ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
УДК 332.1
РАЗВИТИЕ РОССИЙСКИХ КЛАСТЕРОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Напольских Дмитрий Леонидович Napolskikh Dmitry Leonidovich
Кандидат экономических наук, доцент кафедры управления и права Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Management and Law Поволжский государственный технологический университет
Volga State University of Technology Йошкар-Ола, Россия Yoshkar-Ola, Russia
DEVELOPMENT OF RUSSIAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE CLUSTERS
Аннотация: Автором проанализированы процессы становления и развития российских кластеров, специализирующихся на технологиях искусственного интеллекта. Дана оценка уровню развития рынков искусственного интеллекта России и ведущих государств-конкурентов. Рассмотрены ключевые кластеры искусственного интеллекта, формирующиеся как на национальном, так и региональном уровне, определены основные направления их развития. В ходе исследования автором выделены основные функции кластеров искусственного интеллекта, а также формы экономических взаимодействий организаций-участников данных кластеров.
Abstract: The author analyzes the processes of formation and development of Russian clusters specializing in artificial intelligence technologies. The assessment of the level of development of the artificial intelligence markets of Russia and the leading competitor states is given. The key clusters of artificial intelligence that are being formed both at the national and regional levels are considered, the main directions of their development are determined. In the course of the study, the author highlights the main functions of artificial intelligence clusters, as well as the forms of economic interactions of organizations participating in these clusters.
Ключевые слова: искусственный интеллект, кластеризация, кластеры ИИ.
Key words: artificial intelligence, clustering, AI clusters.
Актуальность исследования. В настоящее время внешнеэкономическая конъюнктура создаёт предпосылки к совершенствованию форм и механизмом управления процессами развития кластеров искусственного интеллекта [1-5]. А достижение глобальной конкурентоспособности в сфере искусственного интеллекта предполагает не только активизацию инвестиционной политики государства и бизнеса [6], но и создание особых инновационных сред, притягивающих высококвалифицированные кадры и новые идеи [7].
Активно развивается рынок технологий искусственного интеллекта и в России, органами исполнительной власти страны сформирована система мер поддержки разработки технологий ИИ как перспективного вида экономической деятельности. Так, федеральный проект «Цифровое государственное управление» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» реализуется в рамках государственной программы «Информационное общество». Федеральный проект направлен на достижение национальной цели «Цифровая трансформация», которая определена указом Президента Российской Федерации от 21 июля 2021 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года».
Значимость выявления как общемировых, так и специфических для Российской Федерации форм кластеризации экономики в сфере искусственного интеллекта определила цель и задачи работы.
Целью исследования является выявление основных форм и направлений развития российских кластеров, специализирующихся на технологиях искусственного интеллекта. Для достижения цели исследования были поставлены следующие задачи:
-выделение основных форм и перспективных направлений кластеризации российского рынка технологий искусственного интеллекта;
-рассмотрение сформированных на национальном и региональном уровне кластерных инициатив в сфере технологий искусственного интеллекта.
Полученные результаты. Российский рынок технологий искусственного интеллекта в последние годы получил существенную поддержку как со стороны государства, так и со стороны крупных корпораций. К 2020 году российский рынок технологий ИИ увеличился до 291 миллионов долларов, более чем в 2 раза по сравнению предыдущим годом.
Также следует отметить общее отставание России от основных конкурентов с точки зрения готовности национальной экономики к полноценному применению технологий ИИ В рамках разработки федерального проекта по развитию искусственного интеллекта был предложен Индекс AI зрелости страны, включающий субиндексы внедрения технологий ИИ, инфраструктурного развития, науки, кадров, развития рынка ИИ, нормативного регулирования и популяризации ИИ. Положение Российской Федерации и прогнозные значения зрелости страны с точки зрения технологий искусственного интеллекта представлены на рисунке 1.
Цель 2030: Россия AI Цель 2024: Достичь Ready
_ „ уровня AI зрелости 25+
Сейчас
Рис. 1. Прогнозная динамика достижения Российской Федерацией AI зрелости (источник: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации)
Основной причиной недостаточного развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации является недостаточный уровень инвестиций, сравнение объёмов инвестирования в ИИ России, Китая и США в 2020 году представлено на рисунке 2.
Рис. 2. Инвестиции в развитие искусственного интеллекта в РФ (источник: Искусственный интеллект в России. Состояние отрасли и прогнозы)
В качестве одной из основных форм привлечения инвестиций в развитие ИИ в России, а также комплексного решения институциональных проблем мы рассматриваем инновационные кластеры. С точки зрения эффективности внедрения технологий искусственного интеллекта в производственные процессы инновационные кластеры обладают рядом преимуществ перед традиционными формами организации производства. Инновационные кластеры, как правило, включают в себя уже сформировавшуюся внутреннюю сеть трансфера технологий и совместных научно-технических проектов на базе инновационной инфраструктуры кластера. Также в рамках инновационного кластера возможна внутренняя узкая специализация участников на технологиях искусственного интеллекта, что возможно
за счёт пластичности внутренней среды кластера. При этом инновационные кластеры, являлась точками роста региональных экономических систем и участниками различных программ государственной поддержки науки и образования, позволяют интегрировать финансовые, кадровые и иные ресурсы территории.
На сегодняшний день в мире получили достаточно широкое развитие кластерные инициативы в сфере искусственного интеллекта, среди которых можно выделить ряд кластеров, отличающихся высоким уровнем институционального развития.
В России технологии искусственного интеллекта стали одним из направлений развития Московского инновационного кластера, который относится нами к мультикластерным образованиям и представляет собой территориальную экосистему инновационных сервисов для эффективного развития инновационного бизнеса. Ключевым инструментом поддержки инновационных проектов в рамках Московского инновационного кластера является цифровая платформа «i.moscow».
В рамках Московского инновационного кластера в настоящее время выделен перспективный межотраслевой кластер «Развитие искусственного интеллекта», объединяющий 63 российские организации, работающие на рынке технологий ИИ. Основными задачами кластер являются: поддержка инновационного предпринимательства в области ИИ, пилотирование и дальнейшее сопровождение ИИ-стартапов, привлечение венчурного капитала и ресурсов в рамках государственной поддержки, минимизация административных барьеров развития бизнеса. В качестве ключевых направлений научно -технического развития кластера можно выделить: фундаментальные проблемы развития искусственного интеллекта, разработка программных продуктов, микроэлектроника и приборостроение, робототехника, применение искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли.
В нашей стране также создан кластер технологий искусственного интеллекта РАЭК (Российская ассоциация электронных коммуникаций), представляющий собой кластерное образование нового для Российской Федерации типа взаимодействий. Кластер РАЭК является институционализированной формой сетевого взаимодействия участников новых рынков НТИ и разработчиков технологий искусственного интеллекта. Ключевой задачей формирования такого кластера является развитие национального рынка ИИ в целом, формирование вектора цифровой трансформации национальной экономики, интеграция усилий основных стейкхолдеров: организаций-разработчиков технологий, организаций-пользователей технологий и регулирующих органов исполнительной власти.
Основным отличием ИИ-кластера РАЭК от уже устоявшая в России формы кластерного развития в виде инновационных территориальных кластеров является его отраслевая консолидирующая роль, формирование площадки для экспертной поддержки и обсуждения кластерных инициатив и ИИ-стартапов, экспертиза нормативных правовых актов и механизмов регулирования.
На базе Новосибирского Академгородка формируется кластер технологий ИИ, институциональным ядром которого выступает АНО «Кластер Искусственного Интеллекта». К перспективным направлениям развития кластера можно отнести: -робототехнику;
-управление транспортными системами; -автоматизацию производства в электроэнергетике;
-медицинские системы диагностики заболеваний и применение ИИ в телемедицине; -применение ИИ в роевых задачах и развитии интернета вещей (1оТ); -финтех-решения на основе технологий искусственного интеллекта; -управление умными контрактами;
-поиск информации в открытых источниках и обработку текстов.
Выводы. Таким образом, внедрение технологий искусственного интеллекта в производственные, инновационные и управленческие процессы в рамках инновационных кластеров обусловлено ускорением темпов научно-технического прогресса, существенным сокращением жизненного цикла инноваций и усложнением региональных инновационных систем.
В ходе обобщения российского и зарубежного опыта развития кластеров искусственного интеллекта были выделены следующие специфические функции кластера в рамках данного вида экономической деятельности:
-разработка отраслевых правовых инициатив с целью формирования нормативно-правовой базы регулирования процессов развития ИИ;
-создание институциональных форм взаимодействия участников кластера и иных заинтересованных сторон с целью многосторонней экспертизы современных перспективных трендов в сфере ИИ;
-участие в разработке, экспертизе и реализации новых образовательных программ высшей школы в области разработки и применения технологий искусственного интеллекта («специальности-разработчики» и «специальности-пользователи»);
-формирование особой инновационной среды для консолидации научных разработок в сфере ИИ и популяризации внедрения технологий ИИ в несмежные виды экономической деятельности.
Библиографический список:
1. Artificial Intelligence Market by Offering (Hardware, Software, Services), Technology (Machine Learning, Natural Language Processing), Deployment Mode, Organization Size, Business Function (Law, Security), Vertical and Region - Global forecast to 2027. 2022. URL: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/artificial-intelligence-market-74851580.html
2. Ketels C. and S. Protsiv. Cluster presence and economic performance: a new look based on European data. Regional Studies. 2021. Vol. 55, No. 2. P. 208-220
3. Morisson A. & Doussineau M. Regional innovation governance and place-based policies: design, implementation and implications. Regional Studies, Regional Science. 2019. 6(1). Pp. 101-116. URL: https://rsa.tandfonline.com/doi/full/10.1080/21681376.2019.1578257
4.Delgado M. & Porter M.E. Clusters and the Great Recession (published: April 4, 2021). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3 819293
5.Prodani, R., Bushati, J., & Andersons, A. An assessment of impact of information and communication technology in enterprizes of korga region. Insights into Regional Development. 2019. 1(4). P. 333 -342
6. Enright M. J. Regional Clusters: What we know and what we should know. Paper prepared for the Kiel Institute International Workshop on Innovation Clusters and Interregional Competition, 2002. 18 p.
7. Hart D.A. Innovation clusters: key concepts. 2006 URL: www.reading.ac.uk/lm/lm/fulltxt/0600.pdf
УДК 338.47
РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ОПТИМИЗАЦИИ АВИАСООБЩЕНИЯ МЕЖДУ НАСЕЛЕННЫМИ ПУНКТАМИ КРАСНОЯРСКОГО КРАЯ
Пашенцев Владимир Дмитриевич Pashentsev Vladimir Dmitrievich
Инженер, выпускник Engineer, graduate ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации имени Главного маршала авиации А.А. Новикова» FSBI HE «St. Petersburg State University of Civil Aviation named after Chief Marshal of Aviation A.A. Novikov»
Аннотация. На сегодняшний день в пределах территории Красноярского края не было сформировано единой круглогодичной, безопасной и экономически-эффективной транспортной сети. В то же время, существующая ситуация в области инвестиционного климата, социально-экономических показателей, состояния транспортной инфраструктуры субъекта требует разработки соответствующих рекомендаций по многим направлениям. Учитывая цели Транспортной стратегии, а также существующую авиационную сеть были предложена ее рационализация, требующая проведения мероприятий по строительству, реконструкции и модернизации посадочных площадок и аэродромов, способных принимать и обслуживать самолеты малой авиации.
Annotation. To date, a single year-round, safe and economically efficient transport network has not been formed within the territory of the Krasnoyarsk Territory. At the same time, the current situation in the field of investment climate, socio-economic indicators, the state of the transport infrastructure of the subject requires the development of appropriate recommendations in many areas. Taking into account the objectives of the Transport Strategy, as well as the existing aviation network, its rationalization was proposed, requiring measures for the construction, reconstruction and modernization of landing sites and airfields capable of receiving and servicing small aircraft.
Ключевые слова: авиатранспортная сеть, Красноярский Край, малая авиация, аэродромная инфраструктура
Keywords: air transport network, Krasnoyarsk Territory, small aviation, airfield infrastructure
Первоначально обратимся к Стратегии транспортного развития до 2030 года [1]. В разделе «Сценарные варианты и прогноз социально-экономического развития транспортного комплекса» представлены два варианта: базисный и инновационный вариант развития транспортной системы. Каждый вариант предусматривает развитие транспортного комплекса в долгосрочном периоде. Данный критерий рассматривается как один из ключевых факторов динамики экономического роста. При сохранении главных функций транспортного комплекса масштабы, направление и стратегия его развития должны носить опережающий характер по сравнению с параметрами социально-экономического развития региона. Только при таком подходе транспорт не будет фактором, сдерживающим социально-экономическое развитие.