ロシアの人工知能とロボット工学の戦略的重要性（読書時間：72分 /広告なし /ペイウォールなし）

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公開：2025年5月29日 /更新：2025年5月29日 - 著者： Konrad Wolfenstein

ロシアの人工知能とロボット工学の戦略的重要性 - 写真：Xpert.Digital

技術的主権：AIおよびロボット工学におけるロシアの戦略

ロシアがグローバルパワーポジションにAIとロボティクスを使用する方法

人工知能（AI）とロボット工学は、21世紀の主要な技術として世界中で確立されています。彼らは、ビジネス、社会、軍事システムの深い変化を推進し、国際競争と国家の戦略的位置付けの中心分野になりました。これらのテクノロジーを開発、適応、および使用する能力は、技術的な主権とグローバルな競争力のベンチマークとしてますます見なされています。このグローバルな文脈では、AIとロボット工学の分野での能力を拡大するロシアの努力は、かなりの国際的な重要性と観察です。

ロシアの野望と国家的優先事項

ロシアは、人工知能とロボット工学の開発を、国家の発展と安全のために戦略的優先事項に明示的に宣言しました。これらの技術は、経済の近代化、防衛スキルの強化、国の技術的主権の確保に重要であると考えられています。早くも2017年、ウラジミールプーチン大統領は、AIの分野で主導権を握っている人が「世界の支配者」になるという声明で、これらの技術の非常に重要性を強調しました。この声明は、AIのクレムリンが伴う高い戦略的関連性を強調しています。

これらの野心は、中心的な戦略文書に現れます。「2030年までに人工知能の開発のための国家戦略」は、2019年に元々可決され、2024年2月に広範囲に更新され、2024年2月に採用された「科学的技術開発の戦略」が政治的枠組みを形成しました。これらの戦略は、ロシアの技術的独立を確保し、国にグローバルAI市場で主導的な役割を提供することを目的としています。軍事応用に重点を置くことは、防衛戦略としてだけでなく、人口統計開発や経済的多様化など、他の分野の可能性のある弱点の投影力と補償の手段としても理解されることです。したがって、AI開発は単なる技術ではなく、世界の舞台での地位を統合または回復することを目的とするロシアの深い地政学的プロジェクトです。

しかし、「技術的な主権」は、ソビエト連邦の終わり以来、グローバルなテクノロジーサプライチェーンの現実と技術的追いつきの相続に大きな緊張を持っています。外国のハードウェア、特に高いパフォーマンスマイクロチップへの依存は、継続的な課題です。国際的な制裁により、これらの依存関係がさらに強化され、西洋技術へのアクセスが非常に困難になりました。したがって、「主権」は、完全な自己サフ性として解釈されるのではなく、重要な依存関係を減らすための戦略的努力として、同時に中国などのより潜在的に潜在的に潜在的に潜在的に依存する依存関係を拡大するための戦略的努力としてです。

この記事では、ロシア連邦における人工知能とロボット工学の開発を広範囲に分析しています。彼は、研究と産業の最も重要な関係者である政治的および戦略的枠組み、および民間および軍事部門の適用の中心分野を検討しています。さらに、特に国際的な制裁と構造的障害による課題が強調されています。もう1つの焦点は、ロシアがこの地域にいるか、努力しようとする国際協力と、これらの技術の進歩的な実施に関連する倫理的および社会的意味を努力しようとすることです。この記事の目的は、ロシアのAIとロボット工学の現在のダイナミクス、状態ステアリングメカニズム、将来の視点についての深い理解を伝えることです。

AIおよびロボット工学の分野における国家戦略と政府

ロシア政府は、AIとロボット工学の開発を促進し、操縦するための多くの戦略的文書と制度的メカニズムを確立しています。これらのイニシアチブは、国家アジェンダのこれらのテクノロジーに添付されている優先度が高いことを反映しています。

2030年までに人工知能の開発のための国家戦略

「2030年まで人工知能の発展のための国家戦略」（以下：国家AI戦略）は、2019年10月に大統領令で元々可決されました。それは、AI開発に関する国家プログラムの基礎を形成し、ロシアのAI技術が世界市場でかなりのシェアを獲得するという野心的な目標を追求しています。この戦略は、AIを使用して国益を保護し、戦略的な国家優先事項を実施するための手段を含む、包括的な目標と主要なタスクを定義します。資金の焦点には、科学研究、AIソフトウェアの開発、データの品質と可用性の改善、ハードウェアベースの確保、資格のあるスタッフのトレーニング、ロシアのAIテクノロジー市場を拡大する統合システムの開発が含まれます。

2024年2月、プーチン大統領は、この戦略の広範な更新の問題に署名しました。これには、約40ページの変更と追加が含まれます。この更新は、地政学的および経済的枠組みの変化に対する直接的な反応、特に2022年以降に課された国際制裁や西部のAI技術とコンポーネントへの困難なアクセスに対する直接的な反応として理解されるべきです。改訂された戦略は、新しい、時には非常に野心的な目標を設定します。

AIソリューションの開発と実装のためのサービスの年間量を2030年までに600億ルーブルに増やしました（2022年の120億ルーブルのうち）。
ACIの大学卒業生の数を増やすと、年間3,000から15,500の範囲です。
AIテクノロジーの国民の信頼の増加は、2030年までに55％（2022）から少なくとも80％に増加します。
AI実装を12％から95％に実装する意欲が高い優先セクターの割合を増やします。
6.2エクスフロップスの累積国立コンピューティングパワーに到達します。
約3.6兆ルーブルの量のAIの累積企業支出の動員。
2030年までに11.2兆ルーブルの国内総生産（GDP）へのAIからの追加の貢献。
2030年までに重要なAIメトリックを備えた世界中の5か国のロシアを位置付けています。

したがって、国家AI戦略は、AI地域におけるロシアの方向性と野心を指定する中心的な政治文書です。 2024年の更新は、変化した現実への適応と技術的主権への努力の強化を示しています。

科学技術開発戦略（2024年2月）

AI戦略の更新と並行して、2024年2月28日に新しい「科学技術開発のための戦略」が大統領地所No. 145によって採用されました。この文書は、2030年代に科学テクノロジー志向を形成することを目的としており、ウクライナ戦争の背景、膨大な服装、およびストライケターグローバルテクノロジーの人種に対して定式化されました。これは、国際的な孤立と経済的課題にもかかわらず、技術的な野望を追求するというロシアの意図を反映しており、選択された同盟国とのパートナーシップの発展と国家の自己ケア能力の強化に重点を置いています。

この戦略は、「インテリジェント生産、ロボット工学、高性能計算、新しい材料、機械学習、人工知能などの進歩的な生産技術への移行」を優先事項の1つとして特定しています。それは、技術革新のための経済の低録画や国のほんの一部の地域における科学技術的可能性の集中など、主要国への技術的赤字を減らす必要性だけでなく、「持続的に否定的な傾向」も認めています。明示的に新しいタスクは、「人工知能を研究開発に統合する」ことです。したがって、この包括的な戦略は、国家の科学的主権と安全保障のより広範な枠組みにおいて、KIとロボット工学の開発に乗り出し、国の孤立と近代化を克服するためのこれらの技術の重要性を強調しています。 2024年初頭に更新された戦略または新しい戦略の両方をタイムリーに採用することは、より速く追いつき、西側への依存を減らす必要性に応じて、ロシアの技術政策の加速された緊急の適応を示しています。

全国プロジェクト「デジタルビジネス」と連邦プロジェクト「人工知能」

全国AI戦略は、長期にわたる全国プロジェクト「ロシア連邦のデジタル経済」と密接に関連しています。「人工知能」というタイトルの特定の連邦プロジェクトが、この包括的なプログラム内で策定され承認されました。この連邦プロジェクトは、国家AI戦略で定義されている目標の主要な実装メカニズムの1つとして機能します。特定のAI開発措置の資金調達は、このプロジェクトの予算を通じて一部です。ただし、Covid 19のパンデミックやその後の経済状況の変化などの外部要因により、最初に計画された中間配分が適合していることに注意する必要があります。経済開発省（MOED）は、AI政策の設計の主要な組織として設立され、堅牢な国内AI産業を構築する努力を調整することを主に担当しています。これらのプロジェクトと関連する制度構造は、戦略的ビジョンを運用するための具体的な州の努力を示しています。

資金調達メカニズムと政治的枠組みの条件

AIとロボット工学の分野で野心的な目標を実施するために、ロシア政府は重要な財源を動員し、特定の政治的枠組み条件を作成しました。 2025年までに、以前の計画を示す連邦経済エネルギー省（BMWIK）が報告したように、AI戦略の実施に合計約50億ユーロが利用可能になります。科学研究のための州予算のかなりの部分は、AIが支援する軍事研究開発に明示的に費やされています。 Dmitri Tschernyschenko副首相は、州の研究予算の5％がAIの研究に直接流れるべきであると発表しましたが、さらに15％はAIツールを使用した他の研究分野を対象としています。

資金調達はさまざまなチャネルを介して行われます。連邦世帯、国有企業からの拠出金、および非予防的なソースなど、官民パートナーシップ（ÖPP）も含まれます。科学技術開発のための更新された戦略の重要な目標は、2035年までに研究開発への民間投資が少なくとも一般と同じくらい高いはずであるということです。国有企業、特にSberbankは、実装だけでなく、AIプロジェクトの資金調達においても重要な役割を果たしています。たとえば、Sberbankは、重要なAIポリシー文書を開発し、独自の効率を高め、新しいビジネス分野を開発するために、テクノロジー分野に大規模に投資するよう依頼されました。この資金調達構造は、州と州の制御された企業の支配的な役割を強調していますが、技術開発の資金調達により民間投資家をより多く巻き込む努力も反映しています。

重要な国家関係者とその役割

経済開発省（MOED）：AI政策の設計と国家AI産業の開発の調整のための中央臓器として機能します。
デジタル開発、通信、マスメディア省：全国プロジェクト「デジタルビジネス」および関連する連邦プロジェクトの一部として重要な役割を果たします。
国防総省（MOD）：軍事AIアプリケーションの開発の主な要因です。 AI開発のための特別部門を設立し、この分野で多数のF＆Eプロジェクトを監視しています。
ERA Technopolis（ANAPA）：軍事目的でAIの開発を集中的に扱う専門の軍事研究開発センター。
Advanced Research Foundation（FPI）：米国DARPAのロシアのカウンターパートと見なされ、AI地域を含む高度な研究プロジェクトの促進と実施に関与しています。
ロシア科学財団（RSF）：AIを含むさまざまな科学分野での基礎研究開発プロジェクトをサポートし、2030年までに十分な戦略的目標を追求しています。
Roskosmos：州の宇宙組織は、AIとロボット工学の分野での州の政治と規制の発展において、2024年までAIとロボット工学の分野における関係の規制の開発に向けられるように指示された重要なプレーヤーです。これは、宇宙旅行がAIとRoboticsのさらなる開発のために戦略的に重要なセクターと見なされていることを示しています。伝統的にロシアにとって名声の高い価値を持っているハイテクノロジーセクターの能力。

これらの主要なプレーヤーの特定は、国家管理および戦略部門に重点を置いて、国家KIおよびロボット工学アジェンダの実施に対する責任が明確に分布する制度的景観のイメージを描きます。州および州の所有企業の強力な集中化と支配的な役割により、特に軍事部門で、定義された優先事項の迅速な資源動員を可能にすることができます。ただし、この構造は、長期的に世界的な競争力を制限する可能性のある動的で広範囲のAIエコシステムに必要な民間部門の革新と敏ility性を阻害するリスクを抱えています。

ロシアの国家KIおよびロボット工学戦略の概要

ロシアの国家KIおよびロボット工学戦略の概要 - イメージ：Xpert.Digital

ロシアは、人工知能とロボット工学を開発するためのいくつかの戦略的アプローチを追求しています。 2019年10月に最初に、最近2024年2月に更新された2030年までAIの開発のための国家戦略は、グローバルAI市場で重要なシェアを達成し、技術的指導者の地位を確保し、AIからGDPへの貢献を増やし、世界中のKIメトリックのトップ5に到達することを目指しています。主な俳優は、経済開発省（MOED）、デジタル開発省、防衛省、および精緻化に関与したSberbankです。資金調達は、連邦予算、国有企業、官民パートナーシップ（ÖPP）、および連邦プロジェクト「KI」によって実施されます。

2024年2月に採用された科学技術開発の戦略は、AIやロボット工学などの高度な生産技術の開発に焦点を当てています。目的は、AIを研究開発（F＆E）に統合することです。責任は、ロシア政府、科学教育のための大統領評議会、およびMOEDや国防省などの他の省庁にあります。資金源には、2035年の民間投資と公共投資までに同等の部分を目指して、連邦および地域の予算、州の企業、およびオップなどの非相互作用手段の促進が含まれます。

もう1つの重要な要素は、国家プロジェクト「デジタルビジネス」、特に2019年から運営されている連邦プロジェクト「KI」です。これは、安定したAI業界、ビジネスと管理におけるAIの実施、専門家のトレーニングを目的としています。 MOEDとデジタル開発省が責任を負います。資金調達は、主に全国の「デジタルエコノミー」プロジェクトによって実施されており、連邦予算は部分的に削減されています。

2024年8月に採用された2024年までのAIおよびロボット工学の分野での規制の開発の概念は、規制システムの変革を目指しています。 AIおよびロボット工学のアプリケーションを有効にし、法的障壁を特定する必要があります。主な俳優は、ロスコスモスやその他の連邦執行機関であるMOEDです。間接的な資金調達メカニズムは、投資と開発のための好ましいフレームワーク条件を作成することによりサポートされています。

アクターとエコシステム：研究、州の会社、民間部門

ロシアにおけるAIとロボット工学の開発は、州が資金を提供している研究機関、強力な州が所有する企業、および上流および近日中の民間セクターの戦いの複雑なネットワークによってサポートされていますが、課題があります。

主要な研究センターと大学

ロシアは、AIの才能の訓練の重要な基盤である数学的および科学的訓練における堅実な伝統に基づいています。研究能力を具体的に強化し、申請への移転を加速するために、政府は専門のAI研究センターからいくつかの波を開始し、財政的に支援しました。

これらのセンターの最初の波は2021年に発売されました。6つの主要な組織 - スコルコボ科学技術研究所（Skoltech）、イノポリス大学、ITMO大学、高等学校の経済学（HSE）、モスクワ物理技術研究所（MIPT）、およびRussian Academy of 8 Bill-ResiudingのRussiuved Academy of 8 Bill-Rechediuding for for rechediudingのシステムプログラム-YEARサイクル。これらのセンターの焦点は、高度なAI技術の開発、強力なAIの分野での基礎研究、予測技術の研究、および産業パートナーとの積極的な協力にあります。

2023年に2番目の波が続き、他の6つのセンターが選択されました。これらには、NN Blokhin National Oncologyの国立医学研究センターなどの専門医学研究機関や、サマラ大学、Novosibirsk州立大学、National Research Nuclide University Mephi（Mephi）、Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod（NNSU）、St。PetersburgState Universityなどの専門医学研究機関が含まれます。これらのセンターは、2026年までに合計50億ルーブル（非相互作用エージェントを含む）を受け取り、ヘルスケア、建設、農業産業、輸送およびロジスティクスなどの優先セクターで応用されたAIソリューションに焦点を当てることを目的としています。資金調達の重要な条件は、予算外のソースからの重要な共同融資株式の獲得であり、業界の統合を確保することです。 2025年には、3番目の資金波がすでに計画されており、少なくとも6つの研究センターが約45億ルーブルでサポートされます。

これらのセンターの具体的な研究分野は幅が広く、機械学習のアーキテクチャとアルゴリズム、AIアプリケーションのデータの提供と準備、基本的および寛大なモデルの開発（2030年までにプーチン大統領を指導した大規模な言語モデルを含む）、人間との相互作用の研究、および科学、教育セクターの適用研究プロジェクト。

これらのセンターの研究活動と結果の例は、努力の範囲を示しています。

高等学校経済学（HSE）は、3つのグローバルな研究分野を持つ広範なAI研究センターを運営しており、13のHSE部門と300人以上の従業員が関与しています。このプロジェクトには、画像処理モデル（Autood）の作成の自動化、グラフィックニューロンネットワーク（WRF高速）を使用した気象予測モデルの開発、および機械学習プロセスを最適化する独自のMLOPSプラットフォームの確立が含まれます。 SBER、Yandex、MTS AIなどの主要なロシアのテクノロジー企業は、パートナーとして行動しています。
ロボット（PAO CHKPZ）と協力して、サウスウラル州立大学（SUSU）は、科学と生産を密接に連携させるロシアのユニークな産業用ロボットセンターを計画しています。目標には、ロボット工学集約型企業の専門家のトレーニングと特定の産業命令の実施など、たとえば、Rusrobot産業ロボットの開発や、人間の存在なしに動作する「ダークワークショップ」の概念の概念が含まれます。
Gazprom Neftを代表して、Skoltechは氷条件を正確に予測するためのソフトウェアを開発しましたが、薬剤会社Chemrarのイノポリス大学は、薬物開発の効率を高めることを目的とした分子の阻害を予測するソフトウェアを開発しました。

AI地域でのロシアの研究者の出版活動は、肯定的なダイナミクスを示しています。高位の国際的なAI会議（A*レベル）のロシア出版物の数は、2019年から2023年の間に70％増加しました。出版物の数に関連する主要な機関はSkoltech（貢献の30％）とHSE（29％）であり、モスクワとセントペテルブルクはこの研究活動の最も重要な地域です。

国家所有企業の役割

人工知能の開発のためのロシアの戦略には特別な特徴があります。それは、主に政府機関や民間部門によって直接ではなく、州の企業（SOE）によってかなり促進されます。クレムリンは、信頼できる制御可能な州の企業でAIイニシアチブをアウトソーシングおよび実施する戦略を追求しています。

SBERBANK：ロシア最大の州銀行であるSberbank（旧ロシアのSberbank）は、国家AI政治の設計において顕著で中心的な役割を果たしてきました。これは、AIロードマップ、国家AI戦略、連邦プロジェクト「人工知能」などの重要な戦略文書の詳細を詳しく説明しました。主に金融機関ですが、Sberbankは独自の運用効率を高め、新しいテクノロジー駆動型の製品ラインに多様化するために、テクノロジーに多大な投資を行ってきました。これにより、Sberbankはロシアの大手テクノロジー企業の1つになりました。 IT子会社のSbertechは、11,500人以上を雇用しており、数百のプロジェクトに取り組んでいます。 Sberbankはまた、ロシア最大のデータ処理センターを開設し、2016年以来「ビッグデータイニシアチブ」の数を指数関数的に増やしています。同社は、AmazonのAlexaに対応するものとして設計された言語アシスタントファミリー「Salyut」を含む、独自のAIベースの顧客技術を積極的に開発しています。最近の開発には、かなりの数のユーザーを達成した生成AIモデルGigachatとKandinskyが含まれます。さらに、Sberbankは、500のスタートアップなどの国際的なアクターとのパートナーシップを通じて、ロシアのAIの新興企業やコラボレーションなど、自律運転の分野での認知技術をサポートするために、より広範なロシアのAIエコシステムに投資しています。クレムリンによるAI開発の先頭としてのSberbankの選択は、一方では技術効率に対する評判に応じており、一方では州当局を可能にする忠誠心のために、銀行は開発から商業的な利点を引き出すことができます。
ROSTEC：州の武装および技術グループROSTECは、当然、新しい武器システムのAIアプリケーションに非常に興味があり、国防省の一般的なAI開発努力から利益を得ています。全国プロジェクト「デジタルビジネス」の一環として、ロステックは、直接的なリードAI作業よりも、5G電気通信、ブロックチェーン、工業用モノのインターネット（IIOT）などのテクノロジーのロードマップを作成するよう依頼されました。高い技術に関する公開ディスカッションでは、ROSTECはしばしば純粋なAIプロジェクトと比較してこれらの他のプロジェクトを優先します。それにもかかわらず、Rostec Kiは市民と軍事の両方のプラットフォームに統合されています。民間部門では、NTECHLAB（Findface Technologyの開発者）への参加を通じて促進される顔認識技術が顕著な例です。軍事地域では、AIは電子戦闘システムRB-109A Bylinaなどの新しいシステムや既存のシステムに統合されているか、MIG-35およびSU-35戦闘機のターゲット検出と運用管理を改善します。また、RostecはKIを使用して、たとえばAIベースの製造システムを介して内部製造プロセスを最適化したり、鉄鋼生産におけるエラー検出を行います。

SberbankやRostecなどの強力な州の企業への主要な役割の移転により、クレムリンは、特に繊細な分野やデュアル使用可能性のある技術において、AI開発の戦略的オリエンテーションを高度に制御できます。この強力な州のステアリングは、定義された優先順位のためにリソースの迅速な動員を可能にすることができますが、これらの企業が完全な市場の圧力にさらされておらず、民間セクターのアクターが優位性に押されている場合、イノベーションと競争が妨げられるリスクが抑制されます。

民間部門と課題の開発

国家主体の優位性にもかかわらず、民間部門、特にいくつかの非常に革新的な企業と、国際的な比較ではあるが成長する成長は、ロシアのAIとロボットの景観において重要な役割を果たしています。

Yandex：ロシアの最大かつ国際技術会社として、Yandexは人工知能の分野で主導者です。同社は、幅広いAIベースの製品とサービスを継続的に開発しています。これには、ロシアで77％の市場シェア、配達ロボット（Yandex.rover）の自律的な愛好家、および無人車両の高度な技術を保持している広範な音声アシスタント「Alice」が含まれます。たとえば、Yandexは、自動運転車の移動計画にトランスネットワークを使用して、交通状況に対するより自然で柔軟な反応を可能にします。この技術的なリーダーシップの役割と専門知識にもかかわらず、ヤンデックスは、Sberbankなどの州の企業と比較して、政府の公式AI戦略で下位の役割を果たしています。クレムリンは、個人所有者の構造と初期の国際的なつながりのために、ヤンデックスを特定の不信で見ています。過去に、ロシア政府は、ヤンデックス政府が企業管理構造に変更を加えて、州のより多くの管理を可能にすることを強制しました。この不信と国家制御されたエンティティの好みは、基本的なジレンマを表しています。技術的リーダーシップのための努力には、最高の才能と最も革新的な企業の統合が必要です。これは、政治的忠誠心が技術の卓越性に置かれている場合、最適な結果につながる可能性があります。
スタートアップエコシステム：ロシアのAIスタートアップエコシステムは、米国や中国などのグローバルセンターと比較して大幅に小さくなっています。レポートは、193から420のAI企業の数値を示しています。それにもかかわらず、たとえば、AIの新興企業の基礎と開発を促進することを目的とした「デジタルエコノミーナショナルプロジェクト」の一部として、州のサポートプログラムがあります。ロシアは、2030年までに新興企業の世界的なグローバルな場所になるという目標を策定し、国内の伝統的に強力な科学的および数学的訓練に基づいて、開発の可能性を認識しています。ただし、民間企業と新興企業はかなりの課題に直面しています。これには、10年にわたる低い経済成長、リスク資本金融のための不利な環境、政治的に影響を受けた司法が含まれます。これらの要因は、民間投資を弱め、米国と中国で観察できるように、ダイナミックで個人駆動型のAIセクターの開発を妨げています。国家指向の研究センターに強く焦点を当て、SOEの優位性は、AI開発が国家（セキュリティ）の利益と大規模な州グループのニーズに強く向いているという事実につながる可能性がありますが、破壊的な革新とスタートアップエコシステムの俊敏性は無視される可能性があります。これにより、急速に移動するグローバルAI市場での長期的な競争力が制限される可能性があります。
ロボットメーカーとインテグレーター：ロシアでは、TscheljabinskのGrinik Robotics、Android Technika、Aripix Robotics、Robot（CHKPZ）などの企業など、産業用ロボットの地元メーカーが増えています。 Promobotは、インタラクションと特定のタスクにAIを使用し、国際的にも輸出されているサービスロボットの有名なメーカーとしての地位を確立しています。メーカーに加えて、生産環境でロボットソリューションを実装するシステムインテグレーターの市場があります。 KUKA、FANUC、ABBなどの多くの国際的なロボットメーカーには、制裁の前にロシアに支店または販売パートナーがいました。彼らのテクノロジーとノウハウへのアクセスは、2022年以来厳しく制限されてきました。SUSUの産業用ロボティクスセンターの場合のように、大学と産業の間の協力は、専門家の実践と訓練にとって肯定的なシグナルです。ただし、このようなモデルのスケーラビリティと、個々の地域やセクターを超えるそれらの拡大は、AIおよびロボット工学によるロシア産業の幅広い近代化にとって重要です。

主要なロシアのAI研究センターとその焦点

主要なロシアのAI研究センターとそのフォーカスピクチャ：Xpert.Digital

主要なロシアのAI研究センターとそのフォーカスは、AI研究への幅広い関与を示しています。 First Wave 2021に設立されたSkolkowo Institute for Science and Technology（Skoltech）は、Gazprom Neftなどのパートナーとの強力なAI、予測技術、機械学習、AIソリューションを適用しています。これは、最初の波の全体的な資金調達の一部です。 Innopolis Universityは同様の地域にも焦点を当て、Chemrarと協力していますが、ITMO大学も最初の波に設立されましたが、特定の産業パートナーを呼び出しません。高等学校の経済学（HSE）は、SBER、YANDEX、MTS AIなどのパートナーによってサポートされている画像処理、天気予報、MLOPSプラットフォーム、機械学習、および人間ACI相互作用に取り組み、ホテル業界向けの予測マーケティング分析を開発しています。

モスクワ物理技術研究所（MIPT）およびRASのシステムプログラミング研究所（ISP RAS）も、強力なAIと予測技術に焦点を当て、最初の波に属し、同じ資金調達の恩恵を受けています。ヘルスケアシステムの特定のアプリケーションについては、NN Blokhin National Medical Research Center of Oncologyは、2023年に第2波に設立され、2026年までに50億ルーブルの資金調達を受け、追加のCOファンシングを受けます。最後に、産業用ロボット工学、トレーニング、「ダークワークショップ」を専門とするサウスウラル州立大学（SUSU）産業用ロボットセンターが際立っており、ロボット工場（PAO CHKPZ）と州の支援と産業命令と協力して促進されます。

ロシアのAIおよびロボティクス業界の主要なプレーヤー（州対プライベート）

ロシアのAIおよびロボティクス産業の主要なプレーヤー（州対プライベート） - 画像：Xpert.Digital

ロシアのAIおよびロボティクス業界の主要なプレーヤーは、州および民間企業の両方です。国営企業（SIE）であるSberbankは、Salyut、Gigachat、AI Money Machinesなどの有名な製品を備えた金融サービス、AIプラットフォーム、音声アシスタント、生成AIに焦点を当てています。 Sberbankは、AIポリシーの開発において主導的な役割を果たし、大規模なユーザーベースにAIサービスを提供します。別の州の俳優であるロステックは、RB-109A BylinaやNtechlab（Findface）、およびデュアル使用技術の中心人物などのプロジェクトを備えた鎧、ハイテクノロジー、顔認識の分野で活動しています。プライベート面では、Yandexは、77％の市場シェアを保持しているアリスなどの製品を備えた検索エンジン、音声アシスタント、自律運転、クラウドサービスのリーダーです。 Yandexは公式戦略ではあまり考慮されていませんが、AIの専門知識が高いと確信しています。 Susu Centerに関連したロボット計画は、産業用ロボット工学と「ダークワークショップ」を専門としており、2030年までにロボット密度でロシアをトップ25に導きたいと考えています。プロモボットは、博物館のリーダー向けのサービスロボットとAIを通じてそれ自体に名前を付け、国際的に登場します。別の時間であるGazprom NeftはKIを使用して原材料産業の効率を高め、原子力エネルギーの巨人であるRosatomは、産業用ロボットを備えたロシア市場の50％を目指しています。これらの俳優は、ロシアのAIとロボティクス産業の発展を一緒に形成します。

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独自またはさまざまなAIモデルの選択（DE、EU、米国、CN）

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個々のAI開発の高コストと複雑さ
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技術的ビジョン：ロシアとロボット開発の概要

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AIおよびロボット工学からの市場景観とアプリケーションの分野

ロシアにおけるAIとロボット工学の開発は、成長する市場環境と、民間産業と軍事部門と宇宙旅行の両方を含む、ますます幅広いアプリケーションの分野に現れています。

ロシアのロボット市場の市場規模、成長ドライバー、およびセグメンテーション

ロシアのロボット市場は、グローバルな比較はまだ比較的小さいものの、大きな成長の可能性を示しています。 2024年、市場価値は389.37百万ドルと推定されました。 IMARCグループの予測は、2033年までに市場が1,132.95百万米ドルに増加すると想定しています。これは、2025年から2033年までの平均年間成長率（CAGR）に対応しています。

この成長の主な駆動力は複雑です。中心的な要因は、進歩的な産業の自動化とAI技術の統合の増加です。ロシアの企業は、機械学習、コンピュータービジョン、モノのインターネット（IoT）にますます依存して、リアルタイムで意思決定を行うことができるインテリジェントロボットを開発しています。州の支援と技術の進歩も重要な役割を果たします。全国的なイニシアチブは、産業用自動化、AI統合、ローカルテクノロジーの開発を促進することを目的としています。ロシアは、この分野で重要なグローバルプレーヤーとしての地位を確立するために、2024年の約10,000人から95,000人に国内で使用されるロボットの数を増やすという野心的な目標を追求しています。さらに、生産、ヘルスケア、防衛、物流などの主要な業界では、ロボットソリューションに対する需要が高まっています。これらのセクターは、生産性を向上させ、運用コストを削減し、職場でのセキュリティを改善し、労働者の不足を補うために、ロボット工学の可能性をますます認識しています。

ロシアのロボット市場は、製品の種類と地域に従ってセグメント化できます。

製品タイプに応じて：
- 産業用ロボット工学：このエリアには、ジョイントアームロボット（自動車産業および複雑な製造プロセスで使用）、デカルトロボット（エレクトロニクスとパッケージの精密タスク用）、スカラロボット（ピックアンドプライカルタスク用のPICAおよび食品業界）、シリンダーロボット（材料処理および金属処理）が含まれます。
- サービスロボット工学：個人と国内のロボット（クリーニングやエンターテイメントなど）とプロのサービスロボットとの間で区別が行われます。後者は、ヘルスケア（外科ロボット工学、リハビリテーション）、物流（自動化された倉庫、配信ドローン）、防衛部門（自律ドローン、監視ロボット）、インフラストラクチャ（自動化された建設検査ロボット）および農業で使用されます。
地域分析によると：
- 中央地区、特にモスクワは、政府のイニシアチブ、企業投資、高度な研究機関によって推進されたロボット市場の著名なハブです。この地域は、強力な産業基盤の恩恵を受けています。
- Volga地区は、高度な産業および製造システムのために重要です。これにより、大規模な自動車、航空宇宙、機械工学企業がロボット工学を統合しています。
- ウラル地区は、鉱業、冶金、重機の産業で市場を支援しており、ロボット工学が運用プロセスを最適化するために使用されます。
- 北西部地区、特にサンクトペテルブルクは、大学の研究と国際的な協力のロボット開発と利益のためのもう1つの重要なセンターです。
- シベリア地区は、鉱業、エネルギー、産業の自動化のためのロボット工学への投資により、原材料の豊富な産業と拡大する技術セクターによって推進された新興市場に発展しています。

これらの市場特性は、技術的可能性、経済的必需品と国家資金によって特徴付けられる動的な開発を示しています。ロボットハブの地域集中は、ロシアの既存の産業および科学インフラストラクチャを反映しており、開発と応用の焦点がどこにあるかを示しています。

民事申請

ロシアの民間部門におけるAIとロボット工学の実施は進行中であり、それにより、産業、ヘルスケア、ロジスティクスがこれらの技術から特に利益を得ています。

業界と生産：ロシアの産業では、効率、精度、生産性を向上させるために、自動化の明確な傾向とAIサポートのロボットソリューションの使用が観察されます。「スマート工場」などの概念の実装はより重要になっています。重工業の多くの大規模企業は、すでに具体的なAIおよびロボット工学プロジェクトと定量化の報告を実装しています。たとえば、最大の鉄鋼メーカーの1つであるSeverstalは、AIを使用して連続酸ろ過システムを最適化し、5％の生産性の向上と年間80,000トンのマルチプロダクションをもたらしました。溶接継ぎ目の品質制御のための別のAIシステムは、未発見の欠陥の数を30％減らし、制御の生産性を40％増加させることができました。 Magnitogorsk Metallurgical Combined（MMK）はAIシステムを使用して爆発炉を制御し、ココナッツの消費量を豚の鉄1トンあたり5 kg減らし、生産性を2.5％増加させます。 MMKはまた、AIを使用して内部輸送のルートを最適化し、ルートを7％および5％の燃料節約に削減しました。 Novolipezker Metallurgical Combined（NLMK）は、計画外のシステム停止を20％削減し、修理コストを15％削減するために、機械学習に基づく予測診断システムにも依存しています。ワゴンの鉱石負荷のAIベースの制御により、輸送された鉱石量が2％増加することができました。エネルギーセクターでは、Gazprom Neftは、最大3か月前に故障を予測するポンプ機器に予測分析システムを使用し、計画されていない標準を20％削減し、年間修理コストを1億ルーブルに削減します。オイル製品の自動品質制御のためのAIシステムは、最大97％の精度を達成し、制御プロセスを6回加速します。化学会社のSiburは、85％の精度で人員の変動を予測するために機械学習を使用しています。州グループのRosatomは、AIを使用して従業員の効率を評価します。従業員の効率は、30％の評価の客観性を高め、シリーズ生産がすでに記録されている産業用ロボット工学市場の50％を征服する計画です。 Rostecは、たとえば子会社「RT-Techpriemka」など、KIを使用しています。これにより、航空業界向けの鋼の自動品質管理が制御速度が変わりました。科学と生産の統合の顕著な例は、ロボット（PAO CHKPZ）と協力して計画されているサウスウラル州立大学（SUSU）の産業用ロボットセンターです。専門家だけでなく、ここで訓練されているだけでなく、Rusrobotマニピュレーターなど、産業用のターンキーロボット複合体が開発および実装されています。野心的な目標は、人間の存在なしに動作する完全に自動化された工場である、SO -CALLEDの「ダークワークショップ」の開発です。これらのイニシアチブは、2030年までにロボット密度で世界で25位に到達するという全国的な目標の一部です。これらの詳細なアプリケーションの例は、ロシアの重産業のAIとロボット工学が将来のビジョンと見なされるだけでなく、効率、コスト削減、品質改善を高めるために特に使用されていることを示しています。実装におけるこの実用的な結果指向のアプローチは、これらのテクノロジーの受け入れと統合が実際的な利点の実証に大きく依存していることを示しています。
ヘルスケア：ロシアのヘルスケアは、特に診断の分野で、手術とリハビリテーションにおいて、AIとロボット工学の別の重要なアプリケーションの分野です。 AIシステムは、医療画像（CT、MRI、マンモグラフィ）の分析に集中的に使用され、初期段階での癌、Covid-19肺炎、骨粗鬆症、虚血性心疾患などの疾患を認識します。モスクワ市は、AI開発者向けの医療データ記録を開き、ポリクリニックでAIシステムを実装することにより、ここで先駆的な役割を果たしています。モスクワポリクリニックのAIによるCTスキャンの処理速度は70％増加し、Covid-19肺炎の検出の精度は94％に増加しました。 2024年5月までに、AI Systemsは1400万件の診断でモスクワセラピストをサポートしました。ロシアのAIの健康における有名なアクターとプロジェクトは、Sberbankの子会社であるSbermedii、モバイル診断複合体（「デジタルFAP」）、CT肺記録（MDDCプラットフォーム）を分析するアルゴリズム、および医療診断アシスタント（Gigadoc）です。 Botkin.aiはもう1つの有名な会社であり、その医療AIシステムは、セキュリティの懸念によりRoszdravnadzor Health監督当局によって一時的に流通から引き出されました。「webiomed」（意思決定システム）、「цgelsus、画像分析）、および「x線画像のサードオピニオン、分析）など、他の多くの新興企業は景観を形作ります。 AIの国家基準（GOST）は、品質とセキュリティを確保するために医学でも開発されています。外科的ロボット工学とリハビリテーションの分野では、専門的なサービスロボットを使用して、精度を高め、新しい治療方法を可能にします。 MEDSIのロボット手術のためのコンピテンスセンターは、この分野の特定のロシアのロボットシステムに関する詳細情報が限られていても、このような専門機関の例です。
その他のセクター：産業とヘルスケアに加えて、AIとロボット工学も他の民間地域で使用されています。ロジスティクスでは、自動化されたストレージシステムと配信ドローンがテストされ、使用されます。銀行は、クレジット評価や顧客のやり取りなど、ますますAIベースのソリューションを財務において提供しています。スニペットの情報は主にドイツのAIキャンパスのイニシアチブに関連していますが、AIの専門家のトレーニングは、教育およびその他のセクターでのAIの使用を促進するためにロシアで宣言された目標でもあります。農業は、ロボットの使用が増加して効率を高め、労働力の不足に対抗する別のセクターです。より物議を醸すアプリケーションの分野は、AIベースの顔認識と監視システムの広範な使用です。これは、州の資金調達とデータ保護とブルジョアの自由の問題を提起することが多いことがよくあります。

軍事用途

軍事部門は、ロシアのAIおよびロボット工学の主要なドライバーの1つであり、主要な適用分野です。ロシアの軍事指導者は、AIを現代の戦争の重要な技術と見なしており、決定的な戦術的および戦略的な利点を約束しています。ウクライナの紛争からの経験は、軍事的文脈におけるAIの重要性を再び強調し、この地域でのロシアの努力を加速しました。重要な州の資金は、軍事AIの研究開発に流れ込みます。ロシア国防省（MOD）は、2023年8月に500を超えるAI関連プロジェクトに取り組むことを発表しました。そのうち222は年末までに完了する必要があります。軍事AIアプリケーションの重要な領域には次のものがあります。

無人システム/ドローン：1つの焦点は、ザラランセットなどのドローンでのAIの統合にあります。これらは、Swarm Networkであっても、目標を自律的に検索、識別、戦うことができるはずです。 1つの目標は、電子戦の対策（EW）に免疫のないドローンを開発することです。
自律兵器システム（法律）：ロシアは自律戦車やその他の武器システムの開発を推進しており、これまでのところ、法律の潜在的な使用を非難していません。
コマンド、コントロール、通信、コンピューター、ニュース、監視および明確化（C4ISR）：AIは、大量のデータの収集、処理、および体系化に使用され、戦場でより速く、より健全な決定を可能にします。
電子戦（EW）：RB-109A BylinaシステムなどのAIのEWシステムへの統合は、独自の意思決定を加速し、相手のスキルを乱すことを目的としています。
Air and Rocket Defense（PVO-Pro）：Pantsir S-1、S-300、S-400などのシステムにおけるAIがサポートする火災ガイドラインは、敵の飛行物体の位置と破壊を改善することを目的としています。
情報戦争/サイバー戦争：AIは、ソーシャルネットワークの侵入など、情報室での運用、自動化された生産と偽情報（Deepakeを含む）の広がり、および対立する通信システムの妨害に使用されます。

ANAPAの軍事テクノポリス「ERA」、州の会社JSC Ruselectronics、および航空機の製造業者などの特別な組織は、PJSC United Aircraft Corporationが軍事目的でAIの開発を担当しています。ウクライナの紛争は、テストフィールドと触媒として機能します。実際の運用データを提供するだけでなく、特定のニッチ（ドローン、EW、防空）の開発を促進できる即時のニーズも生み出します。ただし、直接的な軍事的必需品に焦点を当てることは、長期的な基礎研究またはより広い民間AIアプリケーションからリソースを控除することができます。

宇宙旅行（ロスコスモス）

ロシアの宇宙機関Roskosmosは、AIおよびロボット工学の重要なプレーヤーであり、アプリケーションの分野でもあります。 Roskosmosは、「2024年までにAIとロボット工学の分野における関係の規制の発展の概念の概念」を明示的に指示し、国家の政治と規制を開発する際にそれらを考慮します。 AIのデジタル化と使用は、Roskosmosの近代化戦略の中心的な要素です。ロシアの宇宙旅行におけるAIおよびロボット工学のアプリケーションの領域は次のとおりです。

衛星画像のテーマ処理と宇宙車両のオンボードデータ処理。
宇宙車両の技術状態の制御、診断、および管理。
個々の宇宙車両とマルチサテライト星座全体の自律制御。
設計上の決定とロケットと宇宙技術からのデジタル双子の作成をサポートするインテリジェントシステム。
宇宙の無人技術における主導的役割を達成するために、技術ビジョンとAIのシステムのグローナスナビゲーションシステムの使用。
ロケット開発やプロセスのシミュレーションから、関係する企業の財務管理まで、すべてのプロセスの包括的なデジタル化。

具体的なプロジェクトと開発は、これらの取り組みを示しています。たとえば、大手ロケットエンジンメーカーであるNPO Energyは、エンジニアリング、建設、技術データの管理のための製品ライフサイクル管理（PLM）モジュールを含む「デジタル構造と生産の技術」と呼ばれるプロジェクトを実装しました。「fjodor」としても知られるヒューマノイドロボットF-850は、実験の一環として国際宇宙ステーションに送られました。 ISSの新しいロシアの研究モジュール「Nauka」には、欧州のロボット部門の時代が装備されています。この時代は、船外作業の高度なロボットサポートをステーションのロシア部分に提供しています。さらに、Roskosmosは、宇宙での消火や宇宙ミッションでのクラッシュの捜索救助などの特定のタスクのロボットも開発しています。宇宙旅行は、ロシアにとって伝統的に強力なハイテクセクターであり、AIとロボット工学の使用は、効率を高め、コストを削減し、新しいミッションプロファイルを可能にすることを目的としています。これらの開発は、しばしば二重の使用の可能性を持ち、市民と軍事の両方の目的に役立つことができます。これは、ロシアが技術の主権と国家安全保障を目指して努力していることに従っています。

ロシア産業におけるAI/ロボット工学のアプリケーションの例と効果

ロシア産業におけるAI/ロボット工学のアプリケーションの例と効果 - 画像：Xpert.Digital

AIとロボット工学の使用は、ロシアの産業ですでにかなりの進歩と測定可能な効果を達成しています。冶金の領域では、Severstalは漬物システムを最適化し、AIおよびニューラルネットワークを使用して溶接継ぎ目をチェックし、生産性の増加と観測されていない欠陥の減少を30％にしました。 MMKは、AI制御された爆風炉制御とルートの最適化により、内部輸送の効率を改善し、コークスの消費量を5 kg/t減らし、生産性は2.5％増加し、ルートを7％減らすことができます。 NLMKは、システムの予測診断で機械学習を使用し、鉱石の荷重をチェックするときに、予定外の標準を20％、修理コストを15％削減し、鉱石の輸送量は2％増加します。

石油およびガス産業では、Gazprom Neftは予測分析を使用して、ポンプとAIベースの画像分析を維持し、石油製品の品質制御を維持しています。これにより、修理費用が削減され、最大97％の精度があるため、年間1億件の摩擦が削減され、制御が6倍速くなりました。化学部門では、Siburは、機械学習を通じて3か月間、人員の変動を予測する際に85％のヒット精度を達成しています。 Rosatomに代表される原子力エネルギー産業と機械工学も、AIおよびニューラルネットワークを使用して、従業員の効率をよりよく評価しています。同時に、彼らは産業ロボットのシリーズ生産に取り組んでおり、50％の市場シェアを達成し、30％をより客観的にすることを目的としています。

機械工学とパイプの生産では、ロボットプランと協力して、ロボット複合体に協力しているCHKPZは、ロボット工学の分野で世界的なトップポジションを達成するために、自動化ソリューションを使用した「ダークワークショップ」にますます関係しています。特にRostecに代表される鎧とハイテクの部門は、航空の鋼部品の品質制御の精度を最大97％に増やし、それによりコントロールを6倍速く実行できます。

要約すると、これは、さまざまな業界の産業でAIとロボット工学がどれだけ広く使用されているかを示しており、生産性を向上させ、コストを削減し、効率を持続可能に改善しています。

開発のための課題と障害

野心的な目標と州の資金調達にもかかわらず、ロシアでのAIとロボット工学の開発と実施は、かなりの課題と障害に直面しています。これらは、国際制裁の影響から、ドイツの構造的問題に至るまで、資金調達の制限にまで及びます。

国際制裁の影響

特に2014年以降にロシアに課されており、2022年以降に大規模に課された国際制裁は、AIやロボット工学を含むハイテクセクターに大きな影響を及ぼします。

西洋のハイテクへのアクセス：ロシアは、特に高性能マイクロチップ（GPU）および米国、台湾、韓国のその他の専門的な電子機器で、AIアルゴリズムの訓練と運用のために、かなりの程度であり、かなりの程度でした。制裁は、これらの重要なコンポーネントへの直接的なアクセスを劇的に困難または妨げています。これは、ハードウェアだけでなく、特殊なソフトウェアにも適用されます。ロシアの航空およびハイテク産業の事実上の工業標準と見なされていたMATLAB/SIMULINKなどのプログラムは、ほとんどアクセスできません。同じことは、制裁の前で重要なテクノロジーパートナーであったSiemens、Kuka、ABB、Boschなどの国際企業のソフトウェアソリューションにも当てはまります。制裁は、ロシアが外国の技術へのアクセスを拒否し、特に軍事応用のコストを抑えることを明示的に目指しています。これにより、ハイテク兵器システムに必要な電子コンポーネント、ソフトウェア、光学レンズのボトルネックにつながりますが、民間AIアプリケーションにも必要です。制裁リストを好む企業は、特別なライセンスを備えた米国のテクノロジーのみを入手できますが、拒否の基本的な推定が適用されます。これらの規制は、認可された企業の子会社にも拡張されています。これに応じて、ロシアは、たとえばトルコ、アラブ首長国連邦、中国などの第三国を通じて、並行輸入によって制裁を避け、「友人」に分類される国との協力を強化しようとしています。分析は、制裁の有効性が、ロシアが第三国のEU企業の子会社を通じて西洋の高技術を獲得する方法を見つけ続けているという事実によって制限されていることを示しています。
コンポーネントと輸入代替のリーフチェーン：2022年以前は、産業ロボットのロシア市場は輸入の95〜100％に依存していました。 Kuka、Fanuc、ABBなどの西洋ブランドの撤退の後、Efort、CRP、Estutなどの中国のメーカーはこのギャップを埋めようとしました。ただし、ロボットと重要なコンポーネントの生産のローカリゼーションは、計り知れない課題です。主要な地元のメーカーでさえ、サーボモーター、還元剤、コントロールなどの主要なコンポーネントで2024を達成しましたが、多くの場合、平均レベルは35〜40％でした。ハウス開発の高コストと世界市場での個々の部品の調達は、しばしば中国の安価なアナログ製品に対してロシアのロボット製品を競争することはないことがよくあります。さらに、ロシアのロボットの統合コストは比較的高く、ロボットコストの最大50％（国際的には約10％）です。 PROMOBOT M13マニピュレーターのシリーズ生産の記録や、「レーダーMMS」によるラジオエレクトロニクスの視覚的品質制御のためのソフトウェアの開発など、輸入代替とローカリゼーションを促進するための州のプログラムがあります。 2022年に強力な市場の不振から抜け出した一部のアナリストの悲観的な予測にもかかわらず、インポートデータは、新しいサプライヤへの再配向のおかげで、ロボット工学の消費を2021年のレベルに保つことができることを示しています。

したがって、制裁は両刃の剣として機能します。一方では、重要な技術と国際的なノウハウへのアクセスを大幅に妨げ、短期から中期の開発のペースを減らし、潜在的に技術のギャップを主要国への拡大します。一方、彼らは、独自の開発と、特に中国の代替パートナーの検索に強力に焦点を合わせています。これは、おそらく技術的には異なり、部分的に依存している国内産業であるにもかかわらず、より回復力がある可能性があります。

熟練した労働者のスキルと専門家の移民

ロシアにおけるKi-and Robotics開発に対するもう1つの深刻な障害は、資格のある専門家の欠如と海外の才能の移住です。 AIを研究したり、新しい方法を調査したり、実際にAIアルゴリズムを使用したりする人々の赤字があります。ミントの科目におけるソビエト教育システムの歴史的遺産にもかかわらず、ロシアはハイテク研究の指標と、他の先進国の背後にある技術ベースの大学の学位の数を国際的に著しくランク付けしています。 AI関連の資格を持つ多くのロシアの大学卒業生は、特に西側ではるかに魅力的な給与とより良いキャリアの見通しにより、海外での機会を探しています。報告によると、ロシアの開発者は、アメリカの同僚の平均しか約4分の1を獲得しています。毎年100,000人以上のロシア人が国を去り、その高い割合は大学の学位を取得しています。 2022年2月以降のロシアからの大規模な国際ITおよびハイテク企業の突然の撤退は、ITスペシャリストからの加速移民と相まって、国内のAIの研究と発達の状況を長年にわたって弱める可能性があります。この「頭脳流出」は、個人の喪失であるだけでなく、イノベーションの可能性、起業家のイニシアチブ、国際ネットワークの喪失であり、活気のあるAIコミュニティと知識移転を開発することを困難にしています。新しい教育および研究センターへの大規模な政府投資でさえ、経験豊富な最高の力と国際的にネットワーク化された研究者のこの定性的損失をほとんど補償することはできません。産業用ロボット工学の分野では、プログラミングエンジニア、ユニット、システムインテグレーターなど、資格のある専門家が深刻に不足しています。産業用自動車のオープンエリアの最大30％が空いています。

外国のハードウェアとソフトウェアへの依存

インポートされたハードウェア、特に高性能マイクロチップとGPUに強く依存しているだけでなく、専門化された外国ソフトウェアは、ロシアのAIのアキレスのかかととロボットの野望のままです。国内の電子産業は比較的小さく、主に特定の軍事用途向けであり、幅広いAI開発に必要な一般化されたコンポーネントの大量生産については少なくなります。 SCADAシステム、コンピュータービジョンモジュール、デジタルツインなどのソフトウェアのローカリゼーションは、宣言された目標であり、新しい開発分野ですが、まだ最初はありません。 MATLAB/Simulinkなどの確立された国際ソフトウェアパッケージにアクセスすることは不可能であることは、これらのプログラムが開発および生産プロセスに深く統合されているため、航空などの産業部門全体にとって重要な課題です。西洋の輸入の代替としての中国の技術への依存は、短期間で制裁のギャップを閉鎖するのに近づくのに役立つ可能性がありますが、新しい、長期依存のリスクです。これにより、ロシアが本当に主権と多様化した技術を築き上げる能力を制限し、それを戦略的利益とチャイナのテクノロジーロードマップに潜在的に従属させる可能性があります。

資金調達の制限と投資環境

ロシア国家は戦略的AIプロジェクトに大きな資金を提供していますが、投資環境には資金調達の制限と構造的問題もあります。特にAI研究の防衛部門におけるテクノロジー開発のための州支出は、国際的な比較で推定されています（米国と中国の数十億人と比較して、国防省のAI研究では年間12〜3600万ドルしかありません）。多くの国でAIイノベーションにとって重要なエンジンである民間部門は、ロシアでは10年の低い経済成長、リスク資本に対する不利な環境、政治的に影響を受けた司法科学者から苦しんでいます。これらの要因は、民間投資を弱め、動的なスタートアップエコシステムの開発を困難にします。 AIプロジェクトのために当初計画されていた州資金の削減に加えて、Covid 19のパンデミック。産業用ロボット工学の分野では、初期プロジェクトのコストが高いため、中小企業（中小企業）の需要が制限されています。ローンや州の補助金へのアクセスは、多くの場合、デジタルの成熟度が高い企業にとっては限られています。国家戦略の野心的な目標（たとえば、AIメトリックの世界的なトップ5のポジション）と実際の課題（制裁、熟練労働者の不足、融資ギャップ）との矛盾は、重要な実施ギャップを示しています。ロシアのKIとロボットのアジェンダの成功は、州の措置がこれらの深遠な構造的問題にどの程度効果的に対処できるか、そして民間の関係者にとってより革新に優しい環境を作ることが可能かどうかに大きく依存します。

ロシアのAIとロボット工学開発の主な課題とその効果

ロシアのAIとロボット開発の主な課題とその効果 - イメージ：Xpert.Digital

ロシアのAIとロボット工学の開発は、いくつかの分野で顕著な広範な課題に直面しています。制裁、特にGPU、マイクロチップ、特別な電子機器などのハードウェアへのアクセスが制限されているため、AIの研究、軍事AI、産業用ロボット工学、ハイテク生産でコストの増加が困難になります。これに対抗するために、ロシアは並行輸入、輸入代替、中国およびその他の「友好的な」国との協力などの措置に依存しています。制裁はまた、ソフトウェアレベルのMATLABやSiemens製品などの標準システムへのアクセスを妨害します。これは、特に航空、ハイテク産業、研究開発、産業用ロボット工学に影響を与えます。ロシアは、独自のソフトウェアの代替品の開発、オープンソースソリューションの使用、中国との協力に反応してきましたが、Simintechなどのプログラムは、これまでSimulinkの代替としてほとんど確立されていません。

別の問題は、高度に資格のあるITスペシャリストと研究者の移住によって悪化する熟練労働者の不足です。これは、基礎研究から実際の実装まで、KIおよびロボット工学エコシステム全体に影響を与えます。州の教育プログラム、AIコースの促進、リターンインセンティブなどの対策は、これまでのところ限られた効果しかありませんでした。さらに、輸入コンポーネントへの依存により、生産のローカリゼーションが発生し、ハウス開発が発生した場合に高コストにつながります。産業用ロボットとシステムインテグレーターのロシアの製造業者は、中国などの国と比較して競争力のある不利益に苦しんでいます。国家は、これに遭遇し、ローカライズのための資金調達プログラムと、たとえばロボットプランやプロモボットなどの企業によって、独自の生産能力の確立です。

国家の資金調達条件も障害を表しています。民間のリスク資本投資は低いままですが、特に高コストは中小企業（SME）を汚染し、経済危機による州の資金を削減します。これは、主にAIの新興企業、ロボット工学の分野、民間AI研究の分野における中小企業に影響します。ロシアは、Sberbankなどの州の銀行との州の補助金、補助金、協力を通じてこれらのハードルを克服しようとし、官民パートナーシップ（ÖPP）にますます関係しています。最後になりましたが、経済には迅速な革新がありません。保守的な企業文化と、特に中小企業内で、ブレーキの進行状態で、幅広い新しい技術の採用が遅くなります。この問題に対抗するために、デジタル変革のための州のプログラムと能力センターの促進が開始されます。

国際的なコラボレーションと競争

ロシアにおけるAIとロボット工学の発展は、集中的な競争と戦略的協力が特徴の国際的な景観と密接に関連しています。地政学的な状況は、ロシアのパートナーシップを大幅に再編成しました。

グローバルAIおよびロボット競技におけるロシアの立場

ロシアは、特に米国と中国の支配的な力に加えて、AIおよびロボット工学におけるリーダーシップの役割を担う競争の重要なプレーヤーとしてグローバルな言説で認識されています。この認識は、モスクワの積極的なレトリックによって積極的であり、市民および軍事AIの両方の開発の優先順位付けを説明しました。全国AI戦略は、ロシアのAI技術が世界市場のかなりの割合を征服するべきであり、ロシアは2030年までに重要なAIメトリックで世界トップ5の国に上昇するべきであるという明確な目標を策定しています。たとえば、これらの野心的な目標といくらかの進歩にもかかわらず、たとえば、国で使用されている産業ロボットの数を大幅に増やすための努力にもかかわらず。エコシステム。外国の高性能ハードウェアへの依存、比較的小さく、財政化されていないスタートアップエコシステム、専門家の継続的な「脳の流出」などの課題は、ロシアの世界的な競争力に影響します。したがって、グローバルなAIコンペティションにおけるロシアの実際の地位は、米国または中国とのAI技術とアプリケーションの幅に留まることができる包括的なグローバルな競合他社の領域よりも、州の優先順位付けされた、しばしば軍事的に関連する領域に特定の強みを持つ「ニッチプレーヤー」です。

戦略的パートナーシップとその再編成

西側との地政学的な対立と結果として生じる制裁を考慮して、ロシアは国際的な科学的技術協力を大幅に再編成しました。この開発は、隔離の否定的な結果を軽減し、テクノロジーとノウハウの代替ソースを開発することを目的として、外部圧力に対する反応よりも純粋に戦略的な選択ではありません。

中国：AIの分野における中国共和国との協力、ロボット工学およびその他の高技術は、特に2014年以降、ロシアにとって顕著で実存的な意味を獲得し、「2020〜2025の期間の科学、技術、イノベーションのロシアと革新のロードマップ」を増やしました。高い技術と革新のための一般的なロシアと中国のワーキンググループは、共同研究プロジェクトに焦点を当てているとKIを決定しました（2023年6月現在）。官報形式には、共同研究プロジェクト、共通の科学センターと研究所の設立（例：ロシア - 中国のデジタル経済研究センター）、激化した学術交換、および共同大学プログラムと機関の設立が含まれます。協力プロジェクトの例は、中国のパートナーや実験室の能力を含む「原子」電気自動車の開発、ロボットやAIなどの地域の国際北極局「スノーフレーク」の一部としての計画された協力、およびコアリアクターを備えた一般的な月面駅の野心的なプロジェクトです。また、「ロシアと中国の科学技術イノベーション基金」など、そのようなプロジェクトに資金を提供するために、共通の資金も開始されました。ただし、このパートナーシップは、中国を支持してますます非対称になっていると観察者によって評価されています。ロシアは、その逆よりも多くの技術分野で中国に依存しています。さらに、中国企業は、デジタル経済における協力プロジェクトとデリケートな技術をより困難にすることができるロシアのパートナーと協力して、中等国のリスクを比較検討する必要があります。ロシアの長期的な戦略的自治は、この新しい、強い中国への強い依存を危険にさらす可能性があります。
インドとBRICS諸国：中国に加えて、ロシアはインドおよび他のBRICS諸国（ブラジル、南アフリカ、新しいメンバー）との技術的協力を積極的に探しています。科学技術協力に関するインドとの合意が2024年1月に施行されました。ロシアの組織「Innopractika」は、協力を促進し、インド市場へのアクセスを促進するために、インドのロシアのIT企業のハブを開く予定です。 AIや量子コンピューティングなどの有望な地域におけるモスクワとニューデリー間の協力の増加の可能性は、双方によって強調されています。たとえば、マイクロメイスプローブのモジュールの開発など、海洋研究の分野にはすでにインドとの共同プロジェクトがあります。全体として、BRICSグループは、AIとデジタルテクノロジーが重要な役割を果たしているため、国際貿易（「Dedollarization」）の米ドルへの依存を減らすことを目的として、より強力な経済的および技術的協力を目指して努力しています。
ベラルーシおよびその他のガス諸国：ロシアの更新された科学技術戦略は、ベラルーシ、独立国家コミュニティ（GUS）、および他の外国との「友人」と分類された他の外国との協力を目標として明示的に提供します。ベラルーシには、アドオンテクノロジー（3D印刷）の開発のためのロードマップがあり、共同能力センターの計画があります。ロシアの州の会社であるロザトムは、ロボット工学と3D印刷地域でベラルーシと協力し、ロシアのベラルーシの学生の訓練をサポートしています。発電所の数学的シミュレータの開発など、デジタルソリューションの分野での一般的なプロジェクトも進行中です。
その他の「友人」：ロシアは、イラン、エジプト、キューバなどの権威主義的支配国家、およびユーラシアビジネス連合の国（例えばタジキスタン、トルクメニスタン、ウズベキスタン）、およびベトナムやマレーシアなどの一部のasean諸国の国々を含む多くの他の国との技術協力を積極的に拡大しようとしています。これらの協力を促進するために、これらの国のロシアのメッセージで特別な「デジタルアタッシェ」が使用されました。
国際機関：2022年に制裁が大規模に引き締まる前、ロシアは、OECD、ヨーロッパ評議会、国連などの組織におけるAIおよびロボット工学の分野での国際基準と基準の開発への積極的な参加を目指していました。これらのオプションは現在、厳しく制限されています。

AIおよびロボット工学の分野におけるBRICSやユーラシア経済連合などのブロック内での協力に重点を置くことも、規範やプラットフォームにあまり依存しない代替技術基準と生態系を確立する試みと見なされなければなりません。これは、技術分野に現れることになっている「多極的な」世界秩序を作成するためのより広いロシアの戦略の一部です。

科学的協力に対する地政学的状況の影響

2022年2月以来、地政学的な状況が大幅に変化したことは、ロシアの国際的な科学技術協力に大きな影響を与えてきました。

西への侵入：ウクライナの侵略とその後の広範な制裁により、西側諸国との科学技術協力の広範な解体が生まれました。これは、西洋のテクノロジー、高度なソフトウェア、重要なコンポーネント、および確立された研究コラボレーションへのアクセスに関するものです。西側諸国は以前は技術移転と共同研究の重要なパートナーであったため、この休憩は重要な転換点です。
Boykotte and Isolation：ロシアの科学者と機関は、ボイコットにますます直面し、国際科学の孤立の増加に直面しています。たとえば、ロシアのチームは、リトアニアの学生チームによるロボット競技の場合に記録されているように、いくつかの国際的な競争への参加から除外されました。国際宇宙ステーション（ISS）などの大規模な国際プロジェクトとの協力も、部分的および変更された条件下で継続されていますが、より複雑で政治的に起訴されています。
自給自足と新しいパートナーに焦点を当てる：孤立と制裁の直接的な結果として、科学技術開発のための新しいロシア戦略は、自給自足の必要性（「技術的主権」）と、「燃料を供給される」と考えられている選択されたグループとのパートナーシップの確立を強調しています。この戦略的再編成は、西洋の制裁の悪影響を補償し、技術と知識の習得のための新しい方法を見つける試みです。
「ソフトパワー」と魅力の喪失：科学技術領域の隔離の増加は、ロシアの「ソフトパワー」の顕著な損失につながります。研究開発における国際協力パートナーとしての国の魅力は、多くの国で減少しており、長期的にはグローバルなテクノロジートレンドとの革新とつながりを持つことを困難にする可能性があります。

AIとロボット工学の分野でのロシアの国際協力：パートナーと優先事項

AIとロボティクスの分野でのロシアの国際協力：パートナーと優先順位 - 画像：Xpert.Digital

人工知能とロボット工学の分野におけるロシアの国際的な協力は、さまざまな焦点と戦略目標を持つさまざまなパートナー国や組織に及びます。中国は、特に西側の制裁を補うために最も重要なパートナーであり、ロシアがテクノロジーや市場へのアクセスを提供しています。このコラボレーションには、共同研究開発プロジェクト、技術移転、トレーニング、標準設定とデジタルテクノロジー、ビッグデータ、AI、通信、およびスペースACIが含まれます。ロードマップ2020-2025、「アトム」電気自動車、国際北極圏「スノーフレーク」、ロシア - 中国のデジタル経済研究センターなどのプロジェクトは、このパートナーシップの戦略的重要性を示していますが、ロシアは依存のリスクも考慮しています。

インドとBRICS諸国も重要なプレーヤーであり、AI、量子コンピューティング、海洋研究の分野での協力に焦点を当てています。「dedollarization」や代替技術エコシステムの構造などの多国間イニシアチブは、政治的および経済的独立の両方を促進することを目的としています。ロシアインドの協定やインドのインプラクティカハブなどのプロジェクトは、ロシアの新しい市場への多様化を示しています。

GUS諸国、特にベラルーシ内では、エネルギーセクター向けの3D印刷、ロボット工学、デジタルソリューションなど、緊密な協力の地域に焦点が当てられています。ロードマップは一緒に開発され、ロザトムを通じてベラルーシの学生の訓練が地域の提携を強化し、共通の基準のテスト分野として機能します。

結局のところ、ロシアは、イラン、エジプト、キューバ、EAWU、ASEAN諸国を含む他の「友好的な国」との協力を求めており、制裁を避け、政治的支援を確保するために市場を開発しています。多くの場合、特定のニッチ分野でのプロジェクトはあまり知られていませんが、技術協力の戦略的拡大に貢献しています。

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ロシアのAI未来への逸脱：機会、リスク、国際的な視点

ロシアのAI未来への逸脱：機会、リスク、国際的な視点 - イメージ：xpert.digital

倫理的および社会的側面

ロシアにおける人工知能とロボット工学の急速な発展と実装は、多くの複雑な倫理的および社会的問題を引き起こします。ロシア国家とさまざまな関係者は、法的枠組みの条件を作成し、倫理的ガイドラインを開発することにより、これらの課題に対処し始めています。

法的および規制の枠組み条件

ロシアは、近年、AIとロボット工学の開発と適用を規制し、促進するために、多くの法律と概念を可決しました。中央の文書は、2020年8月19日に政府規制規則第2129回Rで可決された、2024年まで人工知能とロボット工学のテクノロジーの分野における関係の規制の発展の概念」です。この構想は、AIおよびロボット技術の作成と使用が可能になるように規制システムを変換することを目的としています。これは、新しい社会的関係の法的規制の基礎を作成し、開発の邪魔になる法的障壁を特定することを目的としています。

受胎の核となる原則には、主要なベクトルとしての技術開発の刺激、規制におけるリスク指向の学際的アプローチ、共調節と自己規制の機器の拡大、強力な人間指向のアプローチ（人間中心のAI）、技術の主権の努力、競争の支援が含まれます。概念は、データ保護の要件とAIシステムのトレーニングにデータを使用する必要性とのバランスを見つける必要性を明示的に認識しています。同時リスク制御を伴うイノベーションを促進するための重要なメカニズムは、しばしば「規制砂の箱」と呼ばれる実験的な合法体制（ELR）の作成です。 2020年に適切な法律が可決され、緩和された規制条件下でテストモードでの新しいテクノロジーのテストが可能になりました。経済開発省（MOED）は、AI政策の設計とこれらの規制アプローチの実施の主要な臓器として設立されました。国家宇宙組織のロスコスモスと他の連邦政府の執行機関は、政治的設計と規制活動においてこの概念に自分自身を方向付けることも奨励されています。

この概念に加えて、2030年までに形成された国家AI戦略と情報協会の開発戦略2017-2030包括的なフレームワークが機能します。これらは、「デジタルエコノミー」の全国プログラムの一部である「人工知能」や「デジタル環境のための規制枠組み」などの連邦プロジェクトに隣接しています。特に規制上の注意は、個人データ、知的財産、人権（あなた自身の写真の法律や自分の声など）の保護、AI生成された広告の特定の規制、およびAIを使用した特定の情報の分布の禁止にも当てはまります。ロシアのデータ保護法は、これが契約または同意に基づいている場合、ロシアの法律のロシア市民からのデータの処理において外国企業を征服する域外の規定によって2022年に拡張されました。重要な原則は、明示的な書面による同意なしに自動化されたデータ処理に基づいてのみに基づいて、1人にかなりの法的結果をもたらす決定を下す禁止です。不法行為責任の一般原則は、AIシステムの使用によって引き起こされる損害に適用されます。責任は、訴訟が民法違反である場合に損害を引き起こした人（または団体）にあります。標準化の分野でも取り組みが行われます。たとえば、無人車両システムによる交通標識の検出のためのGOST R 70255-2022や追跡システム用のGOST R 70256-2022など、特定のAIアプリケーションのGOST標準が開発されました。

AIとその実施のためのロシア倫理コード

法的規制と並行して、ロシアは人工知能の分野のための国家倫理コードを開発し、その実施を進めました。

受け入れと署名者：AIの地域における倫理の国家法は、2021年10月26日に国際フォーラムの一部として厳soleに受け入れられました。最初の署名者には、ロシアの主要なテクノロジー企業と、Sber、Yandex、MTS、Mail.ru Group（現在のVK）、Rostelecomなどの州グループが含まれていました。次の数年間で、連邦当局を含む多くの他の組織がコードに参加しました。
コードのコア原則：コードは、AIの責任ある使用を確実にする必要がある多くのコア原則に基づいています。
- 人間のオリエンテーションとヒューマニズム：人間の利益、権利、自由の保護、そして彼の井戸は、AIの開発と適用において最優先事項を持っています。
- 自律性と意志の自由の尊重：AIシステムは、人間の自律性と選択の自由を損なうべきではありません。
- 法律の適合性：AIの開発と使用は、該当する法律に従う必要があります。
- 非差別：AIシステムは、起源、性別、年齢、またはその他の特性に基づいた差別につながってはなりません。
- リスク評価と結果の評価：AIシステムの潜在的なリスクと人道的影響を慎重に評価する必要があります。
- 責任：AIを作成および使用する際には、高度な責任が必要です。これには、リスク指向のアプローチ、注意、および損傷の回避の原則が含まれます。
- 透明性と識別可能性：人々がAIシステムと相互作用する場合、これを透過的にする必要があります（AIの識別）。
- データセキュリティと情報セキュリティ：データの保護と情報セキュリティの保証が不可欠です。
- 自主認定：Codex規制の順守は、自主的な認証手順で確認できます。
- 自己改善の制御：AIシステムの再帰的自己改善を制御するメカニズム（特に強力なAI）を提供する必要があります。
- 人間の責任：中心的な原則は、AIの使用の結果に対する責任は、最終的には常に人間（開発者、オペレーター、ユーザー）にあるということです。
- 使用率と使用：AIテクノロジーは、意図した目的と、人々と社会に明確な利益をもたらす場所に従って使用する必要があります。
- 競争前の開発関心の優先順位：AIテクノロジーのさらなる開発の利益は、純粋な競争力のある利益を通じて、協力と知識交換を促進する必要があります。
実装と監督：コンプライアンスと倫理コードのさらなる発展を監視するために、AIの分野における倫理の特別委員会が設定されています。この委員会は、2022年5月に倫理担当官と署名者の総会から作成されました。これは、大手テクノロジー企業（Yandex、MTSなど）、大学（イノポリス）、その他の組織の代表者で構成されています。委員会は、特定のセクターにおけるAIの倫理的規制を担当するさまざまなワーキンググループで働いています。また、コードの新しい署名者を承認し、倫理原則へのコンプライアンスを監視します。また、UNESCOプラットフォーム上のAIの分野での国際協力に対するロシアのアプローチを調整するための専門的な諮問委員会として機能するAI Ethicsの質問に関するロシア委員会もあります。
国際フォーラムと議論：ロシアは、フォーラム「人工知能の倫理：信頼の開始」（2021）または「人工知能の倫理：GPTジェネレーション。レッドライン」（2023）など、AI倫理の主題に関する国際フォーラムを定期的に組織しています。これらのイベントは、ベストプラクティス、現在の倫理的ジレンマの議論、規制の枠組みのさらなる発展を交換するのに役立ちます。これらのフォーラムの一環として、倫理的および規制上のAIフレームワーク条件を改善するためのイニシアチブも開発されており、国家AI開発戦略の更新に関する提案も開発されています。別のフォーラムは2024年10月に計画されています。これは、国際社会への倫理的ジレンマタに関するロシアの専門家の意見を提示するためのプラットフォームとして機能することを目的としています。

包括的な倫理規範の開発と実施、および専用の委員会の設立は、責任あるAI開発のためのフレームワークを作成するための深刻な努力を示しています。ただし、コード内の「人間指向」アプローチに重点を置いているのは、特に監視と軍事応用の分野において、州の利益に緊張している可能性があります。これらの倫理的ガードレールの実際の有効性は、実際の実施と具体的な倫理的紛争のケースに対処する際に証明する必要があります。

公の談話と社会的受け入れ

AIとロボット工学の社会的認識と受け入れは、統合を成功させるための重要な要素です。調査と研究は、ロシアの人口に対する希望と恐怖に関する洞察を提供します。

KIの認識のための世論調査：
- 全ロシアの意見研究センター（WZIOM）の調査によると、ロシアの人口におけるAI技術の認識は高くなっています。ロシア人の94％がAIについて異なる程度に通知されていると述べています。集中した知識を持っている人の割合は、2022年の36％から50％に増加しました。
- 2人の回答者（52％）は、AIテクノロジーに対する信頼を宣言しています。ロシア人の半数以上（55％）は、今後2〜3年でAIの分野でさらなるトレーニングを完了したいという願いを表明しています。
- 学校でのAIの使用に関して、親の30％が個々の被験者のアプリケーションを許容と見なし、10％がすでに学習プロセスでの子供が使用していると判断しています。精神運動の減少（36％）、「活気のある」コミュニケーションの欠如（31％）、学習動機の低下（27％）と呼ばれる主なリスク。
- National AI戦略（更新されたバージョン2024）は、AIテクノロジーの市民の信頼を2030年までに少なくとも80％（2022年の55％から）に増やすことを目的としています。
社会的および経済的影響についての議論：
- 労働市場：労働市場に対するAIの二重効果に関するロシアの研究作業：一方で、自動化は潜在的なレイオフ、特に日常的な活動において、新しい仕事と専門家の資格の要件が増加しています。推定によると、ロシアの2,000万人以上の従業員が自動化によって脅かされており、これは従業員の平均数の45.5％に相当し、再訓練、さらなる教育、または労働市場の変更が必要です。ホテルやレストラン業界（従業員の73％）、加工業界（60％）、農業（58％）などのセクターが特に影響を受けます。教育（27％）、ICTおよび科学研究（35％）、およびヘルスケア（36％）は自動化が少ないと思われます。
- 不平等：AIが新しい技術の恩恵を受ける一方で、AIが新しい技術の恩恵を受けているため、AIが経済的不平等を悪化させる可能性があることは恐れられています。
- 適応の必要性：AIの急速な発展は、競争力を維持するために、従業員からのさらなるトレーニングと再訓練を通じて適応を必要とします。これには、AI関連のスキルと能力の獲得が含まれ、AIが創造性、社会的知能、複雑な思考などの人々を（まだ）（まだ）置き換えることができない分野での能力が含まれます。
特定の倫理的問題領域：
- 自動運転車：自動運転車の開発は、特に避けられない避けられない事故シナリオ（「トロリー問題」）に関して、ロシアで複雑な倫理的問題を提起します。議論には、より多くの命を救うこと、子供の保護、または道路利用者の行動（たとえば、通りを赤信号で渡る）がAIによる決定の際に考慮されるかどうかの問題などの基準が含まれます。この道徳的ジレンマのための普遍的なソリューションは、見つけるのが困難です。
- データ保護とプライバシー：AIの使用、特に顔の認識と監視のためのシステム、およびAIモデルのトレーニングのための大量のデータの必要性は、かなりのデータ保護の懸念を達成します。ロシアの法律は、データ保護法と情報の自己決定に重点を置くことにより、これに対抗しようとします。
- 責任と責任：AIシステムによって引き起こされた間違った決定または損害が発生した場合の責任の問題は、中心的なトピックです。ロシアの法律は、責任は最終的に人間にあるという原則から述べています。実験的な法的制度では、メカニズムは損傷のケースを調べ、政権を適応させることを目的としています。

ロシアのAIの倫理的および規制上のコア側面

ロシアにおけるAIの倫理的および規制上のコアの側面 - 画像：xpert.digital

ロシアのAIの倫理的および規制上のコアの側面は、さまざまな課題とアプローチを示しています。法的規制には、「2024年までの規制の開発のための概念」、国家AI戦略、および実験的な法制度（ELR）およびデータ保護法に関する法律が含まれます。目的は、イノベーションとリスク管理の促進、迅速な技術開発への適応、および領土外データ保護請求の実施とのバランスを確立することです。 2021年に大手企業と当局によって署名されたAIの倫理コードは、人間のオリエンテーション、非差別、責任、透明性を強調しています。ただし、課題は、コードの責任と施行性、および倫理原則と監視などの経済的利益との間の潜在的な対立から生じます。データ保護とプライバシーに関しては、AIトレーニングのデータの必要性は、特に顔認識などの生体認証データを扱う場合、プライバシーの保護と矛盾していることがわかります。法的根拠は、2022年のデータ保護法の拡大であり、同意なしに自動化された決定を禁止しています。責任と責任に関して、人間の責任の原則はAIの損害に適用され、それにより、規制は損害のELRの文脈で中心的な役割を果たします。複雑な自律システムにおける責任チェーンの明確化とAIリスクのための保険ソリューションの開発は依然として重要です。労働市場では、AIは2,000万人以上の雇用を自動化する可能性がありますが、新しい職業と資格要件も生み出しています。国家AI戦略は、構造変化を社会的に緩和し、デジタルギャップと「無知の経済」を回避するために、再訓練とさらなる教育プログラムに焦点を当てていますが、教育システムはそれに応じて適応しなければなりません。最後に、国民の受け入れは、AI（94％）と懐疑論（52％の信頼）に対する高い注意の混合を示しています。目標は2030年までに80％の信頼を高めることでした。情報キャンペーンと調査は、職場や監視の喪失などの恐怖を克服し、AIシステムの透明性と説明可能性を促進する必要があります。

研究開発動向

AIおよびロボット工学の分野におけるロシアの研究開発活動（F＆E）の推進力は、主に国家戦略、利用可能なリソース、特定されたアプリケーションのニーズによって形作られています。優先順位と科学的出版物の状況の分析は、現在の傾向に関する情報を提供します。

AI研究の重要な領域を特定しました

ロシア政府と関連機関は、国家の競争力を強化し、技術的なブレークスルーを達成するために、AI研究内の特定の分野を優先事項として特定しています。

経済開発省が定義する優先事項（2024年5月）：
- 機械学習のアーキテクチャとアルゴリズム。
- AIアプリケーションの計算とデータ管理。
- 基本的および生成的モデル（大規模な言語モデルなど）。
- 人間のACI相互作用と共同システム。
- 科学、教育、社会分野の応用研究。
国家資金のAI研究センターの焦点：
- 「強いAIの要素」の開発（人工一般情報-AGI）。
- 管理、意思決定、（マルチ）エージェントベースのシステムのシステム。
- 基本モデルと生成モデルのさらなる開発。
- プーチン大統領は、機械学習のアルゴリズムと大規模な言語モデル（LLMS）の開発に焦点を当てて、2030年までにAIセンターをサポートするように明示的に指示しました。
優先セクターでAIソリューションを適用しました（特にAIセンターの第2波の焦点）：
- 健康管理
- 建物と都市環境
- 農業産業施設
- 輸送とロジスティクス
- デジタル業界
- 通信
- 生態学と環境管理
- 観光
- 電気経済
- キャベツ

この焦点は、戦略的に重要なAI部品の基礎研究と、経済関連部門の具体的な用途への研究結果の迅速な移転の両方を目指している実用的なアプローチにあります。機械学習と生成モデルに重点を置くことは、グローバルなテクノロジーの傾向を反映していますが、特定の業界での応用ソリューションに焦点を当てることは、国の近代化要件に対処します。

主要な科学学校と機関

AIおよびロボット工学の分野にあるすべての主要な科学学校の詳細なリストは、このレポートの範囲を超えていますが、ロシアのF＆Eランドスケープで中心的な役割を果たす中心的な機関とネットワークを特定できます。

AI Excellence Centersの大学および研究機関：セクションIII.Aで詳述されているように、Skoltech、HSE、MIPT、ITMO University、Innopolis University、ISP RASなどの機関は、多くの場合、州の資金調達プログラムの文脈で確立された専門センターを持つ学術AI研究の先頭です。これらのセンターは、研究サイトだけでなく、緊急に必要なAIの若者のための重要なトレーニング場所でもあります。ロモノソウ大学モスクワ（MSU）の人工知能研究所は、最適な制御、個別および継続的な最適化、統計、機械学習、アプリケーション、および数学的モデリングに言及しています。 RTU Mirea（モスクワ技術大学）には、多数の研究所がある人工知能研究所も収容しています。機械工学またはレーザー技術のデジタルおよび添加剤技術用。
業界固有の研究機関：大学センターに加えて、特定のセクターのAI研究を運営する専門の研究機関があります。ヘルスケアシステム（NN Blokhin National Medical Research Center of Oncology、Almazov National Medical Research Center）または軍事産業複合施設（ERA Technopolis）。
産業ベースの研究および会社の研究所：SberbankやYandexなどの大規模なテクノロジー企業は、開発指向のAIソリューションに大きく貢献する独自の広範な研究開発部門を運営しています。 SBER、GAZPROM NEFT、YANDEX、VKなどの大手企業を組み合わせた「人工知能の分野のアリアンツ」は、AIの開発と科学センターとの協力を促進する役割を果たしています。
国立人工知能の開発センター（NCRI /нцрии）：ロシア連邦政府によって洗礼され、しばしばHSEに関連して、このセンターはAIの調整、分析、普及において役割を果たしています。たとえば、ロシアにおけるAIの出版活動と一般的なレベルに関するレポートを作成します。

AIおよびロボット工学の分野におけるロシアのF＆Eランドスケープは、伝統的に強力な数学と科学学校、新しく設立された専門のAIセンター、および大企業のF＆E活動の混合によって特徴付けられます。適用された問題と国家的優先事項にもっと焦点を当てるという認識可能な傾向があります。これは、州の資金調達ロジックと迅速な商業化と実装への圧力によるものです。しかし、長期的には、世界の科学コミュニティとの交換が制限されている場合、国際的な隔離は基礎研究の質と幅に影響を与える可能性があります。

出版活動と特許出願の分析

科学的出版活動と特許出願の数は、AIおよびロボット工学の分野における国の研究強度と革新的な強さの重要な指標です。

出版活動：
- 2024年7月から国立人工知能センター（NCRI）の報告書は、2019年から2023年にかけて、最高のカテゴリ（A*）の国際AI会議（A*）でのロシアの著者の出版物の数が70％増加したことを示しています。また、ロシアの組織に所属する外国の著者の数が、2019年と比較して2023年に6回上昇したことも注目に値します。
- 地理的に言えば、モスクワとサンクトペテルブルクは、伝統的にロシアのAI出版物の主要なセンターでした。 AIリサーチセンターを運営する組織の中で、Skoltech（A*Publicationsの30％）と高等学校（HSE）（29％）が最も高い出版活動を持っています。
- 1998年にロシア基礎研究基金（RFFI）の支援を受けて設立された科学的電子図書館Elibrary.ruは、AIとロボット工学の分野でもロシアの科学出版物の重要なプラットフォームとして機能します。
- HSEの知識に関する統計研究と経済学研究所による報告（2025年から2024年にかけて2025年に公開された「ロシアの人工知能：技術と市場」）も、研究と発明の活動、および典型的なアプリケーションと実装の障壁を分析します。
特許出願：
- AIおよびロボット工学の分野におけるロシアの特許出願に関する特定の集計データは、提供された材料では限られていますが、特許活動はイノベーションの重要な指標として言及されています。
- 軍事地域では、新しいAIベースの武器システムに対する特許の重要性が暗示されています。
- 国際的な比較によると、中国と米国はAI特許出願の世界的なリーダーであることが示されています。ロシアはここでの地位を改善するよう努めています。
- ロシアの数人の主要なプレーヤーとの「デジタル」特許の集中の兆候があります。たとえば、デジタルエリアでの発明のためのアクティブなロシアの特許の約76％、およびこのセクターの工業デザインの特許のほぼ95％は、3つの大手企業Yandex、Kaspersky Lab、およびSBERが利用できなくなりました。

高位会議での出版物の増加は、ロシアのAI研究の研究活動の増加と質の向上を示しています。しかし、いくつかの主要な機関や都市部に出版物が集中していることは、言及された科学技術的可能性の地域集中を反映しています。比較的少数の外国人の共著者は、たとえそれが増加したとしても、まだ限られた国際ネットワーキングまたは地政学的隔離の影響の指標になる可能性があります。特にAIとロボット工学の分野での特許活動に関する包括的なデータは、イノベーションパフォーマンスのより完全なイメージを取得するために必要です。国家戦略と州の企業のニーズに牽引された応用研究開発に焦点を当てたことで、漸進的な革新と特定の問題解決策に重点を置くことができますが、破壊的な基礎研究は前景ではそれほど少ないかもしれません。

ロシアのAIスペシャリストの出版活動（A Conferences、2019-2023）

会議でのロシアのAI専門家の出版活動は、2019年から2023年の間に70％の増加を記録しました。2023年には、ロシアの著者の数は276人で、提携した外国の著者の数は2019年以来6回の増加に達しました。出版物は、特にモスクワとサンクトペテルブルク地域に2023年に集中していました。

ロシアのAIとロボット工学：技術の出発と国際的な制限の間

ロシアにおける人工知能とロボット工学の将来の発展は、野心的な国家目標の複雑な混合、国際制裁の影響、技術的主権への努力、国際的なパートナーシップの再編成によって形作られます。

公式の政府の目標と予測

2030年までに更新された国家AI戦略と、2030年代までの科学技術開発の戦略は、AIおよびロボティクスセクターにとって野心的な目標です。すでにセクションII.Aのように、これには詳細が含まれます。

AIソリューションの市場量の大幅な増加（2030年までに600億ルーブルに）。
AI大学卒業生の数の引用（15,500人）。
優先セクターでのほぼ全国的なAI実装（12％から95％）。
AIから国立GDPへの多大な貢献（2030年までに11.2兆ルーブル）。
世界のトップ5か国の中でロシアの重要なAIメトリックを位置づけています。

ロボット工学の分野では、ロシアは、2030年までに10,000（2024）から95,000に使用される産業用ロボットの数を増やし、2030年までにロボット密度で世界中の25位に到達するよう努めています。これらの公式目標は、中央の近代化と成長ドライバーとしての強い政治的意志、AI、およびロボット工学を示しています。ただし、これらの目標の実装は、セクションVで説明されている課題の克服に大きく依存しています。

シンクタンクの専門家分析と評価

独立した専門家とシンクタンクは、将来の見通しのより差別化された絵を描きます。

ロボット工学の市場成長：市場のサンドマーケットのアナリストは、産業ロボットの世界市場で2029年までに11.7％の年間成長を予測し、産業、倉庫、医療ロボットが最も人気があります。ロシアに特化して、国家の支援、ローカリゼーションの取り組み、および労働力の不足を補う必要性と生産性を高める必要性によって、制裁にもかかわらず、産業用ロボットの需要が増加し続けることが期待されています。マクロ経済分析および短期予測センター（ZMAKP）は、産業用ロボット化の活性化を提案して経済成長を加速させ、韓国（1012）、中国（295）などの国（2023年に10,000人の労働者10,000人あたり11ロボット）のかなりの赤字（2023年に10,000人の労働者1人あたり11人のロボット）を指します。
Ki-Markt Russia：「人工知能」能力センターの分析によると、ロシアのAI市場は37％の成長から9,000億ルーブルの成長を示し、州の資金調達は92億ルーブルでした。ただし、ベンチャーキャピタル投資は1,000万ドルのままでした。 Statistaからのその他の推定では、MOPT分析にはAI関連の販売が直接含まれていない可能性があるため、一部の専門家は50億米ドルのロシアAI市場を参照してください。 2024年には、AIの新興企業への投資の増加が3,300万米ドルに記録されました。ビッグデータ協会（ABD）によると、ロシアのビッグデータとKIの全体的な市場は、2024年に約3,200億ルーブルの量に達しました。専門家は、2025年の州の命令と大規模な企業実施を通じてさらなる成長を期待していますが、マクロ経済の安定性への依存と、より多くの民間資本参加の必要性を強調しています。
制裁の影響：制裁と「頭脳流出」は、ロシアのハイテク経済に大きな影響を与え、その影響は何年も続く可能性があります。半導体とマイクロプロセッサへのアクセスは厳しく制限されており、これは軍事ハイテクとKi-F＆Eに影響します。ロシア政府は、補助金と立法支援で業界を支援しようとしていますが、孤立の影響と熟練労働者の控除の影響は、AIエコシステムの成長にとって深刻なものになる可能性があります。これは以前は国内のF＆Eの重要な要因と見なされていたため、西洋の大学や研究機関との国際協力のデカップリングは特に苦痛であると認識されています。それにもかかわらず、ロシアの企業は、制裁と労働者にもかかわらず生産性を高めるためにAIとロボット工学をますます使用していると予想されています。
技術スキル：高等学校経済学（HSE）の専門家は、エネルギー集中、自律型の電源とワイヤレス充電技術（+40パーセントポイント）の分野でのスキルの急速に高まっている必要性と、ロボティクスのナノテクノロジーの使用（+35パーセントポイント）の使用の理解において見られます。

専門家の分析は、野心的な目標とかなりの構造的および外部的な課題との間の緊張によって特徴付けられる未来を示しています。ロシアが本当に主権を築き、世界的に競争力のあるAIおよびロボット産業を構築する能力は、輸入代替政策の有効性、独自のハードウェア能力の開発、専門家の執着と訓練、非西洋国、特に中国との技術的パートナーシップの深さに大きく依存します。

現在の傾向の潜在的な影響

いくつかの包括的な傾向は、今後数年間でロシアのAIとロボット工学の発展に大きな影響を与えます。

西からの制裁と技術的隔離の継続：この傾向により、ロシアは代替パートナーとの技術的独立性と協力のコースを追求し続けるようになります。これは、ロシアの技術と基準が、国内のニーズや協力国のニーズに合わせて調整されたグローバルな傾向または特定のニッチソリューションから切り離される「島開発」につながる可能性があります。特に世界の協力とトップハードウェアへのアクセスから大きな恩恵を受ける分野では、世界の主要国との技術的ギャップが小さいよりも大きくなるというリスクがあります。
中国とのパートナーシップを深める：中国との技術的および経済的協力は、おそらくAIとロボット工学の分野でロシアにとってさらに重要になるでしょう。これにより、テクノロジー、コンポーネント、市場へのアクセスが提供されますが、中国の基準と戦略的利益におけるロシアの発展の依存関係を高め、潜在的な方向性をもたらすリスクもあります。このパートナーシップのダイナミクスは、ロシアのハイテクの将来の重要な要素になります。
軍事的および二重使用アプリケーションに焦点を当てる：地政学的な状況と政府の優先事項を考慮して、二重使用の軍事的アプリケーションと技術は引き続きAIとロボット-F＆Eの焦点であると想定できます。実際の紛争シナリオからの経験は、この分野の革新の重要な要因として引き続き機能します。
国家のステアリングと民間部門のダイナミクス：強力な州の運営と民間イニシアチブとイノベーションの必要性との間の緊張は継続されます。州はリソースを動員し、戦略的方向性を指定できますが、本当に動的で競争力のあるAIエコシステムの開発は、民間企業や新興企業の好ましいフレームワーク条件の作成に依存します。構造的な経済問題の克服と投資環境の改善は、ここで重要な要因のままです。
社会的影響と倫理的議論：AIとロボット工学の広がりの増加により、雇用の変化、データ保護、倫理的影響などの社会的結果についての議論もロシアで重要になります。これらの変革プロセスを社会的に受け入れ、人口の信頼を新しい技術に強化する能力は、持続可能な成功のために重要です。

グローバルな孤立、ローカルソリューション：宇宙旅行から軍へのAI開発におけるロシアの道

ロシアにおける人工知能とロボット工学の発展は、国の政治的リーダーシップによって活発に促進される高い戦略的優先事項の実施です。技術的な主権を達成し、国家安全保障を強化し、経済的競争力を向上させることを目的としたロシアは、広範な国家戦略を解決し、重要な国家資金を動員しました。 2030年までの国家AI戦略、特に2024年の更新バージョン、および科学技術開発のための新しい戦略は、国際的な孤立と経済的課題にもかかわらず、これらの主要な技術における主要な役割を目指して努力する意志を証明しています。

俳優の風景の分析は、AIアジェンダの文言と実施において中心的な役割を果たすSberbankやRostecなどの国家および国営企業の強い支配を明らかにしています。同時に、Yandexや新興のスタートアップエコシステムなどの革新的な企業を持つ民間部門がありますが、より小さな民間部門の国際的な比較では、構造的障害と政治環境によって最終的に制限される可能性があります。主要な大学や研究所の国家資金のAI研究センターは、科学的努力のバックボーンを形成し、基礎研究を行い、優先セクター向けのアプリケーション指向のソリューションを開発することを目指しています。

アプリケーションの分野では、すでに具体的な進歩があります。特に、ロシアの重産業は、AIとロボット工学をますます使用して、効率、コスト削減、品質改善を増加させ、多くの場合測定可能な結果をもたらします。 AIソリューションは、特に画像ベースの診断やサービスセクターで、ヘルスケア、特に診断に基づいています。ロシアのAIおよびロボット工学の革新の主要な推進力の1つとして機能する軍事部門は、現在の紛争と技術のリードの追求からの経験を通じて加速し、顕著な役割を果たします。伝統的にロシアの強さである宇宙旅行は、AIとロボット工学の使用によっても近代化されています。

これらの進歩と野心にもかかわらず、ロシアのAIとロボットの開発は大きな課題に直面しています。国際的な制裁は、西洋のハイテク、特にマイクロチップや専門ソフトウェアなどの重要なハードウェアへのアクセスを大幅に制限しています。これにより、開発と生産が妨げられ、サプライチェーンの再編成と同様に、費用がかかり、しばしば長い輸入代替を強制します。継続的な「頭脳流出」によって強化された資格のある専門家の欠如は、別の深刻な障害を表しています。特に民間部門のための資金調達の制限、および困難な投資環境もイノベーションのダイナミクスを遅らせます。

西からの隔離に対応して、ロシアは国際協力を再編成し、中国、インド、BRICS諸国、ベラルーシ、および他の国との協力を強化し、「友人」と見なされています。中国とのパートナーシップは中心的に重要ですが、新しい依存関係のリスクがあります。この再編成は、代替の技術基準と生態系を確立するためのより包括的な努力の一部でもあります。

AIとロボット工学の倫理的および社会的意味は、ロシアでますます議論されています。法的枠組みが作成され、AIの国家倫理コードが採用されました。これらのガイドラインの実際的な実装と、仕事の変更やデータ保護の懸念などの社会的課題に対処することは、これらの技術の長期的な受け入れと成功に決定的です。

要約すると、ロシアは、AIとロボット工学のグローバルな人種でのつながりを失わず、その国益を維持するためにかなりの努力をしていることがわかります。高度な状態制御された開発、安全関連アプリケーションへの焦点、および強制技術の再編成が現在のコースを形成します。ロシアがその戦略の野心的な目標を達成し、持続的に競争力のあるAIおよびロボティクス業界を構築することに成功するかどうかは、既存の構造的課題を克服し、技術依存関係を管理し、州の優先順位と民間セクターのダイナミクスの両方を考慮に入れるイノベーションに優しい環境を作り出す能力に大きく依存しています。選択された道は、ロシアが特定のニッチの進歩で達成できる未来を示していますが、グローバルスケールでの包括的な技術的リーダーシップの役割は、現在のフレームワーク条件を考慮して到達するのは難しいと思われます。

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