UDK 631.1 Организация и управление сельскохозяйственным производством
Annotation. The author examines the practice of using artificial intelligence and the structure of the focus of the main government programs of the leading countries in the field of artificial intelligence. Within the framework of the national economy, the Government of the Russian Federation has identified priority areas for the development and implementation of critically important AI technologies in various industries, and in particular in agricultural production. The agro-industrial complex has enormous reserves for the introduction of various innovations. The transition of agricultural industries to "artificial intelligence" will lead to the formation of new ecosystems, remote monitoring and control over compliance with certified product safety requirements.
artificial intelligence, AI technologies, agro-industrial complex, investments, agricultural innovations
В настоящее время практики применения искусственного интеллекта (ИИ) становятся необходимым элементом экономического развития и одними из определяющих факторов экономического роста, главной задачей которых становится последовательное внедрение бизнес-процессов по цифровизации и автоматизации рутинного ручного труда.
В настоящее время отечественный АПК начинает последовательный переход от консервативных подходов ведения бизнеса к инновационным, в том числе внедряя технологии на основе искусственного интеллекта. Однако темпы роста вложений в проекты AgroTech в сельскохозяйственном производстве и их объем сравнительно малы и значительно уступают уровням сран-лидеров [1].
Например, удельных вес роботизированных молочных ферм с бизнес-процессами на основе ИИ в странах ЕС в настоящее время достиг уровня 50%, тогда как в РФ он проходят стадии апробации и внедрения [2].
Существенное отставание обусловлено значительным разрывом в величине расходов на оплату труда линейного персонала, которые у отечественных производителей ощутимо ниже, что в настоящий момент делает вложения в развитие инноваций на малых масштабах экономически не целесообразным.
Важность освоения сложных и передовых технологий ИИ подчеркнута Президентом Российской Федерации В.В. Путиным: «Задача нового этапа в горизонте текущего десятилетия – обеспечить именно массовое внедрение искусственного интеллекта, оно должно охватить все отрасли экономики и социальной сферы и систему государственного управления».
Проблематика аспекта внедрения технологий ИИ в сельском хозяйстве обусловлена существенным отставанием процессов цифровизации отечественной экономики в целом, поскольку область применения искусственного интеллекта в экономике РФ значительно уступает уровню развитых экономик (в 3 раза), а средний медианный уровень внедрения ИИ-технологий в бизнес-процессы отечественных компаний не превышает 20%.
В период 2017-2023 гг. сфера искусственного интеллекта характеризовалась взрывным ростом активности и интереса как со стороны разработчиков, так и со стороны различных бизнес-структур и государств. Ускоренное и успешное развитие сферы ИИ, его огромный потенциал и большое разнообразие форм были отмечены национальными правительствами, что инициировало, во-первых, систематизацию и разработку структур управления его развитием, а во-вторых, формулированию целей и стратегий по их достижению, формированию необходимых стимулирующих инструментов на различных этапах реализации национальных программ для достижения эффективных результатов.
Безусловно, национальные экономики находятся в разной степени развития и обладают своей спецификой. Но анализ основополагающих государственных доктрин, относящихся к проблематике искусственного интеллекта позволяет провести их систематизацию и классифицировать по основным группам (рис. 1), обобщая и выделяя основные направления государственной политики в области ИИ.
Рисунок 1 - Структура направленности основных государственных программ стран-лидеров в области искусственного интеллекта
Странами-лидерами в разработке различных законодательных инициатив по развитию и поддержке искусственного интеллекта выступаю США, Китай, Франция, Германия, Великобритания и Япония, которые через различные программы и нормативные акты последовательно реализовали и совершенствуют четыре основных блока: во-первых, переход к практическому внедрению и использованию ИИ, во-вторых, активное стимулирование НИОКР в области ИИ, в-третьих, поддержка формирования и расширение соответствующей инфраструктуры, в-четвертых, подготовка кадров и развитие научной среды.
Следует отметить, что безусловными лидерами государственного регулирования процессов, связанных с искусственным интеллектом являются США и Китай, которые соответственно реализуют проекты по формированию системы управления средой ИИ, строят систему стандартизации и безопасности. Важность данной проблематики отмечена странами Европейского Союза, которые активно разрабатываю и внедряют механизмы вовлечения в сферу ИИ различных бизнес-структур и последующей коммерциализации проектов. На текущий момент более шестидесяти государств законодательно определили свои приоритеты в этой сфере экономики.
Юридически в РФ термин «Искусственный интеллект» было определено Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», который и определяет его как комплекс технологических решений, который позволяет имитировать когнитивные функции человека, получая при решении прикладных задач результат, который, сопоставим с результатом интеллектуальной деятельности человека.
На основе обработки больших массивов данных, используя набор технологического инструментария и программные алгоритмы, происходит постоянный поиск закономерностей, лежащий в основе развития систем с элементами ИИ, так называемое «машинное обучение».
В рамках национальной экономики Правительством РФ в 2022 г. утвержден проект дорожной карты Министерства экономического развития РФ по развитию искусственного интеллекта до 2030 г., которая аккумулировала приоритетные направления по разработке и внедрению критически значимых технологий ИИ в области здравоохранения, сельского хозяйства, транспорта, строительства и ЖКХ, промышленности. В качестве основополагающей цели определено ускорение процесса широкой коммерциализации и внедрения решений на базе ИИ в экономические процессы и социальную сферу. ИИ-технологии, определенные в качестве базовых, будут развиваться в четырех основных направлениях: перспективные методы ИИ в системах интеллектуальной поддержки принятия решений; совершенствование компьютерного зрения; совершенствование технологий обработки и распознавания естественного языка; развитие решений в области синтеза речи.
Источник: OECD.AI (2023)
Рисунок 2 - Динамика инвестиций в развитие ИИ
По данным отчета «Индекс искусственного интеллекта-2023» Стэндфордского университета объем совокупных частных инвестиции 2022г. достиг уровня 91,9 млрд. дол, что существенно ниже уровня 2021 года, когда их уровень достигал 125,4 млрд. дол. (-27%), но на 50% выше объемов 2020 г. и в 18 раз превысил среднегодовой уровень 2013г.
Безусловным лидером по накопленному и ежегодному объему инвестиций в развитие ИИ являются США, которые по этому показателю превосходят ближайшего конкурента – Китай, более чем в 2 раза, а ЕС более чем в 5 раз.
Рисунок 3 - Количества патентов в области искусственного интеллекта, 2021г.
По данным исследований Всемирной организации интеллектуальной собственности 62% всех выданных в области ИИ патентов относились к 20-ти областям применения, в том числе к транспорту 15%, связи 15%, медицине 12%, системам «человек-машина» 11%. При этом наибольшие темпы среднегодового роста отмечены в сегментах транспорта (32,9%), сельском хозяйстве (32,3%), технологиях и системах для госслужб (30,3%), финансово-банковском секторе (27,7%). В целом период 2017-2021гг.отмечен значительном ростом патентной активности в данной области и как следствие увеличением количества патентов в 8 раз, число которых на конец 2021г достигло уровня 80 тыс.
Безусловным лидером по количеству зарегистрированных интеллектуальных прав собственности и патентов с элементами искусственного интеллекта являются США, которые опережают по этому показателю страны ЕС более чем в 3,7 раза, Японию более чем 4,4 раза, Корею более чем в 5 раз.
В настоящее время в рейтинге индекса зрелости страны в области искусственного интеллекта, совокупно учитывающим уровни развития соответствующей цифровой среды и инфраструктуры, государственного участия и законодательного администрирования процессов, связанных с ИИ, объем ежегодных и накопленных инвестиций в сегменте, уровень коммерциализации и величину рынка технологии на основе искусственного интеллекта, потенциал профессиональной и научной среды, Российская Федерация находится за пределами ТОР-20, а безусловными лидерами рейтинга являются США и Китай.
Рисунок 4 - Индекс зрелости стран в сфере ИИ, 2022г.
По данным Минцифры РФ в настоящее время более 12% предприятий АПК внедрили и успешно используют технологические решения на основе искусственного интеллекта. Для повышения эффективности сельскохозяйственного производства и стимулирования развития ИИ-технологий готовится пакет законодательных актов по обязательной апробации соответствующих ИИ инноваций в рамках льготного государственного субсидирования отрасли. Следует отметить, что в настоящий момент 36% предприятий планируют использовать цифровые продукты на базе ИИ в ближайшее время, при этом 28,6% из них разрабатывают такие технологии самостоятельно.
В тоже время сельскохозяйственное производство существенно отстает по уровню освоения технологий на основе ИИ относительно более развитых в цифровом отношении отраслей экономики [3] и демонстрирует относительно низкий уровень проникновения инноваций. По данным Аналитического центра при Правительстве РФ индекс готовности к внедрению ИИ-технологий в сельском хозяйстве в 1,7 раза ниже среднего медианного значения в разрезе ключевых отраслей экономики (20,8%), уступая в 5 раз уровню банковского и финансового секторов (56,8%), в 4 раза сфере ИКТ (46,6%), в 3 раза топливно-энергетическому комплексу (29,1%) [4].
Рисунок 5 - Уровень внедрения ИИ-технологий по отраслям экономики РФ, % 2021г.
В текущих условиях основными заказчиками продуктов и технологий на основе ИИ являются крупные агрохолдинги, которые обладая более развитой ресурсной базой активно используют новации в рамках систем управления предприятий и сельскохозяйственной техникой, спутниковым мониторингом сельскохозяйственных угодий, цифровых систем управления посевами и уборкой урожая. В бизнес-процессы животноводства внедрены технологии машинной диагностики заболеваемости скота, мониторинга здоровья поголовья сельскохозяйственных животных, оптимального подбора рационов кормления.
Рисунок 6 - Бизнес-процессы на основе технологий ИИ
Отечественный агропромышленный комплекс обладает высоким потенциалом для эффективного внедрения инноваций. Исследования показывают, что 2/3 факторов потерь, а они в ходе сбора и транспортировки урожая могут достигать 40%, могут успешно контролироваться с помощью автоматизации технологических процессов. Но для достижения максимального эффекта важно стимулировать апробацию и совершенствование не только отдельных технологий, но и комплексного подхода на основе комбинаций и системы отраслевых решений.
Поэтому одной из приоритетных задач выступает консолидация бизнес-сообщества для проектирования отраслевых стандартов аккумулирования данных и унификации протоколов интеграции прикладных решений для их эффективного взаимодействия в рамках общей архитектуры, формированию датасетов для разработки рекомендательных систем, значительно повышающих эффективность сельского хозяйства и максимально нивелирующих влияние человеческого фактора.
Расчетный прогноз Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ [3] предполагает, что благодаря огромным возможностям и резервам агропромышленного комплекса по внедрению различных инноваций, совокупный объем рынка отраслевых решений на основе искусственного интеллекта достигнет уровня 86 млрд. руб., что в 20 раз превысит показатели 2020 г. (3,9 млрд. руб.).
Рисунок 7 - Блок-схема интегрального эффекта внедрения технологий искусственного интеллекта в сельскохозяйственное производство
Искусственный интеллект в сельскохозяйственном производстве выступает как инструмент оптимизации бизнес-процессов, направленных на повышение эффективности и конкурентоспособности аграрного производства. Он выполняет важные стратегические и социальные функции, обеспечивая продовольственную безопасность как регионов, так и страны в целом, при этом повышая производительность труда, обеспечивая экономический рост национальной экономики, значительно улучшая качество жизни наших граждан. Поэтому реализуемые проекты в АПК нуждаются во всесторонней государственной поддержке, популяризации и продвижении.
В заключении необходимо отметить следующее: проведенные ведущими мировыми консалтинговыми агентствами (McKinsey & Company, Deloitte, Gartner) исследования указывают на то, что в ближайшие 10-20 лет дальнейший рост и развитие сельскохозяйственного производства будет обеспечены не за счет совершенствования уже существующих приемов и методов, а за счет прорывных технологий искусственного интеллекта.
1. Innovacii v pole: v Rossii vyros spros na AgroTech-proekty // Delovoy Peterburg.
2. Cifrovizaciya korov: kakovy perspektivy vnedreniya iskusstvennogo intellekta v sel'skom hozyaystve // Sber Pro.
3. Statisticheskiy sbornik «Indikatory cifrovoy ekonomiki 2021» // NIU VShE.
4. Raschet na II: naskol'ko rossiyskie kompanii gotovy k innovaciyam // Cdo2day. https://cdo2day.ru/analytics/raschet-na-ii-naskolko-rossijskie-kompanii-gotovy-k-innovacijam/
