러시아의 인공 지능 및 로봇 공학의 전략적 중요성 (읽기 시간 : 72 분 / 광고 없음 / 금지 없음)

러시아가 글로벌 전력 위치에 AI와 로봇 공학을 사용하는 방법

인공 지능 (AI)과 로봇 공학은 21 세기의 주요 기술로 전 세계적으로 자신을 확립했습니다. 그들은 비즈니스, 사회 및 군사 시스템에서 심오한 변화를 주도하며 국제 경쟁의 중심 분야가되었으며 국가의 전략적 포지셔닝이되었습니다. 이러한 기술을 개발, 적응 및 사용하는 능력은 기술 주권과 글로벌 경쟁력의 벤치 마크로 점점 더 고려되고 있습니다. 이 글로벌 맥락에서, AI와 로봇 공학 분야의 능력을 확장하려는 러시아의 노력은 국제적으로 중요하고 관찰된다.

러시아의 야망과 국가 우선 순위

러시아는 인공 지능과 로봇 공학의 발전을 국가 개발 및 안보의 전략적 우선 순위로 명시 적으로 선언했습니다. 이러한 기술은 경제의 현대화, 방어 기술 강화 및 국가의 기술 주권을 확보하는 데 결정적인 것으로 간주됩니다. 블라디미르 푸틴 대통령은 2017 년 초에 AI 분야에서 주도권을 잡는 사람이“세계의 통치자”가 될 것이라는 성명서와 함께 이러한 기술의 엄청난 중요성을 강조했습니다. 이 진술은 AI의 크렘린이 수반하는 높은 전략적 관련성을 강조합니다.

이러한 야망은 중앙 전략 문서에서 나타납니다. “2030 년까지 인공 지능 개발을위한 국가 전략”은 원래 2019 년에 통과되어 2024 년 2 월에 광범위하게 업데이트되었으며 2024 년 2 월에 채택 된“과학 및 기술 개발을위한 전략”은 정치적 전략을 형성했습니다. 이러한 전략은 러시아의 기술적 독립성을 확보하고 세계 AI 시장에서 국가에 주도적 인 역할을 제공하는 것을 목표로합니다. 군사 응용에 대한 강조는 방어 전략으로 이해 될뿐만 아니라 인구 통계 학적 발달 또는 경제 다각화와 같은 다른 영역의 가능한 약점에 대한 투영력 및 보상의 수단으로 이해 될 것입니다. 따라서 AI 개발은 기술적 인 것이 아니라 러시아의 깊은 지정 학적 프로젝트이며, 이는 세계 무대에서의 입지를 통합하거나 회복하는 것을 목표로합니다.

그러나“기술 주권”은 전 세계 기술 공급망의 현실과 소비에트 연방이 끝난 이래 기술적 인 캐치의 상속에 상당한 긴장을 가졌다. 외래 하드웨어, 특히 고성능 마이크로 칩에 대한 의존성은 지속적인 도전입니다. 국제 제재는 이러한 의존성을 더욱 강화하고 서구 기술에 대한 접근을 훨씬 더 어렵게 만들었습니다. 그러므로“주권”은 완전한 자기 자족으로 해석 될 수 없지만, 중국과 같은 새로운 의존성을 줄이거 나 자신의 틈새 기술을 확장하기 위해 중요한 의존성을 줄이고 동시에 전략적 노력으로 전략적 노력으로 해석됩니다.

이 기사는 러시아 연맹에서 인공 지능과 로봇 공학의 발전을 광범위하게 분석합니다. 그는 민사 및 군사 부문의 중앙 적용 분야뿐만 아니라 정치적, 전략적 틀, 연구 및 산업에서 가장 중요한 행위자를 조사합니다. 또한, 특히 국제 제재와 구조적 장애물을 통한 도전이 강조됩니다. 또 다른 초점은 러시아 가이 분야에 있거나 노력하려고한다는 국제 협력뿐만 아니라 이러한 기술의 진보적 인 구현과 관련된 윤리적, 사회적 영향에 관한 것입니다. 이 기사의 목표는 러시아의 현재 역학, 주 조향 메커니즘 및 미래의 AI 및 로봇 공학에 대한 깊은 이해를 전달하는 것입니다.

AI 및 로봇 공학 분야의 국가 전략 및 정부

러시아 정부는 AI와 로봇 공학의 발전을 촉진하고 조종하기위한 많은 전략적 문서와 제도적 메커니즘을 확립했다. 이러한 이니셔티브는 국가 의제에 대한 이러한 기술에 첨부 된 높은 우선 순위를 반영합니다.

2030 년까지 인공 지능 개발을위한 국가 전략

“2030 년까지 인공 지능 개발을위한 국가 전략”(이하 : 국가 AI 전략)은 원래 2019 년 10 월 대통령 법령에 의해 통과되었으며, AI 개발에 관한 주 프로그램의 기초를 형성하고 러시아 AI 기술이 세계 시장에서 상당한 점유율을 차지한다는 야심 찬 목표를 추구합니다. 이 전략은 AI를 사용하여 국가 이익을 보호하고 전략적 국가 우선 순위를 이행하기위한 조치를 포함하여 가장 중요한 목표와 주요 작업을 정의합니다. 자금 조달의 초점에는 과학 연구, AI 소프트웨어 개발, 데이터 품질 및 가용성 개선, 하드웨어 기반, 자격을 갖춘 직원 교육 및 러시아 AI 기술 시장을 확장하기위한 통합 시스템의 개발을 포함합니다.

2024 년 2 월, 푸틴 대통령은이 전략의 광범위한 업데이트에 대한 문제에 서명했으며 여기에는 약 40 페이지의 변경 및 추가가 포함됩니다. 이 업데이트는 변화된 지정 학적, 경제 프레임 워크, 특히 2022 년 이후 부과 된 국제 제재 및 서부 AI 기술 및 구성 요소에 대한 어려운 접근에 대한 직접적인 반응으로 이해되어야한다. 개정 된 전략은 새롭고 때로는 매우 야심 찬 목표를 설정합니다.

• 2030 년까지 AI 솔루션의 개발 및 구현을위한 연간 서비스의 양을 2030 년 (2022 년 120 억 루블 중)까지 늘 렸습니다.
• ACI의 대학 졸업생의 수를 늘리는 것은 연간 3,000 ~ 15,500 명입니다.
• AI 기술에 대한 대중의 신뢰가 2030 년까지 55% (2022)에서 80% 이상으로 증가합니다.
• AI 구현을 12%에서 95%로 구현하려는 의지가 높은 우선 순위 부문의 비율을 높이고 있습니다.
• 6.2 Exaflops의 누적 국가 컴퓨팅 능력에 도달.
• 약 3.6 조 루블의 AI에 대한 축적 된 기업 지출의 동원.
• 2030 년까지 AI에서 11.2 조 루블의 총 국내 총생산 (GDP)까지 추가 기여를했습니다.
• 2030 년까지 중요한 AI 지표를 가진 전 세계 상위 5 개국 중 러시아를 포지셔닝합니다.

따라서 국가 AI 전략은 AI 지역에서 러시아의 방향과 야망을 지정하는 중심 정치 문서입니다. 2024 년의 업데이트는 변화된 현실에 대한 적응과 기술 주권에 대한 노력의 강화를 신호합니다.

과학 기술 개발 전략 (2024 년 2 월)

AI 전략의 업데이트와 병행하여, 2024 년 2 월 28 일 대통령 부동산 No. 145에 의해 새로운“과학 기술 개발을위한 전략”이 채택되었습니다.이 문서는 2030 년대에 러시아의 과학적 기술 지향을 잘 형성하기위한 것이며, 유문 전쟁, 광범위한 제재 및 스트리트 론적 기술 경주에 대항하여 공식화되었습니다. 그것은 국제적 고립과 경제적 도전에도 불구하고 러시아의 기술적 야망을 추구하려는 의도를 반영하며, 선정 된 동맹국과의 파트너십 개발에 중점을두고 국가 자기 관리 능력 강화에 중점을두고있다.

이 전략은 우선 순위 중 하나로 "지능형 생산, 로봇 공학, 고성능 계산, 새로운 재료, 기계 학습 및 인공 지능을 포함한 진보적 인 생산 기술로의 전환"을 식별합니다. 그것은 기술 혁신을위한 경제의 낮은 기록과 국가의 몇몇 지역에서 과학 기술적 잠재력의 집중과 같은 기술적 적자를 선도적 인 국가로 줄여야 할 필요성을 인정한다. 명백하게 새로운 과제는“인공 지능을 연구 개발에 통합하는 것”입니다. 따라서이 포괄적 인 전략은 국가 과학 및 기술 주권 및 보안의 광범위한 틀에서 KI와 로봇 개발에 착수하고 국가의 고립과 현대화를 극복하기위한 이러한 기술의 중요성을 강조합니다. 2024 년 초에 업데이트 된 새로운 전략 또는 새로운 전략을 적시에 채택하면 서구에 대한 더 빨리 따라 잡고 의존성을 줄여야 할 필요성에 따라 러시아 기술 정책의 가속화되고 긴급한 적응이 나타납니다.

국가 프로젝트“디지털 비즈니스”와 연방 프로젝트“인공 지능”

국가 AI 전략은 장기적인 국가 프로젝트“러시아 연방의 디지털 경제”와 밀접한 관련이 있습니다. 이 포괄적 인 프로그램 내에서“인공 지능”이라는 제목의 특정 연방 프로젝트가 공식화되고 승인되었습니다. 이 연방 프로젝트는 National AI 전략에 정의 된 목표에 대한 주요 구현 메커니즘 중 하나입니다. 특정 AI 개발 조치에 대한 자금 조달은 부분적 으로이 프로젝트의 예산을 통해 이루어집니다. 그러나 원래 계획된 중간 할당은 Covid 19 Pandemic과 같은 외부 요인 및 나중에 경제 상황이 바뀌기 때문에 적응되었다는 점에 유의해야합니다. 경제 개발부 (MOED)는 AI 정책 설계의 주요 기관으로 설립되었으며 강력한 국내 AI 산업을 구축하려는 노력을 조정하는 데 크게 책임이 있습니다. 이 프로젝트와 관련 제도적 구조는 전략적 비전을 운영하려는 구체적인 상태의 노력을 보여줍니다.

자금 조달 메커니즘 및 정치적 프레임 워크 조건

AI와 로봇 공학 분야에서 야심 찬 목표를 이행하기 위해 러시아 정부는 상당한 재정 자원을 동원하고 특정 정치적 틀 조건을 만들었습니다. 2025 년까지 연방 경제 에너지 부 (BMWIK)가보고 한 바와 같이, AI 전략의 이행을 위해 총 약 50 억 유로가 이용할 수있게되며, 이는 이전 계획을 나타냅니다. 과학 연구를위한 주 예산의 상당 부분은 AI 지원 군사 연구 개발에 명시 적으로 지출됩니다. Dmitri Tschernyschenko 부총리는 주 연구 예산의 5%가 AI 연구에 직접 유입되어야한다고 발표했으며, 15%는 AI 도구를 사용하는 다른 연구 분야를위한 것입니다.

파이낸싱은 연방 가구, 국유 회사 및 비 예산 소스의 기부금 등 다양한 채널을 통해 이루어집니다. 여기에는 공공-민간 파트너십 (ÖPP)도 포함됩니다. 과학 기술 개발을위한 업데이트 된 전략의 중요한 목표는 2035 년까지 연구 개발에 대한 사립 투자가 적어도 대중만큼 높아야한다는 것입니다. 국유 회사, 특히 Sberbank는 구현뿐만 아니라 AI 프로젝트의 자금 조달에서 중요한 역할을합니다. 예를 들어, Sberbank는 중요한 AI 정책 문서를 개발하고 자체 효율성을 높이고 새로운 비즈니스 영역을 개발하기 위해 기술 영역에 대량으로 투자하도록 의뢰되었습니다. 이 자금 조달 구조는 국가 및 국가 통제 기업의 지배적 인 역할을 강조하지만 기술 개발의 자금 조달에 민간 투자자를 더 많이 참여시키려는 노력도 반영합니다.

중요한 국가 행위자와 그들의 역할

• 경제 개발부 (MOED) : AI 정책 설계 및 국가 AI 산업 개발의 ​​조정을위한 중심 기관 역할을합니다.
• 디지털 개발, 커뮤니케이션 및 대중 매체 : 국가 프로젝트“디지털 비즈니스”및 관련 연방 프로젝트의 일환으로 중요한 역할을합니다.
• 국방부 (MOD) : 군사 AI 응용 프로그램 개발의 주요 원동력입니다. AI 개발을위한 특별 부서를 설립 했으며이 분야의 수많은 F & e 프로젝트를 모니터링했습니다.
• ERA Technopolis (ANAPA) : 군사 목적으로 AI의 개발을 집중적으로 다루는 전문 군사 연구 개발 센터.
• Advanced Research Foundation (FPI) : 미국 DARPA의 러시아 상대로 간주되며 AI 지역을 포함하는 고급 연구 프로젝트의 홍보 및 구현에 관여하고 있습니다.
• 러시아 과학 재단 (RSF) : AI를 포함한 다양한 과학 분야의 기본 연구 및 개발 프로젝트를 지원하고 2030 년까지 충분한 전략적 목표를 추구합니다.
• Roskosmos : State Space Organization은 AI와 로봇 공학 분야에서 국가 정치와 규제의 개발에서 AI와 로봇 공학 분야의 관계 규제의 개발에 스스로를 지시하는 중요한 선수입니다. 이는 우주 여행이 AI와 국적의 발전에 대한 전략적으로 중요한 분야로 여겨지고 있음을 나타냅니다. 전통적으로 러시아에 대한 명성이 높은 첨단 기술 부문의 역량.

이러한 주요 플레이어의 식별은 국가 KI 및 로봇 공학 의제의 이행에 대한 책임이 국가 통제 및 전략 부문에 중점을 두어 명확하게 분배되는 제도적 환경의 이미지를 이끌어냅니다. 강력한 중앙 집중화와 국가 및 국가 소유 기업의 주요 역할은 정의 된 우선 순위, 특히 군사 부문에서 빠른 자원 동원을 가능하게 할 수 있습니다. 그러나이 구조는 역동적이고 광범위한 AI 생태계에 필요한 민간 부문 혁신과 민첩성을 억제 할 위험이 있으며, 이는 장기적으로 글로벌 경쟁력을 제한 할 수 있습니다.

러시아의 국가 KI 및 로봇 전략 개요

러시아 이미지의 국가 KI 및 로봇 전략에 대한 개요- 이미지 : Xpert.Digital

러시아는 인공 지능과 로봇 공학 개발에 대한 몇 가지 전략적 접근법을 추구합니다. 2019 년 10 월에 처음으로 2030 년까지 AI 개발을위한 국가 전략은 최근 2024 년 2 월에 업데이트 된 전 세계 AI 시장에서 상당한 점유율을 달성하여 기술 리더십 위치를 보장하고 AI에서 GDP 로의 기여를 높이고 전 세계 KI Metrics에서 상위 5 위에 도달하는 것을 목표로합니다. 주요 행위자들은 경제 개발부 (MOED), 디지털 개발부, 국방부 및 정교화에 관여 한 Sberbank입니다. 금융은 연방 예산, 국유 회사, 공공-민간 파트너십 (ÖPP) 및 연방 프로젝트“KI”에 의해 수행됩니다.

2024 년 2 월에 채택 된 과학 기술 개발 전략은 기술 주권, 자급 자족 및 AI 및 로봇과 같은 고급 생산 기술 개발에 중점을 둡니다. 목표는 AI를 연구 개발 (F & E)에 통합하는 것입니다. 책임은 러시아 정부, 과학 및 교육 대통령 협의회뿐만 아니라 MOED 및 국방부와 같은 다른 사역에 있습니다. 자금 조달원에는 2035 년 민간 및 공공 투자까지 동등한 부분을 목표로 연방 및 지역 예산, 주 기업 및 ÖPP와 같은 비 예산 수단 홍보가 포함됩니다.

또 다른 중요한 요소는 국가 프로젝트“디지털 비즈니스”, 특히 2019 년부터 운영 된 연방 프로젝트“KI”로, 안정적인 AI 산업, 비즈니스 및 관리 분야의 AI 구현 및 전문가의 교육을 목표로합니다. MOED와 디지털 개발부는 책임이 있습니다. 금융은 주로 국가“디지털 경제”프로젝트에 의해 수행되며, 연방 예산은 부분적으로 줄어 듭니다.

2020 년 8 월에 채택 된 2024 년까지 AI 및 로봇 공학 분야에서 규제 개발에 대한 개념은 규제 시스템의 변화를 목표로한다. AI 및 로봇 공학의 응용 프로그램을 가능하게하고 법적 장벽을 식별해야합니다. 주요 배우들은 Moed, Roskosmos 및 기타 연방 행정 기관입니다. 간접 금융 메커니즘은 투자 및 개발을위한 유리한 프레임 워크 조건을 만들어 뒷받침됩니다.

배우 및 생태계 : 연구, 주 회사 및 민간 부문

러시아에서 AI 및 로봇 공학의 개발은 복잡한 국가가 지원 된 연구 기관, 강력한 국가 소유 회사 및 다가오는 민간 부문 싸움이지만 도전에 의해 지원됩니다.

주요 연구 센터 및 대학

러시아는 수학 및 과학 훈련의 탄탄한 전통을 기반으로하며, 이는 AI 재능 훈련의 중요한 기초입니다. 연구 능력을 구체적으로 강화하고 응용 프로그램으로의 이전을 가속화하기 위해 정부는 전문 AI 연구 센터에서 여러 파도를 시작하고 재정적으로 지원했습니다.

이 센터의 첫 번째 물결은 2021 년에 시작되었습니다. 6 개의 주요 조직-Skolkowo Science and Technology Institute (Skoltech), Innopolis University, ITMO University, HSE (Higher School of Economics), MoScow Physics and Technology (MIPT) 및 SCIENCES의 러시아 아카데미에 대한 시스템 프로그래밍을위한 Institute에 대한 총 8 억에 대한 자금 조달 연구소 (Mocow Institute of rubles of 8 8). 사이클. 이 센터의 초점은 고급 AI 기술 개발, 강력한 AI 분야의 기본 연구, 예측 기술 연구 및 산업 파트너와의 적극적인 협력에 있습니다.

두 번째 물결은 2023 년에 이어 6 개의 다른 센터가 선정되었습니다. 여기에는 종양학의 NN Blokhin National Medical Research Center 및 Samara University, Novosibirsk State University, National Research Nucle University Mephi (MEPHI), Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod (NNSU) 및 St. Petersburg State University와 같은 전문 의료 연구 기관이 포함됩니다. 이 센터는 2026 년까지 총 50 억 루블 (비 예산 대리인 포함)을 받게되며 의료, 건설, 농업 산업, 운송 및 물류와 같은 우선 순위 부문에서 응용 AI 솔루션에 중점을두기위한 것입니다. 자금 조달의 중요한 조건은 예산이없는 소스에서 상당한 공동 자금을 인수하여 산업 통합을 보장해야합니다. 2025 년에, 3 차 자금의 물결이 이미 계획되어 있으며, 최소한 6 개의 추가 연구 센터가 약 45 억 루블로 지원되어 상당한 공동 자금 조달의 개발로도 지원됩니다.

이 센터의 구체적인 연구 영역은 광범위하며 기계 학습의 아키텍처 및 알고리즘, AI 애플리케이션을위한 데이터의 제공 및 준비, 기본 및 일반 모델의 개발 (2030 년까지 푸틴 대통령을 지시 한 대형 언어 모델 포함), 과학, 교육 및 사회 부문을위한 연구 프로젝트를 포함하는 대형 언어 모델을 포함한 대형 언어 모델 포함)를 포함합니다.

이 센터의 연구 활동과 결과의 예는 다양한 노력을 보여줍니다.

• HSE (Higher School of Economics)는 13 개의 HSE 부서와 300 명 이상의 직원이 참여하는 3 개의 글로벌 연구 영역을 갖춘 광범위한 AI 연구 센터를 운영합니다. 이 프로젝트에는 이미지 처리 모델 생성 (Autood)의 자동화, 그래픽 뉴런 네트워크 (WRF)를 사용한 일기 예보 모델 개발 및 자체 MLOPS 플랫폼 설립을위한 기계 학습 프로세스를 최적화하는 것이 포함됩니다. SBER, Yandex 및 MTS AI와 같은 주요 러시아 기술 회사는 파트너 역할을합니다.
• South Ural State University (SUSU)는 로봇 (PAO CHKPZ)과 협력하여 러시아의 독특한 산업 로봇 공학 센터를 계획하고 있으며, 이는 과학 및 생산을 밀접하게 연결하고 있습니다. 목표에는 로봇 공학 집약적 인 회사를위한 전문가 교육과 예를 들어 Rusrobot Industrial Robots의 개발 또는 인간의 존재없이 작동하는 "Dark Workshop"-자동 자동 공장의 개념을 통한 특정 산업 주문 구현이 포함됩니다.
• Gazprom Neft를 대신하여 Skoltech는 얼음 상태의 정확한 예측을위한 소프트웨어를 개발 한 반면, 제약 회사의 Innopolis University는 약물 개발의 효율성을 높이기위한 분자의 억제를 예측하기 위해 소프트웨어를 개발했습니다.

AI 지역에서 러시아 연구원들의 출판 활동은 긍정적 인 역학을 보여줍니다. 2019 년과 2023 년 사이에 고위급 AI 회의 (A*레벨)의 러시아 간행물 수는 70%상승했으며 출판물의 수와 관련된 주요 기관은 Skoltech (기부금의 30%)와 HSE (29%)이며, 모스크바와 상트 페테르부르크는이 연구 활동의 가장 중요한 지역 센터입니다.

국가 소유 회사의 역할

인공 지능 개발을위한 러시아 전략은 특별한 특징을 가지고 있습니다. 주로 정부 기관이나 민간 부문에 의해 직접적으로가 아니라 국가 소유 기업 (SOE)에 의해 상당히 촉진됩니다. 크렘린은 신뢰할 수 있고 통제 가능한 주 기업에서 아웃소싱 및 AI 이니셔티브를 아웃소싱하고 구현하는 전략을 추구합니다.

• SBERBANK : 러시아 최대의 주립 은행 인 Sberbank (이전의 Sberbank of Russia)는 국가 AI 정치 설계에서 뛰어난 중심 역할을 해왔습니다. 그것은 AI 로드맵, 국가 AI 전략 및 연방 프로젝트“인공 지능”과 같은 중요한 전략 문서의 정교함을 맡았습니다. 주로 금융 기관이지만 Sberbank는 자체 운영 효율성을 높이고 새로운 기술 부동산 제품 라인으로 다각화하기 위해 기술에 큰 투자를 해왔습니다. 이로 인해 Sberbank는 러시아의 주요 기술 회사 중 하나가되었습니다. IT 자회사 인 Sbertech는 11,500 명 이상의 사람들을 고용하고 있으며 수백 개의 프로젝트에서 일합니다. Sberbank는 또한 러시아 최대의 데이터 처리 센터를 개설했으며 2016 년 이후 기하 급수적으로“빅 데이터 이니셔티브”의 수를 늘 렸습니다.이 회사는 Amazon의 Alexa에 대한 대응 자뿐만 아니라 AMON의 ALLYUT에 대응하는 언어 보조 가족“Salyut”를 포함하여 자체 AI 기반 고객 기술을 적극적으로 개발하고 있습니다. 최근 개발에는 생성 AI 모델 Gigachat 및 Kandinsky가 포함되어 있으며, 이는 상당수의 사용자를 달성했습니다. 또한 Sberbank는 러시아 AI 신생 기업 및 협력을 지원하기위한 500 개의 스타트 업과 같은 국제 배우와의 파트너십 (예 : 자율 주행 분야의인지 기술)을 통해 광범위한 러시아 AI 생태계에 투자하고 있습니다. 크렘린에 의한 AI 개발의 주도장으로서 Sberbank의 선택은 기술 효율성으로 명성을 얻었으며 반면에 충성도로 인해 주 당국이 가능하지만 은행은 상업적 이점을 개발할 수 있습니다.
• ROSTEC : 국가 군비 및 기술 그룹 ROSTEC은 자연스럽게 새로운 무기 시스템에 대한 AI 응용 프로그램에 관심이 있으며 국방부의 일반적인 AI 개발 노력의 혜택. 전국 프로젝트“디지털 비즈니스”의 일환으로 Rostec은 직접 AI 작업보다 5G 통신, 블록 체인 및 IIT (Industrial Internet of Things Internet of Things)과 같은 기술 용 도로지도를 만들도록 더 많은 의뢰를 받았습니다. 높은 기술에 대한 공개 토론에서 Rostec은 종종 순수한 AI 프로젝트와 비교하여 이러한 다른 프로젝트를 우선시합니다. 그럼에도 불구하고 Rostec Ki는 시민 및 군사 플랫폼에 통합됩니다. 민간 부문에서 Ntechlab (Findface Technology의 개발자)에 참여하여 홍보되는 안면 인식 기술이 두드러진 예입니다. 군사 지역에서 AI는 전자 전투 시스템 RB-109A Bylina와 같은 새로운 시스템 및 기존 시스템에 통합되거나 MIG-35 및 SU-35 전투기의 대상 탐지 및 운영 관리를 개선하기 위해 통합됩니다. Rostec은 또한 KI를 사용하여 AI 기반 제조 시스템을 통해 또는 철강 생산의 오류 감지와 같은 내부 제조 공정을 최적화합니다.

주요 역할을 Sberbank 및 Rostec과 같은 강력한 주 회사로 이전함으로써 Kremlin은 AI 개발의 전략적 방향, 특히 민감한 영역 및 이중 사용 가능성이있는 기술에서 높은 수준의 제어를 보장합니다. 이 강력한 주 스티어링은 정의 된 우선 순위를위한 자원의 빠른 동원을 가능하게 할 수 있지만,이 회사들이 전체 시장 압력에 노출되지 않고 민간 부문 행위자가 우위에 빠지면 혁신과 경쟁이 억제 될 위험이 있습니다.

민간 부문의 개발 및 도전

국가 행위자의 지배에도 불구하고 민간 부문, 특히 일부 혁신적인 회사와 국제 비교에도 불구하고 성장하는 것은 러시아 AI와 로봇 환경에서 중요한 역할을합니다.

• YANDEX : 러시아 최대의 국제 기술 회사 인 Yandex는 인공 지능 분야의 주요 배우입니다. 이 회사는 지속적으로 다양한 AI 기반 제품 및 서비스를 개발합니다. 여기에는 러시아에서 77%의 시장 점유율을 보유한 광범위한 음성 어시스턴트 "Alice", 전달 로봇 (Yandex.rover)의 자율적 인 애호가 및 무인 차량의 고급 기술이 포함됩니다. 예를 들어, Yandex는 자율 주행 차량의 이동 계획을 위해 변압기 네트워크를 사용하여 교통 상황에보다 자연스럽고 유연한 반응을 가능하게합니다. 이러한 기술 리더십 역할과 전문 지식에도 불구하고 Yandex는 Sberbank와 같은 주 회사에 비해 정부의 공식 AI 전략에서 종속적인 역할을합니다. 크렘린은 개인 소유자 구조와 초기 국제 연결로 인해 특정 불신으로 Yandex를 바라본다. 과거에 러시아 정부는 Yandex 정부가 기업 관리 구조를 변경하여 국가를보다 통제 할 수 있도록 강요했다. 이러한 불신과 국가 통제 기관에 대한 선호도는 근본적인 딜레마를 나타냅니다. 기술 리더십을위한 노력은 최고의 재능과 가장 혁신적인 회사의 통합을 요구하는 반면, 정치 시스템은 동시에 통제력과 충성스러운 국가 행위자들의 호의를 베풀고 있습니다. 정치적 충성도가 기술적 인 우수성에 배치되면 이는 하위 최적의 결과로 이어질 수 있습니다.
• 신생 생태계 : 러시아 AI 스타트 업 생태계는 미국 또는 중국과 같은 글로벌 센터에 비해 훨씬 작습니다. 보고서는 193 ~ 420 개의 AI 회사의 수치를 제공합니다. 그럼에도 불구하고, 예를 들어 AI 스타트 업의 기초와 개발을 촉진하는“Digital Economy National Project”의 일환으로 주 지원 프로그램이 있습니다. 러시아는 2030 년까지 신생 기업의 세계적인 세계 위치가 된 목표를 공식화했으며, 전통적으로 강력한 과학적, 수학적 훈련을 바탕으로 개발의 잠재력을보고 있습니다. 그러나 민간 기업과 신생 기업은 상당한 도전에 직면 해 있습니다. 여기에는 10 년 동안의 경제 성장이 낮은 경제 성장, 위험 자본 자금 조달을위한 바람직하지 않은 환경 및 정치적 영향을받는 사법부가 포함됩니다. 이러한 요소는 미국과 중국에서 관찰 할 수있는 것처럼 개인 투자를 약화시키고 역동적이고 개인적으로 주도하는 AI 부문의 개발을 방해합니다. 국가 지향적 연구 센터에 대한 강력한 초점과 공기업의 지배력은 AI 개발이 국가 (안보)의 관심과 대규모 주 그룹의 요구에 크게 조정되며, 파괴적인 혁신과 스타트 업 생태계의 민첩성을 무시할 수 있다는 사실로 이어질 수 있습니다. 이는 빠르게 움직이는 글로벌 AI 시장에서 장기 경쟁력을 제한 할 수 있습니다.
• 로봇 제조업체 및 통합 자 : 러시아에는 Tscheljabinsk의 Grinik Robotics, Android Technika, Aripix Robotics 및 Robot (CHKPZ)와 같은 회사를 포함하여 점점 더 많은 산업용 로봇 제조업체가 있습니다. Promobot은 상호 작용 및 특정 작업에 AI를 사용하고 국제적으로 수출되는 잘 알려진 서비스 로봇 제조업체로 자리 매김했습니다. 제조업체 외에도 생산 환경에서 로봇 솔루션을 구현하는 시스템 통합 업체 시장이 있습니다. Kuka, Fanuc 및 ABB와 같은 많은 국제 로봇 제조업체는 제재 전에 러시아에 지점 또는 영업 파트너를 가졌습니다. SUSU의 산업용 로봇 센터의 경우와 같이 대학과 산업 간의 협력은 2022 년 이래로 기술과 노하우에 대한 접근이 심각하게 제한되었습니다. 그러나 이러한 모델의 확장 성과 개별 지역 또는 부문 이외의 확장은 AI와 로봇 공학에 의한 러시아 산업의 광범위한 현대화에 중요 할 것입니다.

주요 러시아 AI 연구 센터와 초점

주요 러시아 AI 연구 센터와 그들의 초점 그림 : Xpert.Digital

주요 러시아 AI 연구 센터와 그 초점은 AI 연구에 광범위한 참여를 보여줍니다. 첫 번째 Wave 2021에 설립 된 Skolkowo Institute for Science and Technology (Skoltech)는 강력한 AI, 예측 기술, 기계 학습 및 Gazprom NEFT와 같은 파트너와 함께 AI Solutions에 중점을 둡니다. 그것은 첫 번째 물결에 대한 전반적인 전체 금융의 일부입니다. Innopolis University는 또한 비슷한 지역에 중점을두고 Chemrar와 협력하는 반면 Itmo University는 첫 번째 물결에 설립되었지만 특정 산업 파트너를 부르지는 않습니다. HSE (Higher School of Economics)는 SBER, YANDEX 및 MTS AI와 같은 파트너가 지원하는 이미지 처리, 일기 예보, MLOPS 플랫폼, 머신 러닝 및 휴먼 -ACI 상호 작용에 대해 작업하며 호텔 산업에 대한 예측 마케팅 분석을 개발합니다.

MIPT (Moscow Institute of Physic and Technology)와 RAS (ISP RAS)의 시스템 프로그래밍 연구소 (Institute for System Programming)는 강력한 AI 및 예측 기술에 중점을두고 있으며, 첫 번째 물결에 속하며 동일한 자금 조달의 혜택을받습니다. 의료 시스템의 특정 응용 프로그램의 경우, 2023 년 두 번째 물결에 설립 된 NN Blokhin National Medical Research Center의 NN Blokhin National Medical Research Center는 2026 년까지 추가 공동 피킹을 통해 50 억 루블의 자금을 조달 할 것입니다. 마지막으로, South Ural State University (SUSU) Industrial Robotics Center는 산업 로봇 공학, 훈련 및 "Dark Workshops"를 전문으로하는 로봇 공장 (PAO CHKPZ) 및 주 지원 및 산업 주문에 의해 홍보됩니다.

러시아 AI 및 로봇 산업의 주요 업체 (주 대 민간)

러시아 AI 및 로봇 산업의 주요 업체 (주 대 개인)- 이미지 : Xpert.Digital

러시아 AI 및 로봇 산업의 주요 업체는 주 및 민간 기업입니다. 국영 회사 (SIE)는 Salyut, Gigachat 및 AI Money Machines와 같은 잘 알려진 제품을 갖춘 금융 서비스, AI 플랫폼, 음성 보조원 및 생성 AI에 중점을 둡니다. Sberbank는 AI 정책 개발에서 주도적 인 역할을하며 대규모 사용자 기반을위한 AI 서비스를 제공합니다. 또 다른 주 배우 인 Rostec은 RB-109A Bylina 및 Ntechlab (Findface)과 같은 프로젝트와 듀얼 사용 기술의 중심 인물을 통해 갑옷, 첨단 기술 및 얼굴 인식 분야에서 활발합니다. 개인 측면에서 Yandex는 77 %의 시장 점유율을 보유한 Alice와 같은 제품을 보유한 검색 엔진, 음성 보조원, 자율 주행 및 클라우드 서비스의 리더입니다. Yandex는 공식 전략에서는 고려되지 않지만 AI 전문 지식이 높습니다. Susu Center와 관련하여 로봇 계획은 산업 로봇 공학 및“다크 워크샵”을 전문으로하며 2030 년까지 로봇 밀도의 러시아를 25 위로 데려오고 싶어합니다. Promobot은 박물관 지도자를위한 서비스 로봇 공학과 AI를 통해 자체 이름을 만들었으며 국제적으로 출연합니다. 또 다른 시간 인 Gazprom Neft는 KI를 사용하여 원자재 산업의 효율성을 높이고 원자력 에너지 거인 인 Rosatom은 산업용 로봇을 통해 러시아 시장의 50 %를 목표로하고 있습니다. 이 행위자들은 러시아 AI 및 로봇 산업의 발전을 함께 형성합니다.

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기술 비전 : 러시아 및 로봇 공학 개발- 이미지 : Xpert.Digital

AI 및 로봇 공학의 시장 환경 및 응용 분야

러시아에서 AI와 로봇 공학의 발전은 점점 더 많은 시장 환경과 민간 산업과 군사 부문 및 우주 여행을 포함하여 점점 더 광범위한 응용 분야에서 나타납니다.

러시아 로봇 시장의 시장 규모, 성장 운전자 및 세분화

러시아 로봇 시장은 여전히 ​​전 세계 비교에서는 여전히 비교적 작지만 상당한 성장 잠재력을 보여줍니다. 2024 년에 시장 가치는 3 억 3,370 만 달러로 추정되었습니다. IMARC 그룹의 예측은 시장이 2033 년까지 1,132.95 백만 달러로 증가 할 것이라고 가정하며, 이는 2025 년에서 2033 년 사이에 평균 연간 성장률 (CAGR) 12.35%에 해당합니다.

이 성장의 주요 원동력은 복잡합니다. 핵심 요소는 점진적인 산업 자동화와 AI 기술의 통합 증가입니다. 러시아 기업들은 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 사물 인터넷 (IoT)에 점점 더 의존하여 실시간으로 결정을 내릴 수있는 지능형 로봇을 개발하고 있습니다. 국가 지원 및 기술 발전도 중요한 역할을합니다. 국가 이니셔티브는 산업 자동화, AI 통합 및 지역 기술 개발을 촉진하는 것을 목표로합니다. 러시아는이 지역에서 중요한 글로벌 플레이어로 자리 매김하기 위해 2024 년 약 10,000 명에서 95,000으로 사용되는 로봇의 수를 늘리는 야심 찬 목표를 추구합니다. 또한 생산, 의료, 방어 및 물류와 같은 주요 산업에서 로봇 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이 부문들은 생산성을 높이고, 운영 비용을 줄이고, 직장의 보안을 개선하고 근로자 부족을 보상하기위한 로봇 공학의 잠재력을 점차 인식하고 있습니다.

러시아 로봇 시장은 제품 유형 및 지역에 따라 세분화 될 수 있습니다.

• 제품 유형에 따라 :
  • 산업용 로봇 공학 :이 지역에는 공동 팔 ​​로봇 (자동차 산업 및 복잡한 제조 공정에 사용), 직교 로봇 (전자 및 포장의 정밀 작업), Scara 로봇 (PICA 및 식품 산업) 및 실린더 로봇 (재료 처리 및 금속 처리)이 포함됩니다.
  • 서비스 로봇 공학 : 개인 및 국내 로봇 (예 : 청소 및 엔터테인먼트)과 전문 서비스 로봇을 구별합니다. 후자는 의료 (수술 로봇, 재활), 물류 (자동 창고, 배달 드론), 방어 부문 (자율 드론, 감시 로봇), 인프라 (자동 건설 및 검사 로봇) 및 농업에서 사용됩니다.
• 지역 분석에 따르면 :
  • 중앙 지구, 특히 모스크바는 정부 이니셔티브, 회사 투자 및 고급 연구 기관에 의해 주도되는 로봇 시장의 유명한 중심지입니다. 이 지역은 강력한 산업 기반으로부터 혜택을받습니다.
  • Volga District는 고급 산업 및 제조 시스템으로 인해 중요하며, 이로 인해 대규모 자동차, 항공 우주 및 기계 공학 회사가 로봇 공학을 통합합니다.
  • Ural District는 광업, 야금 및 중공업 산업으로 시장을 지원하며 로봇 공학은 운영 프로세스를 최적화하는 데 사용됩니다.
  • 북서부 지역, 특히 상트 페테르부르크는 로봇 공학 개발의 또 다른 중요한 중심지이며 대학 연구 및 국제 협력의 혜택입니다.
  • 시베리아 지구는 광업, 에너지 및 산업 자동화를위한 로봇 공학에 대한 투자를 통해 원자재 -리치 산업과 기술 부문의 확장 된 기술 부문에 의해 신흥 시장으로 발전하고 있습니다.

이러한 시장 특성은 기술적 가능성과 경제적 필요성과 국가 자금 조달을 특징으로하는 역동적 인 개발을 나타냅니다. 로봇 허브의 지역 농도는 러시아의 기존 산업 및 과학 인프라를 반영하며 개발 및 응용 프로그램의 초점이 어디에 있는지 보여줍니다.

민사 신청

러시아의 민간 부문에서 AI 및 로봇 공학의 구현이 진행되고 있으며, 이로 인해 산업, 의료 및 물류는 특히 이러한 기술의 혜택을 받고 있습니다.

• 산업 및 생산 : 러시아 산업에서는 효율성, 정밀성 및 생산성을 높이기 위해 자동화 추세와 AI 지원 로봇 솔루션의 사용을 관찰 할 수 있습니다. "스마트 공장"과 같은 개념의 구현이 점점 중요 해지고 있습니다. 중공업의 수많은 대규모 회사는 이미 콘크리트 AI 및 로봇 공학 프로젝트와 정량화보고를 구현했습니다. 예를 들어, 가장 큰 철강 제조업체 중 하나 인 Severstal은 AI를 사용하여 연속 산세 시스템을 최적화하여 5%의 생산성을 증가시키고 매년 80,000 톤의 다중 생산을 증가 시켰습니다. 용접 이음새의 품질 관리를위한 또 다른 AI 시스템은 발견되지 않은 결함의 수를 30% 줄이고 제어의 생산성을 40% 증가시킬 수있었습니다. MMK (Micherogorsk Metallurgical Combined)는 AI 시스템을 사용하여 고로를 제어하여 코코넛 소비량을 톤당 5kg으로 줄이고 생산성은 2.5%증가했습니다. MMK는 또한 AI를 사용하여 내부 전송 경로를 최적화하여 노선을 7% 및 5% 연료 절약으로 줄였습니다. NLMK (Novolipezker Metallurgical Combined)는 또한 계획되지 않은 시스템을 20% 줄이고 수리 비용을 15% 줄이기 위해 기계 학습을 기반으로 한 예측 진단 시스템에 의존합니다. 마차에서 광석 하중의 AI 기반 제어는 운반 된 광석 부피가 2%증가 할 수있게 해주었다. 에너지 부문에서 Gazprom NEFT는 최대 3 개월 전에 실패를 예측하는 펌프 장비에 예측 분석 시스템을 사용하여 계획되지 않은 표준을 20% 감소시키고 연간 수리 비용을 1 억 루블로 줄였습니다. 석유 제품의 자동 품질 관리를위한 AI 시스템은 최대 97%의 정확도를 달성하고 제어 프로세스를 6 번 가속화합니다. 화학 회사 인 Sibur는 기계 학습을 사용하여 직원 변동을 85%의 정확도로 예측합니다. 주 그룹 Rosatom은 AI를 사용하여 직원 효율성을 평가하여 30%의 평가의 객관성을 높이고 시리즈 생산이 이미 기록 된 산업 로봇 공학 시장의 50%를 정복 할 계획입니다. Rostec은 또한 항공 산업을위한 강철의 자동 품질 관리를 위해 자회사 "RT-Techpriemka"와 같은 KI를 사용하여 제어 속도를 변경했습니다. 과학 및 생산 통합의 뛰어난 예는 South Ural State University (SUSU)의 산업용 로봇 센터이며 로봇 (PAO CHKPZ)과 협력하여 계획됩니다. 전문가뿐만 아니라 여기에서 훈련을받을뿐만 아니라 Rusrobot 조작기와 같은 산업을위한 턴키 로봇 단지도 개발 및 구현됩니다. 야심 찬 목표는 인간의 존재없이 작동하는 완전 자동화 된 공장 인“어두운 워크샵”의 발전입니다. 이러한 이니셔티브는 2030 년까지 로봇 밀도에서 전 세계 25 위를 차지한다는 국가 목표의 일부입니다.이 상세한 응용 사례는 러시아 중공업의 AI와 로봇 공학이 미래의 비전으로 간주 될뿐만 아니라 효율성, 비용 절감 및 품질 개선을 증가시키는 데 이미 사용된다는 것을 보여줍니다. 구현 에서이 실용적이고 결과 지향적 인 접근 방식은 이러한 기술의 수용 및 통합이 실제적인 이점의 데모에 크게 의존한다는 것을 나타냅니다.
• 건강 관리 : 러시아 건강 관리는 AI 및 로봇 공학, 특히 진단 분야와 점점 더 수술 및 재활 분야에서 중요한 응용 분야입니다. AI 시스템은 초기 단계에서 암, COVID-19 폐렴, 골다공증 및 허혈성 심장 질환과 같은 질병을 인식하기 위해 의료 이미지 (CT, MRI, 유방 조영술)의 분석에 집중적으로 사용됩니다. 모스크바시는 AI 개발자를위한 의료 데이터 레코드를 개설하고 폴리 클리닉에서 전반적으로 AI 시스템을 구현함으로써 여기에서 선구적인 역할을합니다. 모스크바 폴리 클리닉에서 AI에 의한 CT 스캔의 가공 속도는 70% 증가했으며 Covid-19 폐렴 검출의 정확도는 94%로 증가했습니다. 2024 년 5 월, AI 시스템은 1,400 만 명 진단을받은 모스크바 치료사를 지원했습니다. 러시아 AI Health의 잘 알려진 행위자와 프로젝트는 Sberbank의 자회사, 모바일 진단 단지 ( "Digital FAP"), CT Lung Recordings (MDDC 플랫폼) 및 의료 진단 보조원 (GIGADOC)을 분석하는 알고리즘 인 Sbermedii입니다. Botkin.ai는 보안 문제로 인해 Roszdravnadzor Health Supervisory Authority에 의해 의료 AI 시스템이 일시적으로 유통에서 벗어났습니다. "webiomed"(의사 결정 시스템), "цельс"(Celsus, Image Analysis) 및 "третье мнение"(세 번째 의견, X- 레이 이미지의 분석)와 같은 수많은 기타 스타트 업은 풍경을 형성합니다. AI의 국가 표준 (GOST)은 또한 품질과 보안을 보장하기 위해 의학에서 개발되었습니다. 수술 로봇 공학 및 재활 영역에서 전문 서비스 로봇은 정밀도를 높이고 새로운 치료 방법을 가능하게하는 데 사용됩니다. MEDSI의 로봇 수술 역량 센터는이 분야의 특정 러시아 로봇 시스템에 대한 자세한 정보가 제한되어 있어도 이러한 전문 기관의 예입니다.
• 다른 부문 : 산업 및 의료 외에도 AI 및 로봇 공학은 다른 민간인 지역에서도 사용됩니다. 물류에서 자동화 된 스토리지 시스템 및 배달 드론을 테스트하고 사용합니다. 은행은 신용 평가 또는 고객 상호 작용과 같은 금융 분야에서 점점 더 AI 기반 솔루션을 제공합니다. 스 니펫의 정보는 주로 독일 AI 캠퍼스 이니셔티브와 관련이 있지만 AI 전문가의 교육은 또한 교육 및 기타 부문에서 AI의 사용을 촉진하기위한 러시아에서 선언 된 목표입니다. 농업은 로봇의 사용이 효율성을 높이고 노동 부족에 대응하기 위해 증가하는 또 다른 부문입니다. 보다 논란의 여지가있는 응용 분야는 AI 기반 얼굴 인식 및 감시 시스템을 널리 사용하는 것입니다.이 감시 시스템은 종종 주 금융으로 구현되어 데이터 보호 및 부르주아 자유에 대한 의문을 제기합니다.

군사용 애플리케이션

군사 부문은 주요 동인 중 하나이며 러시아의 AI 및 로봇 공학의 주요 적용 분야입니다. 러시아 군사 지도부는 AI를 현대 전쟁의 핵심 기술로보고 있으며, 이는 결정적인 전술과 전략적 이점을 약속합니다. 우크라이나의 갈등으로 인한 경험은 다시 군사적 맥락에서 AI의 중요성을 강조 했으며이 지역에서의 러시아의 노력을 가속화시켰다. 중요한 주 자금은 군사 AI 연구 개발로 유입됩니다. 러시아 국방부 (MOD)는 2023 년 8 월에 500 개가 넘는 AI 관련 프로젝트를 진행한다고 발표했으며, 그 중 222 개는 연말까지 완료되어야한다. 군용 AI 응용 프로그램의 주요 영역에는 다음이 포함됩니다.

• 무인 시스템/드론 : Zala Lancet과 같은 드론에서 AI를 통합하는 데 중점을 둡니다. 이들은 Swarm 네트워크에서도 목표를 자율적으로 검색, 식별 및 전투 할 수 있어야합니다. 한 가지 목표는 전자 전쟁 (EW)에 대한 조치에 면역 된 드론을 개발하는 것입니다.
• 자율 무기 시스템 (LAW) : 러시아는 자율 탱크 및 기타 무기 시스템의 개발을 주도하고 있으며 지금까지 법의 잠재적 사용을 비난하지 않았습니다.
• 명령, 제어, 커뮤니케이션, 컴퓨터, 뉴스, 모니터링 및 설명 (C4ISR) : AI는 대량의 데이터의 수집, 처리 및 체계화에 사용되어 전장에서 더 빠르고 건전한 의사 결정을 가능하게합니다.
• 전자 전쟁 (EW) : RB-109A Bylina 시스템과 같은 AI를 EW 시스템에 통합하는 것은 자신의 의사 결정을 가속화하고 상대방의 기술을 방해하는 것을 목표로합니다.
• Air and Rocket Defense (PVO-PRO) : Pantsir S-1, S-300 및 S-400과 같은 시스템의 AI 지원 화재 지침은 적 비행 대상의 위치 및 파괴를 개선하기위한 것입니다.
• 정보 전쟁/사이버 전쟁 : AI는 정보 실에서의 운영, 예를 들어 소셜 네트워크 침투, 자동화 된 정보 생성 및 불완전한 정보 (심해 포함) 및 반대 커뮤니케이션 시스템의 방해에 사용됩니다.

Anapa의 Military Technopolis“ERA”, 주 회사 JSC Ruselectronics 및 항공기 제조업체 PJSC United Aircraft Corporation과 같은 특별 조직은 군사 목적으로 AI의 개발을 담당합니다. 우크라이나 분쟁은 테스트 분야 및 촉매제 역할을합니다. 실제 운영 데이터를 제공 할뿐만 아니라 특정 틈새 시장 (드론, EW, 항공 방어)에서 개발을 촉진 할 수있는 즉각적인 요구를 만듭니다. 그러나 직접적인 군사 필수품에 대한 초점은 장기 기본 연구 또는 더 넓은 민간인 AI 응용 프로그램에서 자원을 공제 할 수 있습니다.

우주 여행 (Roskosmos)

러시아 우주국 Roskosmos는 또한 AI 및 로봇 공학에 대한 중요한 선수이자 응용 분야입니다. Roskosmos는 국가 정치와 규제를 개발할 때“2024 년까지 AI와 로봇 공학 분야에서 관계 규제의 개발에 대한 개념”을 명시 적으로 지시합니다. AI의 디지털화와 사용은 Roskosmos의 현대화 전략의 중심 요소입니다. 러시아 우주 여행에서 AI 및 로봇 공학의 적용 영역은 다음과 같습니다.

• 우주 차량의 위성 이미지의 주제 처리 및 온보드 데이터 처리.
• 우주 차량의 기술 상태의 제어, 진단 및 관리.
• 개별 우주 차량 및 전체 다중 세텔리트 별자리의 자율 제어.
• 디자인 결정과 로켓 및 우주 기술로부터 디지털 쌍둥이 생성을 지원하는 지능형 시스템.
• 공간의 무인 기술에서 주요 역할을 수행하기 위해 기술 비전 및 AI 시스템의 Glonass Navigation System의 사용.
• 로켓 개발 및 프로세스 시뮬레이션에서 관련 회사의 재무 관리에 이르기까지 모든 프로세스의 포괄적 인 디지털화.

구체적인 프로젝트와 개발은 이러한 노력을 보여줍니다. 예를 들어, 최고의 로켓 엔진 제조업체 인 NPO Energyh는 엔지니어링, 건설 및 기술 데이터 관리를위한 제품 수명주기 관리 (PLM) 모듈을 포함하는“디지털 건설 및 생산을위한 기술”이라는 프로젝트를 구현했습니다. "Fjodor"라고도하는 Humanoid Robot F-850은 실험의 일환으로 국제 우주 정거장으로 보내졌습니다. ISS를위한 새로운 러시아 연구 모듈“Nauka”에는 유럽 로봇 팔 시대가 장착되어 있으며, 이로 인해 역의 러시아 지역에 아웃 보드 운영에 대한 고급 로봇 지원을 제공합니다. 또한 Roskosmos는 우주에서의 소방과 같은 특정 작업과 우주 임무에서 충돌의 검색 및 구조와 같은 특정 작업을위한 로봇을 개발합니다. 우주 여행은 전통적으로 러시아의 강력한 첨단 기술 분야이며 AI 및 로봇 공학의 사용은 효율성을 높이고 비용을 줄이며 새로운 미션 프로파일을 가능하게하는 것을 목표로합니다. 이러한 발전은 종종 이중 용도 잠재력을 가지고 있으며 러시아의 기술 주권과 국가 안보를위한 러시아의 노력에 따른 시민 및 군사 목적에 서비스를 제공 할 수 있습니다.

러시아 산업에서 AI/로봇 공학의 응용 사례 및 효과

러시아 산업에서 AI/로봇 공학의 응용 사례 및 효과 - 이미지 : Xpert.Digital

AI와 로봇 공학의 사용은 이미 러시아 산업에서 상당한 진전과 측정 가능한 효과를 달성했습니다. 야금 영역에서 Severstal은 산세 시스템을 최적화하고 AI 및 신경망을 사용하여 용접 이음새를 점검하여 생산성이 5 % 증가하고 관찰되지 않은 결함의 30 % 감소를 초래했습니다. MMK는 AI 제어 폭발 가로 제어 및 경로 최적화로 내부 전송의 효율을 향상시켜 코크스 소비를 5kg/t로 줄이고 생산성은 2.5 % 증가했으며 경로는 7 % 감소 할 수 있습니다. NLMK는 시스템의 예측 진단과 광석 적재를 확인할 때 기계 학습을 사용하여 계획되지 않은 표준을 20 %감소시키고 수리 비용이 15 %감소한 반면 광석의 운송량은 2 %증가합니다.

석유 및 가스 산업에서 Gazprom NEFT는 예측 분석을 사용하여 석유 제품의 품질 관리를위한 펌프 및 AI 기반 이미지 분석을 유지합니다. 이로 인해 수리 비용이 낮아지고 최대 97 %의 정확도로 인해 매년 1 억 개의 문지름 비용이 절감되었으며 6 배 더 빠른 제어력이 발생했습니다. 화학 부문에서 Sibur는 기계 학습을 통해 3 개월 동안 인원 변동을 예측하는 데 85 %의 히트 정확도를 달성합니다. Rosatom으로 대표되는 원자력 산업 및 기계 공학은 AI 및 신경망을 사용하여 직원 효율성을 더 잘 평가합니다. 동시에, 그들은 50 %의 시장 점유율을 달성하고 30 % 더 객관적인 목표를 달성하기 위해 등급을 달성하기 위해 산업용 로봇의 시리즈 제작을 진행하고 있습니다.

기계 엔지니어링 및 파이프 생산 분야에서 CHKPZ는 로봇 계획과 협력하여 로봇 단지와 협력하여 로봇 공학 분야에서 전 세계적으로 최고 위치를 달성하기 위해 자동화 솔루션을 사용하여 로봇 단지와 관련하여 "어두운 워크샵"과 관련이 있습니다. 특히 Rostec으로 대표되는 갑옷과 첨단 기술 부문은 항공에 대한 강철 부품의 품질 관리의 정확도를 최대 97 %로 증가시켜 제어를 6 배 더 빠르게 수행 할 수 있습니다.

요약하면, 이것은 다양한 산업 산업에서 AI와 로봇 공학이 어떻게 넓고 성공적인 AI와 로봇 공학을 사용하여 생산성을 높이고 비용을 줄이며 지속 가능한 효율성을 향상시키는 방법을 보여줍니다.

개발을위한 도전과 장애물

야심 찬 목표와 주 자금에도 불구하고 러시아에서 AI와 로봇 공학의 개발 및 구현은 상당한 도전과 장애물에 직면 해 있습니다. 이는 독일의 국제 제재의 영향에서 독일의 구조적 문제, 자금 조달 제한에 이르기까지 다양합니다.

국제 제재의 영향

특히 2014 년 이후와 2022 년 이후 대량으로 러시아에 부과 된 국제 제재는 AI 및 로봇 공학을 포함한 첨단 기술 부문에 중대한 영향을 미쳤습니다.

• 서양 첨단 기술에 대한 접근 : 러시아는 외국 하드웨어, 특히 고성능 마이크로 칩 (GPU) 및 미국, 대만 및 한국의 기타 특수 전자 장치, AI 알고리즘 훈련 및 운영에 대한 상당 부분이었다. 제재는 이러한 중요한 구성 요소에 대한 직접적인 접근을 크게 어렵게하거나 방지했습니다. 이는 하드웨어뿐만 아니라 전문 소프트웨어에도 적용됩니다. 러시아 항공 및 첨단 기술 산업에서 사실상의 산업 표준으로 간주 된 MATLAB/SIMULINK와 같은 프로그램은 거의 접근 할 수 없습니다. Siemens, Kuka, ABB 및 Bosch와 같은 국제 기업의 소프트웨어 솔루션에도 마찬가지로 제재 앞에서 중요한 기술 파트너였습니다. 제재는 외국 기술에 대한 러시아의 접근을 거부하고 특히 군사 응용에 대한 비용을 증가시키는 것을 명시 적으로 목표로한다. 이로 인해 전자 구성 요소, 소프트웨어 및 광학 렌즈의 병목 현상은 첨단 무기 시스템뿐만 아니라 민간인 AI 응용 분야에도 병목 현상이 발생합니다. 제재 목록을 좋아하는 회사는 특별 라이센스가있는 미국 기술 만 얻을 수 있지만 기본 거부 추정이 적용되는 경우; 이 규정은 또한 제재 회사의 자회사로 확대됩니다. 이에 따라 러시아는 예를 들어 터키, 아랍 에미리트 또는 중국과 같은 제 3 국가를 통해 병행 수입으로 제재를 피하고“친구”로 분류 된 국가와의 협력을 강화하려고 노력하고 있습니다. 분석에 따르면 제재의 효과는 러시아가 서구의 첨단 기술을 얻을 수있는 방법을 계속 찾고 있다는 사실에 의해 제한되어 있으며, 일부는 제 3 국가의 EU 회사의 자회사를 통해 제한되어 있습니다.
• 구성 요소 및 수입 대체를위한 LIEF 체인 : 2022 년 이전에 산업용 로봇 시장은 수입의 95-100%에 의존했습니다. Kuka, Fanuc 및 ABB와 같은 서부 브랜드가 철회 한 후 Efort, CRP 및 Estut과 같은 중국 제조업체는이 격차를 메 웠습니다. 그러나 로봇과 중요한 구성 요소 생산의 현지화는 엄청난 도전입니다. 주요 현지 제조업체조차도 서류 모터, 환원기 및 컨트롤과 같은 주요 구성 요소에서 2024 년을 달성했습니다. In -House 개발에 대한 높은 비용과 세계 시장에서 개별 부품의 조달은 종종 중국의 저렴한 아날로그 제품에 러시아 로봇 제품을 경쟁력있게 만들지 않습니다. 또한 러시아 로봇의 통합 비용은 로봇 비용의 최대 50% (국제적으로 약 10%)로 비교적 높습니다. PROMOBOT M13 조작기의 시리즈 생산 기록 또는 "Radar MMS"에 의한 방사성 전자 장치의 시각적 품질 관리를위한 소프트웨어 개발과 같은 수입 대체 및 현지화를 촉진하는 주 프로그램이 있습니다. 2022 년에 강력한 시장 급락에서 벗어난 일부 분석가들의 비관적 예측에도 불구하고, 수입 데이터에 따르면, 수입 데이터에 따르면 로봇 공학 소비는 새로운 공급 업체와의 재활 덕분에 2021 수준으로 유지 될 수 있음을 나타냅니다.

따라서 제재는 양날의 검으로 작용합니다. 한편으로, 그들은 중요한 기술과 국제 노하우에 대한 접근성을 크게 방해하여 단기적으로 중장기의 발전 속도를 줄이고 잠재적으로 기술적 격차를 주요 국가로 확대시킵니다. 반면에, 그들은 자신의 개발과 대체 파트너, 특히 중국에 대한 검색에 더 강력하게 초점을 맞추고 있습니다. 이는 기술적으로 다르고 부분적으로 의존적 인 국내 산업이지만보다 탄력적 인 것으로 이어질 수 있습니다.

숙련 된 노동자의 기술과 전문가의 이민

러시아의 KI- 및 로봇 발전에 대한 또 다른 심각한 장애물은 자격을 갖춘 전문가의 부족과 해외 인재 이민이라는 것입니다. AI를 공부하거나 새로운 방법을 탐색하거나 실제로 AI 알고리즘을 사용하는 사람들이 있습니다. 민트 주제에서 소비에트 교육 시스템의 역사적 유산에도 불구하고 러시아는 첨단 기술 연구 지표와 국제적으로 다른 선진국보다 훨씬 크게 기술 기반 대학 학위의 지표를 선정합니다. AI 관련 자격을 갖춘 많은 러시아 대학 졸업생들은 훨씬 더 매력적인 급여와 더 나은 경력 전망으로 인해 서구에서 해외에서 기회를 찾고 있습니다. 보고서에 따르면, 러시아 개발자는 미국 동료의 평균 약 4 분의 1 만받습니다. 매년 10 만 명이 넘는 러시아인이 나라를 떠나고 있으며 그 중 높은 비율은 대학 학위를 가지고 있습니다. 2022 년 2 월 이후 러시아의 대규모 국제 IT 및 첨단 기술 회사가 갑자기 철수 한 것은 IT 전문가들로부터의 이민이 가속화 된 이민과 결합하여 몇 년 동안 국내 AI 연구 및 개발 환경을 크게 약화시킬 수있었습니다. 이 "Brain Drain"은 개인의 손실 일뿐 만 아니라 혁신 잠재력, 기업가 이니셔티브 및 국제 네트워크의 상실로 인해 활기찬 AI 커뮤니티 및 지식 이전을 개발하기가 어렵습니다. 새로운 교육 및 연구 센터에 대한 대규모 정부 투자조차도 경험이 풍부한 최고 힘과 국제적으로 네트워크 된 연구원의 질적 손실을 거의 보상 할 수 없습니다. 산업용 로봇 공학 분야에는 프로그래밍 엔지니어, 유닛 및 시스템 통합자를 포함하여 자격을 갖춘 전문가가 심각하게 부족합니다. 산업 자동화의 개방 된 지역의 최대 30%는 비어 있습니다.

외국 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 의존성

수입 하드웨어, 특히 고성능 마이크로 칩 및 GPU에 대한 강력한 의존성뿐만 아니라 전문화 된 외국 소프트웨어는 러시아 AI와 로봇 야망의 Achilles의 발 뒤꿈치로 남아 있습니다. 국내 전자 산업은 비교적 작고 주로 특정 군용 응용 분야에 맞춰져 있으며, 광범위한 AI 개발에 필요한 일반화 된 구성 요소의 대량 생산에는 적습니다. SCADA 시스템, 컴퓨터 비전 모듈 또는 디지털 쌍둥이의 소프트웨어의 현지화는 선언 된 목표이자 새로운 개발 분야이지만 여전히 처음에 있습니다. MATLAB/SIMULINK와 같은 기존 국제 소프트웨어 패키지에 액세스 할 수없는 것은 항공과 같은 산업 분야에서 중요한 과제입니다.이 프로그램은 개발 및 생산 프로세스에 깊이 통합 되었기 때문입니다. 서구 수입을 대체하는 중국 기술에 대한 의존은 짧은 통지로 제재 격차를 마감하는 데 도움이 될 수 있지만 새로운 장기 의존성의 위험이 있습니다. 이것은 러시아가 실제로 주권적이고 다각화 된 기술을 구축하는 능력을 제한 할 수 있으며, 잠재적으로이를 전략적 관심사와 중국의 기술 로드맵에 종속시킬 수 있습니다.

금융 제한 및 투자 환경

러시아 국가는 전략적 AI 프로젝트에 대한 상당한 자금을 제공하지만 투자 환경에는 금융 제한과 구조적 문제도 있습니다. 기술 개발에 대한 국가 지출, 특히 AI 연구의 국방 부문에서 국제 비교에서 추정됩니다 (미국과 중국의 수십억에 비해 국방부 AI 연구를 위해 매년 1,360 만 달러에 불과합니다). 많은 국가에서 AI 혁신에 중요한 엔진 인 민간 부문은 10 년 동안 경제 성장이 적은 낮은 경제 성장, 위험 자본에 대한 불리한 환경 및 정치적 영향을받는 사법부로 러시아에서 곤경에 처해 있습니다. 이러한 요소는 사립 투자를 약화시키고 역동적 인 스타트 업 생태계를 개발하기가 어렵습니다. AI 프로젝트를위한 원래 계획된 주 자금의 감소 외에도 Covid 19 Pandemic. 산업용 로봇 공학 분야에서 초기 프로젝트 비용이 높으면 중소 규모의 회사 (SME)에 대한 수요가 제한됩니다. 대출 및 주 보조금에 대한 접근은 종종 디지털 성숙도가 높은 회사의 경우 제한됩니다. 국가 전략의 야심 찬 목표 (예 : AI 메트릭에서 전 세계적으로 상위 5 위)와 실제 과제 (제재, 숙련 된 근로자 부족, 금융 격차) 사이의 불일치는 상당한 구현 격차를 나타냅니다. 러시아 KI와 로봇 의제의 성공은 국가 측정이 이러한 심오한 구조적 문제를 어떻게 해결할 수 있는지와 개인 행위자들을위한보다 혁신 친화적 인 환경을 만들 수 있는지 여부에 크게 의존 할 것입니다.

러시아의 AI 및 로봇 발전에 대한 주요 과제와 그 효과

러시아의 AI 및 로봇 개발에 대한 주요 과제 및 그 효과- 이미지 : Xpert.Digital

러시아에서 AI와 로봇 공학의 발전은 여러 분야에서 눈에 띄는 광범위한 과제에 직면 해 있습니다. 제재, 특히 GPU, Microchips 및 특수 전자 제품과 같은 하드웨어에 대한 접근이 제한되어 AI 연구, 군사 AI, 산업 로봇 공학 및 첨단 기술 생산에서 비용이 증가하고 진보가 더욱 어려워집니다. 이에 대항하기 위해 러시아는 병행 수입, 수입 대체 및 중국 및 기타“친절한”국가와의 협력과 같은 조치에 의존합니다. 제재는 또한 소프트웨어 수준에서 MATLAB 및 Siemens 제품과 같은 표준 시스템에 대한 액세스를 방해합니다.이 수준은 특히 항공, 첨단 기술 산업, 연구 및 개발 및 산업 로봇 공학에 영향을 미칩니다. 러시아는 자체 소프트웨어 대안 개발, 오픈 소스 솔루션 사용 및 중국과의 협력에 반응했지만 Simintech와 같은 프로그램은 지금까지 Simulink의 대체품으로 거의 확립되지 않았습니다.

또 다른 문제는 고도로 자격을 갖춘 IT 전문가 및 연구원의 이민에 의해 악화되는 숙련 된 근로자의 부족입니다. 이는 기본 연구에서 실제 구현에 이르기까지 KI 및 로봇 생태계 전체에 영향을 미칩니다. 주 교육 프로그램, AI 과정 홍보 및 귀환 인센티브와 같은 대책은 지금까지 제한적인 영향을 미쳤습니다. 또한, 수입 부품에 대한 의존성은 생산 현지화를 만들고 주택 개발시 비용이 많이 듭니다. 러시아 산업 로봇 및 시스템 통합 자 제조업체는 중국과 같은 국가에 비해 경쟁력있는 단점을 겪고 있습니다. 주정부는 로봇 계획 및 프로모션과 같은 회사의 현지화를위한 자금 지원 프로그램과 자체 생산 능력 설립과 함께이를 만나게됩니다.

국가 금융 조건은 또한 장애물을 나타냅니다. 민간 ​​위험 자본 투자는 낮게 유지되는 반면, 특히 높은 비용은 중소 기업 (SMES)과 경제 위기로 인한 주 자금 감소입니다. 이것은 주로 AI 신생 기업, 로봇 공학 분야의 중소기업 및 민간인 AI 연구에 영향을 미칩니다. 러시아는 Sberbank와 같은 주 은행과의 국가 보조금, 보조금 및 협력을 통해 이러한 장애물을 극복하려고 노력하며 점점 더 공공-민간 파트너십 (ÖPP)과 관련이 있습니다. 마지막으로, 경제에 빠른 혁신이 부족합니다. 보수적 인 기업 문화와 특히 중소기업 내에서 브레이크 진전 내에서 광범위한 신기술의 느린 채택. 이 문제에 대응하기 위해 디지털 혁신을위한 상태 프로그램과 역량 센터 홍보가 시작됩니다.

국제 협력 및 경쟁

러시아에서 AI와 로봇 공학의 발전은 국제 환경과 불가분의 관계가 있으며, 이는 집중적 인 경쟁과 전략적 협력이 특징입니다. 지정 학적 상황으로 인해 러시아 파트너십이 크게 재조정되었습니다.

Global AI 및 Robotics Competition에서 러시아의 입지

러시아는 AI와 로봇 공학의 리더십 역할 경쟁에서 특히 미국과 중국의 지배적 인 권력과 더불어 세계 담론에서 인식되고있다. 이 인식은 모스크바의 적극적인 수사에 의해 활성화되어 있으며 민사 및 군사 AI 개발에 대한 우선 순위를 설명했다. 국가 AI 전략은 러시아 AI 기술이 전 세계 시장의 상당 부분을 정복해야하며 2030 년까지 중요한 AI 지표에서 전 세계 상위 5 개국으로 상승해야한다는 명확한 목표를 공식화합니다. 이러한 야심 찬 목표와 일부 진보에도 불구하고, 예를 들어, 국가에서 사용되는 산업 로봇의 수를 크게 높이기 위해 러시아 전문가들을 인식하고 있음을 인식하고 있습니다. 생태계의 강도. 외국 고성능 하드웨어에 대한 의존성, 비교적 작고 자금이 부족한 스타트 업 생태계에 대한 의존성 및 전문가의 지속적인 "뇌 배출"은 러시아의 글로벌 경쟁 위치에 영향을 미칩니다. 따라서 글로벌 AI 경쟁에서 러시아의 실제 위치는 미국 또는 중국과의 AI 기술 및 응용 프로그램의 폭을 유지할 수있는 포괄적 인 글로벌 경쟁자보다 국가 우선 순위, 종종 군사적으로 관련된 영역에 대한 특정 강점을 가진“틈새 플레이어”에 더 가깝습니다.

전략적 파트너십과 재정렬

서방과의 지정 학적 대립과 그에 따른 제재를 고려하여 러시아는 국제 과학 및 기술 협력을 크게 재조정했다. 이 개발은 외부 압력에 대한 반응보다 순수한 전략적 선택이며, 분리의 부정적인 결과를 완화하고 기술과 노하우를위한 대체 소스를 개발하는 것을 목표로합니다.

• 중국 : AI, 로봇 공학 및 기타 고 기술 분야에서 중국 인민 공화국과의 협력은 특히 2014 년 이후 러시아의 뛰어난 실존 적 의미를 얻었으며,“2020-2025 년의 러시아-무대 협력, 기술 및 혁신에 대한 러시아-무대 협력을위한 로드맵”, 빅 데이터, 빅 및 텔레 커뮤니케이션은 경쟁적 인 협력 전 분야를 증가시켰다. 높은 기술 및 혁신을위한 러시아-중국의 실무 그룹은 KI를 공동 연구 프로젝트에 중점을 둔 것으로 결정했습니다 (2023 년 6 월 현재). 회의 양식에는 공동 연구 프로젝트, 공동 과학 센터 및 실험실 설립 (예 : 러시아 -중심 디지털 경제 연구 센터), 강화 된 학업 교류 및 공동 대학 프로그램 및 기관 설립이 포함됩니다. 협력 프로젝트의 예로는 중국 파트너 및 실험실 용량을 포함한“Atom”전기 자동차의 개발, 로봇 공학 및 AI와 같은 국제 북극 스테이션“눈송이”의 일부로 계획된 협력 및 일반적인 유인 음력의 야심 찬 프로젝트는 핵심 반응기와 장착해야합니다. "러시아-중국 과학 기술 혁신 기금"과 같은 프로젝트를위한 공동 자금도 시작되었습니다. 그러나이 파트너십은 관찰자들이 중국에 찬성하여 점점 비대칭 적으로 평가됩니다. 러시아는 많은 기술 분야에서 중국에 더 의존하고 있습니다. 또한, 중국 기업은 러시아 파트너와 협력하여 중등 국가의 위험을 평가해야하며, 이는 디지털 경제와 민감한 기술의 협력 프로젝트를 더욱 어렵게 만들 수 있습니다. 러시아의 장기 전략적 자율성은 잠재적으로 중국에 대한 새로운 의존성을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.
• 인도 및 BRICS 국가 : 중국 외에도 러시아는 인도 및 기타 BRICS 국가 (브라질, 남아프리카 및 새로운 회원)와의 기술 협력을 적극적으로 찾고 있습니다. 2024 년 1 월 과학 기술 협력에 관한 인도와의 계약이 이루어졌다. 러시아 조직“Innopractika”는 협력을 장려하고 인도 시장에 대한 접근을 촉진하기 위해 인도의 러시아 IT 회사를위한 허브를 개설 할 계획이다. AI 및 Quantum Computing과 같은 유망한 지역에서 모스크바와 뉴 델리 간의 협력 증가 가능성은 양측이 강조됩니다. 예를 들어 미세세주의 탐사선 모듈 개발과 같은 해양 연구 분야에서 이미 인도와의 공동 프로젝트가 있습니다. 전반적으로 BRICS 그룹은 AI와 디지털 기술이 중요한 역할을하는 국제 무역의 미국 달러 (“Dedollarization”)에 대한 의존성을 줄이기 위해 강력한 경제 및 기술 협력을 위해 노력하고 있습니다.
• 벨로루시 및 기타 GUS 국가 : 러시아의 업데이트 된 과학 기술 전략은 벨로루시, 독립 국가 공동체 (GUS) 국가 및“친구”로 분류 된 다른 외국과의 협력을 명시 적으로 제공합니다. 벨로루시에는 애드온 기술 개발 (3D 프린팅)을위한 로드맵이 있으며 공동 역량 센터에 대한 계획이 있습니다. 러시아 주 회사 인 Rosatom은 로봇 공학 및 3D 프린팅 분야에서 벨로루시와 협력하고 러시아의 벨로루시 학생들의 훈련을 지원합니다. 발전소 수학 시뮬레이터 개발과 같은 디지털 솔루션 분야의 일반적인 프로젝트도 진행 중입니다.
• 다른 "친구": 러시아는이란, 이집트 및 쿠바와 같은 권위주의 국가 (예 : 타지키스탄, 투르크 메니스탄, 우즈베키스탄) 및 베트남 및 말레이시아 국가를 포함한 여러 국가와의 기술 협력을 적극적으로 확대하려고 노력하고 있습니다. 이들 국가의 러시아 메시지에 특별한 "디지털 첨부"가 이러한 협력을 장려하기 위해 사용되었습니다.
• 국제기구 : 2022 년 제재가 엄청나게 강화되기 전에 러시아는 OECD, 유럽 및 유엔 협의회와 같은 조직의 AI 및 로봇 공학 분야의 국제 표준 및 표준 개발에 적극적으로 참여하는 것을 목표로하고있었습니다. 이러한 옵션은 이제 심각하게 제한됩니다.

AI 및 로봇 공학 분야의 BRICS 및 유라시아 경제 연합과 같은 블록 내의 협력에 중점을 둔 것은 또한 규범과 플랫폼에 덜 의존하는 대체 기술 표준과 생태계를 확립하려는 시도로 여겨 져야합니다. 이것은 기술 분야에서 자체적으로 나타나는 "다극"세계 질서를 만들기위한 더 넓은 러시아 전략의 일부입니다.

지정 학적 상황이 과학적 협력에 미치는 영향

2022 년 2 월 이후 급격히 변화된 지정 학적 상황은 러시아의 국제 과학 및 기술 협력에 중대한 영향을 미쳤다.

• 서구와의 중단 : 우크라이나의 침략과 그에 따른 광범위한 제재로 서방 국가들과의 과학 및 기술 협력의 광범위한 철거가 이루어졌다. 이는 서양 기술, 고급 소프트웨어, 중요한 구성 요소 및 확립 된 연구 협력에 대한 접근에 관한 것입니다. 서구 국가는 이전에 기술 이전 및 공동 연구에 중요한 파트너 였기 때문에이 휴식은 중요한 전환점입니다.
• 보이 코트와 격리 : 러시아 과학자들과 기관들은 점점 더 불매 운동에 직면하고 국제 과학의 고립이 커지고있다. 예를 들어, 러시아 팀은 리투아니아 학생 팀의 로봇 경쟁의 경우에 문서화 된 바와 같이 일부 국제 경쟁에 참여하지 못했습니다. 국제 우주 정거장 (ISS)과 같은 대규모 국제 프로젝트와의 협력은 부품과 변화된 조건에서 계속되지만 더욱 복잡하고 정치적으로 청구되었습니다.
• 자급 자족 및 새로운 파트너에 대한 초점 : 고립과 제재의 직접적인 결과로서, 과학 기술 개발을위한 새로운 러시아 전략은 자급 자족의 필요성 ( "기술 주권")과 선택된 국가 그룹과의 파트너십을 "연료"로 간주하는 것으로 간주됩니다. 이 전략적 재배치는 서구 제재의 부정적인 영향을 보상하고 기술 및 지식 습득을위한 새로운 방법을 찾기위한 시도입니다.
• “소프트 파워”와 매력의 상실 : 과학적 기술 분야의 고립이 증가하면 러시아의 "소프트 파워"가 눈에 띄게 손실됩니다. 연구 개발 분야의 국제 협력 파트너로서의 국가의 매력은 많은 국가에서 감소하여 장기적으로 글로벌 기술 동향과 혁신과 연결을 갖기가 어려울 수 있습니다.

AI 및 로봇 공학 분야에서 러시아의 국제 협력 : 파트너 및 우선 순위

AI 및 로봇 공학 분야에서 러시아의 국제 협력 : 파트너 및 우선 순위 - 이미지 : Xpert.Digital

인공 지능 및 로봇 공학 분야에서 러시아의 국제 협력은 다양한 파트너 국가 및 전략적 목표를 가진 다양한 파트너 국가와 조직에 걸쳐 확장됩니다. 중국은 특히 서구 제재를 보상하기 위해 가장 중요한 파트너이며 러시아는 기술과 시장에 대한 접근성을 제공합니다. 협력에는 공동 연구 개발 프로젝트, 기술 전송, 교육, 표준 설정 및 디지털 기술, 빅 데이터, AI, 통신 및 공간 ACI에 대한 투자가 포함됩니다. 로드맵 2020-2025, "원자"전기 자동차, 국제 북극 스테이션 "눈송이"또는 러시아-중국의 디지털 경제 연구 센터와 같은 프로젝트는이 파트너십의 전략적 중요성을 보여주고 러시아는 의존성의 위험을 고려합니다.

인도와 BRICS 국가는 AI, 양자 컴퓨팅 및 해양 연구 분야의 협력에 중점을 둔 중요한 선수입니다. 대체 기술 생태계의 "대형"및 대체 기술 생태계의 구조와 같은 다자간 이니셔티브는 정치적, 경제적 독립을 장려하기위한 것입니다. 인도의 러시아 계약 및 인도의 Innopractika 허브와 같은 프로젝트는 러시아의 새로운 시장에 대한 다각화를 보여줍니다.

GUS 국가, 특히 벨로루시에서는 에너지 부문의 3D 프린팅, 로봇 공학 및 디지털 솔루션과 같은 긴밀한 협력 지역에 중점을 둡니다. 로드맵은 함께 개발되었고 로사 톰을 통해 벨로루시 학생들의 훈련은 지역 제휴를 강화하고 공통 표준의 시험장으로 사용됩니다.

결국 러시아는이란, 이집트, 쿠바, 이우 및 아세안 국가를 포함한 다른“우호적 인 국가”와의 협력을 찾고 있으며, 제재를 피하고 정치적 지원을 확보하기 위해 시장을 개발하기 위해 시장을 개발합니다. 특정 틈새 영역에서 종종 프로젝트는 덜 알려져 있지만 기술 협력의 전략적 확장에 기여합니다.

AI 및 XR 3D 렌더링 기계: 포괄적인 서비스 패키지, R&D XR, PR 및 SEM에서 Xpert.Digital의 5중 전문 지식 - 이미지: Xpert.Digital

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AI 미래로의 러시아 출발 : 기회, 위험 및 국제 관점-이미지 : Xpert.Digital

윤리적, 사회적 차원

러시아의 인공 지능 및 로봇 공학의 빠른 발전과 구현은 복잡한 윤리적 및 사회적 문제를 제기합니다. 러시아 국가와 다양한 배우들은 법적 틀 조건을 만들고 윤리적 지침을 개발함으로써 이러한 과제를 다루기 시작했습니다.

법적 및 규제 프레임 워크 조건

러시아는 최근 몇 년 동안 AI 및 로봇 공학의 개발 및 적용을 규제하고 홍보하기 위해 여러 법과 개념을 통과시켰다. 중심 문서는 2020 년 8 월 19 일에 정부 규제 규정 번호 2129-R에 의해 통과 된 2024 년까지 인공 지능 및 로봇 공학 기술 분야에서 관계 규제의 개발에 대한 개념입니다. 그것은 새로운 사회적 관계의 법적 규제의 기초를 창출하고 개발 방식에있는 법적 장벽을 식별하기위한 것입니다.

임신의 핵심 원칙에는 주요 벡터로서의 기술 개발 자극, 규제에 대한 위험 지향 및 학제 간 접근, 공동 조절 및 자기 조절 도구의 확장, 강력한 인간 중심 접근법 (인간 중심 AI), 기술 주권의 지원을위한 노력이 포함됩니다. 이 개념은 데이터 보호 요구 사항과 AI 시스템 교육에 데이터를 사용해야 할 필요성 사이의 균형을 찾아야 할 필요성을 명시 적으로 인식합니다. 동시 위험 관리를 통해 혁신을 촉진하는 중요한 메커니즘은 종종 "규제 샌드 박스"라고하는 실험적인 법적 체제 (ELR)의 생성입니다. 완화 된 규제 조건 하에서 테스트 모드에서 새로운 기술을 테스트 할 수 있도록 2020 년에 적절한 법률이 통과되었습니다. 경제 개발부 (MOED)는 AI 정책 설계를위한 주요 기관과 이러한 규제 접근법의 이행으로 설립되었습니다. 주 우주기구 인 Roskosmos와 다른 연방 행정 기관도 정치 설계 및 규제 활동 에서이 개념에 대해 스스로를 지향하도록 권장됩니다.

이 개념 외에도 2030 년에 형성된 National AI 전략과 Information Society 2017-2030의 주요 프레임 워크 개발 전략이 작동합니다. 이들은 "인공 지능"및 "디지털 경제"국가 프로그램의 일부인 "디지털 환경을위한 규제 프레임 워크"와 같은 연방 프로젝트에 의해 측면에 있습니다. 특히 규제주의는 개인 데이터의 보호, 지적 재산, 도덕적 권리 (예 : 자신의 그림 및 자신의 목소리와 같은), AI 생성 광고에 대한 특정 규정 및 AI를 사용한 특정 정보의 배포 금지에 적용됩니다. 러시아 데이터 보호법은 2022 년에 계약 또는 동의에 근거한 러시아 법률의 데이터 처리에 외국 기관을 정복하는 외계 기업을 제시하는 외계 조항에 의해 확장되었습니다. 중요한 원칙은 명백한 서면 동의없이 자동 데이터 처리에 기초하여 한 사람에게 상당한 법적 결과를 가진 결정을 내리는 금지입니다. 불법 행위 책임의 일반적인 원칙은 AI 시스템의 사용으로 인한 손상에 적용됩니다. 책임은 개인 (또는 실체)과 함께 있으며, 그 행동이 민법 위반 인 경우 손해를 일으킨다. 표준화 분야에서도 노력이 이루어집니다. 예를 들어, 무인 차량 시스템에 의한 교통 표지판을위한 GOST R 70255-2022 및 추적 시스템의 GOST R 70256-2022와 같은 특정 AI 애플리케이션에 대한 GOST 표준이 개발되었습니다.

AI 및 그 구현에 대한 러시아 윤리 강령

러시아는 법적 규제와 병행하여 인공 지능 분야에 대한 국가 윤리 강령을 개발하고 그 시행을 발전시켰다.

• 수락 및 서명자 : AI 분야의 윤리에 대한 국가 규범은 2021 년 10 월 26 일 국제 포럼의 일환으로 엄숙하게 받아 들여졌습니다. 첫 번째 서명자에는 주요 러시아 기술 회사 및 SBER, Yandex, MTS, Mail.RU Group (현재 VK) 및 Rostelecom과 같은 주 그룹이 포함되었습니다. 그 후 몇 년 동안 연방 당국을 포함한 수많은 다른 조직 이이 강령에 가입하여 광범위한 수용과 책임을 강조해야합니다.
• 코드의 핵심 원칙 : 코드는 AI의 책임있는 사용을 보장 해야하는 여러 가지 핵심 원칙을 기반으로합니다.
  • 인간의 오리엔테이션과 인본주의 : 인간의 관심, 권리 및 자유의 보호와 그의 우물은 AI의 발전 및 적용에 최우선 순위가 있습니다.
  • 의지의 자율성과 자유에 대한 존중 : AI 시스템은 사람의 자율성과 선택의 자유를 훼손해서는 안됩니다.
  • 법의 적합성 : AI의 개발 및 사용은 해당 법률에 따라야합니다.
  • 비차별 : AI 시스템은 기원, 성별, 연령 또는 기타 특성에 따라 차별을 이끌어서는 안됩니다.
  • 위험 평가 및 결과의 평가 : AI 시스템의 잠재적 위험과 인도 주의적 영향은 신중하게 평가되어야합니다.
  • 책임 : AI를 만들고 사용할 때는 높은 수준의 책임이 필요합니다. 여기에는 위험 지향적 접근 방식,주의 및 손상을 피하는 원리가 포함됩니다.
  • 투명성 및 식별 가능성 : 사람들이 AI 시스템과 상호 작용할 때 투명하게 이루어져야합니다 (AI 식별).
  • 데이터 보안 및 정보 보안 : 데이터 보호 및 정보 보안 보장이 필수적입니다.
  • 자발적 인증 : Codex 규정 준수는 자발적 인증 절차로 확인할 수 있습니다.
  • 자기 개선의 제어 : AI 시스템 (특히 강력한 AI)의 재귀 적 자기 개선을 제어하는 ​​메커니즘을 제공해야합니다.
  • 인간의 책임 : 중심 원칙은 AI 사용의 결과에 대한 책임은 궁극적으로 항상 인간 (개발자, 운영자, 사용자)과 함께 있다는 것입니다.
  • 사용 비율 및 사용 : AI 기술은 의도 된 목적에 따라 사용해야하며 사람들과 사회에 분명한 이익을 가져다 주어야합니다.
  • 경쟁 전 개발 관심사의 우선 순위 : AI 기술의 추가 개발에 대한 관심은 순수한 경쟁 관심사를 통해 이루어져야하며, 이는 협력과 지식의 교환을 촉진해야합니다.
• 구현 및 감독 : 윤리 강령의 규정 준수 및 추가 개발을 모니터링하기 위해 AI 분야의 특별 윤리위원회가 설정되었습니다. 이위원회는 2022 년 5 월 총회 윤리 담당자 및 규범 서명자로부터 만들어졌습니다. 주요 기술 회사 (Yandex, MTS), 대학 (Innopolis) 및 기타 조직의 대표로 구성됩니다. 위원회는 특정 부문에서 AI의 윤리적 규제를 담당하는 다양한 실무 그룹에서 일합니다. 또한 코드의 새로운 서명자를 승인하고 윤리적 원칙에 따라 준수하는 것을 모니터링합니다. AI 윤리 문제에 대한 러시아위원회도 있으며, 이는 유네스코 플랫폼의 AI 분야에서 국제 협력에 대한 러시아 접근법을 조정하기위한 전문 자문위원회 역할을합니다.
• 국제 포럼 및 토론 : 러시아는“인공 지능의 윤리 : 신뢰의 윤리”(2021) 또는“인공 지능의 윤리 : GPT 세대. 레드 라인”(2023)와 같은 AI 윤리 주제에 관한 국제 포럼을 정기적으로 조직합니다. 이러한 이벤트는 모범 사례, 현재 윤리적 딜레마 타에 대한 토론 및 규제 프레임 워크의 추가 개발을 교환하는 역할을합니다. 이러한 포럼의 일환으로 윤리 및 규제 AI 프레임 워크 조건을 개선하기위한 이니셔티브도 개발되었으며 국가 AI 개발 전략 업데이트에 대한 제안도 개발되었습니다. 또 다른 포럼은 2024 년 10 월에 계획되어 있으며, 이는 국제 사회에 윤리적 딜레마 타에 대한 러시아 전문가 의견을 제시하기위한 플랫폼 역할을하기위한 것입니다.

포괄적 인 윤리 강령의 개발 및 구현과 전용위원회의 설립은 책임있는 AI 개발을위한 프레임 워크를 만들기위한 심각한 노력을 나타냅니다. 그러나 코드에서 "인간 지향적"접근 방식에 대한 강조는 특히 모니터링 및 군사 응용 분야에서 국가의 이익에 긴장을 가질 수 있습니다. 이러한 윤리적가 보호 레일의 실제 효과는 실제적인 구현과 구체적인 윤리적 갈등 사례를 다루는 데있어 입증되어야합니다.

대중의 담론과 사회적 수용

AI와 로봇 공학의 사회적 인식과 수용은 성공적인 통합의 중요한 요소입니다. 설문 조사와 연구는 러시아 인구의 희망과 두려움에 대한 통찰력을 제공합니다.

• Ki의 인식에 대한 여론 조사 :
  • All-Russian Opinion Research Center (WZIOM)의 설문 조사에 따르면 러시아 인구의 AI 기술에 대한 인식은 높습니다. 러시아의 94%가 AI에 대해 다른 정도에 대한 정보를 제공한다고 말합니다. 집중된 지식을 가진 사람들의 비율은 2022 년 36%에서 50%로 증가했습니다.
  • 두 번째 응답자 (52%)는 AI 기술에 대한 신뢰를 선언합니다. 러시아의 절반 이상 (55%)은 향후 2 ~ 3 년 동안 AI 분야에서 추가 훈련을 완료하고자하는 소망을 표명합니다.
  • 학교에서 AI의 사용과 관련하여, 부모의 30%는 개별 피험자에 대한 신청이 허용 가능한 것으로 간주되는 반면, 10%는 이미 학습 과정에서 자녀의 사용을 결정합니다. 주요 위험은 정신 운동 감소 (36%), "활기찬"의사 소통 부족 (31%) 및 학습 동기 부여 감소 (27%)라고 불렀습니다.
  • National AI Strategy (업데이트 된 버전 2024)는 2030 년까지 AI 기술의 시민 신뢰를 80% 이상 (2022 년 55%에서 80% 이상)로 설정하는 목표를 설정합니다.
• 사회적, 경제적 영향에 대한 토론 :
  • 노동 시장 : 러시아 연구 작업은 노동 시장에 대한 AI의 이중 효과에 대한 연구 노력 : 한편으로, 자동화는 특히 일상적인 활동에서 잠재적 인 해고로 이어지고, 다른 한편으로는 새로운 직업과 전문가의 자격에 대한 요구 사항이 증가하고있다. 추정에 따르면, 러시아의 2 천만 명이 넘는 직원이 자동화로 위협을 받고 있으며, 이는 평균 직원 수의 45.5%에 해당하며 재교육, 추가 교육 또는 노동 시장의 변화가 필요합니다. 호텔 및 식당 산업 (직원의 73%), 가공 산업 (60%) 및 농업 (58%)과 같은 부문이 특히 영향을받습니다. 의료 (36%)뿐만 아니라 교육 (27%), ICT 및 과학 연구 (35%)는 자동화가 적은 것으로 보입니다.
  • 불평등 : 자격을 갖춘 전문가가 새로운 기술의 혜택을 받고 AI가 경제 불평등을 악화시킬 수 있을까 두려워하고, 낮은 자격을 갖춘 근로자는 자동화 위험이 높아집니다.
  • 적응의 필요성 : AI의 빠른 발전은 경쟁력을 유지하기 위해 직원의 추가 교육 및 재교육을 통해 적응이 필요합니다. 여기에는 AI가 창의성, 사회적 지능 및 복잡한 사고와 같은 사람들을 대체 할 수없는 영역에서 AI 관련 기술과 역량을 획득하는 것이 포함됩니다.
• 특정 윤리적 문제 영역 :
  • 자율 주행 차량 : 자율 주행 차량의 개발은 특히 피할 수없는 불가피한 사고 시나리오 ( "트롤리 문제")와 관련하여 러시아의 복잡한 윤리적 질문을 제기합니다. 토론에는 더 많은 생명을 구하는 것, 어린이 보호 또는 도로 사용자의 행동 (예 : 길을 건너는 빨간색 빛)에 대한 질문이 포함됩니다. 이 도덕적 딜레마에 대한 보편적 솔루션은 찾기가 어렵습니다.
  • 데이터 보호 및 개인 정보 보호 : AI 사용, 특히 얼굴 인식 및 모니터링 시스템에 대한 AI 사용 및 AI 모델 교육을위한 대량의 데이터의 필요성은 상당한 데이터 보호 문제를 달성합니다. 러시아 법률은 데이터 보호법을 조정하고 정보 적 자기 결정에 중점을 두어이를 대응하려고합니다.
  • 책임 및 책임 : AI 시스템으로 인한 잘못된 결정 또는 손상이 발생할 경우 책임 문제는 중심 주제입니다. 러시아 법은 원칙에서 책임이 궁극적으로 인간에게 있다는 원칙에 따라 국가를 제시한다. 실험적인 법적 체제에서 메커니즘은 손상 사례를 조사하고 정권을 조정하기위한 것입니다.

러시아 AI의 윤리 및 규제 핵심 측면

러시아 AI의 윤리 및 규제 핵심 측면 - 이미지 : Xpert.Digital

러시아에서 AI의 윤리 및 규제 핵심 측면은 다양한 도전과 접근 방식을 보여줍니다. 법적 규제에는 "2024 년 규제 개발 개념", 국가 AI 전략 및 실험 법률 체제 (ELR) 및 데이터 보호법에 대한 법률이 포함됩니다. 목표는 혁신 및 위험 관리 촉진, 빠른 기술 개발에 대한 적응 및 외계 데이터 보호 주장의 구현 사이의 균형을 유지하는 것입니다. 2021 년 주요 기업과 당국이 서명 한 AI의 윤리 강령은 인간 지향, 비차별, 책임 및 투명성을 강조합니다. 그러나, 강령의 책임과 집행 가능성과 윤리적 원칙과 국가 또는 감시와 같은 경제 이익 사이의 잠재적 충돌로 인한 도전. 데이터 보호 및 개인 정보와 관련하여 AI 교육을위한 데이터의 필요성은 특히 얼굴 인식과 같은 생체 인식 데이터를 다룰 때 개인 정보 보호와 충돌하고 있음을 알 수 있습니다. 법적 근거는 Data Protection Act 2022의 확장이며 동의없이 자동 결정을 금지합니다. 책임과 책임과 관련하여, 인간 책임의 원칙은 AI 손상에 적용되며, 이에 따라 규정은 ELR의 손상에 대한 중심 역할을합니다. 복잡한 자율 시스템에서 책임 체인의 설명과 AI 위험에 대한 보험 솔루션 개발은 여전히 ​​중요합니다. 노동 시장에서 AI는 2 천만 개 이상의 일자리를 자동화 할 가능성이 있지만 새로운 직업과 자격 요건을 창출합니다. 국가 AI 전략은 구조적 변화를 사회적으로 쿠션하고 디지털 격차와 "무지의 경제"를 피하기 위해 재교육 및 추가 교육 프로그램에 중점을두고 있지만 교육 시스템은 그에 따라 적응해야합니다. 마지막으로, 대중의 수용은 AI (94%)와 회의론 (52%에 대한 신뢰)에 대한 높은 관심의 혼합을 보여줍니다. 목표는 2030 년까지 80%에 대한 신뢰를 높이는 것이 었습니다. 정보 캠페인 및 설문 조사는 직장의 상실 및 감시와 같은 두려움을 극복하고 AI 시스템의 투명성과 설명을 촉진해야합니다.

연구 및 개발 동향

AI 및 로봇 공학 분야의 러시아 연구 개발 활동 (F & E)은 국가 전략, 가용 자원 및 식별 된 응용 프로그램 요구에 의해 크게 형성됩니다. 우선 순위와 과학 간행물 환경에 대한 분석은 현재 트렌드에 대한 정보를 제공합니다.

AI 연구의 주요 영역을 확인했습니다

러시아 정부와 관련 기관은 국가 경쟁력을 강화하고 기술 혁신을 달성하기 위해 AI 연구 내의 특정 영역을 우선 순위로 확인했습니다.

• 경제 개발부에 의해 정의 된 우선 순위 (2024 년 5 월) :
  • 기계 학습의 아키텍처 및 알고리즘.
  • AI 응용 프로그램의 계산 및 데이터 관리.
  • 기본 및 생성 모델 (예 : 대형 언어 모델).
  • 인간 ACI 상호 작용 및 협업 시스템.
  • 과학, 교육 및 사회적 영역에 대한 적용 연구.
• 국가 자금 지원 AI 연구 센터의 초점 :
  • “강력한 AI의 요소”개발 (인공 일반 정보 - AGI).
  • 관리, 의사 결정 및 (다중) 에이전트 기반 시스템을위한 시스템.
  • 기본 및 생성 모델의 추가 개발.
  • 푸틴 대통령은 2030 년까지 기계 학습 알고리즘과 대형 언어 모델 (LLM) 개발에 중점을 둔 AI 센터를 지원하도록 명시 적으로 지시했습니다.
• 우선 순위 부문에 AI 솔루션을 적용했습니다 (특히 AI 센터의 두 번째 물결에 중점을 둔) :
  • 보건 의료
  • 건축 및 도시 환경
  • 농업 산업 단지
  • 운송 및 물류
  • 디지털 산업
  • 통신
  • 생태 및 환경 관리
  • 관광 여행
  • 전기 경제
  • 양배추

이러한 초점은 전략적으로 중요한 AI 부분의 기본 연구와 경제 관련 부문의 구체적인 응용으로 연구 결과를 빠르게 이전하는 실용적인 접근 방식에 있습니다. 기계 학습 및 생성 모델에 대한 강조는 글로벌 기술 트렌드를 반영하는 반면, 특정 산업의 응용 솔루션에 중점을두면 국가 현대화 요구 사항이 해결됩니다.

주요 과학 학교 및 기관

AI 및 Robotics 분야의 모든 주요 과학 학교의 자세한 목록은이 보고서의 범위를 뛰어 넘지 만 러시아 F & E-Landscape에서 중심적인 역할을하는 일부 핵심 기관과 네트워크를 식별 할 수 있습니다.

• AI 우수 센터를 가진 대학 및 연구 기관 : 섹션 III.A에 자세히 설명 된 바와 같이 Skoltech, HSE, MIPT, ITMO University, Innopolis University 및 ISP RAS와 같은 기관은 종종 주 자금 지원 프로그램의 맥락에서 설립 된 전문 센터를 갖춘 학술 AI 연구의 주도입니다. 이 센터는 연구 장소뿐만 아니라 긴급히 필요한 AI 젊은이들을위한 중요한 훈련 장소입니다. Lomonossow University Moscow (MSU)의 인공 지능 연구소는 최적의 제어, 개별 및 지속적인 최적화, 통계, 기계 학습 및 응용 프로그램 및 수학적 모델링을 언급합니다. RTU MIREA (Moscow Technological University)는 또한 수많은 실험실과 함께 인공 지능 연구소를 수용하고 있습니다. 기계 공학 또는 레이저 기술 분야의 디지털 및 추가 기술.
• 산업 별 연구 기관 : 대학 센터 외에도 특정 부문에 대한 AI 연구를 운영하는 전문 연구 기관이 있습니다 (예 : 의료 시스템 (NN Blokhin National Medical Research Center, Almazov National Medical Research Center) 또는 군사 산업 단지 (ERA Technopolis)에서.
• 산업 기반 연구 및 회사 실험실 : Sberbank 및 Yandex와 같은 대규모 기술 회사는 자체 광범위한 연구 개발 부서를 운영하여 개발 지향 AI 솔루션에 크게 기여합니다. “인공 지능 분야의 Allianz”는 SBER, Gazprom Neft, Yandex, VK 등과 같은 주요 회사를 결합한 AI 개발 및 과학 센터와의 협력을 촉진하는 데 중요한 역할을합니다.
• 인공 지능 개발을위한 국립 센터 (NCRI / нцрии) : 러시아 연맹 정부에 의해 침묵하며 종종 HSE와 관련 하여이 센터는 AI의 조정, 분석 및 대중화에 중요한 역할을합니다. 예를 들어, 러시아에서 AI의 출판 활동과 일반적인 개발 수준에 대한 보고서를 작성합니다.

AI 및 Robotics 분야의 러시아 F & E-Landscape는 전통적으로 강력한 수학 및 과학 학교, 새로 설립 된 전문 AI 센터 및 대기업의 F & E 활동이 혼합되어 특징입니다. 적용된 문제와 국가 우선 순위에 더 집중하는 경향이 있으며, 이는 부분적으로 주 금융 논리와 빠른 상업화 및 구현에 대한 압력 때문입니다. 그러나 장기적으로 국제 과학 공동체와의 교환이 제한되면 국제적 고립은 기본 연구의 품질과 폭에 영향을 줄 수 있습니다.

출판 활동 및 특허 출원 분석

과학 간행물 활동과 특허 응용 프로그램의 수는 AI 및 로봇 공학 분야에서 국가의 연구 강도와 혁신적인 강점에 대한 중요한 지표입니다.

• 출판 활동 :
  • 2024 년 7 월의 인공 지능 개발 센터 (NCRI)의 보고서에 따르면 2019 년에서 2023 년 사이에 최고 카테고리 (A*)의 국제 AI 회의에서 러시아 저자의 출판물 수는 2019 년에서 2023 년 사이에 70% 증가한 것으로 나타났습니다. 또한 러시아 조직과 제휴 한 외국 저자의 수는 2019 년에 비해 2023 년에 6 번으로 6 번 증가했다는 점도 주목할 만하다.
  • 지리적으로 말하면 모스크바와 상트 페테르부르크는 전통적으로 러시아의 AI 간행물을위한 주요 중심지입니다. AI 연구 센터를 운영하는 조직 중에서 Skoltech (A*Publications의 30%) 및 HSE (Higher School of Economics) (29%)는 가장 높은 출판물 활동을합니다.
  • RFFI (Russian Fund for Basic Research)의 지원으로 1998 년에 설립 된 Scientific Electronic Library Elibrary.ru는 AI 및 로봇 공학 분야에서 러시아 과학 간행물을위한 중요한 플랫폼 역할을합니다.
  • HSE 지식에 대한 통계 연구 및 경제 연구소의 보고서 (“러시아의 인공 지능 : 기술 및 시장”은 2025 년에 2022-2024 년에 발표)도 연구 및 발명 활동뿐만 아니라 전형적인 응용 및 구현 장벽을 분석합니다.
• 특허 출원 :
  • AI 및 로봇 공학 분야의 러시아 특허 애플리케이션에 대한 특정 데이터가 제공된 자료에 제한되어 있지만 특허 활동은 혁신의 중요한 지표로 언급됩니다.
  • 군사 지역에서는 새로운 AI 기반 무기 시스템에 대한 특허의 중요성이 암시됩니다.
  • 국제 비교에 따르면 중국과 미국은 AI 특허 출원의 전 세계 지도자입니다. 러시아는 여기서 위치를 개선하기 위해 노력하고 있습니다.
  • 러시아의 몇몇 주요 선수들과 함께 "디지털"특허의 집중력이 있습니다. 예를 들어, 디지털 지역의 발명품에 대한 활성 러시아 특허의 약 76% 와이 부문의 산업 설계 특허의 거의 95%가 더 이상 3 개의 주요 회사 인 Yandex, Kaspersky Lab 및 SBER에게 제공되지 않습니다.

고위급 회의에서 점점 더 많은 출판물이 증가함에 따라 연구 활동이 증가하고 러시아 AI 연구의 품질이 향상되었음을 나타냅니다. 그러나 몇몇 주요 기관과 도시 센터에 대한 출판물의 집중은 언급 된 과학 기술의 지역 농도를 반영합니다. 상대적으로 적은 수의 외국 공동 저자는 증가하더라도 여전히 제한된 국제 네트워킹 또는 지정 학적 격리의 영향을 나타내는 지표가 될 수 있습니다. 특허 활동, 특히 AI 및 Robotics 분야의 포괄적 인 데이터는 혁신 성과의보다 완전한 이미지를 얻으려면 필요합니다. 국가 전략과 주 기업의 요구에 의해 주도 된 응용 연구 개발에 중점을두면 점진적인 혁신과 특정 문제 해결책에 더 중점을 둘 수 있지만, 파괴적인 기본 연구는 전경에서 줄어들 수 있습니다.

러시아 AI 전문가의 출판 활동 (A-Conferences, 2019-2023)

회의에서 러시아 AI 전문가들의 출판 활동은 2019 년과 2023 년 사이에 70 % 증가한 것으로 기록되었습니다. 2023 년에는 러시아 저자의 수는 276 명, 제휴 외국 저자의 수는 2019 년 이후 6 번의 증가에 도달했습니다. 주요 기관에는 30 %의 비율이 29 %의 Skoltech를 포함했습니다. 이 간행물은 2023 년, 특히 ​​모스크바와 상트 페테르부르크 지역에 집중되었습니다.

러시아의 AI 및 로봇 공학 : 기술 출발과 국제 제한 사이

러시아의 인공 지능과 로봇 공학의 미래 발전은 야심 찬 국가적 목표, 국제 제재의 영향, 기술 주권에 대한 노력 및 국제 파트너십의 재정렬의 복잡한 혼합으로 형성 될 것입니다.

공식 정부 목표 및 예측

2030 년까지 업데이트 된 국가 AI 전략과 2030 년대까지 과학 기술 개발 전략은 AI 및 로봇 공학 부문의 야심 찬 목표입니다. 섹션 II.A에서 이미와 같이 여기에는 자세한 내용이 포함됩니다.

• AI 솔루션의 시장 양이 크게 증가했습니다 (2030 년에는 600 억 루블로).
• 연례 AI University 졸업생 수에 대한 인용 (15,500 명).
• 우선 순위 부문에서 거의 전국적으로 AI 구현 (12% ~ 95%).
• AI에서 National GDP에 이르기까지 상당한 기여 (2030 년까지 11.2 조 루블).
• 중요한 AI 지표를 가진 전 세계 상위 5 개국 중 러시아의 위치.

로봇 공학 분야에서 러시아는 10,000 (2024)에서 95,000으로 사용되는 산업용 로봇의 수를 늘리고 2030 년까지 로봇 밀도의 전 세계 25 위에 도달하기 위해 노력하고 있습니다. 2025 년 말에는 16,000-17,000 개의 산업 로봇이 증가하고 근로자당 25-30 단위의 로봇 밀도가 예측 될 것입니다. 이러한 공식 목표는 중심 현대화 및 성장 동인으로서 강력한 정치적 의지, AI 및 로봇 공학을 시사합니다. 그러나 이러한 목표의 구현은 섹션 V에서 논의 된 과제를 극복하는 데 크게 달라집니다.

싱크 탱크의 전문가 분석 및 평가

독립 전문가와 싱크 탱크는 미래의 전망에 대한 더 차별화 된 그림을 그립니다.

• 로봇 공학의 시장 성장 : Market 샌드 마켓의 분석가들은 2029 년까지 산업용 로봇 시장 시장의 연간 성장률이 11.7%이며 산업, 창고 및 의료 로봇이 가장 인기가 있습니다. 러시아에 따라, 국가 지원, 현지화 노력 및 노동 부족을 보상하고 생산성을 높일 필요성에 의해 제재에도 불구하고 산업 로봇에 대한 수요는 계속 증가 할 것으로 예상된다. 거시 경제 분석 및 단기 예측 센터 (ZMAKP)는 경제 성장을 가속화하기 위해 산업 로봇 화의 활성화를 제안하고 (2023 년에 10,000 명의 근로자 당 11 명의 로봇이 한국과 같은 국가 (1012), 중국 (295)에 대한 상당한 부족을 나타냅니다.
• Ki-Markt Russia :“인공 지능”역량 센터의 분석에 따르면 러시아 AI 시장은 9 천억 루블의 37% 증가한 것으로 나타 났으며, 이로 인해 국가 금융은 92 억 루블이었습니다. 그러나 벤처 캐피탈 투자는 천만 달러로 낮게 유지되었습니다. Statista의 다른 추정치는 50 억 달러의 러시아 AI 시장을 참조하십시오. MOPT 분석에는 AI 관련 판매가 직접적으로 포함되지 않을 수 있기 때문에 일부 전문가는 더 현실적입니다. 2024 년에 AI 신생 기업에 대한 투자 증가가 3,300 만 달러가 기록되었습니다. ABD (Association for Big Data)에 따르면 2024 년 러시아의 빅 데이터 및 KI의 전체 시장은 2024 년에 약 3,300 억 루블에 도달했다. 전문가들은 2025 년의 주 질서와 대기업 구현을 통해 더 많은 성장을 기대하지만 거시 경제 안정성에 대한 의존성과 더 많은 민간 자본 참여의 필요성을 강조합니다.
• 제재의 영향 : 제재와“뇌 배수”는 러시아 첨단 기술 경제에 중대한 영향을 미치며, 그 영향은 수년간 지속될 수 있습니다. 반도체 및 마이크로 프로세서에 대한 접근은 심각하게 제한되어 군사 첨단 기술 및 KI-F & E에 영향을 미칩니다. 러시아 정부는 보조금과 입법 지원으로 업계를 지원하려고 노력하고 있지만, 고립의 영향과 숙련 된 노동자의 공제는 성장하는 AI 생태계에 심각 할 수 있습니다. 서구 대학 및 연구 기관과의 국제 협력의 분리는 이전에 국내 F & E의 중요한 운전자로 간주 되었기 때문에 특히 고통스러운 것으로 인식됩니다. 그럼에도 불구하고 러시아 기업들은 제재와 근로자에도 불구하고 생산성을 높이기 위해 AI와 로봇 공학을 점점 더 많이 사용하고있을 것으로 예상됩니다.
• 기술 기술 : HSE (Higher School of Economics)의 전문가들은 에너지 집약적, 자율적 인 전원 및 무선 충전 기술 (+40 % 포인트)의 기술과 로봇 공학 (+35 % 포인트)의 사용에 대한 이해에 대한 기술의 빠르게 증가하는 필요성을보고 있습니다.

전문가 분석은 야심 찬 목표와 상당한 구조적 및 외부 과제 사이의 긴장이 특징 인 미래를 나타냅니다. 러시아가 실제로 주권적이고 전 세계적으로 경쟁력있는 AI 및 로봇 산업을 구축하는 능력은 수입 대체 정책의 효과, 자체 하드웨어 용량의 개발, 전문가의 애착 및 교육 및 비 서른 국가, 특히 중국과의 기술 파트너십의 깊이에 크게 의존 할 것입니다.

현재 추세의 잠재적 영향

몇 가지 중요한 트렌드는 향후 몇 년 동안 러시아의 AI와 로봇 공학의 발전에 큰 영향을 미칠 것입니다.

• 서구에서 지속적인 제재와 기술 고립 :이 추세는 러시아가 기술 독립성과 대체 파트너와의 협력 과정을 계속 추구하도록 강요 할 것입니다. 이로 인해 러시아 기술과 표준이 국내의 요구와 협력 국가의 요구에 맞게 조정 된 글로벌 트렌드 또는 특정 틈새 솔루션과 연결되는“섬 개발”으로 이어질 수 있습니다. 세계 최고의 국가에 대한 기술적 차이가 특히 글로벌 협력과 최고 하드웨어에 대한 액세스로 인한 혜택을받는 영역에서 더 작을 위험이 있습니다.
• 중국과의 파트너십을 심화시켜 : 중국과의 기술 및 경제 협력은 아마도 AI와 로봇 공학 분야에서 러시아에게 더욱 중요해질 것입니다. 이는 기술, 구성 요소 및 시장에 대한 접근성을 제공하지만 중국 표준 및 전략적 이익에 대한 러시아 발전의 의존성을 높이고 잠재적 인 방향을 향상시킬 위험이 있습니다. 이 파트너십의 역학은 러시아 첨단 기술의 미래의 핵심 요소가 될 것입니다.
• 군사 및 이중 사용 응용에 중점을 둔 지정 학적 상황과 정부 우선 순위를 고려할 때, 이중 사용을 가진 군사 응용 프로그램과 기술은 AI 및 Robotic-F & E의 초점이 될 것이라고 가정 할 수 있습니다. 이는 특정 군사 틈새 시장에서 발전 할 수 있지만 광범위한 민간 적용 및 기본 연구에서 자원을 철회 할 수 있습니다. 실제 갈등 시나리오에서 얻은 경험은이 분야의 혁신에 중요한 동인이 될 것입니다.
• 주 스티어링 대 민간 부문 역학 : 강력한 상태 조향과 민간 이니셔티브 및 혁신의 필요성 사이의 긴장은 계속 될 것입니다. 국가는 자원을 동원하고 전략적 방향을 지정할 수 있지만, 실제로 역동적이고 경쟁력있는 AI 생태계의 개발은 민간 기업 및 신생 기업에 유리한 프레임 워크 조건의 생성에 달려 있습니다. 구조적 경제 문제 극복과 투자 환경의 개선은 여기서 중요한 요소로 남아 있습니다.
• 사회적 영향과 윤리적 논쟁 : AI와 로봇 공학의 확산이 증가함에 따라 직업 변화, 데이터 보호 및 윤리적 영향과 같은 사회적 결과에 대한 논쟁은 러시아에서도 중요해질 것입니다. 이러한 변화 과정을 사회적으로 수용 할 수있게하고 새로운 기술에 대한 인구의 신뢰를 강화하는 국가와 사회의 능력은 지속 가능한 성공을 위해 중요 할 것입니다.

글로벌 고립, 지역 솔루션 : 우주 여행에서 군대로의 AI 개발의 러시아의 길

러시아에서 인공 지능과 로봇 공학의 발전은 국가의 정치적 리더십에 의해 강력하게 촉진되는 높은 전략적 우선 순위를 사업으로 삼고 있습니다. 러시아는 기술 주권을 달성하고 국가 안보를 강화하며 경제 경쟁력을 향상시키기위한 목적에 따라 광범위한 국가 전략을 해결하고 중요한 주 자금을 동원했습니다. 2030 년까지의 국가 AI 전략, 특히 2024 년의 업데이트 된 버전에서, 과학 기술 개발을위한 새로운 전략은 국제적 고립과 경제적 도전에도 불구하고 이러한 주요 기술에서 주요 역할을 위해 노력할 의지를 증언합니다.

배우 환경의 분석은 Sberbank 및 Rostec과 같은 국가 및 국유 기업의 강력한 지배력을 보여 주며, 이는 AI 의제의 문구 및 구현에서 중심적인 역할을합니다. 동시에, Yandex와 같은 혁신적인 회사와 신흥 스타트 업 생태계와 같은 민간 부문이 있지만, 소규모 민간 부문의 국제적 비교에서는 구조적 장애와 정치적 환경에 의해 모든 잠재력이 제한 될 수 있습니다. 주요 대학 및 기관의 국가 지원 AI 연구 센터는 과학적 노력의 중추를 형성하고 기본 연구를 수행하고 우선 순위 부문을위한 응용 지향 솔루션을 개발하는 것을 목표로합니다.

응용 분야에서 이미 구체적인 진전이 있습니다. 특히, 러시아 중공업은 점점 더 많은 결과를 얻을 수있는 결과와 함께 AI와 로봇 공학을 사용하여 효율성, 비용 절감 및 품질 향상을 증가시킵니다. AI 솔루션은 또한 건강 관리, 특히 이미지 기반 진단 및 서비스 부문의 근거를 얻습니다. 러시아의 AI 및 Robotics Innovations의 주요 동인 중 하나로 작용하는 군사 부문은 현재의 갈등과 기술적 리드 추구의 경험을 통해 가속화되어 뛰어난 역할을합니다. 전통적으로 러시아의 강점 인 우주 여행은 AI와 로봇 공학을 사용하여 현대화됩니다.

이러한 진보와 야망에도 불구하고 러시아 AI와 로봇 발전은 중요한 도전에 직면하고 있습니다. 국제 제재는 서구 첨단 기술, 특히 마이크로 칩 및 전문 소프트웨어와 같은 중요한 하드웨어에 대한 접근을 크게 제한했습니다. 이는 개발 및 생산을 방해하고 공급망의 재정렬뿐만 아니라 비용이 많이 들고 종종 긴 수입 대체를 강요합니다. 지속적인 "뇌 배수"에 의해 강화 된 자격을 갖춘 전문가의 부족은 또 다른 심각한 장애물을 나타냅니다. 특히 민간 부문의 금융 제한과 어려운 투자 기후로 인해 혁신 역학이 느려집니다.

서구와의 고립에 대한 응답으로 러시아는 국제 협력을 재구성하고 중국, 인도, BRICS 국가 및 벨로루시 및 기타 국가와의 협력을 강화하여“친구”로 간주됩니다. 중국과의 파트너십은 중심적이지만 새로운 의존성의 위험이 있습니다. 이 재배치는 또한 대체 기술 표준과 생태계를 확립하기위한보다 포괄적 인 노력의 일부입니다.

AI와 로봇 공학의 윤리적, 사회적 영향은 러시아에서 점점 더 논의되고있다. 법적 틀이 생성되었고 AI에 대한 국가 윤리 강령이 채택되었습니다. 이러한 지침을 실질적으로 구현하고 직무 변경 및 데이터 보호 문제와 같은 사회적 과제를 다루는 것은 이러한 기술의 장기적인 수용과 성공을 위해 결정적 일 것입니다.

요약하면, 러시아는 AI와 로봇 공학의 글로벌 레이스의 연결을 잃지 않고 국가의 이익을 유지하기 위해 상당한 노력을 기울이고 있음을 알 수 있습니다. 고도로 국가 제어 개발, 안전 관련 응용 프로그램에 대한 초점 및 강제 기술 재정렬은 현재 과정을 형성합니다. 러시아가 전략의 야심 찬 목표를 달성하는 데 성공하고 지속적으로 경쟁력있는 AI 및 로봇 산업을 구축할지 여부는 주로 기존의 구조적 과제를 극복하고 기술 의존성을 관리하며 국가 우선 순위와 민간 부문 역학을 고려하는 혁신 친화적 인 환경을 만들 수있는 능력에 달려 있습니다. 선택된 경로는 러시아가 특정 틈새 진전에서 달성 할 수있는 미래를 나타내지 만, 현재의 프레임 워크 조건을 고려할 때 전 세계 규모의 포괄적 인 기술 리더십 역할은 도달하기가 어려워 보입니다.

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