструменты для работы с большими данными, хотя большинство (81%) не делают этого. Но многие заинтересованы в этой теме и активно анализируют и тестируют существующие решения;

• компании, которые уже используют ИИ, применяют нейронные сети и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования популярных товаров, отслеживания цен конкурентов и сегментирования. Активнее всего анализируют и используют ИИ-инструменты для аналитики данных компании из ритейла и ИТ;

• отечественные решения Big Data используют большинство респондентов (36%). Равное количество опрошенных (по 28%) выбирают зарубежные продукты и Open Source. Однако опрос подразумевал множественный выбор, и 40% респондентов используют комбинации разных решений. В ответах категории «Другое» в основном упоминались решения собственной разработки;

• 30% респондентов планировали увеличение затрат на проекты Big Data в 2024—2025 годах. Рост затрат обосновывают развитием существующих платформ, продолжением процесса миграции, а также ежегодным органическим ростом как самой компании, так и объема ее данных;

• 39% участников исследования используют облачные решения для работы с большими данными. Среди тех, кто пока не пользуются облачными решениями, 65% планируют начать это делать в ближайшее время.

Посмотреть детали →

#большие_данные #облачные_технологии #искусственный_интеллект #машинное_обучение #open_source

На карте российских разработчиков ГенИИ самыми узкими сферами оказались сервисы для генерации кода, картинок и видео

Эксперты компании «Технократия» составили карту российских разработчиков решений на основе генеративного искусственного интеллекта, а также сопутствующих инструментов.

Все элементы на карте распределены по 13 категориям: большие языковые модели (LLM), ИИ-агенты, голосовые помощники, генераторы кода, генераторы изображений, генераторы видео, генераторы аудио, облачная инфраструктура для ИИ, кибербезопасность, бенчмарки и др. В некоторых категориях указаны компании, а в других — названия непосредственно решений.

Ключевые выводы:

• активнее всего на карте представлены компании из сфер автоматизации технической поддержки и разработки ИИ-агентов. Наиболее узкими сферами являются сервисы для генерации кода, изображений и видео;

• среди разработчиков больших языковых моделей составители карты выделяют «Яндекс» и «Сбер», которые представлены на рынке решениями YandexGPT и GigaChat. Отдельно отмечены решения Open Source Saiga LLM и «Вихрь LLM» (Vikhr), которые адаптировали под русский язык иностранные LLM;

• разработчиков ИИ-агентов авторы карты разделяют на поставщиков решений White Label на основе собственных продуктов (JustAI, «Битрикс CoPilot», Sistemma и др.) и разработчиков кастомных ИИ-агентов (R77AI, Napoleon IT, Naumen и др.);

• сервисы для генерации изображений, видео и кода также в основном представлены решениями от «Яндекса» и «Сбера», однако компанию им составил сервис для генерации кода от МТС (Kodify);

• в качестве поставщиков облачной инфраструктуры для ИИ были представлены компании, которые сдают в аренду вычислительные мощности с GPU. Среди таких компаний авторы выделили Selectel и «Рег.ру», которые могут поставлять видеокарты NVIDIA A100;

• эксперты также отмечают, что широко представлен рынок бенчмарков для русскоязычных LLM;

• компании из сферы кибербезопасности давно и активно используют ИИ в своих продуктах. Лидерами в этой сфере можно считать «Лабораторию Касперского» и Positive Technologies.

Рассмотреть карту →

#информационная_безопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #бенчмарк #NLP

Рейтинг ВКС-сервисов с ИИ возглавили «МТС Линк», «VK Звонки» и IVA MCU

Аналитики агентства TelecomDaily провели онлайн-опрос среди российских бизнес-пользователей сервисов видео-конференц-связи (ВКС), чтобы изучить востребованность и получить данные о качестве реализаций доступных функций искусственного интеллекта (ИИ).

Исследование проводилось в январе 2025 года. Всего обработано более 450 анкет. В ходе работы изучено 9 отечественных сервисов ВКС со встроенным ИИ-функционалом и составлен их рейтинг.

Ключевые выводы:

• B2B-потребители видео-конференц-связи (ВКС) в 2024 году стали значительно больше использовать сервисы с искусственным интеллектом, чем годом ранее;

• в ближайшие три года количество сервисов на базе искусственного интеллекта, используемых одним абонентом, вырастет более чем в два раза;

• максимальную оценку получили «МТС Линк», «VK Звонки» и IVA MCU.

Изучить результаты →

#телеком #видеоконференции #искусственный_интеллект

В 2035 году емкость глобального рынка квантовых вычислений может составить $50 млрд

В аналитическом докладе, подготовленном «Сбером» и Российским квантовым центром, приводится оценка стадии развития квантовых вычислений в России и мире, рынка квантовых технологий и новых материалов, а также инвестиционного ландшафта. Дается обзор перспективных направлений в квантовых вычислениях, кейсы применения таких технологий для решения задач по проектированию новых материалов, представлена карта квантовых алгоритмов для материаловедения, информация о наиболее мощных квантовых вычислителях.

Ключевые выводы:

• за прошедший год заявлено о создании двух прототипов квантовых процессоров с тысячами кубитов: квантового процессора с 1121 кубитом на сверхпроводниках от IBM и 1180-кубитного процессора на нейтральных атомах от Atom Computing. Пока сочетания количества кубитов и качества операций недостаточно для обеспечения преимущества при решении практических задач. Однако вышеуказанные примеры демонстрируют возможности дальнейшего масштабирования квантовых вычислительных устройств;

• для ускорения процесса перехода на квантовые вычисления продолжаются разработки и пилотирование программных и аппаратно-ускоренных эмуляторов квантовых процессоров, в частности реализованных компаниями Fujitsu, NVIDIA и Toshiba. Такие системы позволяют в ряде случаев добиваться более эффективного решения задач по сравнению с существующими алгоритмами, а также полезны как переходный этап подготовки к полномасштабному внедрению квантовых вычислений в промышленность;

• насчитывается более десяти облачных платформ квантовых вычислений, крупнейшей из которых является сервис компании Amazon. Значительно увеличилось количество библиотек индустриальных квантовых алгоритмов;

• в России в рамках дорожной карты высокотехнологичной области «Квантовые вычисления» развивается 4 основных архитектуры квантовых процессоров: ионная, фотонная, на нейтральных атомах и на сверхпроводниках. ФИАН в 2024 году представил ионный квантовый компьютер на 50 кубитов. Запущена первая образовательная платформа квантового программирования «Телеквант»;

• в мире продано около 50 квантовых компьютеров и дан старт продаж специализированных образовательных квантовых компьютеров с 2-3 кубитами — в них заинтересованы университеты и исследовательские центры;

• по данным публичных аналитических отчетов, в 2035 году емкость глобального рынка квантовых вычислений может составить $50 млрд, а экономический эффект от их внедрения превысит $1 трлн;

• область анализа и разработки новых материалов является одной из самых перспективных областей применения квантовых вычислений;

• прогнозируется значительное развитие рынка новых материалов с одной стороны и развитие методов искусственного интеллекта и квантовых вычислений с другой. Синергия данных технологий может позволить создать новые рынки.

Ознакомиться с документом → (68 стр.)

#квантовый_компьютер #квантовые_технологии #квантовые_вычисления #искусственный_интеллект

Представлены 30 взаимосвязанных трендов в технологиях, бизнесе и FinTech

Ассоциация ФинТех сформулировала 30 ключевых трендов 2025 года. Они разделены на три группы: технологические тренды, бизнес- и FinTech-тренды.

В качестве источников для анализа послужил ряд зарубежных исследований (Gartner, Deloitte, IDC, Accenture, KPMG, PWC, Statista, McKinsey, EY и др.). Тренды были проранжированы на основе значения сводного индекса, взвешенного по упоминаемости тренда в источниках, итогам опроса участников российского рынка, а также результатам анализа с использованием ИИ-инструмента.

Технологические тренды:

• генеративный ИИ для всего (GenAI for Everything);

• агентский ИИ (Agentic AI);

• ИИ-аватары (AI Avatars);

• платформы для управления ИИ (AI Governance Platforms);

• интерфейсы «мозг-компьютер» (Brain-Computer Interfaces);

• квантово-устойчивая криптография (Post-Quantum Cryptography);

• системы защиты от дезинформации (Disinformation Security);

• ИИ в основе кибербезопасности (AI for Security);

• начало эры квантовых вычислений (Quantum Computing);

• гибридные вычисления (Hybrid Computing).

Технологические тренды разделены на три группы: «Синергия человека и машины» (1–5), «Борьба с новым поколением рисков и угроз» (6–8), «Новый виток развития вычислений» (9–10).

Посмотреть бизнес- и FinTech-тренды →

#финтех #информационная_безопасность #кибербезопасность #ЦФА #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #квантовые_технологии #квантовые_вычисления

60% опрошенных промышленных предприятий применяют ИИ-решения или находятся на стадии их внедрения

Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта (ФЦПР ИИ) подготовил аналитический отчет, в котором подробно рассмотрел особенности внедрения ИИ-решений в различных отраслях промышленности. В исследовании приняли участие предприятия из таких отраслей, как химическая промышленность, энергетика, атомная промышленность, металлургия, авиакосмическая промышленность, легкая промышленность, приборостроение, информационные технологии и машиностроение.

Ключевые выводы:

• 35% респондентов имеют опыт внедрения ИИ, 25% находятся на разных этапах внедрения таких решений, а 40% не применяют ИИ в своей работе. При этом только 20% опрошенных полностью осведомлены об ИИ-решениях, в то время как 60% осведомлены частично;

• среди тех предприятий, которые уже работают с ИИ-решениями, 53% используют их в промышленной эксплуатации, а 47% находятся на стадии пилотных проектов. 77% респондентов, внедривших решения с ИИ, отмечают положительный эффект, который включает автоматизацию и оптимизацию процессов (ее выделяют 20%), повышение качества продукции (18%), а также улучшение эффективности труда (17%) и др.;

• на предприятиях, внедривших ИИ-решения, наблюдается довольно равномерное распределение их между тремя основными бизнес-процессами: 47% используют их в производственных процессах, 44% — в обеспечивающих процессах, а 42% — в управленческих. Комплексное внедрение по всем трем процессам наблюдается только у 21% организаций;

• ключевые функциональные возможности ИИ-решений, используемые на предприятиях, — голосовые и текстовые чат-боты (53%), распознавание текстов и документов (47%), системы поддержки принятия решений в производственных процессах (27%), а также видеоаналитика (20%) и предиктивная и специализированная аналитика промышленной безопасности (6%).

Изучить отчет →

#цифровизация_промышленности #видеоаналитика #искусственный_интеллект #чат_боты #распознавание_документа