Нейросети занимают лидирующую позицию в мировой повестке развития технологий и шестую — в российской
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ определил с помощью инструментов анализа больших данных ключевые направления развития технологий, которые формируют глобальную и национальную повестки цифровой трансформации экономики и общественной жизни.
Расчеты велись на основе массива из более 25 млн документов на русском и английском языках, опубликованных в период с 2018 по 2023 год. Источниками послужили научные статьи, патенты, документы отраслевой рыночной аналитики и профессиональных СМИ.
Аналитиками выделены пять технологических кластеров: «Искусственный интеллект», «Киберфизические технологии», «Цифровая инфраструктура», «Цифровые финансы», «Индустрия 4.0». Для России и для мира определены по 10 ключевых цифровых технологий.
Ключевые выводы:
• для России актуальны шесть из десяти наиболее значимых на глобальном уровне цифровых технологий;
• если в глобальной повестке доминирует кластер цифровых решений на основе ИИ, то в российской — все больший вес приобретают прорывные разработки на стыке физического и виртуального миров, а также решения в сегменте цифровой инфраструктуры;
• лидирующую позицию в мировой повестке и шестую — в российской занимают нейронные сети. К кластеру «Искусственный интеллект» относятся также обработка естественного языка (№ 10 в мире), обработка изображений (№ 6 в мире), распознавание лиц (№ 9 в России и мире);
• к кластеру «Киберфизические технологии» отнесены беспилотные летательные аппараты (№ 2 в мире, № 1 в России), интернет вещей (№ 7 в мире, № 3 в России), виртуальная реальность (№ 7 в России);
• к кластеру «Цифровая инфраструктура» относятся технологии для кибербезопасности (№ 8 в мире, № 5 в России), а также решения на базе облачных сервисов (№ 8 в России);
• в кластере «Цифровые финансы» расположились технологии создания и управления цифровыми активами (№ 4 в мире, № 2 в России), смарт-контракты (№ 5 в мире) и блокчейн (№ 4 в России);
• наконец, в кластере «Индустрия 4.0» на третьей строчке в мире расположились аддитивные технологии, а на 10-м месте в России — цифровые двойники.
Изучить тренды →
#кибербезопасность #финтех #ЦФА #беспилотники #облачные_вычисления #искусственный_интеллект #нейросети #NLP #компьютерное_зрение #биометрия #цифровые_двойники #блокчейн #интернет_вещей #VR
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ определил с помощью инструментов анализа больших данных ключевые направления развития технологий, которые формируют глобальную и национальную повестки цифровой трансформации экономики и общественной жизни.
Расчеты велись на основе массива из более 25 млн документов на русском и английском языках, опубликованных в период с 2018 по 2023 год. Источниками послужили научные статьи, патенты, документы отраслевой рыночной аналитики и профессиональных СМИ.
Аналитиками выделены пять технологических кластеров: «Искусственный интеллект», «Киберфизические технологии», «Цифровая инфраструктура», «Цифровые финансы», «Индустрия 4.0». Для России и для мира определены по 10 ключевых цифровых технологий.
Ключевые выводы:
• для России актуальны шесть из десяти наиболее значимых на глобальном уровне цифровых технологий;
• если в глобальной повестке доминирует кластер цифровых решений на основе ИИ, то в российской — все больший вес приобретают прорывные разработки на стыке физического и виртуального миров, а также решения в сегменте цифровой инфраструктуры;
• лидирующую позицию в мировой повестке и шестую — в российской занимают нейронные сети. К кластеру «Искусственный интеллект» относятся также обработка естественного языка (№ 10 в мире), обработка изображений (№ 6 в мире), распознавание лиц (№ 9 в России и мире);
• к кластеру «Киберфизические технологии» отнесены беспилотные летательные аппараты (№ 2 в мире, № 1 в России), интернет вещей (№ 7 в мире, № 3 в России), виртуальная реальность (№ 7 в России);
• к кластеру «Цифровая инфраструктура» относятся технологии для кибербезопасности (№ 8 в мире, № 5 в России), а также решения на базе облачных сервисов (№ 8 в России);
• в кластере «Цифровые финансы» расположились технологии создания и управления цифровыми активами (№ 4 в мире, № 2 в России), смарт-контракты (№ 5 в мире) и блокчейн (№ 4 в России);
• наконец, в кластере «Индустрия 4.0» на третьей строчке в мире расположились аддитивные технологии, а на 10-м месте в России — цифровые двойники.
Изучить тренды →
#кибербезопасность #финтех #ЦФА #беспилотники #облачные_вычисления #искусственный_интеллект #нейросети #NLP #компьютерное_зрение #биометрия #цифровые_двойники #блокчейн #интернет_вещей #VR
👍4🔥2
В России в 2023 году было реализовано собственных товаров и выполнено работ, связанных с ИИ, на 1,2 трлн руб.
НИУ ВШЭ представил статистический сборник серии «Индикаторы цифровой экономики» с данными за 2023 год. Документ впервые содержит раздел, посвященный искусственному интеллекту. Данные по ИИ представляют собой оценку аналитиков, основанную на результатах проведенного в 2024 году выборочного обследования 2,3 тыс. организаций, а также данных Росстата.
Ключевые выводы в части ИИ:
• объем реализованных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами, связанных с искусственным интеллектом, превысил 1,2 трлн руб. Около 83% пришлись на услуги, оказываемые с использованием ИИ;
• объем затрат организаций на внедрение и использование технологий искусственного интеллекта составил 145,7 млрд руб.;
• объем внутренних затрат на исследования и разработки в области искусственного интеллекта достиг 40 млрд руб. Из них 31,3% были направлены на повышение эффективности ИИ, 31,1% — на решения интеллектуальной поддержки принятия решений и управления, 26,8% — на совершенствование обработки визуальных данных, 6,5% — на работу со звуковыми данными, 4,4% — на решения для обработки текста;
• среди организаций, которые уже используют ИИ, большинство (32,8%) планировали в следующие три года заняться технологиями повышения эффективности искусственного интеллекта;
• в планах организаций, не использующих ИИ, на первом месте — обработка визуальных данных (28%), следом идут обработка звуковых данных, включая распознавание и синтез речи (21,8%) и обработка текста (19,8%);
• среди положительных эффектов 54,3% организаций, применяющих ИИ, назвали повышение качества продукции или услуг, 51% — повышение эффективности бизнес-процессов, 45% — рост производительности труда;
• 54,4% организаций не почувствовали влияния ИИ на уровень затрат на оплату труда. 10% констатировали эффект от ИИ на снижение численности работников.
Ознакомиться с документом → (297 стр.)
#цифровая_экономика #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #NLP #компьютерное_зрение
НИУ ВШЭ представил статистический сборник серии «Индикаторы цифровой экономики» с данными за 2023 год. Документ впервые содержит раздел, посвященный искусственному интеллекту. Данные по ИИ представляют собой оценку аналитиков, основанную на результатах проведенного в 2024 году выборочного обследования 2,3 тыс. организаций, а также данных Росстата.
Ключевые выводы в части ИИ:
• объем реализованных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами, связанных с искусственным интеллектом, превысил 1,2 трлн руб. Около 83% пришлись на услуги, оказываемые с использованием ИИ;
• объем затрат организаций на внедрение и использование технологий искусственного интеллекта составил 145,7 млрд руб.;
• объем внутренних затрат на исследования и разработки в области искусственного интеллекта достиг 40 млрд руб. Из них 31,3% были направлены на повышение эффективности ИИ, 31,1% — на решения интеллектуальной поддержки принятия решений и управления, 26,8% — на совершенствование обработки визуальных данных, 6,5% — на работу со звуковыми данными, 4,4% — на решения для обработки текста;
• среди организаций, которые уже используют ИИ, большинство (32,8%) планировали в следующие три года заняться технологиями повышения эффективности искусственного интеллекта;
• в планах организаций, не использующих ИИ, на первом месте — обработка визуальных данных (28%), следом идут обработка звуковых данных, включая распознавание и синтез речи (21,8%) и обработка текста (19,8%);
• среди положительных эффектов 54,3% организаций, применяющих ИИ, назвали повышение качества продукции или услуг, 51% — повышение эффективности бизнес-процессов, 45% — рост производительности труда;
• 54,4% организаций не почувствовали влияния ИИ на уровень затрат на оплату труда. 10% констатировали эффект от ИИ на снижение численности работников.
Ознакомиться с документом → (297 стр.)
#цифровая_экономика #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #NLP #компьютерное_зрение
👍5✍3👀2
В 2024 году российские компании опубликовали 176 научных материалов по ИИ
Аналитики CNews изучили научные публикации по искусственному интеллекту российских ИИ-компаний. Публикации учитывались на основе информации, представленной на сайтах организаций-разработчиков или в их официальных отчетах, а также данных наукометрической платформы Google Scholar. При этом в поле зрения авторов не вошел массив статей вузов и структур Российской академии наук.
Некоторые выводы:
• в 2024 году российские компании опубликовали 176 научных публикаций по искусственному интеллекту, что выше показателя 2023 года на 10%. В тройку лидеров вошли Сбербанк (76 штук), Smart Engines (50) и «Яндекс» (27). Остальные публикации приходятся на Т-Банк (11), MTS AI (9) и VK (3).
• публикации Сбербанка охватили практически все направления ИИ-исследований, включая робототехнику, нейронауки, машинное обучение, технологии NLP и большие языковые модели;
• большинство публикаций Smart Engines были посвящены компьютерному зрению, технологиям OCR, распознаванию изображений и документов. Исследования MTS AI — поиску более эффективных методов обучения моделей, Т-Банка — большим языковым моделям, обработке естественного языка, компьютерному зрению и рекомендательным системам;
• публикации «Яндекса» чаще всего были связаны с компьютерным зрением, машинным обучением, обработкой языка, а работы VK — с речевыми технологиями, компьютерным зрением и большими языковыми моделями;
• значительное число статей российские компании публиковали совместно с различными институтами. Например, Сбербанк сотрудничает с институтом AIRI, НИУ ВШЭ, МФТИ, МГУ и др., Smart Engines — с ФИЦ ИУ РАН. В свою очередь «Яндекс», Т-Банк, MTS AI и VK сотрудничают со «Сколтехом», НИУ ВШЭ, МФТИ, ИТМО и др.
Изучить другие выводы →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #компьютерное_зрение #NLP #робототехника
Аналитики CNews изучили научные публикации по искусственному интеллекту российских ИИ-компаний. Публикации учитывались на основе информации, представленной на сайтах организаций-разработчиков или в их официальных отчетах, а также данных наукометрической платформы Google Scholar. При этом в поле зрения авторов не вошел массив статей вузов и структур Российской академии наук.
Некоторые выводы:
• в 2024 году российские компании опубликовали 176 научных публикаций по искусственному интеллекту, что выше показателя 2023 года на 10%. В тройку лидеров вошли Сбербанк (76 штук), Smart Engines (50) и «Яндекс» (27). Остальные публикации приходятся на Т-Банк (11), MTS AI (9) и VK (3).
• публикации Сбербанка охватили практически все направления ИИ-исследований, включая робототехнику, нейронауки, машинное обучение, технологии NLP и большие языковые модели;
• большинство публикаций Smart Engines были посвящены компьютерному зрению, технологиям OCR, распознаванию изображений и документов. Исследования MTS AI — поиску более эффективных методов обучения моделей, Т-Банка — большим языковым моделям, обработке естественного языка, компьютерному зрению и рекомендательным системам;
• публикации «Яндекса» чаще всего были связаны с компьютерным зрением, машинным обучением, обработкой языка, а работы VK — с речевыми технологиями, компьютерным зрением и большими языковыми моделями;
• значительное число статей российские компании публиковали совместно с различными институтами. Например, Сбербанк сотрудничает с институтом AIRI, НИУ ВШЭ, МФТИ, МГУ и др., Smart Engines — с ФИЦ ИУ РАН. В свою очередь «Яндекс», Т-Банк, MTS AI и VK сотрудничают со «Сколтехом», НИУ ВШЭ, МФТИ, ИТМО и др.
Изучить другие выводы →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #компьютерное_зрение #NLP #робототехника
👍5🔥4👨💻1
41% ИТ-специалистов Москвы используют в работе ИИ
Аналитики ДИТ Москвы изучили, какие инструменты московские ИТ-специалисты используют в работе и как воспринимают свои карьерные и профессиональные перспективы. Для этого в онлайн-формате в октябре 2024 года был проведен опрос.
Ключевые выводы:
• 57% специалистов работали до ИТ по другой профессии, что говорит о текучести кадров между отраслями;
• 41% ИТ-специалистов используют ИИ-инструменты в работе, еще 43% планируют начать это делать. При этом чаще технологию применяют начинающие и специалисты среднего уровня — 45%;
• чаще всего ИТ-специалисты применяют генеративный ИИ (72%), за которым следуют синтез и распознавание речи (62%), системы поддержки принятия решений (61%), обработка естественного языка (56%), компьютерное зрение (39%);
• большая часть опрошенных настроена позитивно относительно влияния ИИ на их работу в обозримом будущем.
Смотреть все выводы →
#кадры #smartcitymoscow #умный_город #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #компьютерное_зрение #NLP #распознавание_речи
Аналитики ДИТ Москвы изучили, какие инструменты московские ИТ-специалисты используют в работе и как воспринимают свои карьерные и профессиональные перспективы. Для этого в онлайн-формате в октябре 2024 года был проведен опрос.
Ключевые выводы:
• 57% специалистов работали до ИТ по другой профессии, что говорит о текучести кадров между отраслями;
• 41% ИТ-специалистов используют ИИ-инструменты в работе, еще 43% планируют начать это делать. При этом чаще технологию применяют начинающие и специалисты среднего уровня — 45%;
• чаще всего ИТ-специалисты применяют генеративный ИИ (72%), за которым следуют синтез и распознавание речи (62%), системы поддержки принятия решений (61%), обработка естественного языка (56%), компьютерное зрение (39%);
• большая часть опрошенных настроена позитивно относительно влияния ИИ на их работу в обозримом будущем.
Смотреть все выводы →
#кадры #smartcitymoscow #умный_город #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #компьютерное_зрение #NLP #распознавание_речи
👍6🔥4
Мировой рынок технологий ИИ в сельском хозяйстве к 2028 году может вырасти в два раза
Аналитики Kept опубликовали обзор, как ИИ используется в сельском хозяйстве. Они привели примеры применения технологий в растениеводстве, животноводстве и при контроле качества.
Ключевые выводы:
• объем мирового рынка технологий и систем с ИИ в сельском хозяйстве в 2023 году составил $2,8 млрд. К 2028 году он может вырасти до $5,6 млрд;
• в сфере растениеводства ИИ используют для роботизированного управления техникой, определения состояния посевов, поддержания условий для растений и прогнозирования урожая;
• в животноводстве ИИ применяется для поддержания условий для животных, их учета, а также для прогнозирования производства;
• ИИ применяется для контроля качества сырья и готовой продукции, а также для соблюдения санитарных норм и безопасности труда;
• с помощью ИИ бизнес уменьшает трудозатраты, снижает риск человеческого фактора, упрощает механические работы, повышает предсказуемость производства и скорость реагирования на проблемы.
Скачать документ → (21 стр.)
#сельское_хозяйство #искусственный_интеллект #машинное_обучение #компьютерное_зрение #робототехника
Аналитики Kept опубликовали обзор, как ИИ используется в сельском хозяйстве. Они привели примеры применения технологий в растениеводстве, животноводстве и при контроле качества.
Ключевые выводы:
• объем мирового рынка технологий и систем с ИИ в сельском хозяйстве в 2023 году составил $2,8 млрд. К 2028 году он может вырасти до $5,6 млрд;
• в сфере растениеводства ИИ используют для роботизированного управления техникой, определения состояния посевов, поддержания условий для растений и прогнозирования урожая;
• в животноводстве ИИ применяется для поддержания условий для животных, их учета, а также для прогнозирования производства;
• ИИ применяется для контроля качества сырья и готовой продукции, а также для соблюдения санитарных норм и безопасности труда;
• с помощью ИИ бизнес уменьшает трудозатраты, снижает риск человеческого фактора, упрощает механические работы, повышает предсказуемость производства и скорость реагирования на проблемы.
Скачать документ → (21 стр.)
#сельское_хозяйство #искусственный_интеллект #машинное_обучение #компьютерное_зрение #робототехника
👍5🔥2