Искусственный интеллект (ИИ) подтвердил свой статус главного глобального тренда уже шестой год подряд. А в топ-3 треков произошли важные изменения: по интегральной оценке, на второе место вышел диджитал в интересах здоровья (E-health), а на третьем месте оказалась вычислительная биология (Computational biology), поднявшись сразу на пять строчек. Причем общее лидерство ИИ обеспечивают патенты и публикации, а вот инвесторы больше всего вкладываются в E-health и Computational biology.
На международной арене пальму первенства уже пять лет прочно удерживает Китай, обогнав США еще в 2019 году. В целом, инновационный вклад Азии и глобального Юга становится все заметнее, например, за восемь лет Индия поднялась в страновом рейтинге с шестого на третье место. Выше в рейтинге стали Бразилия, Саудовская Аравия, Иран, Турция и другие страны. Таким образом, тезис, что ветер инноваций теперь приходит с Востока, а не с Запада, получает статистическое подтверждение.
Эти и многие другие данные содержатся в восьмом ежегодном исследовании глобальных трендов цифровизации, который выпускает «Ростелеком». Для подготовки последнего отчета с помощью технологий искусственного интеллекта в открытых и закрытых источниках было проанализировано 119 млн научных статей, 46,5 млн патентов и 1,6 млн публикаций в СМИ, а также сделки в высокотехнологической сфере общим объемом свыше 32 трлн долларов.
Топ-20 трендов цифровизации:
1. Искусственный интеллект (Artificial Intelligence).
2. Цифровое здоровье (e-Health).
3. Вычислительная биология (Computational biology).
4. Мобильные сети (Mobile networks).
5. Интеллектуальный анализ данных (Data mining).
6. Блокчейн (Blockchain).
7. Робототехника (Robotics).
8. Информационная безопасность (Information security).
9. Социальные сети (Social Media).
10. Интеллектуальные сети электроснабжения (Smart Grid).
11. Беспилотные автомобили (Autonomous vehicles).
12. Мобильные платформы (Mobile platforms).
13. Мобильные сети пятого поколения (5G).
14. Спутниковая связь (Satellite).
15. Компьютерные игры (Computer games).
16. Облачные технологии (Cloud).
17. Релевантный поиск данных (Information Retrieval).
18. Жидкокристаллические дисплеи (LCD).
19. Оптические сети (Optical network).
20. Параллельные вычисления (Data intensive processing).
Вышедшие в лидеры рейтинга E-health и Computational biology получили мощный импульс развития благодаря растущему интересу к вопросам здоровья в постковидные времена. Вместе с тем, последние пару лет происходит снижение инновационной активности во всем мире и, в частности, в России, после инвестиционного бума в период COVID-19. Таким образом, пандемия стала одним из лучших периодов для digital-инноваций.
Борис Глазков, вице-президент по стратегическим инициативам «Ростелекома»:
«Наше ежегодное исследование глобальных трендов цифровизации стало традиционным и доверенным источником информации для решения задач стратегического планирования. Как всегда, важной частью работы стало выявление не только главных трендов — среди них лидерство искусственного интеллекта ничто пока оспорить не может. Однако, если “шумят” вокруг искусственного интеллекта, то деньгами вкладываются больше в цифровизацию здравоохранения. Особый интерес представляет изучение так называемых слабых сигналов — только зарождающихся, но уже быстрорастущих трендов. Среди таких технологий все чаще фигурирует приставка “био”, что означает стремительный рост интереса к конвергенции цифровых и биологических, естественно-природных подходов к решению стоящих перед человечеством задач».
Топ-15 зарождающихся трендов:
1. Диффузионная модель (Diffusion model).
2. Индустрия 5.0 (Industry 5.0).
3. Неназемные сети (Non terrestrial networks).
4. Виртуальная мышь (Virtual mouse).
5. Кибербиобезопасность (Cyberbiosecurity).
6. Дроны для криминалистики (Drone forensics).
7. Интегрированные спутниково-наземные сети (Integrated satellite terrestrial network).
8. Прогнозирование траекторий движения пешеходов (Pedestrian trajectory prediction).
9. Семантическая коммуникация (Semantic communication).
10. Нулевое доверие (Zero trust).
11. Поведенческие науки (Behavioral science).
12. Биологические алгоритмы (Bio inspired algorithms).
13. Совместное позиционирование (Collaborative positioning).
14. Контрастивное обучение (Contrastive learning).
15. Обучение предпочтениям (Preference learning).
Виртуальная мышь, например, меняет традиционные способы коммуникации и взаимодействия человека с цифровым миром — управление курсором осуществляется с помощью движений пользователя. А принцип нулевого доверия призван повысить безопасность данных и операций — все устройства и пользователи должны заново подтверждать свою личность перед доступом к ресурсам с помощью многофакторной индентификацииБорис Чуйко
