Den strategiske betydning af kunstig intelligens og robotteknologi for Rusland (Læsetid: 72 min / Ingen reklamer / Ingen betalingsmur)

Hvordan Rusland bruger kunstig intelligens og robotteknologi til at opnå globale magtpositioner

Kunstig intelligens (AI) og robotteknologi har etableret sig verden over som nøgleteknologier i det 21. århundrede. De driver dybtgående forandringer i økonomien, samfundet og militæret og er blevet en central arena for international konkurrence og nationers strategiske positionering. Evnen til at udvikle, tilpasse og effektivt implementere disse teknologier ses i stigende grad som et mål for teknologisk suverænitet og global konkurrenceevne. I denne globale kontekst er Ruslands bestræbelser på at udvide sine AI- og robotkapaciteter af betydelig international betydning og følges nøje.

Ruslands ambitioner og nationale prioritet

Rusland har eksplicit erklæret udviklingen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi som strategiske prioriteter for sin nationale udvikling og sikkerhed. Disse teknologier anses for afgørende for at modernisere økonomien, styrke forsvarskapaciteter og sikre landets teknologiske suverænitet. Allerede i 2017 understregede præsident Vladimir Putin den enorme betydning af disse teknologier og udtalte, at den, der opnår lederskab inden for AI, vil blive "verdenshersker". Denne udtalelse understreger den høje strategiske relevans, som Kreml tillægger AI.

Disse ambitioner manifesteres i centrale strategiske dokumenter. Den "Nationale strategi for udvikling af kunstig intelligens indtil 2030", oprindeligt vedtaget i 2019 og omfattende opdateret i februar 2024, og "Strategien for videnskabelig og teknologisk udvikling", også vedtaget i februar 2024, danner den politiske ramme. Disse strategier sigter mod at sikre Ruslands teknologiske uafhængighed og etablere landet som en leder på det globale AI-marked. Den stærke vægtning af militære anvendelser bør ikke kun forstås som en forsvarsstrategi, men også som et middel til at projicere magt og kompensere for potentielle svagheder på andre områder, såsom demografisk udvikling eller økonomisk diversificering. AI-udvikling er således ikke blot et teknologisk, men et dybt geopolitisk projekt for Rusland, et projekt, der sigter mod at konsolidere eller genvinde sin position på verdensscenen.

Den erklærede "teknologiske suverænitet" står imidlertid i skarp kontrast til virkeligheden i globale teknologiforsyningskæder og arven fra det teknologiske indhentningskapløb siden Sovjetunionens afslutning. Afhængighed af udenlandsk hardware, især højtydende mikrochips, udgør en vedvarende udfordring. Internationale sanktioner har yderligere forværret disse afhængigheder og hæmmet adgangen til vestlig teknologi betydeligt. "Suverænitet" bør derfor fortolkes mindre som fuldstændig autarki og mere som en strategisk bestræbelse på at reducere kritiske afhængigheder, samtidig med at der skabes nye, potentielt mere kontrollerbare afhængigheder, for eksempel af Kina, eller udvikles egne nichekompetencer.

Denne artikel analyserer omfattende udviklingen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi i Den Russiske Føderation. Den undersøger den politiske og strategiske ramme, de vigtigste aktører inden for forskning og industri samt centrale anvendelsesområder i den civile og militære sektor. Derudover fremhæver den udfordringerne, især dem som følge af internationale sanktioner og strukturelle barrierer. Et andet fokus er på de internationale samarbejder, som Rusland forfølger eller forsøger at etablere på dette område, samt de etiske og samfundsmæssige implikationer forbundet med den gradvise implementering af disse teknologier. Artiklen sigter mod at give en dyb forståelse af den nuværende dynamik, statslige styringsmekanismer og fremtidsudsigterne for AI og robotteknologi i Rusland.

Nationale strategier og forvaltning inden for AI og robotteknologi

Den russiske regering har etableret en række strategiske dokumenter og institutionelle mekanismer til at fremme og vejlede udviklingen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi. Disse initiativer afspejler den høje prioritet, der gives disse teknologier på den nationale dagsorden.

Den nationale strategi for udvikling af kunstig intelligens frem til 2030

Den "Nationale strategi for udvikling af kunstig intelligens frem til 2030" (herefter: National AI-strategi) blev oprindeligt vedtaget ved præsidentielt dekret i oktober 2019. Den danner grundlag for regeringsprogrammer for AI-udvikling og forfølger det ambitiøse mål om, at russiske AI-teknologier skal opnå en betydelig andel af det globale marked. Strategien definerer overordnede mål og nøgleopgaver, herunder foranstaltninger til brug af AI til at beskytte nationale interesser og implementere strategiske nationale prioriteter. Nøgleområder for støtte omfatter videnskabelig forskning, udvikling af AI-software, forbedring af datakvalitet og -tilgængelighed, sikring af en robust hardwareinfrastruktur, uddannelse af kvalificeret personale og opbygning af et integreret system til at udvide det russiske marked for AI-teknologi.

I februar 2024 underskrev præsident Putin et dekret, der i sin helhed opdaterede denne strategi, omfattende cirka 40 sider med ændringer og tilføjelser. Denne opdatering er en direkte reaktion på det ændrede geopolitiske og økonomiske landskab, især de internationale sanktioner, der er blevet indført siden 2022, og de deraf følgende restriktioner for adgang til vestlige AI-teknologier og -komponenter. Den reviderede strategi sætter nye, og i nogle tilfælde meget ambitiøse, mål:

• Stigning i den årlige mængde tjenester til udvikling og implementering af AI-løsninger til 60 milliarder rubler inden 2030 (fra 12 milliarder rubler i 2022).
• At øge antallet af universitetsuddannede inden for AI fra 3.000 til 15.500 om året.
• Øge offentlighedens tillid til AI-teknologier fra 55 % (2022) til mindst 80 % inden 2030.
• Forøgelse af andelen af ​​prioriterede økonomiske sektorer med høj parathed til implementering af AI fra 12 % til 95 %.
• Opnåelse af en kumulativ national computerkraft på 6,2 exaflops.
• Mobilisering af akkumulerede virksomheders udgifter til AI på cirka 3,6 billioner rubler.
• Opnåelse af et yderligere bidrag fra AI til bruttonationalproduktet (BNP) på 11,2 billioner rubler inden 2030.
• Ruslands placering blandt de 5 bedste lande i verden inden for centrale AI-målinger inden 2030.

Den nationale AI-strategi er derfor det centrale politiske dokument, der definerer Ruslands retning og ambitioner inden for AI. 2024-opdateringen signalerer en tilpasning til skiftende realiteter og en intensivering af indsatsen for teknologisk suverænitet.

Strategien for videnskabelig og teknologisk udvikling (februar 2024)

Parallelt med opdateringen af ​​AI-strategien etablerede præsidentielt dekret nr. 145, vedtaget den 28. februar 2024, en ny "Strategi for videnskabelig og teknologisk udvikling". Dette dokument, der har til formål at forme Ruslands videnskabelige og teknologiske retning et godt stykke ind i 2030'erne, blev formuleret på baggrund af krigen i Ukraine, udbredte sanktioner og et intensiveret globalt teknologikapløb. Det afspejler Ruslands intention om at forfølge sine teknologiske ambitioner på trods af international isolation og økonomiske udfordringer med et stærkt fokus på at udvikle partnerskaber med udvalgte allierede og styrke den nationale selvforsyning.

Strategien identificerer som en af ​​sine prioriteter "overgangen til avancerede produktionsteknologier, herunder intelligent fremstilling, robotteknologi, højtydende databehandling, nye materialer, maskinlæring og kunstig intelligens". Den anerkender behovet for at mindske den teknologiske kløft til førende lande, men peger også på "vedvarende negative tendenser", såsom virksomheders lave modtagelighed for teknologisk innovation og koncentrationen af ​​videnskabeligt og teknologisk potentiale i kun få regioner i landet. Et eksplicit nyt mål er "integration af kunstig intelligens i forskning og udvikling". Denne overordnede strategi integrerer således udviklingen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi inden for en bredere ramme af national videnskabelig og teknologisk suverænitet og sikkerhed, hvilket understreger vigtigheden af ​​disse teknologier for at overvinde isolation og modernisere landet. Den rettidige vedtagelse af både opdaterede og nye strategier i begyndelsen af ​​2024 indikerer en accelereret og mere presserende tilpasning af den russiske teknologipolitik som reaktion på det anerkendte behov for at indhente det teknologiske forsømte hurtigere og reducere afhængigheden af ​​Vesten.

Det nationale projekt "Digital økonomi" og det føderale projekt "Kunstig intelligens"

Den nationale AI-strategi er tæt forbundet med det langvarige nationale projekt "Den Russiske Føderations digitale økonomi". Inden for dette omfattende program blev et specifikt føderalt projekt med titlen "Kunstig intelligens" formuleret og godkendt. Dette føderale projekt fungerer som en af ​​de vigtigste implementeringsmekanismer for de mål, der er fastsat i den nationale AI-strategi. Finansiering til specifikke AI-udviklingsforanstaltninger ydes delvist over dette projekts budget. Det skal dog bemærkes, at de oprindeligt planlagte finansieringsbevillinger er blevet justeret på grund af eksterne faktorer såsom COVID-19-pandemien og efterfølgende den skiftende økonomiske situation. Ministeriet for Økonomisk Udvikling (MoED) er blevet etableret som det ledende organ for udformningen af ​​AI-politikken og er primært ansvarlig for at koordinere indsatsen for at opbygge en robust indenlandsk AI-industri. Disse projekter og de tilhørende institutionelle strukturer illustrerer de konkrete regeringsindsatser for at operationalisere den strategiske vision.

Finansieringsmekanismer og politiske rammer

For at nå sine ambitiøse mål inden for AI og robotteknologi har den russiske regering mobiliseret betydelige økonomiske ressourcer og etableret specifikke politiske rammer. I alt skal der afsættes cirka 5 milliarder euro til implementeringen af ​​AI-strategien inden 2025, ifølge det føderale ministerium for økonomi og energi (BMWiK), hvilket bekræfter tidligere planer. En betydelig del af statsbudgettet til videnskabelig forskning er eksplicit øremærket til AI-støttet militær forskning og udvikling. Vicepremierminister Dmitrij Chernyshenko annoncerede, at 5 % af statens forskningsbudget vil blive investeret direkte i AI-forskning, mens yderligere 15 % er øremærket til andre forskningsområder, der anvender AI-værktøjer.

Finansiering kommer fra forskellige kanaler: det føderale budget, bidrag fra statsejede virksomheder og kilder uden for budgettet, herunder offentlig-private partnerskaber (OPP'er). Et centralt mål med den opdaterede strategi for videnskabelig og teknologisk udvikling er at sikre, at private investeringer i forskning og udvikling inden 2035 mindst svarer til offentlige investeringer. Statsejede virksomheder, især Sberbank, spiller en afgørende rolle ikke kun i implementeringen, men også i finansieringen af ​​AI-projekter. For eksempel har Sberbank fået til opgave at udvikle centrale AI-politikdokumenter og investerer kraftigt i teknologisektoren for både at øge sin egen effektivitet og udvikle nye forretningsområder. Denne finansieringsstruktur understreger statens og statskontrollerede virksomheders dominerende rolle, men afspejler også bestræbelserne på at inddrage private investorer tættere i finansieringen af ​​den teknologiske udvikling.

Nøgleaktører i staten og deres roller

• Ministeriet for Økonomisk Udvikling (MoED): Fungerer som det centrale organ for udformning af AI-politik og koordinering af udviklingen af ​​en national AI-industri.
• Ministeriet for Digital Udvikling, Kommunikation og Massemedier: Spiller en vigtig rolle inden for rammerne af det nationale projekt "Digital Økonomi" og de tilhørende føderale projekter.
• Forsvarsministeriet (MoD): Er den primære drivkraft bag udviklingen af ​​militære AI-applikationer. Det har etableret en dedikeret AI-udviklingsafdeling og fører tilsyn med adskillige forsknings- og udviklingsprojekter på dette område.
• ERA Technopolis (Anapa): Et specialiseret militært forsknings- og udviklingscenter, der fokuserer intensivt på udvikling af AI til militære formål.
• Advanced Research Foundation (FPI): Betragtes som den russiske pendant til den amerikansk-amerikanske DARPA og er involveret i at fremme og udføre avancerede forskningsprojekter, herunder inden for AI.
• Russian Science Foundation (RSF): Støtter grundforsknings- og udviklingsprojekter inden for forskellige videnskabelige områder, herunder kunstig intelligens, og forfølger strategiske mål, der strækker sig frem til 2030.
• Roscosmos: Det statslige rumagentur er en nøgleaktør, der er blevet instrueret i at tilpasse sin politik og regulering af AI og robotteknologi til "Konceptet for udvikling af regulering af AI- og robotrelationer frem til 2024." Dette tyder på, at rummet ses som en strategisk vigtig sektor for implementering og udvikling af AI og robotteknologi, muligvis med fokus på teknologier med dobbelt anvendelse og styrkelse af nationale kapaciteter i en højteknologisk sektor, der traditionelt har høj prestige for Rusland.

Identifikationen af ​​disse nøgleaktører tegner et billede af et institutionelt landskab, hvor ansvaret for implementeringen af ​​den nationale dagsorden for kunstig intelligens og robotteknologi er klart defineret, med en stærk vægt på statskontrol og strategiske sektorer. Selvom denne høje grad af centralisering og statens og statsejede virksomheders dominerende rolle kan muliggøre hurtig ressourcemobilisering til definerede prioriteter, især i militærsektoren, risikerer denne struktur at kvæle den private sektors innovation og agilitet, som er afgørende for et dynamisk og diversificeret kunstig intelligens-økosystem, hvilket potentielt begrænser den globale konkurrenceevne på lang sigt.

Oversigt over Ruslands nationale strategier for kunstig intelligens og robotteknologi

Oversigt over Ruslands nationale strategier for AI og robotteknologi – Billede: Xpert.Digital

Rusland forfølger adskillige strategiske tilgange til udviklingen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi. Den nationale strategi for udvikling af AI frem til 2030, der først blev vedtaget i oktober 2019 og sidst opdateret i februar 2024, sigter mod at opnå en betydelig andel af det globale AI-marked, sikre teknologisk lederskab, øge AI's bidrag til BNP og rangere blandt de fem bedste globalt inden for AI-målinger. Nøgleaktører omfatter Ministeriet for Økonomisk Udvikling (MoED), Ministeriet for Digital Udvikling, Forsvarsministeriet og Sberbank, som deltog i strategiens udvikling. Finansiering ydes gennem det føderale budget, statsejede virksomheder, offentlig-private partnerskaber (OPP'er) og det føderale projekt "AI".

Strategien for videnskabelig og teknologisk udvikling, der blev vedtaget i februar 2024, fokuserer på teknologisk suverænitet, selvforsyning og udvikling af avancerede produktionsteknologier såsom AI og robotteknologi. Målet er at integrere AI i forskning og udvikling (F&U). Ansvaret ligger hos den russiske regering, præsidentens råd for videnskab og uddannelse og andre ministerier såsom ministeriet for uddannelse og videnskab (MoED) og forsvarsministeriet. Finansieringskilder omfatter føderale og regionale budgetter, statsejede virksomheder og midler uden for budgettet såsom offentlig-private partnerskaber (OPP'er) med det formål at fremme lige niveauer af private og offentlige investeringer inden 2035.

Et andet vigtigt element er det nationale projekt "Digital økonomi", især det føderale projekt "AI", som har kørt siden 2019 og har til formål at opbygge en stabil AI-industri, implementere AI i erhvervslivet og administrationen og uddanne specialister. Ministeriet for Uddannelse, Videnskab og Teknologi (MoED) og Ministeriet for Digital Udvikling er ansvarlige for dette projekt. Finansieringen kommer i vid udstrækning fra det nationale projekt "Digital økonomi" med en delvis reduktion i det føderale budget.

De lovgivningsmæssige rammer for udvikling af kunstig intelligens og robotteknologi frem til 2024, som blev vedtaget i august 2020, har til formål at transformere det lovgivningsmæssige system. Det søger at muliggøre anvendelser inden for kunstig intelligens og robotteknologi og identificere juridiske barrierer. Blandt de vigtigste interessenter er Ministeriet for Undervisning, Videnskab og Teknologi (MoED), Roscosmos og andre føderale udøvende organer. Indirekte finansieringsmekanismer understøttes ved at skabe gunstige betingelser for investering og udvikling.

Aktører og økosystem: Forskning, statsejede virksomheder og den private sektor

Udviklingen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi i Rusland understøttes af et komplekst netværk af statsfinansierede forskningsinstitutioner, magtfulde statsejede virksomheder og en fremvoksende, men udfordrende privat sektor.

Førende forskningscentre og universiteter

Rusland bygger på en solid tradition inden for matematisk og naturvidenskabelig uddannelse, som danner et vigtigt fundament for udvikling af AI-talenter. For specifikt at styrke forskningskapaciteten og fremskynde overførslen af ​​viden til anvendelser har regeringen igangsat og økonomisk støttet adskillige bølger af specialiserede AI-forskningscentre.

Den første bølge af disse centre blev lanceret i 2021. Seks førende organisationer – Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech), Innopolis University, ITMO University, Higher School of Economics (HSE), Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT) og Institute of Systems Programming of the Russian Academy of Sciences (ISP RAS) – modtog i alt over 8 milliarder rubler i statsfinansiering over en fireårig cyklus. Disse centre fokuserer på at udvikle avancerede AI-teknologier, udføre grundforskning i stærk AI, udforske prædiktive teknologier og aktivt samarbejde med industripartnere.

En anden bølge fulgte i 2023, hvor seks yderligere centre blev udvalgt. Disse omfatter specialiserede medicinske forskningsinstitutioner såsom NN Blokhin National Medical Research Center of Oncology, samt regionale universiteter som Samara University, Novosibirsk State University, National Research Nuclear University MEPhI (MEPhI), Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod (NNSU) og St. Petersburg State University. Disse centre vil modtage i alt 5 milliarder rubler i finansiering (inklusive midler uden for budgettet) indtil 2026 og forventes at fokusere mere intensivt på anvendte AI-løsninger i prioriterede sektorer såsom sundhedspleje, byggeri, landbrug samt transport og logistik. En central betingelse for finansiering er at sikre betydelig medfinansiering fra kilder uden for budgettet, hvilket har til formål at sikre industriens engagement. En tredje bølge af finansiering er allerede planlagt til 2025, hvor mindst seks yderligere forskningscentre skal støttes med omkring 4,5 milliarder rubler, også underlagt betydelig medfinansiering.

De specifikke forskningsområder for disse centre er vidtrækkende og omfatter maskinlæringsarkitekturer og -algoritmer, levering og forberedelse af data til AI-applikationer, udvikling af grundlæggende og generative modeller (herunder store sprogmodeller, hvis statsstøtte præsident Putin har beordret indtil 2030), forskning i interaktion mellem menneske og AI og anvendte forskningsprojekter inden for videnskab, uddannelse og den sociale sektor.

Eksempler på disse centres forskningsaktiviteter og resultater illustrerer bredden af ​​deres indsats:

• Den Økonomiske Højskole (HSE) driver et omfattende AI-forskningscenter med tre globale forskningsområder, der involverer 13 HSE-afdelinger og over 300 medarbejdere. Projekterne omfatter automatisering af oprettelsen af ​​billedbehandlingsmodeller (AutoOD), udvikling af vejrudsigtsmodeller ved hjælp af grafiske neurale netværk (WRF fast) og opbygning af en proprietær MLOps-platform til optimering af maskinlæringsprocesser. Førende russiske teknologivirksomheder som SBER, Yandex og MTS AI er partnere i dette projekt.
• South Ural State University (SUSU) har i samarbejde med Robot Plant (PAO ChKPZ) etableret et unikt industrielt robotcenter i Rusland, der tæt integrerer videnskab og produktion. Dets mål omfatter uddannelse af specialister til robotintensive virksomheder og implementering af specifikke industriprojekter, såsom udvikling af RusRobot-industrirobotter eller design af "mørke værksteder" - fuldautomatiske fabrikker, der fungerer uden menneskelig tilstedeværelse.
• Skoltech udviklede software til Gazprom Neft til præcist at forudsige isforhold, mens Innopolis Universitet udviklede software til medicinalvirksomheden ChemRar til at forudsige molekylers hæmmende aktivitet, hvilket skulle øge effektiviteten i lægemiddeludvikling.

Russiske forskeres publikationsaktivitet inden for AI viser positiv momentum. Antallet af russiske publikationer på internationale AI-konferencer på højt niveau (A*-niveau) steg med 70 % mellem 2019 og 2023. De førende institutioner med hensyn til publikationstal er Skoltech (30 % af bidragene) og HSE (29 %), hvor Moskva og Skt. Petersborg er de vigtigste regionale centre for denne forskningsaktivitet.

Statsejede virksomheders rolle

Ruslands strategi for udvikling af kunstig intelligens har et særligt træk: den drives i betydelig grad af statsejede virksomheder (SOE'er) snarere end primært af offentlige myndigheder eller den private sektor. Kremls strategi er at outsource planlægningen og implementeringen af ​​AI-initiativer til troværdige og kontrollerbare statsejede virksomheder.

• Sberbank: Ruslands største statsejede bank, Sberbank (tidligere Sberbank of Russia), har spillet en fremtrædende og central rolle i udformningen af ​​den nationale AI-politik. Den fik til opgave at udvikle centrale strategiske dokumenter såsom AI-køreplanen, den nationale AI-strategi og det føderale projekt "Kunstig intelligens". Selvom Sberbank primært er en finansiel institution, har den investeret kraftigt i teknologi for at øge sin operationelle effektivitet og diversificere sig til nye, teknologidrevne produktlinjer. Dette har gjort Sberbank til en af ​​de førende teknologivirksomheder i Rusland. Dens IT-datterselskab, SberTech, beskæftiger over 11.500 mennesker og arbejder på hundredvis af projekter. Sberbank har også åbnet Ruslands største databehandlingscenter og har eksponentielt øget antallet af sine "big data"-initiativer siden 2016. Virksomheden udvikler aktivt sine egne AI-drevne kundeteknologier, herunder "Salyut"-familien af ​​stemmeassistenter, designet som en pendant til Amazons Alexa, og AI-drevne hæveautomater med ansigts- og stemmegenkendelse. Nylige udviklinger omfatter de generative AI-modeller GigaChat og Kandinsky, som har opnået en betydelig brugerbase. Derudover investerer Sberbank i det bredere russiske AI-økosystem gennem partnerskaber med internationale aktører, såsom 500 Startups, der støtter russiske AI-startups, og samarbejder, for eksempel med Cognitive Technologies inden for selvkørende biler. Kremls valg af Sberbank som spydspids inden for AI-udvikling stammer fra dens ry for teknologisk effektivitet og dens loyalitet, hvilket giver statslige myndigheder mulighed for at bevare kontrollen, mens banken kan høste kommercielle fordele af denne udvikling.
• Rostec: Det statsejede forsvars- og teknologikonglomerat Rostec er naturligvis meget interesseret i AI-applikationer til nye våbensystemer og drager fordel af Forsvarsministeriets generelle AI-udviklingsindsats. Inden for rammerne af det nationale projekt "Digital økonomi" blev Rostec dog mere til opgave at skabe køreplaner for teknologier som 5G-telekommunikation, blockchain og Industrial Internet of Things (IIoT) end med direkte, ledende AI-arbejde. I offentlige diskussioner om højteknologier prioriterer Rostec ofte disse andre projekter frem for rene AI-initiativer. Ikke desto mindre integrerer Rostec AI i både civile og militære platforme. I den civile sektor er ansigtsgenkendelsesteknologi, der er udviklet gennem sin deltagelse i NtechLab (udviklere af FindFace-teknologi), et fremtrædende eksempel. I militærsektoren integreres AI i nye og eksisterende systemer, såsom RB-109A Bylina elektronisk krigsføringssystem eller til at forbedre måloptagelse og operationel kontrol i MiG-35 og Su-35 jagerfly. Rostec bruger også AI til at optimere interne produktionsprocesser, for eksempel gennem AI-understøttede produktionssystemer eller til fejldetektion i stålproduktion.

Overførslen af ​​nøgleroller til magtfulde statsejede virksomheder som Sberbank og Rostec sikrer Kreml en høj grad af kontrol over den strategiske retning af AI-udvikling, især inden for følsomme områder og teknologier med dobbelt anvendelsespotentiale. Selvom denne stærke statskontrol kan muliggøre hurtig mobilisering af ressourcer til definerede prioriteter, indebærer den også en risiko for at kvæle innovation og konkurrence, hvis disse virksomheder ikke udsættes for fuldt markedspres, og private aktører marginaliseres.

Udvikling af den private sektor og udfordringer

Trods statslige aktørers dominans spiller den private sektor, især nogle meget innovative virksomheder og et voksende, omend lille efter internationale standarder, startup-økosystem, en vigtig rolle i det russiske AI- og robotlandskab.

• Yandex: Som Ruslands største og mest internationalt anerkendte teknologivirksomhed er Yandex en førende aktør inden for kunstig intelligens. Virksomheden udvikler løbende en bred vifte af AI-baserede produkter og tjenester. Disse omfatter den udbredte stemmeassistent "Alice", som har en markedsandel på 77% i Rusland, autonome leveringsrobotter (Yandex.Rover) og avancerede teknologier til ubemandede køretøjer. For eksempel bruger Yandex Transformer-netværk til bevægelsesplanlægning for sine autonome køretøjer for at muliggøre en mere naturlig og fleksibel reaktion på trafiksituationer. Trods dette teknologiske lederskab og ekspertise spiller Yandex en underordnet rolle i regeringens officielle AI-strategi sammenlignet med statsejede virksomheder som Sberbank. Kreml ser på Yandex med en vis mistænksomhed på grund af dets private ejerstruktur og tidligere internationale forbindelser. Tidligere har den russiske regering tvunget Yandex til at ændre sin corporate governance-struktur for at give staten større kontrol. Denne mistillid og præference for statskontrollerede enheder udgør et grundlæggende dilemma: Bestræbelserne på teknologisk lederskab kræver involvering af de bedste talenter og mest innovative virksomheder, mens det politiske system samtidig prioriterer kontrol og favoriserer loyale statslige aktører. Dette kan føre til suboptimale resultater, hvis politisk loyalitet sættes over teknologisk ekspertise.
• Startup-økosystem: Det russiske AI-startup-økosystem er betydeligt mindre sammenlignet med globale knudepunkter som USA eller Kina. Rapporter nævner tal, der spænder fra 193 til 420 AI-virksomheder. Ikke desto mindre er der statslige støtteprogrammer, såsom "Digital Economy National Project", der sigter mod at fremme oprettelsen og udviklingen af ​​AI-startups. Rusland har sat sig som mål at blive en førende global startup-lokation inden 2030 og ser potentiale for deres udvikling, støttet af landets traditionelt stærke naturvidenskabelige og matematiske uddannelse. Private virksomheder og startups står dog over for betydelige udfordringer. Disse omfatter over et årti med lav økonomisk vækst, et ugunstigt miljø for venturekapitalfinansiering og et retsvæsen, der opfattes som modtageligt for politisk indflydelse. Disse faktorer dæmper private investeringer og hindrer udviklingen af ​​en dynamisk, privatdrevet AI-sektor som dem, der ses i USA og Kina. Det stærke fokus på statsejede forskningscentre og dominansen af ​​statsejede virksomheder kan føre til, at AI-udvikling i høj grad bliver rettet mod nationale (sikkerheds)interesser og behovene hos store statsejede virksomheder, mens disruptive innovationer og startup-økosystemets smidighed kan blive negligeret. Dette kan begrænse den langsigtede konkurrenceevne på de hurtigt udviklede globale AI-markeder.
• Robotproducenter og -integratorer: Rusland har et stigende antal indenlandske producenter af industrirobotter, herunder virksomheder som Grinik Robotics, Android Technika, Aripix Robotics og Robot Plant (ChKPZ) i Chelyabinsk. Promobot har etableret sig som en velkendt producent af servicerobotter, der bruger AI til interaktion og specifikke opgaver, og som også eksporteres internationalt. Ud over producenter er der et marked for systemintegratorer, der implementerer robotløsninger i produktionsmiljøer. Før sanktionerne havde mange internationale robotproducenter, såsom KUKA, FANUC og ABB, datterselskaber eller salgspartnere i Rusland. Adgangen til deres teknologier og knowhow har været stærkt begrænset siden 2022. Samarbejde mellem universiteter og industri, som i tilfældet med Industrial Robotics Center på SUSU, er et positivt tegn for videnoverførsel og uddannelse af faglærte arbejdere. Skalerbarheden af ​​sådanne modeller og deres ekspansion ud over individuelle regioner eller sektorer vil dog være afgørende for den udbredte modernisering af russisk industri gennem AI og robotteknologi.

Førende russiske AI-forskningscentre og deres fokusområder

Førende russiske AI-forskningscentre og deres fokusområder – Billede: Xpert.Digital

Førende russiske AI-forskningscentre og deres fokusområder demonstrerer et bredt engagement i AI-forskning. Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech), der blev etableret i den første finansieringsbølge i 2021, fokuserer på stærk AI, prædiktive teknologier, maskinlæring og anvendte AI-løsninger med partnere som Gazprom Neft. Det er en del af den samlede finansiering på over 8 milliarder rubler til den første bølge. Innopolis University fokuserer også på lignende områder og samarbejder med ChemRar, mens ITMO University, der også blev etableret i den første bølge, ikke specificerer sine industripartnere. Higher School of Economics (HSE) arbejder med billedbehandling, vejrudsigter, MLOps-platforme, maskinlæring og interaktion mellem menneske og AI, støttet af partnere som SBER, Yandex og MTS AI, og udvikler prædiktiv marketinganalyse til hotelbranchen.

Moskvas Institut for Fysik og Teknologi (MIPT) og Instituttet for Systemprogrammering ved Det Kongelige Videnskabsakademi (ISP RAS) fokuserer også på stærk AI og prædiktive teknologier, tilhører den første bølge og drager fordel af den samme finansiering. Til specifikke sundhedsapplikationer er der NN Blokhin National Medical Research Center of Oncology, etableret i den anden bølge i 2023, som modtager 5 milliarder rubler i finansiering indtil 2026 med yderligere medfinansiering. Endelig skiller Industrial Robotics Center ved South Ural State University (SUSU) sig ud, der specialiserer sig i industriel robotteknologi, uddannelse og "mørke workshops" i samarbejde med Robot Plant (PAO ChKPZ) og støttes af statslig finansiering og industrikontrakter.

Nøgleaktører i den russiske AI- og robotindustri (statslige vs. private)

Nøgleaktører i den russiske AI- og robotindustri (stat vs. privat) – Billede: Xpert.Digital

Nøgleaktører i den russiske AI- og robotindustri omfatter både statsejede og private virksomheder. Sberbank, en statsejet virksomhed (SOE), fokuserer på finansielle tjenester, AI-platforme, stemmeassistenter og generativ AI med velkendte produkter som Salyut, GigaChat og AI-pengeautomater. Sberbank spiller en førende rolle i udviklingen af ​​AI-politikker og leverer AI-tjenester til en stor brugerbase. En anden statsejet aktør, Rostec, er aktiv inden for forsvar, højteknologi og ansigtsgenkendelse med projekter som RB-109A Bylina og NtechLab (FindFace) og er en central figur inden for teknologier med dobbelt anvendelse. På den private side er Yandex førende inden for søgemaskiner, stemmeassistenter, autonom kørsel og cloud-tjenester med produkter som Alice, der har en markedsandel på 77%. Selvom Yandex er mindre fremtrædende i officielle strategier, demonstrerer virksomheden stærk AI-ekspertise. Robot Plant har i samarbejde med SUSU Center specialiseret sig i industriel robotteknologi og "mørke værksteder" og sigter mod at rangere Rusland blandt de 25 bedste lande i robottæthed inden 2030. Promobot har skabt sig et navn med servicerobotik og AI til museumsguider og opererer internationalt. Gazprom Neft, en anden statsejet virksomhed (SOE), bruger AI til at øge effektiviteten i råvareindustrien, mens Rosatom, atomkraftgiganten, sigter mod at erobre 50% af det russiske marked med industrirobotter. Disse aktører former i fællesskab udviklingen af ​​den russiske AI- og robotindustri.

Integration af en uafhængig og tværgående AI-platform til alle forretningsbehov - Billede: Xpert.Digital

AI Game Changer: Den mest fleksible AI-platform - Skræddersyede løsninger, der reducerer omkostninger, forbedrer dine beslutninger og øger effektiviteten

Uafhængig AI-platform: Integrerer alle relevante virksomhedsdatakilder

• Denne AI-platform interagerer med alle specifikke datakilder
  • Fra SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox og mange andre datastyringssystemer
• Hurtig AI-integration: Skræddersyede AI-løsninger til virksomheder på timer eller dage i stedet for måneder
• Fleksibel infrastruktur: Cloudbaseret eller hosting i dit eget datacenter (Tyskland, Europa, frit valg af lokation)

• Maksimal datasikkerhed: brugen i advokatfirmaer er et uomtvisteligt bevis
• Implementering på tværs af en bred vifte af virksomhedsdatakilder
• Valg af egne eller forskellige AI-modeller (Tyskland, EU, USA, Canada)

Udfordringer som vores AI-platform løser

• Manglende tilpasning af konventionelle AI-løsninger
• Databeskyttelse og sikker håndtering af følsomme data
• Høje omkostninger og kompleksitet ved individuel AI-udvikling
• Mangel på kvalificerede AI-specialister
• Integration af AI i eksisterende IT-systemer

Mere information her:

• AI-integration af en uafhængig og tværgående AI-platform til alle forretningsbehov

Teknologiske visioner: Et overblik over Ruslands udvikling inden for kunstig intelligens og robotteknologi – Billede: Xpert.Digital

Markedslandskab og anvendelsesområder for AI og robotteknologi

Udviklingen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi i Rusland manifesterer sig i et voksende markedslandskab og en stadig bredere vifte af anvendelsesområder, der omfatter både civile industrier, den militære sektor og rumforskning.

Markedsstørrelse, vækstfaktorer og segmentering af det russiske robotmarked

Det russiske robotmarked er, omend stadig relativt lille sammenlignet med det globale marked, et betydeligt vækstpotentiale. I 2024 blev markedsværdien anslået til 389,37 millioner USD. Prognoser fra IMARC Group forudsiger, at markedet vil vokse til 1.132,95 millioner USD inden 2033, hvilket repræsenterer en sammensat årlig vækstrate (CAGR) på 12,35 % mellem 2025 og 2033.

De vigtigste drivkræfter for denne vækst er mangesidede. En nøglefaktor er den stigende industrielle automatisering og integration af AI-teknologier. Russiske virksomheder er i stigende grad afhængige af maskinlæring, computervision og Internet of Things (IoT) for at udvikle intelligente robotter, der er i stand til at træffe beslutninger i realtid. Statslig støtte og teknologiske fremskridt spiller også en afgørende rolle. Nationale initiativer sigter mod at fremme industriel automatisering, AI-integration og udvikling af indenlandske teknologier. Rusland har sat det ambitiøse mål at øge antallet af robotter, der er implementeret i landet, fra omkring 10.000 i 2024 til 95.000 og etablerer sig dermed som en vigtig global aktør på dette område. Dette er yderligere drevet af en stigende efterspørgsel efter robotløsninger i nøgleindustrier som fremstilling, sundhedspleje, forsvar og logistik. Disse sektorer anerkender i stigende grad robotteknologiens potentiale til at øge produktiviteten, reducere driftsomkostninger, forbedre sikkerheden på arbejdspladsen og afhjælpe mangel på arbejdskraft.

Det russiske robotmarked kan segmenteres efter produkttype og region:

• Efter produkttype:
  • Industriel robotteknologi: Dette område omfatter leddelte robotter (anvendes i bilindustrien og komplekse fremstillingsprocesser), kartesiske robotter (til præcisionsopgaver inden for elektronik og emballage), SCARA-robotter (i den farmaceutiske og fødevareindustrien til pick-and-place-opgaver) og cylindriske robotter (inden for materialehåndtering og metalbearbejdning).
  • Servicerobotter: Der skelnes mellem personlige og private robotter (f.eks. til rengøring og underholdning) og professionelle servicerobotter. Sidstnævnte anvendes inden for sundhedsvæsenet (kirurgisk robotteknologi, rehabilitering), logistik (automatiseret lagerdrift, leveringsdroner), forsvarssektoren (autonome droner, overvågningsrobotter), infrastruktur (automatiserede bygge- og inspektionsrobotter) og landbrug.
• Baseret på regional analyse:
  • Den centrale region, og især Moskva, er et fremtrædende knudepunkt for robotmarkedet, drevet af regeringsinitiativer, virksomhedsinvesteringer og avancerede forskningsinstitutioner. Regionen drager fordel af en stærk industriel base.
  • Volga-regionen er vigtig på grund af dens avancerede industri- og produktionssystemer, hvor store bil-, luftfarts- og maskinteknikvirksomheder integrerer robotteknologi.
  • Uralregionen støtter markedet gennem sin minedrift, metallurgi og tunge maskinindustrier, hvor robotteknologi bruges til at optimere driftsprocesser.
  • Det nordvestlige distrikt, især St. Petersburg, er et andet vigtigt center for robotudvikling og drager fordel af universitetsforskning og internationale samarbejder.
  • Den sibiriske region er ved at udvikle sig til et vækstmarked, drevet af ressourcerige industrier og en voksende teknologisektor med investeringer i robotteknologi til minedrift, energi og industriel automatisering.

Disse markedskarakteristika peger på dynamisk udvikling drevet af teknologiske muligheder, økonomiske nødvendigheder og statslig støtte. Den regionale koncentration af robotknudepunkter afspejler Ruslands eksisterende industrielle og videnskabelige infrastruktur og indikerer, hvor fokus for udvikling og anvendelse ligger.

Civile ansøgninger

Implementeringen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi i Ruslands civile sektorer skrider frem, hvor især industri, sundhedsvæsen og logistik drager fordel af disse teknologier.

• Industri og fremstilling: I russisk industri er der en klar tendens mod automatisering og brugen af ​​AI-understøttede robotløsninger til at øge effektivitet, præcision og produktivitet. Implementeringen af ​​koncepter som "smart factories" vinder frem i betydning. Talrige store russiske tungindustrivirksomheder har allerede implementeret konkrete AI- og robotprojekter og rapporterer kvantificerbare succeser. For eksempel brugte Severstal, en af ​​de største stålproducenter, AI til at optimere kontinuerlige bejdselinjer, hvilket resulterede i en stigning på 5% i produktiviteten og en yderligere 80.000 tons stålproduktion om året. Et andet AI-system til svejsekvalitetskontrol reducerede antallet af uopdagede defekter med 30% og øgede inspektionsproduktiviteten med 40%. Magnitogorsk Metallurgical Combine (MMK) bruger et AI-system til at styre sine højovne, hvilket reducerer koksforbruget med 5 kg pr. ton svinejern og øger produktiviteten med 2,5%. Derudover optimerer MMK sine interne transportruter ved hjælp af AI, hvilket resulterer i en reduktion på 7% i rejseafstande og en brændstofbesparelse på 5%. Novolipetsk Metallurgical Combine (NLMK) bruger også prædiktive diagnostiske systemer baseret på maskinlæring for at reducere uplanlagt nedetid på anlæg med 20 % og sænke reparationsomkostningerne med 15 %. AI-understøttet kontrol af malmlæsning i jernbanevogne muliggjorde en stigning på 2 % i den transporterede malmvolumen. Inden for energisektoren bruger Gazprom Neft prædiktive analysesystemer til pumpeudstyr, der forudsiger fejl op til tre måneder i forvejen, hvorved uplanlagt nedetid reduceres med 20 % og de årlige reparationsomkostninger skæres ned med 100 millioner rubler. AI-systemer til automatiseret kvalitetskontrol af olieprodukter opnår en nøjagtighed på op til 97 % og accelererer inspektionsprocessen seks gange. Kemikalievirksomheden Sibur bruger maskinlæring til at forudsige medarbejderudskiftning med en nøjagtighed på 85 %. Den statsejede virksomhed Rosatom bruger AI til at evaluere medarbejdereffektivitet, øger objektiviteten af ​​vurderinger med 30 % og planlægger at erobre 50 % af det russiske marked for industrirobotter, hvor masseproduktion allerede er begyndt. Rostec anvender også AI, for eksempel i sit datterselskab RT-Techpriemka til automatiseret kvalitetskontrol af stål til luftfartsindustrien, hvilket har seksdoblet inspektionshastigheden. Et godt eksempel på integrationen af ​​videnskab og produktion er Industrial Robotics Center ved South Ural State University (SUSU), der drives i samarbejde med Robot Plant (PAO ChKPZ). Her uddannes ikke kun specialister, men der udvikles og implementeres også nøglefærdige robotsystemer til industrien, såsom RusRobot-manipulatorerne. Et ambitiøst mål er udviklingen af ​​såkaldte "mørke værksteder" - fuldautomatiske fabrikker, der opererer uden menneskelig tilstedeværelse. Disse initiativer er en del af det nationale mål om at opnå en 25. plads på verdensplan i robottæthed inden 2030. Disse detaljerede anvendelseseksempler viser, at AI og robotteknologi i russisk tungindustri ikke blot ses som fremtidsvisioner, men allerede bruges konkret til at øge effektiviteten, reducere omkostningerne og forbedre kvaliteten. Denne pragmatiske, resultatorienterede tilgang til implementering antyder, at accepten og integrationen af ​​disse teknologier i høj grad afhænger af at demonstrere praktiske fordele.
• Sundhedsvæsen: Det russiske sundhedssystem er et andet vigtigt anvendelsesområde for AI og robotteknologi, især inden for diagnostik og i stigende grad inden for kirurgi og rehabilitering. AI-systemer bruges i vid udstrækning til at analysere medicinske billeder (CT, MR, mammografi) for at opdage sygdomme som kræft, COVID-19-lungebetændelse, osteoporose og iskæmisk hjertesygdom på et tidligt stadie. Byen Moskva spiller en banebrydende rolle på dette område ved at åbne medicinske datasæt for AI-udviklere og implementere AI-systemer på tværs af sine poliklinikker. For eksempel har AI øget behandlingshastigheden af ​​CT-scanninger i Moskvas poliklinikker med 70 % og forbedret nøjagtigheden i at opdage COVID-19-lungebetændelse til 94 %. I maj 2024 havde AI-systemer hjulpet Moskvas terapeuter med at stille 14 millioner diagnoser. Blandt de kendte aktører og projekter inden for russisk AI-sundhedsvæsen er SberMedII, et datterselskab af Sberbank, som udvikler mobile diagnostiske systemer ("Digital FAP"), algoritmer til analyse af CT-lungescanninger (MDDC-platform) og en medicinsk diagnostisk assistent (GigaDoc). Botkin.AI var en anden fremtrædende virksomhed, men deres medicinske AI-system blev midlertidigt suspenderet af sundhedsmyndigheden Roszdravnadzor på grund af sikkerhedsproblemer. Talrige andre startups, såsom "Webiomed" (beslutningsstøttesystemer), "Zels" (Celsus, billedanalyse) og "Trêtye Mnenie" (tredje opinion, røntgenbilledanalyse), former landskabet. Derudover udvikles nationale standarder (GOST) for AI inden for medicin for at sikre kvalitet og sikkerhed. Inden for kirurgisk robotteknologi og rehabilitering implementeres professionelle servicerobotter for at øge præcisionen og muliggøre nye behandlingsmetoder. Medsis Center of Excellence for Robotic Surgery er et eksempel på sådanne specialiserede faciliteter, selvom detaljerede oplysninger om specifikke russiske robotsystemer på dette område er begrænsede.
• Andre sektorer: Udover industri og sundhedsvæsen anvendes AI og robotteknologi også i andre civile sektorer. Inden for logistik testes og implementeres automatiserede lagersystemer og leveringsdroner. Inden for finans tilbyder banker i stigende grad AI-understøttede løsninger, for eksempel til kreditvurderinger eller kundeinteraktion. Selvom informationen i uddragene primært refererer til tyske AI-campusinitiativer, er uddannelse af AI-specialister også et erklæret mål i Rusland for at fremme brugen af ​​AI i uddannelse og andre sektorer. Landbrug er en anden sektor, hvor brugen af ​​robotter stiger for at øge effektiviteten og modvirke mangel på arbejdskraft. Et mere kontroversielt anvendelsesområde er den udbredte brug af AI-baserede ansigtsgenkendelses- og overvågningssystemer, som ofte implementeres med statsfinansiering og rejser spørgsmål om databeskyttelse og borgerrettigheder.

Militære anvendelser

Militærsektoren er en vigtig drivkraft og et prioriteret anvendelsesområde for AI og robotteknologi i Rusland. Den russiske militærledelse ser AI som en nøgleteknologi til moderne krigsførelse, der lover afgørende taktiske og strategiske fordele. Erfaringerne fra konflikten i Ukraine har yderligere understreget vigtigheden af ​​AI i en militær kontekst og accelereret Ruslands indsats på dette område. Der investeres betydelige statslige midler i forskning og udvikling inden for militær AI. I august 2023 annoncerede det russiske forsvarsministerium (MoD), at det arbejdede på over 500 AI-relaterede projekter, hvoraf 222 forventedes at være afsluttet inden årets udgang. Nøgleområder for militær AI-anvendelse omfatter:

• Ubemandede systemer/droner: Et fokus er på at integrere kunstig intelligens i droner, såsom ZALA Lancet. Disse droner skal være i stand til autonomt at søge efter, identificere og angribe mål, herunder i sværme. Et mål er udviklingen af ​​droner, der er immune over for elektronisk krigsførelse (EW).
• Autonome våbensystemer (LAWS): Rusland skubber fremad med udviklingen af ​​autonome kampvogne og andre våbensystemer og har endnu ikke fordømt den potentielle brug af LAWS.
• Kommando, kontrol, kommunikation, databehandling, efterretning, overvågning og rekognoscering (C4ISR): Kunstig intelligens bruges til at indsamle, behandle og systematisere store mængder data for at muliggøre hurtigere og mere informerede beslutninger på slagmarken.
• Elektronisk krigsførelse (EW): Integrationen af ​​kunstig intelligens i EW-systemer, såsom RB-109A Bylina-systemet, har til formål at fremskynde ens egen beslutningstagning og forstyrre modstanderens evner.
• Luft- og missilforsvar (PVO-PRO): AI-understøttede brandkontrolsystemer i systemer som Pantsir S-1, S-300 og S-400 har til formål at forbedre detektering og ødelæggelse af fjendtlige fly.
• Informationskrig/cyberkrig: Kunstig intelligens bruges til operationer i informationsrummet, for eksempel til at infiltrere sociale netværk, til automatisk at skabe og sprede desinformation (herunder deepfakes) og til at forstyrre fjendtlige kommunikationssystemer.

Specialiserede organisationer som Military Technopolis "Era" i Anapa, det statsejede selskab JSC Ruselectronics og flyproducenten PJSC United Aircraft Corporation er ansvarlige for udviklingen af ​​kunstig intelligens til militære formål. Konflikten i Ukraine fungerer som et testområde og en katalysator: den leverer ikke kun operationelle data fra den virkelige verden, men skaber også et øjeblikkeligt behov, der hurtigt kan accelerere udviklingen inden for visse nicheområder (droner, elektronisk krigsførelse, luftforsvar). Dette fokus på umiddelbare militære behov kan dog aflede ressourcer fra langsigtet grundforskning eller bredere civile kunstig intelligens-applikationer.

Rumrejser (Roscosmos)

Det russiske rumagentur Roscosmos er også en central aktør og anvendelsesområde for AI og robotteknologi. "Konceptet for udvikling af regulering af relationer inden for AI og robotteknologi frem til 2024" instruerer eksplicit Roscosmos i at overveje disse teknologier i forbindelse med udviklingen af ​​regeringspolitik og -reguleringer. Digitalisering og brugen af ​​AI er centrale elementer i Roscosmos' moderniseringsstrategi. Anvendelsesområder for AI og robotteknologi i den russiske rumsektor omfatter:

• Tematisk behandling af satellitbilleder og databehandling om bord på rumfartøjer.
• Overvågning, diagnosticering og håndtering af rumfartøjers tekniske tilstand.
• Den autonome kontrol af individuelle rumfartøjer og hele multi-satellitkonstellationer.
• Intelligente systemer til at understøtte designbeslutninger og skabelsen af ​​digitale tvillinger af raket- og rumteknologi.
• Brugen af ​​GLONASS-navigationssystemet, tekniske visionssystemer og kunstig intelligens til at opnå en førende rolle inden for ubemandede teknologier i rummet.
• Den omfattende digitalisering af alle processer, fra raketudvikling og simulering af processer til den økonomiske styring af de involverede virksomheder.

Konkrete projekter og udviklinger illustrerer disse bestræbelser. For eksempel implementerer NPO Energomash, en førende producent af raketmotorer, et projekt kaldet "Technologies for Digital Design and Production", som inkluderer Product Lifecycle Management (PLM)-moduler til styring af ingeniør-, design- og teknologidata. Den humanoide robot F-850, også kendt som "Fyodor", blev sendt til den internationale rumstation (ISS) som en del af eksperimenter. Det nye russiske forskningsmodul "Nauka" til ISS er udstyret med den europæiske robotarm (ERA), som giver den russiske del af stationen avanceret robotstøtte til rumvandringer. Derudover udvikler Roscosmos også robotter til specifikke opgaver såsom brandbekæmpelse i rummet og eftersøgnings- og redningsoperationer for rumrejsende. Rumudforskning er en traditionelt stærk højteknologisk sektor for Rusland, og brugen af ​​AI og robotteknologi sigter mod at øge effektiviteten, reducere omkostninger og muliggøre nye missionsprofiler. Disse udviklinger har ofte potentiale til dobbelt anvendelse og kan tjene både civile og militære formål, hvilket er i tråd med Ruslands stræben efter teknologisk suverænitet og national sikkerhed.

Anvendelseseksempler og indvirkning af AI/robot i russisk industri

Anvendelseseksempler og virkningen af ​​AI/robotik i russisk industri – Billede: Xpert.Digital

Anvendelsen af ​​AI og robotteknologi har allerede opnået betydelige fremskridt og målbar effekt i den russiske industri. Inden for metallurgisektoren optimerer Severstal sit bejdseanlæg og inspicerer svejsninger ved hjælp af AI og neurale netværk, hvilket resulterer i en stigning i produktiviteten på 5 % og en reduktion af ubemærkede defekter på 30 %. MMK forbedrer effektiviteten af ​​sin interne transport med AI-drevet højovnsstyring og ruteoptimering, hvilket reducerer koksforbruget med 5 kg/t, øger produktiviteten med 2,5 % og forkorter transportafstandene med 7 %. NLMK bruger maskinlæring til prædiktiv diagnosticering af udstyr og malmlæssekontrol, hvilket reducerer uplanlagt nedetid med 20 % og reparationsomkostninger med 15 %, samtidig med at malmtransportvolumenet øges med 2 %.

I olie- og gasindustrien bruger Gazprom Neft prædiktiv analyse til vedligeholdelse af pumper og AI-baseret billedanalyse til kvalitetskontrol af olieprodukter. Dette har resulteret i omkostningsbesparelser på 100 millioner rubler om året gennem lavere reparationsomkostninger og en nøjagtighed på op til 97 %, med inspektioner seks gange hurtigere. I den kemiske sektor opnår Sibur en nøjagtighed på 85 % i at forudsige medarbejderudskiftning over en tremåneders periode ved hjælp af maskinlæring. Atomenergi- og maskintekniksektoren, repræsenteret af Rosatom, bruger også AI og neurale netværk til bedre at vurdere medarbejdereffektiviteten. Samtidig arbejder de på masseproduktion af industrirobotter med det formål at opnå en markedsandel på 50 % og 30 % mere objektive evalueringer.

Inden for maskinteknik og rørproduktion bruger ChKPZ i samarbejde med Robot Plant i stigende grad robotkomplekser og såkaldte "mørke værksteder" med automatiseringsløsninger for at opnå en førende global position inden for robotteknologi. Forsvars- og højteknologisektoren, især repræsenteret af Rostec, bruger AI og computer vision til at øge nøjagtigheden af ​​kvalitetskontrollen for ståldele, der anvendes i luftfartsindustrien, til op til 97 %, hvor inspektioner udføres seks gange hurtigere.

Sammenfattende viser dette, hvor bredt og succesfuldt AI og robotteknologi anvendes i forskellige sektorer af russisk industri til at øge produktiviteten, reducere omkostninger og bæredygtigt forbedre effektiviteten.

Udfordringer og hindringer for udvikling

Trods ambitiøse mål og statslig støtte står udviklingen og implementeringen af ​​AI og robotteknologi i Rusland over for betydelige udfordringer og forhindringer. Disse spænder fra virkningen af ​​internationale sanktioner og indenlandske strukturelle problemer til finansieringsrestriktioner.

Virkningen af ​​internationale sanktioner

De internationale sanktioner, der blev indført mod Rusland, især efter 2014 og massivt siden 2022, har haft en dybtgående indvirkning på højteknologisektoren, herunder AI og robotteknologi.

• Adgang til vestlig højteknologi: Rusland har været og er fortsat stærkt afhængig af udenlandsk hardware, især højtydende mikrochips (GPU'er) og anden specialiseret elektronik fra USA, Taiwan og Sydkorea, til træning og drift af AI-algoritmer. Sanktionerne har drastisk hæmmet eller fuldstændigt blokeret direkte adgang til disse kritiske komponenter. Dette påvirker ikke kun hardware, men også specialiseret software. Programmer som MATLAB/Simulink, der blev betragtet som de facto industristandarden i den russiske luftfarts- og højteknologiske industri, er nu praktisk talt utilgængelige. Det samme gælder softwareløsninger fra internationale virksomheder som Siemens, KUKA, ABB og Bosch, der var vigtige teknologipartnere før sanktionerne. Sanktionerne har eksplicit til formål at nægte Rusland adgang til udenlandske teknologier og dermed øge omkostningerne, især til militære applikationer. Dette fører til mangel på elektroniske komponenter, software og optiske linser, der er nødvendige til højteknologiske våbensystemer samt civile AI-applikationer. Virksomheder på sanktionslister kan kun erhverve amerikanske teknologier med særlige licenser, for hvilke der dog gælder en generel formodning om afvisning; disse regler gælder også for datterselskaber af sanktionerede virksomheder. Som reaktion herpå forsøger Rusland at omgå sanktionerne gennem parallelimport, for eksempel via tredjelande som Tyrkiet, De Forenede Arabiske Emirater eller Kina, og ved at intensivere samarbejdet med lande, der er klassificeret som "venligtsindede". Analyser tyder på, at sanktionernes effektivitet er begrænset af, at Rusland fortsat finder måder at få adgang til vestlig højteknologi, nogle gange endda gennem datterselskaber af EU-virksomheder i tredjelande.
• Forsyningskæder for komponenter og importsubstitution: Før 2022 var det russiske marked for industriroboter 95-100 % afhængigt af import. Efter at vestlige mærker som KUKA, FANUC og ABB trak sig ud af markedet, forsøgte kinesiske producenter som EFORT, CRP og Estun at udfylde dette hul. Lokalisering af produktionen af ​​robotter og kritiske komponenter er dog en enorm udfordring. Selv førende indenlandske producenter opnåede ofte en lokaliseringsgrad på kun 35-40 % i gennemsnit for nøglekomponenter som servomotorer, reduktionsgear og styreelementer i 2024. De høje omkostninger ved intern udvikling og sourcing af individuelle dele på det globale marked gør ofte russiske robotprodukter ukonkurrencedygtige med deres ofte billigere kinesiske modparter. Desuden er omkostningerne til robotintegration i Rusland forholdsvis høje og når op til 50 % af robottens samlede pris (sammenlignet med ca. 10 % internationalt). Selvom der findes regeringsprogrammer til fremme af importsubstitution og lokalisering, såsom starten på masseproduktion af Promobot M13-manipulatorer i Perm eller udviklingen af ​​software til visuel kvalitetskontrol af radioelektronik via "Radar mms", tyder importdata på, at robotforbruget blev opretholdt på 2021-niveauet takket være et skift til nye leverandører, på trods af pessimistiske prognoser fra nogle analytikere, der forudsagde en kraftig markedsnedtur i 2022.

Sanktionerne fungerer således som et tveægget sværd: På den ene side hindrer de alvorligt adgangen til kritiske teknologier og international knowhow, hvilket hæmmer udviklingstempoet på kort til mellemlang sigt og potentielt øger den teknologiske kløft til førende nationer. På den anden side tvinger de et stærkere fokus på indenlandsk udvikling og søgningen efter alternative partnere, især Kina. På lang sigt kan dette føre til en mere robust, omend potentielt teknologisk anderledes og i nogle henseender afhængig, indenlandsk industri.

Mangel på faglært arbejdskraft og udvandring af faglært arbejdskraft

En anden alvorlig hindring for udviklingen af ​​AI og robotteknologi i Rusland er manglen på kvalificerede specialister og udvandringen af ​​talenter. Der er et underskud af folk, der studerer AI, forsker i nye metoder eller anvender AI-algoritmer i praksis. Trods den historiske arv fra det sovjetiske uddannelsessystem inden for STEM-fag rangerer Rusland ofte betydeligt bagud i forhold til andre udviklede nationer internationalt, hvad angår indikatorer for højteknologisk forskning og antallet af teknologibaserede universitetsgrader. Mange russiske universitetsuddannede med AI-relevante kvalifikationer søger muligheder i udlandet, især i Vesten, på grund af betydeligt mere attraktive lønninger og bedre karrieremuligheder. Rapporter viser, at russiske udviklere i gennemsnit kun tjener omkring en fjerdedel af deres amerikanske modparter. Over 100.000 russere forlader landet årligt, hvoraf en høj procentdel har universitetsgrader. Den pludselige tilbagetrækning af store internationale IT- og højteknologiske virksomheder fra Rusland efter februar 2022, kombineret med en accelereret hjerneflugt, kan svække det indenlandske AI-forsknings- og udviklingslandskab alvorligt i de kommende år. Denne "hjerneflugt" er ikke kun et tab af individer, men også et tab af innovativt potentiale, iværksætterinitiativer og internationale netværk, hvilket hindrer udviklingen af ​​et levende AI-fællesskab og videnoverførsel. Selv massive offentlige investeringer i nye uddannelses- og forskningscentre kan næppe kompensere for dette kvalitative tab af erfarne toptalenter og internationalt forbundne forskere. Der er også en kritisk mangel på kvalificerede fagfolk inden for industriel robotteknologi, herunder programmeringsingeniører, opstillingsteknikere og systemintegratorer; op til 30 % af de ledige stillinger inden for industriel automation forbliver ubesatte.

Afhængighed af udenlandsk hardware og software

Den førnævnte store afhængighed af importeret hardware, især højtydende mikrochips og GPU'er, samt specialiseret udenlandsk software, er fortsat en akilleshæl for Ruslands ambitioner inden for AI og robotteknologi. Den indenlandske elektronikindustri er forholdsvis lille og primært fokuseret på specifikke militære applikationer snarere end masseproduktion af generaliserede komponenter, der er nødvendige for udbredt AI-udvikling. Selvom softwarelokalisering, for eksempel af SCADA-systemer, computervisionsmoduler eller digitale tvillinger, er et erklæret mål og et nyt udviklingsområde, er det stadig i sine tidlige stadier. Manglende adgang til etablerede internationale softwarepakker som MATLAB/Simulink udgør en betydelig udfordring for hele industrier, såsom luftfart, da disse programmer var dybt integreret i udviklings- og produktionsprocesser. Selvom det at stole på kinesisk teknologi til at erstatte vestlig import kan hjælpe med at lukke smuthuller i sanktionerne på kort sigt, indebærer det en risiko for at skabe nye, langsigtede afhængigheder. Dette kan begrænse Ruslands evne til at opbygge en virkelig suveræn og diversificeret teknologibase og potentielt underordne den Kinas strategiske interesser og teknologikøreplan.

Finansieringsbegrænsninger og investeringsklima

Selvom den russiske stat afsætter betydelige ressourcer til strategiske AI-projekter, er der også finansieringsbegrænsninger og strukturelle problemer i investeringsklimaet. De offentlige udgifter til teknologiudvikling, især i forsvarssektoren til AI-forskning, anses for relativt lave efter internationale standarder (angiveligt kun 12-36 millioner USD årligt til AI-forskning i Forsvarsministeriet sammenlignet med milliarder i USA og Kina). Den private sektor, en central drivkraft for AI-innovation i mange lande, lider i Rusland under et årti med lav økonomisk vækst, et ugunstigt miljø for venturekapital og et retsvæsen, der opfattes som politisk modtageligt for indflydelse. Disse faktorer dæmper private investeringer og hindrer udviklingen af ​​et dynamisk startup-økosystem. COVID-19-pandemien reducerede yderligere den oprindeligt planlagte offentlige finansiering til AI-projekter. Inden for industriel robotteknologi begrænser høje indledende projektomkostninger efterspørgslen fra små og mellemstore virksomheder (SMV'er). Adgang til kredit og statslige tilskud er ofte begrænset for virksomheder, der endnu ikke demonstrerer et højt niveau af digital modenhed. Forskellen mellem de ambitiøse mål i de nationale strategier (f.eks. en top fem global placering inden for AI-målinger) og de reelle udfordringer (sanktioner, mangel på kvalificeret arbejdskraft, finansieringskløfter) indikerer et betydeligt implementeringskløft. Succesen med Ruslands AI- og robotdagsorden vil i høj grad afhænge af, hvor effektivt regeringens foranstaltninger kan løse disse dybtliggende strukturelle problemer, og om det lykkes at skabe et mere innovationsvenligt miljø for aktører i den private sektor.

Vigtige udfordringer for udvikling af kunstig intelligens og robotteknologi i Rusland og deres indvirkning

Nøgleudfordringer for udvikling af kunstig intelligens og robotteknologi i Rusland og deres indvirkning – Billede: Xpert.Digital

Udviklingen af ​​AI og robotteknologi i Rusland står over for adskillige udfordringer på tværs af flere sektorer. Sanktioner, især begrænset adgang til hardware såsom GPU'er, mikrochips og specialiseret elektronik, driver omkostningerne op og hæmmer fremskridt inden for AI-forskning, militær AI, industriel robotteknologi og højteknologisk produktion. For at modvirke dette er Rusland afhængig af foranstaltninger som parallelimport, importsubstitution og samarbejde med Kina og andre "venligtsindede" lande. På softwareniveau hindrer sanktioner også adgang til standardsystemer som MATLAB og Siemens-produkter, hvilket primært påvirker luftfart, højteknologiske industrier, forskning og udvikling samt industriel robotteknologi. Rusland reagerer ved at udvikle sine egne softwarealternativer, udnytte open source-løsninger og samarbejde med Kina; programmer som SimInTech, der er tænkt som en erstatning for Simulink, har dog endnu ikke opnået bred accept.

Et andet problem er manglen på faglærte medarbejdere, som forværres af udvandringen af ​​højt kvalificerede IT-specialister og forskere. Dette påvirker hele AI- og robotteknologiøkosystemet, fra grundforskning til praktisk implementering. Modforanstaltninger som statslige uddannelsesprogrammer, fremme af AI-uddannelser og incitamenter til at vende tilbage til Rusland har indtil videre kun haft begrænsede effekter. Desuden gør afhængigheden af ​​importerede komponenter det vanskeligt at lokalisere produktionen og fører til høje omkostninger til indenlandsk udvikling. Russiske producenter af industrirobotter og systemintegratorer lider under konkurrencemæssige ulemper sammenlignet med lande som Kina. Regeringen imødegår dette med støtteprogrammer til lokalisering og udvikling af indenlandsk produktionskapacitet, for eksempel gennem virksomheder som Robot Plant og Promobot.

Nationale finansieringsforhold udgør også en hindring: Private venturekapitalinvesteringer er fortsat lave, mens høje omkostninger især belaster små og mellemstore virksomheder (SMV'er), og den offentlige finansiering er blevet reduceret på grund af økonomiske kriser. Dette påvirker primært AI-startups, SMV'er i robotsektoren og civil AI-forskning. Rusland forsøger at overvinde disse hindringer gennem statslige tilskud, subsidier og samarbejde med statsejede banker som Sberbank og er i stigende grad afhængig af offentlig-private partnerskaber (OPP'er). Endelig mangler der hurtig innovationsadoption i økonomien. Konservative virksomhedskulturer og en langsom, udbredt adoption af nye teknologier, især inden for SMV'er, hæmmer fremskridt. For at løse dette problem lanceres der regeringsprogrammer for digital transformation og fremme af ekspertisecentre.

Internationalt samarbejde og konkurrence

Udviklingen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi i Rusland er uløseligt forbundet med det internationale landskab, som er præget af både intens konkurrence og strategisk samarbejde. Den geopolitiske situation har ført til en betydelig omlægning af russiske partnerskaber.

Ruslands position i den globale konkurrence om AI og robotteknologi

Rusland opfattes i den globale diskurs som en nøgleaktør i konkurrencen om lederskab inden for AI og robotteknologi, især sammen med de dominerende magter USA og Kina. Denne opfattelse understøttes af Moskvas aktive retorik og erklærede prioritering af både civil og militær AI-udvikling. Den nationale AI-strategi angiver klart målet om, at russiske AI-teknologier skal erobre en betydelig andel af det globale marked, og at Rusland skal rangere blandt de fem bedste lande i verden inden for centrale AI-målinger inden 2030. Trods disse ambitiøse mål og visse fremskridt, såsom indsatsen for at øge antallet af industrirobotter, der er implementeret i landet, betydeligt, anerkender russiske eksperter også, at landet i øjeblikket halter bagefter USA og Kina med hensyn til brede teknologiske kapaciteter og den innovative styrke i sit økosystem. Udfordringer som afhængighed af udenlandsk højtydende hardware, et forholdsvis lille og underfinansieret startup-økosystem og den igangværende hjerneflugt af faglærte arbejdere har en varig negativ indvirkning på Ruslands globale konkurrenceposition. Ruslands faktiske position i den globale AI-konkurrence er derfor mere en "nichespiller" med specifikke styrker inden for statsprioriterede, ofte militært relevante områder, end en omfattende global konkurrent, der kan konkurrere med USA eller Kina inden for bredden af ​​AI-teknologier og -applikationer.

Strategiske partnerskaber og deres omstrukturering

I lyset af den geopolitiske konfrontation med Vesten og de deraf følgende sanktioner har Rusland i betydelig grad omlagt sit internationale videnskabelige og teknologiske samarbejde. Denne udvikling er mindre et rent strategisk valg end en reaktion på eksternt pres, der har til formål at afbøde de negative konsekvenser af isolation og udvikle alternative kilder til teknologi og knowhow.

• Kina: Samarbejde med Folkerepublikken Kina inden for AI, robotteknologi og andre højteknologier er blevet af afgørende, ja eksistentiel, betydning for Rusland, især efter 2014 og i stigende grad siden 2022. En "Køreplan for russisk-kinesisk samarbejde inden for videnskab, teknologi og innovation for perioden 2020-2025" identificerer digitale teknologier, big data, AI og telekommunikation som prioriterede samarbejdsområder. Den fælles russisk-kinesiske arbejdsgruppe om højteknologier og innovationer har udpeget AI som et fokuspunkt for fælles forskningsprojekter (pr. juni 2023). Konkrete former for samarbejde omfatter fælles forskningsprojekter, etablering af fælles videnskabelige centre og laboratorier (f.eks. det russisk-kinesiske forskningscenter for den digitale økonomi), intensiveret akademisk udveksling og oprettelse af fælles videregående uddannelsesprogrammer og -institutioner. Eksempler på samarbejdsprojekter inkluderer udviklingen af ​​elbilen "Atom" med inddragelse af kinesiske partnere og laboratoriefaciliteter, det planlagte samarbejde inden for rammerne af den internationale arktiske station "Snowflake" inden for områder som robotteknologi og kunstig intelligens, og det ambitiøse projekt om en fælles bemandet månestation udstyret med en atomreaktor. Fælles fonde, såsom den "russisk-kinesiske videnskabs- og teknologiske innovationsfond", er også blevet iværksat til at finansiere sådanne projekter. Observatører ser dog dette partnerskab som i stigende grad asymmetrisk til fordel for Kina. Rusland er mere afhængig af Kina på mange teknologiske områder end omvendt. Desuden skal kinesiske virksomheder, der samarbejder med russiske partnere, overveje risikoen for sekundære sanktioner fra vestlige stater, hvilket især kan komplicere samarbejdsprojekter inden for den digitale økonomi og følsomme teknologier. Denne nye, stærke afhængighed af Kina kan potentielt bringe Ruslands langsigtede strategiske autonomi i fare.
• Indien og BRICS-landene: Sammen med Kina søger Rusland aktivt teknologisk samarbejde med Indien og de andre BRICS-lande (Brasilien, Sydafrika og de nyere medlemmer). En aftale med Indien om videnskabeligt og teknologisk samarbejde trådte i kraft i januar 2024. Den russiske organisation "Innopraktika" planlægger at åbne et knudepunkt for russiske IT-virksomheder i Indien for at fremme samarbejde og lette adgangen til det indiske marked. Begge sider understreger potentialet for øget samarbejde mellem Moskva og New Delhi inden for lovende områder som AI og kvanteberegning. Fælles projekter med Indien findes allerede inden for havforskning, for eksempel udviklingen af ​​et modul til mikroseismiske sonderinger. BRICS-gruppen som helhed stræber efter et stærkere økonomisk og teknologisk samarbejde, også med det formål at reducere afhængigheden af ​​den amerikanske dollar i international handel ("de-dollarisering"), hvor AI og digitale teknologier spiller en nøglerolle.
• Hviderusland og andre SNG-stater: Ruslands opdaterede videnskabelige og teknologiske strategi identificerer eksplicit et accelereret samarbejde med Hviderusland, staterne i Samfundet af Uafhængige Stater (SNG) og andre udenlandske stater, der er klassificeret som "venligtsindede" som et mål. Der findes en køreplan for udvikling af additive teknologier (3D-print) med Hviderusland, og der er planer om et fælles ekspertisecenter. Den russiske statsejede virksomhed Rosatom samarbejder med Hviderusland inden for robotteknologi og 3D-print og støtter uddannelsen af ​​hviderussiske studerende i Rusland. Fælles projekter inden for digitale løsninger, såsom udvikling af matematiske simulatorer til kraftværker, er også i gang.
• Andre "venligtsindede lande": Rusland søger aktivt at udvide det teknologiske samarbejde med en række andre lande, herunder autoritære stater som Iran, Egypten og Cuba, samt lande i den Eurasiske Økonomiske Union (f.eks. Tadsjikistan, Turkmenistan, Usbekistan) og nogle ASEAN-stater som Vietnam og Malaysia. For at fremme dette samarbejde er der blevet udpeget særlige "digitale attachéer" ved de russiske ambassader i disse lande.
• Internationale organisationer: Før den massive stramning af sanktionerne i 2022 søgte Rusland aktiv deltagelse i udviklingen af ​​internationale normer og standarder inden for AI og robotteknologi inden for organisationer som OECD, Europarådet og FN. Disse muligheder er nu stærkt begrænsede.

Vægten på samarbejde inden for blokke som BRICS og Den Eurasiske Økonomiske Union inden for AI og robotteknologi kan også ses som et forsøg på at etablere alternative teknologiske standarder og økosystemer, der er mindre afhængige af vestligt dominerede normer og platforme. Dette er en del af en bredere russisk strategi om at skabe en "multipolar" verdensorden, som også skal manifestere sig i den teknologiske sfære.

Den geopolitiske situations indvirkning på det videnskabelige samarbejde

Den drastisk ændrede geopolitiske situation siden februar 2022 har haft en dybtgående indvirkning på Ruslands internationale videnskabelige og teknologiske samarbejde.

• Brud med Vesten: Invasionen af ​​Ukraine og de efterfølgende omfattende sanktioner har ført til et næsten fuldstændigt ophør af det videnskabelige og teknologiske samarbejde med vestlige lande. Dette påvirker adgangen til vestlige teknologier, avanceret software, kritiske komponenter og etablerede forskningssamarbejder. Dette brud repræsenterer et betydeligt vendepunkt, da vestlige lande tidligere var vigtige partnere for teknologioverførsel og fælles forskning.
• Boykotter og isolation: Russiske forskere og institutioner står i stigende grad over for boykotter og voksende isolation inden for det internationale videnskabelige samfund. For eksempel er russiske hold blevet udelukket fra at deltage i nogle internationale konkurrencer, som det er dokumenteret i tilfældet med robotkonkurrencen med litauiske studenterhold. Samarbejdet om store internationale projekter som Den Internationale Rumstation (ISS) er også blevet mere komplekst og politisk ladet, selvom det fortsætter i nogle henseender og under ændrede forhold.
• Fokus på selvforsyning og nye partnere: Som en direkte konsekvens af isolation og sanktioner understreger Ruslands nye strategi for videnskabelig og teknologisk udvikling behovet for selvforsyning ("teknologisk suverænitet") og etablering af partnerskaber med en udvalgt gruppe af stater, der betragtes som "venligsindede". Denne strategiske omlægning er et forsøg på at kompensere for de negative virkninger af vestlige sanktioner og finde nye veje til at tilegne sig teknologi og viden.
• Tab af "blød magt" og attraktivitet: Øget isolation inden for det videnskabelige og teknologiske område fører til et mærkbart tab af "blød magt" for Rusland. Landets attraktivitet som international samarbejdspartner inden for forskning og udvikling er blevet mindre for mange nationer, hvilket kan hæmme dets langsigtede innovationskapacitet og dets evne til at holde trit med globale teknologiske tendenser.

Ruslands internationale samarbejde inden for AI og robotteknologi: partnere og prioriteter

Ruslands internationale samarbejder inden for AI og robotteknologi: Partnere og fokusområder – Billede: Xpert.Digital

Ruslands internationale samarbejder inden for kunstig intelligens og robotteknologi spænder over forskellige partnerlande og organisationer med forskellige prioriteter og strategiske mål. Kina er den vigtigste partner, især i forhold til at afbøde virkningerne af vestlige sanktioner, og giver Rusland adgang til teknologier og markeder. Dette samarbejde omfatter fælles forsknings- og udviklingsprojekter, teknologioverførsel, uddannelse, standardisering og investeringer i digitale teknologier, big data, AI, telekommunikation og rum-AI. Projekter som 2020-2025-køreplanen, elbilen "Atom", den internationale arktiske station "Snowflake" og det russisk-kinesiske forskningscenter for den digitale økonomi understreger den strategiske betydning af dette partnerskab, mens Rusland samtidig overvejer risiciene ved afhængighed.

Indien og BRICS-landene er også nøgleaktører med fokus på samarbejde inden for kunstig intelligens, kvanteberegning og havforskning. Multilaterale initiativer såsom de-dollarisering og udvikling af alternative teknologiøkosystemer sigter mod at fremme både politisk og økonomisk uafhængighed. Projekter som Rusland-Indien-aftalen og Innopraktika Hub i Indien demonstrerer Ruslands diversificering til nye markeder.

Inden for SNG-landene, især Hviderusland, er fokus på regioner med tæt samarbejde, såsom 3D-printning, robotteknologi og digitale løsninger til energisektoren. Fælles udviklede køreplaner og Rosatoms uddannelse af hviderussiske studerende styrker regionale alliancer og fungerer som et testområde for fælles standarder.

Endelig søger Rusland samarbejde med andre "venligtsindede lande", herunder Iran, Egypten, Cuba, Den Eurasiske Økonomiske Union (EAEU) og ASEAN-stater, for at få adgang til markeder, omgå sanktioner og sikre politisk støtte. Disse projekter, ofte inden for specifikke nicheområder, er mindre offentligt kendte, men bidrager til den strategiske udvidelse af det teknologiske samarbejde.

Drag fordel af Xpert.Digital's omfattende, femdobbelte ekspertise i en omfattende servicepakke | R&D, XR, PR & optimering af digital synlighed - Billede: Xpert.Digital

Xpert.Digital besidder dybdegående viden på tværs af forskellige brancher. Dette giver os mulighed for at udvikle skræddersyede strategier, der er præcist afstemt med kravene og udfordringerne i dit specifikke markedssegment. Ved løbende at analysere markedstendenser og overvåge brancheudviklingen kan vi handle proaktivt og tilbyde innovative løsninger. Kombinationen af ​​erfaring og ekspertise skaber merværdi og giver vores kunder en afgørende konkurrencefordel.

Mere information her:

• Drag fordel af Xpert.Digital's 5 ekspertiseområder i én pakke – fra kun €500/måned

Ruslands spring ind i AI-fremtiden: muligheder, risici og internationale perspektiver – Billede: Xpert.Digital

Etiske og samfundsmæssige dimensioner

Den hurtige udvikling og implementering af kunstig intelligens og robotteknologi i Rusland rejser en række komplekse etiske og samfundsmæssige spørgsmål. Den russiske stat og forskellige interessenter er begyndt at adressere disse udfordringer ved at skabe juridiske rammer og udvikle etiske retningslinjer.

Juridisk og lovgivningsmæssig ramme

I de senere år har Rusland vedtaget en række love og politikker for at regulere og fremme udviklingen og anvendelsen af ​​AI og robotteknologi. Et centralt dokument er "Konceptet for udvikling af reguleringen af ​​relationer inden for kunstig intelligens og robotteknologier indtil 2024", vedtaget ved regeringsdekret nr. 2129-r den 19. august 2020. Dette koncept sigter mod at transformere det regulerende system for at muliggøre skabelse og anvendelse af AI- og robotteknologier. Det søger at etablere et fundament for den juridiske regulering af nye samfundsmæssige relationer og at identificere juridiske barrierer, der hæmmer udviklingen.

Nøgleprincipperne i rammen omfatter stimulering af teknologisk udvikling som den primære drivkraft, en risikobaseret og tværfaglig tilgang til regulering, udvidelse af samregulerings- og selvreguleringsværktøjer, en stærk menneskecentreret tilgang (menneskecentreret AI), stræben efter teknologisk suverænitet og støtte til konkurrence. Rammen anerkender eksplicit behovet for at afbalancere krav til databeskyttelse med nødvendigheden af ​​at bruge data til at træne AI-systemer. En nøglemekanisme til at fremme innovation og samtidig kontrollere risiko er oprettelsen af ​​eksperimentelle reguleringsordninger (ELR'er), ofte omtalt som "reguleringssandkasser". Lovgivning herom blev vedtaget i 2020 for at muliggøre afprøvning af nye teknologier under mindre strenge reguleringsbetingelser. Ministeriet for Økonomisk Udvikling (MoED) blev etableret som det ledende organ for udformning af AI-politik og implementering af disse reguleringstilgange. Det statslige rumagentur Roscosmos og andre føderale udøvende organer er også forpligtet til at orientere deres politikudformning og reguleringsaktiviteter mod dette koncept.

Ud over dette koncept giver den nationale AI-strategi frem til 2030 og strategien for udvikling af informationssamfundet 2017-2030 overordnede rammer. Disse suppleres af føderale projekter som "Kunstig intelligens" og "Reguleringsramme for det digitale miljø", som er en del af det nationale program "Digital økonomi". Der lægges særlig vægt på beskyttelse af personoplysninger, intellektuel ejendomsret, moralske rettigheder (såsom retten til sit eget image og stemme), specifikke regler for AI-genereret reklame og forbuddet mod at formidle visse oplysninger via AI. I 2022 blev den russiske databeskyttelseslov ændret til at omfatte en ekstraterritorial bestemmelse, der underlægger udenlandske enheder, der behandler russiske borgeres data, russisk lovgivning, når de gør det på grundlag af en kontrakt eller samtykke. Et centralt princip er forbuddet mod at træffe beslutninger med betydelige juridiske konsekvenser for en person udelukkende på grundlag af automatiseret databehandling uden deres udtrykkelige skriftlige samtykke. For skader forårsaget af brugen af ​​AI-systemer gælder det generelle princip om erstatningsansvar: Ansvaret ligger hos den person (eller enhed), der forårsagede skaden, forudsat at handlingen udgør en civilretlig overtrædelse. Der gøres også en indsats inden for standardisering. For eksempel er der udviklet GOST-standarder til specifikke AI-applikationer, såsom GOST R 70255-2022 for trafikskiltegenkendelse af ubemandede køretøjssystemer og GOST R 70256-2022 for vognbaneskiftsystemer.

Russisk etisk kodeks for AI og dens implementering

Parallelt med lovgivningen har Rusland udviklet en national etisk kodeks for kunstig intelligens og fremmet dens implementering.

• Vedtagelse og underskrivere: Den nationale etiske kodeks inden for kunstig intelligens blev formelt vedtaget den 26. oktober 2021 på et internationalt forum. Blandt de første underskrivere var førende russiske teknologivirksomheder og statsejede virksomheder som SBER, Yandex, MTS, Mail.ru Group (nu VK) og Rostelecom. I de efterfølgende år tilsluttede adskillige andre organisationer, herunder føderale agenturer, sig kodeksen, hvilket understregede dens brede accept og bindende karakter.
• Kodeksens kerneprincipper: Kodeksen er baseret på et sæt kerneprincipper, der er udviklet til at sikre ansvarlig brug af kunstig intelligens:
  • Menneskelig orientering og humanisme: Beskyttelsen af ​​menneskelige interesser, rettigheder og friheder samt menneskelig velbefindende har højeste prioritet i udviklingen og anvendelsen af ​​kunstig intelligens.
  • Respekt for autonomi og viljesfrihed: AI-systemer bør ikke underminere menneskelig autonomi og valgfrihed.
  • Juridisk overholdelse: Udvikling og brug af AI skal overholde gældende lov.
  • Ikke-diskrimination: AI-systemer må ikke føre til diskrimination baseret på oprindelse, køn, alder eller andre karakteristika.
  • Risikovurdering og konsekvensanalyse: Potentielle risici og humanitære konsekvenser af AI-systemer skal vurderes omhyggeligt.
  • Ansvarlighed: Der kræves en høj grad af ansvarlighed, når man skaber og bruger kunstig intelligens. Dette omfatter en risikoorienteret tilgang, forsigtighed og princippet om skadeforebyggelse.
  • Gennemsigtighed og identificerbarhed: Når folk interagerer med AI-systemer, bør dette gøres gennemsigtigt (identifikation af AI'en).
  • Data- og informationssikkerhed: Det er vigtigt at beskytte data og sikre informationssikkerhed.
  • Frivillig certificering: Overholdelse af kodeksbestemmelserne kan verificeres gennem frivillige certificeringsprocedurer.
  • Kontrol af selvforbedring: Der bør etableres mekanismer til at kontrollere den rekursive selvforbedring af AI-systemer (især stærk AI).
  • Menneskeligt ansvar: Et centralt princip er, at ansvaret for konsekvenserne af brugen af ​​AI i sidste ende altid ligger hos mennesker (udviklere, operatører, brugere).
  • Formål og fordelsskabelse: AI-teknologier bør anvendes i overensstemmelse med deres tilsigtede formål, og hvor de giver en klar fordel for mennesker og samfundet.
  • Prioritering af udviklingsinteresser frem for konkurrence: Interesserne i at videreudvikle AI-teknologier bør have forrang frem for rent konkurrencemæssige interesser, hvilket bør fremme samarbejde og videnudveksling.
• Implementering og tilsyn: For at overvåge overholdelsen af ​​og videreudvikle den etiske kodeks blev der nedsat en særlig kommission for AI-etik. Denne kommission opstod i maj 2022 på et generalforsamling for etiske officerer og underskrivere af kodeksen. Den består af repræsentanter fra førende teknologivirksomheder (såsom Yandex og MTS), universiteter (Innopolis) og andre organisationer. Kommissionen opererer i forskellige arbejdsgrupper, der er ansvarlige for den etiske regulering af AI i specifikke sektorer. Den godkender også nye underskrivere af kodeksen og overvåger overholdelsen af ​​de etiske principper. Der er også en russisk komité for AI-etik, der fungerer som et specialiseret rådgivende organ for koordinering af russiske tilgange til internationalt samarbejde om AI inden for UNESCO-platformen.
• Internationale fora og diskussioner: Rusland organiserer regelmæssigt internationale fora om AI-etik, såsom forummet "Etik i kunstig intelligens: Begyndelsen af ​​tillid" (2021) og "Etik i kunstig intelligens: GPT-generering. Røde linjer" (2023). Disse arrangementer tjener til at udveksle bedste praksis, diskutere aktuelle etiske dilemmaer og videreudvikle de lovgivningsmæssige rammer. Inden for disse fora udvikles der også initiativer til at forbedre de etiske og lovgivningsmæssige rammer for AI, og der formuleres forslag til opdatering af den nationale AI-udviklingsstrategi. Et andet forum er planlagt til oktober 2024, som vil tjene som en platform for at præsentere russiske ekspertudtalelser om etiske dilemmaer for det internationale samfund.

Udviklingen og implementeringen af ​​en omfattende etisk kodeks, sammen med etableringen af ​​en dedikeret kommission, indikerer en seriøs indsats fra Ruslands side for at skabe en ramme for ansvarlig AI-udvikling. Den stærke vægtning af en "menneskecentreret" tilgang i kodeksen kan dog være i konflikt med statslige interesser, især inden for overvågning og militære anvendelser. Den faktiske effektivitet af disse etiske retningslinjer skal demonstreres i praksis og i håndteringen af ​​specifikke etiske konflikter.

Offentlig diskurs og social accept

Offentlighedens opfattelse og accept af kunstig intelligens og robotteknologi er en nøglefaktor for deres vellykkede integration. Undersøgelser og studier giver indsigt i den russiske befolknings håb og frygt.

• Undersøgelser om opfattelsen af ​​AI:
  • Ifølge undersøgelser foretaget af det allrussiske center for offentlig opinionforskning (VTsIOM) er bevidstheden om AI-teknologier høj blandt den russiske befolkning: 94 % af russerne rapporterer, at de er informeret om AI i varierende grad. Andelen af ​​dem med fokuseret viden steg fra 36 % i 2022 til 50 %.
  • Halvdelen af ​​respondenterne (52 %) udtrykte tillid til AI-teknologier. Mere end halvdelen af ​​russerne (55 %) udtrykte ønske om at videreuddanne sig inden for AI inden for de næste to til tre år.
  • Hvad angår brugen af ​​kunstig intelligens i skoler, anser 30 % af forældrene dens anvendelse i individuelle fag for acceptabel, mens 10 % allerede observerer deres børn bruge den i læringsprocessen. De primære risici, der nævnes, er en reduktion i mental indsats (36 %), mangel på "livlig" kommunikation (31 %) og et fald i læringsmotivation (27 %).
  • Den nationale AI-strategi (opdateret version 2024) sigter mod at øge borgernes tillid til AI-teknologier til mindst 80 % inden 2030 (fra 55 % i 2022).
• Diskussioner om sociale og økonomiske konsekvenser:
  • Arbejdsmarked: Russisk forskning peger på den dobbelte indvirkning af AI på arbejdsmarkedet: På den ene side fører automatisering til potentielle fyringer, især i rutineopgaver; på den anden side skaber det nye job og øger kvalifikationskravene til specialister. Det anslås, at over 20 millioner arbejdstagere i Rusland er i risiko for automatisering, hvilket repræsenterer 45,5 % af den gennemsnitlige arbejdsstyrke, hvilket nødvendiggør omskoling, videreuddannelse eller jobskifte. Sektorer, der er særligt berørt, omfatter hotel- og restaurantbranchen (73 % af de ansatte), fremstillingsindustrien (60 %) og landbruget (58 %). Uddannelse (27 %), IKT og videnskabelig forskning (35 %) samt sundhedsvæsenet (36 %) synes mindre modtagelige for automatisering.
  • Ulighed: Der er frygt for, at AI kan forværre økonomisk ulighed, da højtuddannede fagfolk drager fordel af de nye teknologier, mens mindre kvalificerede arbejdstagere står over for en højere risiko for automatisering.
  • Behovet for tilpasning: Den hurtige udvikling af AI kræver, at medarbejdere tilpasser sig gennem videreuddannelse og omskoling for at forblive konkurrencedygtige. Dette inkluderer tilegnelse af AI-relaterede færdigheder samt kompetencer inden for områder, hvor AI (endnu) ikke kan erstatte mennesker, såsom kreativitet, social intelligens og kompleks tænkning.
• Specifikke etiske problemområder:
  • Selvkørende køretøjer: Udviklingen af ​​selvkørende køretøjer rejser også komplekse etiske spørgsmål i Rusland, især vedrørende uundgåelige ulykkesscenarier ("sporvognsproblemet"). Diskussionerne omfatter kriterier som at redde liv, beskytte børn og hvorvidt trafikanternes adfærd (f.eks. at krydse gaden for rødt) bør tages i betragtning i AI-beslutninger. Universelle løsninger på disse moralske dilemmaer er vanskelige at finde.
  • Databeskyttelse og privatliv: Brugen af ​​kunstig intelligens, især i ansigtsgenkendelses- og overvågningssystemer, og behovet for store datasæt til at træne kunstig intelligens-modeller giver anledning til betydelige bekymringer vedrørende databeskyttelse. Russisk lovgivning forsøger at imødegå disse bekymringer gennem ændringer af databeskyttelseslovgivningen og en vægtning af informativ selvbestemmelse.
  • Ansvar og erstatningsansvar: Spørgsmålet om ansvar for fejl i vurderingen eller skader forårsaget af AI-systemer er et centralt spørgsmål. Russisk lov følger princippet om, at ansvaret i sidste ende ligger hos mennesker. Eksperimentelle retssystemer omfatter mekanismer til at undersøge tilfælde af skade og til at justere systemer.

Etiske og regulatoriske kerneaspekter af AI i Rusland

Vigtige etiske og regulatoriske aspekter af AI i Rusland – Billede: Xpert.Digital

Etiske og regulatoriske kerneaspekter af AI i Rusland afslører forskellige udfordringer og tilgange. Juridisk regulering omfatter "Konceptet for Udvikling af Regulering indtil 2024", den Nationale AI-strategi og love om Eksperimentelle Juridiske Regimer (ELR'er) og databeskyttelseslove. Målet er at finde en balance mellem at fremme innovation og risikostyring, med fokus på tilpasning til den hurtige teknologiske udvikling og håndhævelse af ekstraterritoriale databeskyttelseskrav. AI-etikkodekset, der blev underskrevet i 2021 af førende virksomheder og offentlige myndigheder, understreger menneskecentrering, ikke-diskrimination, ansvarlighed og gennemsigtighed. Der opstår dog udfordringer som følge af kodeksens bindende karakter og håndhævelse, samt potentielle konflikter mellem etiske principper og statslige eller økonomiske interesser, såsom overvågning. Med hensyn til databeskyttelse og privatliv er behovet for data til AI-træning i konflikt med beskyttelsen af ​​privatlivets fred, især når det gælder biometriske data såsom ansigtsgenkendelse. Den juridiske ramme er ændringen af ​​databeskyttelsesloven fra 2022, som forbyder automatiseret beslutningstagning uden samtykke. Med hensyn til ansvar og erstatningsansvar gælder princippet om menneskeligt ansvar for AI-relaterede skader, hvor reguleringer inden for rammerne af ELR'er (europæiske arealanvendelsesregler) spiller en central rolle i håndteringen af ​​sådanne sager. Afklaring af ansvarskæden for komplekse autonome systemer og udvikling af forsikringsløsninger for AI-risici er fortsat kritiske spørgsmål. På arbejdsmarkedet har AI potentiale til at automatisere over 20 millioner job, men det skaber også nye erhverv og kvalifikationskrav. Den nationale AI-strategi fokuserer på omskoling og videreuddannelsesprogrammer for at afbøde de sociale konsekvenser af strukturelle ændringer og forhindre en digital kløft og en "uvidenhedsøkonomi", mens uddannelsessystemet skal tilpasse sig i overensstemmelse hermed. Endelig viser den offentlige accept en blanding af høj bevidsthed om AI (94 %) og skepsis (52 % tillid) med det mål at øge tilliden til 80 % inden 2030. Informationskampagner og undersøgelser sigter mod at overvinde frygt som jobtab og overvågning og at fremme større gennemsigtighed og forklarlighed af AI-systemer.

Forsknings- og udviklingstendenser

Fokus for russiske forsknings- og udviklingsaktiviteter (F&U) inden for AI og robotteknologi er i høj grad formet af nationale strategier, tilgængelige ressourcer og identificerede applikationsbehov. En analyse af prioriteterne og det videnskabelige publikationslandskab giver indsigt i aktuelle tendenser.

Identificerede nøgleområder inden for AI-forskning

Den russiske regering og tilknyttede institutioner har identificeret specifikke områder inden for AI-forskning som prioriteter for at styrke den nationale konkurrenceevne og opnå teknologiske gennembrud.

• Prioriteter defineret af Ministeriet for Økonomisk Udvikling (maj 2024):
  • Arkitekturer og algoritmer inden for maskinlæring.
  • Beregninger og datahåndtering til AI-applikationer.
  • Fundamentale og generative modeller (f.eks. store sprogmodeller).
  • Menneske-AI-interaktion og samarbejdssystemer.
  • Anvendt forskning inden for videnskab, uddannelse og den sociale sfære.
• Nøglefokusområder for statsfinansierede AI-forskningscentre:
  • Udvikling af "elementer af stærk AI" (Kunstig Generel Intelligens – AGI).
  • Systemer til ledelse, beslutningstagning og (multi-)agentbaserede systemer.
  • Videreudvikling af fundamentale og generative modeller.
  • Præsident Putin har eksplicit beordret, at AI-centre skal støttes af staten inden 2030, med fokus på maskinlæringsalgoritmer og udvikling af store sprogmodeller (LLM'er).
• Anvendte AI-løsninger i prioriterede sektorer (især i fokus for den anden bølge af AI-centre):
  • sundhedspleje
  • Byggeri og bymiljø
  • Agroindustrielt kompleks
  • Transport og logistik
  • Digital industri
  • telekommunikation
  • Økologi og miljøforvaltning
  • turisme
  • elindustrien
  • kulindustrien

Dette fokus indikerer en pragmatisk tilgang, der sigter mod både grundforskning inden for strategisk vigtige AI-delområder og hurtig omsætning af forskningsresultater til konkrete anvendelser i økonomisk relevante sektorer. Den stærke vægtning af maskinlæring og generative modeller afspejler globale teknologitendenser, mens fokus på anvendte løsninger i specifikke brancher imødekommer nationale moderniseringsbehov.

Førende videnskabelige skoler og institutioner

Selvom en detaljeret liste over alle førende videnskabelige skoler inden for AI og robotteknologi ville overskride omfanget af denne rapport, kan der identificeres nogle kerneinstitutioner og netværk, der spiller en central rolle i det russiske FoU-landskab.

• Universiteter og forskningsinstitutter med AI-ekspertisecentre: Som beskrevet i afsnit III.A danner institutioner som Skoltech, HSE, MIPT, ITMO University, Innopolis University og ISP RAS spydspidsen for akademisk AI-forskning, ofte med specialiserede centre etableret gennem statslige finansieringsprogrammer. Disse centre er ikke kun forskningsinstitutioner, men også afgørende træningssteder for den næste generation af AI-professionelle, der er presserende tiltrængt. Instituttet for Kunstig Intelligens ved Lomonosov Moscow State University (MSU) angiver optimal kontrol, diskret og kontinuerlig optimering, statistik, maskinlæring og applikationer samt matematisk modellering som sine tematiske prioriteter. RTU MIREA (Moskvas Teknologiske Universitet) huser også et Institut for Kunstig Intelligens med adskillige laboratorier, for eksempel for digitale og additive teknologier inden for maskinteknik eller laserteknologier.
• Branchespecifikke forskningsinstitutioner: Ud over universitetscentre er der specialiserede forskningsinstitutter, der udfører AI-forskning inden for specifikke sektorer, f.eks. inden for sundhedsvæsenet (NN Blokhin National Medical Research Center of Oncology, Almazov National Medical Research Center) eller i det militærindustrielle kompleks (ERA Technopolis).
• Industrirelateret forskning og virksomhedslaboratorier: Store teknologivirksomheder som Sberbank og Yandex driver deres egne omfattende forsknings- og udviklingsafdelinger, som yder et væsentligt bidrag til udviklingen af ​​applikationsorienterede AI-løsninger. "Artificial Intelligence Alliance", der forener førende virksomheder som Sberbank, Gazprom Neft, Yandex, VK og andre, spiller en rolle i at fremme AI-udvikling og samarbejde med videnskabelige centre.
• Det Nationale Center for Udvikling af Kunstig Intelligens (NCRI / НЦРИИ): Centeret er placeret i Den Russiske Føderations regering og ofte tilknyttet HSE (HSE). Centeret spiller en rolle i at koordinere, analysere og popularisere AI. Det producerer f.eks. rapporter om publikationsaktivitet og den overordnede status for AI-udvikling i Rusland.

Det russiske forsknings- og udviklingslandskab inden for kunstig intelligens og robotteknologi er karakteriseret ved en blanding af traditionelt stærke matematik- og naturvidenskabelige skoler, nyetablerede specialiserede kunstig intelligens-centre og forsknings- og udviklingsaktiviteter i store (statsejede) virksomheder. Der er en tydelig tendens til at fokusere forskningen mere på anvendte problemer og nationale prioriteter, delvist drevet af logikken bag statsfinansiering og presset for hurtig kommercialisering og implementering. International isolation kan dog i sidste ende have en negativ indvirkning på kvaliteten og bredden af ​​grundforskningen, hvis udvekslingen med det globale videnskabelige samfund forbliver begrænset.

Analyse af publikationsaktivitet og patentansøgninger

Videnskabelig publikationsaktivitet og antallet af patentansøgninger er vigtige indikatorer for et lands forskningsintensitet og innovationsstyrke inden for AI og robotteknologi.

• Publikationsaktivitet:
  • En rapport fra National Center for Artificial Intelligence Development (NCRI) fra juli 2024 viser, at antallet af publikationer af russiske forfattere på førende internationale AI-konferencer (A*) steg med 70 % mellem 2019 og 2023. I 2023 forfattede 276 russiske forfattere sådanne publikationer. Det er også bemærkelsesværdigt, at antallet af udenlandske forfattere tilknyttet russiske organisationer steg seks gange i 2023 sammenlignet med 2019 og nåede 18.
  • Geografisk set er Moskva og Skt. Petersborg traditionelt de førende centre for AI-publikationer i Rusland. Blandt de organisationer, der driver AI-forskningscentre, har Skoltech (30 % af A*-publikationerne) og Higher School of Economics (HSE) (29 %) den højeste publikationsaktivitet.
  • Det videnskabelige elektroniske bibliotek eLibrary.Ru, grundlagt i 1998 med støtte fra den russiske fond for grundforskning (RFFI), fungerer som en vigtig platform for russiske videnskabelige publikationer, herunder inden for kunstig intelligens og robotteknologi.
  • En rapport fra Institute for Statistical Studies and Economics of Knowledge of the HSE (“Artificial Intelligence in Russia: Technologies and Markets”, udgivet i 2025 for perioden 2022-2024) analyserer også forsknings- og opfindelsesaktiviteter samt typiske anvendelsesscenarier og implementeringsbarrierer.
• Patentansøgninger:
  • Selvom specifikke aggregerede data om russiske patentansøgninger inden for AI og robotteknologi er begrænsede i det leverede materiale, nævnes patentaktivitet som en vigtig indikator for innovation.
  • Inden for militæret er vigtigheden af ​​patenter til nye AI-understøttede våbensystemer underforstået.
  • Internationale sammenligninger viser, at Kina og USA er verdens førende inden for patentansøgninger om kunstig intelligens. Rusland sigter mod at forbedre sin position på dette område.
  • Der er indikationer på en koncentration af "digitale" patenter blandt et par store aktører i Rusland. For eksempel tilhører omkring 76 % af de aktive russiske patenter for opfindelser inden for det digitale område og næsten 95 % af patenterne for industrielle designs i denne sektor de tre førende virksomheder Yandex, Kaspersky Lab og Sber.

Det stigende antal publikationer på konferencer på højt niveau indikerer en voksende forskningsaktivitet og forbedret kvalitet i russisk AI-forskning. Koncentrationen af ​​publikationer på et par førende institutioner og bycentre afspejler dog den førnævnte regionale koncentration af videnskabeligt og teknologisk potentiale. Det relativt lave antal udenlandske medforfattere, selvom det er steget, kan være en indikator for stadig begrænset internationalt netværk eller virkningerne af geopolitisk isolation. Omfattende data om patentaktivitet, specifikt inden for AI og robotteknologi, ville være nødvendige for at få et mere fuldstændigt billede af innovationspræstationer. Fokus på anvendt forskning og udvikling, drevet af nationale strategier og behovene hos statsejede virksomheder, kan føre til en stærkere vægtning af inkrementelle innovationer og specifikke problemløsninger, mens disruptiv grundforskning kan få mindre opmærksomhed.

Publikationsaktivitet fra russiske AI-specialister (A-konferencer, 2019-2023)

Publikationsaktiviteten fra russiske AI-specialister på A-niveau-konferencer steg med 70 % mellem 2019 og 2023. I 2023 nåede antallet af russiske forfattere 276, mens antallet af tilknyttede udenlandske forfattere, en seksdobling siden 2019, nåede 18. Blandt de førende institutioner var Skoltech med en andel på 30 % og HSE med 29 %. Publikationer i 2023 var primært koncentreret i Moskva- og Skt. Petersborg-regionerne.

AI og robotteknologi i Rusland: Mellem teknologisk gennembrud og internationale restriktioner

Den fremtidige udvikling af kunstig intelligens og robotteknologi i Rusland vil blive formet af en kompleks blanding af ambitiøse nationale mål, virkningerne af internationale sanktioner, bestræbelser på at opnå teknologisk suverænitet og en omstrukturering af internationale partnerskaber.

Officielle regeringsmål og prognoser

Den opdaterede nationale AI-strategi frem til 2030 og strategien for videnskabelig og teknologisk udvikling frem til 2030'erne sætter ambitiøse mål for AI- og robotsektoren. Disse omfatter, som allerede beskrevet i afsnit II.A:

• En massiv stigning i markedsvolumenet for AI-løsninger (til 60 milliarder rubler inden 2030).
• En femdobling af antallet af årlige kandidater fra AI-universiteter (til 15.500).
• En næsten universel implementering af AI i prioriterede økonomiske sektorer (fra 12 % til 95 %).
• Et betydeligt bidrag fra AI til det nationale BNP (11,2 billioner rubler inden 2030).
• Ruslands placering blandt de 5 bedste lande i verden inden for centrale AI-målinger.

Inden for robotteknologi sigter Rusland mod at øge antallet af indsatte industrirobotter fra 10.000 (2024) til 95.000 og opnå en 25. plads globalt i robottæthed inden 2030. Ved udgangen af ​​2025 forventes en stigning til 16.000-17.000 operationelle industrirobotter og en robottæthed på 25-30 enheder pr. 10.000 arbejdere. Disse officielle mål signalerer en stærk politisk vilje til at etablere AI og robotteknologi som centrale drivkræfter for modernisering og vækst. Realiseringen af ​​disse mål afhænger dog i høj grad af at overvinde de udfordringer, der diskuteres i afsnit V.

Ekspertanalyser og vurderinger fra tænketanke

Uafhængige eksperter og tænketanke tegner et mere nuanceret billede af fremtidsudsigterne.

• Vækst i robotmarkedet: Analytikere hos MarketsandMarkets forudser en årlig vækst på 11,7 % for det globale marked for industriroboter indtil 2029, hvor industri-, lager- og medicinske robotter forventes at forblive de mest populære. Specifikt for Rusland forventes efterspørgslen efter industrirobotter at fortsætte med at stige på trods af sanktioner, drevet af regeringsstøtte, lokaliseringsindsats og behovet for at afhjælpe mangel på arbejdskraft og øge produktiviteten. Center for Macroeconomic Analysis and Short-Term Forecasting (ZMAKP) foreslår at aktivere industriel robotisering for at accelerere den økonomiske vækst og peger på Ruslands betydelige forsinkelse (11 robotter pr. 10.000 arbejdere i 2023) sammenlignet med lande som Sydkorea (1.012), Kina (470 og USA (295).
• AI-marked Rusland: Ifølge analyser fra MIPT's Artificial Intelligence Competence Center voksede det russiske AI-marked med 37 % i 2023 og nåede et volumen på 900 milliarder rubler, hvoraf den offentlige finansiering beløb sig til 9,2 milliarder rubler. Venturekapitalinvesteringerne forblev dog lave på 10 millioner USD. Andre estimater, såsom dem fra Statista, placerer det russiske AI-marked til 5 milliarder USD, hvilket nogle eksperter anser for mere realistisk, da MIPT-analysen muligvis ikke direkte inkluderer AI-relaterede indtægter. Investeringer i AI-startups forventedes at stige til 33 millioner USD i 2024. Det samlede marked for big data og AI i Rusland nåede et volumen på cirka 320 milliarder rubler i 2024 ifølge Association for Big Data (ABD). Eksperter forventer yderligere vækst i 2025 drevet af offentlige kontrakter og store virksomhedsimplementeringer, men understreger afhængigheden af ​​makroøkonomisk stabilitet og behovet for større deltagelse i private equity.
• Sanktionernes indvirkning: Sanktionerne og den deraf følgende hjerneflugt har en betydelig indvirkning på Ruslands højteknologiske økonomi med virkninger, der kan vare i årevis. Adgangen til halvledere og mikroprocessorer er stærkt begrænset, hvilket påvirker militær højteknologi og AI-forskning og -udvikling. Selvom den russiske regering forsøger at støtte sektoren med subsidier og lovgivningsmæssig bistand, kan virkningerne af isolation og hjerneflugt på det stadig udviklende AI-økosystem være alvorlige. Tabet af internationalt samarbejde med vestlige universiteter og forskningsinstitutioner er særligt smertefuldt, da dette tidligere var en central drivkraft for indenlandsk forskning og udvikling. Ikke desto mindre forventes russiske virksomheder i stigende grad at bruge AI og robotteknologi til at øge produktiviteten på trods af sanktioner og mangel på arbejdskraft.
• Teknologiske færdigheder: Eksperter fra Higher School of Economics (HSE) forudser et hastigt voksende behov for færdigheder inden for energiintensive, autonome strømkilder og trådløse opladningsteknologier (+40 procentpoint) samt i forståelsen af ​​brugen af ​​nanoteknologier i robotteknologi (+35 procentpoint) inden 2030.

Ekspertanalyser peger på en fremtid præget af spændinger mellem ambitiøse mål og betydelige strukturelle og eksterne udfordringer. Ruslands evne til at opbygge en ægte suveræn og globalt konkurrencedygtig AI- og robotindustri vil i høj grad afhænge af effektiviteten af ​​landets importsubstitutionspolitikker, udviklingen af ​​landets egne hardwarekapaciteter, fastholdelse og uddannelse af faglærte arbejdere og dybden af ​​landets teknologiske partnerskaber med ikke-vestlige lande, især Kina.

Potentiel indvirkning af nuværende tendenser

Flere overordnede tendenser vil have betydelig indflydelse på udviklingen af ​​AI og robotteknologi i Rusland i de kommende år:

• Fortsatte sanktioner og teknologisk isolation fra Vesten: Denne tendens vil tvinge Rusland til at forfølge en kurs mod teknologisk selvstændighed og samarbejde med alternative partnere. Dette kan føre til "ø-udvikling", hvor russiske teknologier og standarder afkobles fra globale tendenser eller udvikler specifikke nicheløsninger, der er skræddersyet til indenlandske behov og de samarbejdslandes behov. Risikoen er, at den teknologiske kløft til verdens førende nationer vil blive større snarere end mindre, især på områder, der drager stor fordel af globalt samarbejde og adgang til avanceret hardware.
• Uddybning af partnerskabet med Kina: Teknologisk og økonomisk samarbejde med Kina forventes at blive endnu vigtigere for Rusland inden for AI og robotteknologi. Dette giver adgang til teknologier, komponenter og markeder, men indebærer også risiko for øget afhængighed og en potentiel tilpasning af russisk udvikling til kinesiske standarder og strategiske interesser. Dynamikken i dette partnerskab vil være en nøglefaktor for fremtiden for russisk højteknologi.
• Fokus på militære og dobbeltanvendelsesapplikationer: I betragtning af den geopolitiske situation og regeringens prioriteter forventes militære anvendelser og dobbeltanvendelsesteknologier fortsat at være et fokusområde for forskning og udvikling inden for kunstig intelligens og robotteknologi. Dette kan føre til fremskridt inden for specifikke militære nicher, men kan omdirigere ressourcer fra bredere civile anvendelser og grundforskning. Erfaringer fra virkelige konfliktscenarier vil fortsat tjene som en central drivkraft for innovation i denne sektor.
• Statslig vejledning versus dynamik i den private sektor: Spændingen mellem stærk statslig vejledning og behovet for initiativ og innovation fra den private sektor vil fortsætte. Mens regeringen kan mobilisere ressourcer og sætte strategiske retninger, afhænger fremkomsten af ​​et virkelig dynamisk og konkurrencedygtigt AI-økosystem af at skabe gunstige betingelser for private virksomheder og startups. At overvinde strukturelle økonomiske problemer og forbedre investeringsklimaet er fortsat afgørende faktorer i denne henseende.
• Samfundsmæssige konsekvenser og etiske debatter: Med den stigende udbredelse af kunstig intelligens og robotteknologi vil debatter om deres samfundsmæssige konsekvenser, såsom ændringer på arbejdspladsen, databeskyttelse og etiske implikationer, også få større betydning i Rusland. Statens og samfundets evne til at forme disse transformationsprocesser på en socialt ansvarlig måde og styrke offentlighedens tillid til de nye teknologier vil være afgørende for deres langsigtede succes.

Global isolation, lokale løsninger: Ruslands vej i AI-udvikling fra rumfart til militær

Udviklingen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi i Rusland er en højt prioriteret strategisk opgave, som landets politiske ledelse energisk forfølger. Drevet af målet om at opnå teknologisk suverænitet, styrke den nationale sikkerhed og forbedre den økonomiske konkurrenceevne har Rusland lanceret omfattende nationale strategier og mobiliseret betydelige statslige ressourcer. Den nationale AI-strategi frem til 2030, især den opdaterede version fra 2024, og den nye strategi for videnskabelig og teknologisk udvikling demonstrerer landets engagement i at opnå en førende rolle inden for disse nøgleteknologier, på trods af international isolation og økonomiske udfordringer.

En analyse af aktørlandskabet afslører en stærk dominans af statsejede og statsejede virksomheder som Sberbank og Rostec, der spiller centrale roller i formuleringen og implementeringen af ​​AI-dagsordenen. Sideløbende med dette eksisterer en privat sektor, omend mindre efter internationale standarder, med innovative virksomheder som Yandex og et fremvoksende startup-økosystem. Dens fulde potentiale kan dog være begrænset af strukturelle barrierer og det politiske miljø. Statsfinansierede AI-forskningscentre på førende universiteter og institutter danner rygraden i den videnskabelige indsats, der sigter mod at udføre både grundforskning og udvikle anvendelsesorienterede løsninger til prioriterede sektorer.

Konkrete fremskridt er allerede tydelige inden for applikationsområdet. Især den russiske tungindustri bruger i stigende grad kunstig intelligens og robotteknologi til at øge effektiviteten, reducere omkostninger og forbedre kvaliteten, ofte med målbare resultater. Kunstig intelligens-løsninger vinder også frem i sundhedsvæsenet, især inden for billedstyret diagnostik, og i servicesektoren. Militærsektoren spiller en fremtrædende rolle og fungerer som en af ​​de vigtigste drivkræfter for innovation inden for kunstig intelligens og robotteknologi i Rusland, accelereret af erfaringer fra aktuelle konflikter og stræben efter teknologisk overlegenhed. Rumudforskning, der traditionelt er en styrke for Rusland, moderniseres også gennem brugen af ​​kunstig intelligens og robotteknologi.

Trods disse fremskridt og ambitioner står russisk udvikling af kunstig intelligens og robotteknologi over for betydelige udfordringer. Internationale sanktioner har drastisk begrænset adgangen til vestlig højteknologi, især kritisk hardware såsom mikrochips og specialiseret software. Dette hæmmer udvikling og produktion og tvinger frem dyr og ofte langvarig importsubstitution og en omstrukturering af forsyningskæder. Manglen på kvalificerede fagfolk, forværret af en vedvarende hjerneflugt, udgør en anden alvorlig hindring. Finansieringsbegrænsninger, især for den private sektor, og et udfordrende investeringsklima hæmmer yderligere innovation.

Som reaktion på sin isolation fra Vesten har Rusland omlagt sit internationale samarbejde og intensiveret samarbejdet med Kina, Indien, BRICS-landene, Hviderusland og andre lande, der betragtes som "venligtsindede". Partnerskabet med Kina er af central betydning, men indebærer risiko for nye afhængigheder. Denne omlægning er også en del af en bredere indsats for at etablere alternative teknologiske standarder og økosystemer.

De etiske og samfundsmæssige konsekvenser af AI og robotteknologi diskuteres i stigende grad i Rusland. Der er etableret juridiske rammer, og der er vedtaget en national etisk kodeks for AI. Den praktiske implementering af disse retningslinjer og håndteringen af ​​samfundsmæssige udfordringer såsom ændringer på arbejdspladsen og bekymringer om databeskyttelse vil være afgørende for disse teknologiers langsigtede accept og succes.

Kort sagt gør Rusland en betydelig indsats for at undgå at sakke bagud i det globale kapløb om AI og robotteknologi og for at beskytte sine nationale interesser. Den nuværende kurs er præget af stærk statskontrol, fokus på sikkerhedsrelaterede applikationer og en tvungen teknologisk omstilling. Om Rusland vil have succes med at nå de ambitiøse mål i sine strategier og opbygge en bæredygtigt konkurrencedygtig AI- og robotindustri afhænger i høj grad af dets evne til at overvinde eksisterende strukturelle udfordringer, håndtere teknologiske afhængigheder og skabe et innovationsvenligt miljø, der tager hensyn til både statslige prioriteter og den private sektors dynamik. Den valgte vej antyder en fremtid, hvor Rusland kan gøre fremskridt inden for specifikke nicher, men omfattende teknologisk lederskab på globalt plan synes vanskeligt at opnå under de nuværende omstændigheder.

☑️ SMV-support inden for strategi, rådgivning, planlægning og implementering

☑️ Oprettelse eller omlægning af AI-strategien

☑️ Pioner inden for forretningsudvikling

Konrad Wolfenstein

Jeg vil med glæde fungere som din personlige rådgiver.

Du kan kontakte mig ved at udfylde kontaktformularen nedenfor eller blot ringe til mig på +49 89 89 674 804 (München) .

Jeg glæder mig til vores fælles projekt.

Xpert.Digital er et knudepunkt for industrien med fokus på digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik og solceller.

Med vores 360° forretningsudviklingsløsning understøtter vi anerkendte virksomheder fra nye forretninger til eftersalg.

Markedsinformation, smarketing, marketingautomatisering, indholdsudvikling, PR, postkampagner, personlige sociale medier og lead nurturing er en del af vores digitale værktøjer.

Du kan finde mere information på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus