Технологии, которые определят следующие десятилетия

Робототехника и автономные системы входят в число ключевых технологий, которые будут определять развитие экономики и социальной сферы в ближайшие десятилетия. Они повышают эффективность базовых процессов — от промышленного производства и логистики до здравоохранения, сельского хозяйства и городской инфраструктуры — и позволяют специалистам сосредоточиться на более сложных задачах вместо рутинных операций.

Для создания и применения таких систем нужны квалифицированные специалисты. Поэтому важно как можно раньше вовлекать детей в технологическую среду. Осваивая программирование, инженерное мышление и робототехнику, школьники открывают для себя инженерные профессии. Знакомство с технологиями в школе закладывает основу для дальнейшей профессиональной работы с автономными системами.

Инженерные навыки со школы

Один из примеров такого подхода — проект «РОББО», который объединяет инженерное образование, цифровые технологии и подготовку кадров для экономики нового типа. В основе его модели лежат раннее инженерное обучение и практическая работа, в ходе которой дети создают собственные устройства.

Флагманская разработка компании — «РОББО Класс» — объединяет оборудование, программное обеспечение и методические материалы для школ и кружков. Школьники осваивают программирование, робототехнику и основы микроэлектроники, работают с интернетом вещей, занимаются 3D-моделированием и прототипированием. В центре обучения — реальные инженерные задачи: от идеи и написания кода до создания работающего устройства.

Сегодня школы и образовательные центры в 44 странах используют решения «РОББО». По данным компании, ее образовательные программы прошли более 100 тыс. детей. Экосистема объединяет свыше 150 центров «РОББО Клуб» и сотни инженерных классов. Компания тиражирует единую методологию через сеть локальных площадок, а проект продолжает расширять географию — от первых пилотов в российских школах до зарубежных рынков.

Важным этапом для «РОББО» стало участие в форуме «Сильные идеи для нового времени», который АСИ проводит совместно с Фондом Росконгресс и при поддержке ВЭБ.РФ. На форуме команда представила концепцию суверенной платформы образовательной робототехники и получила дополнительный импульс для развития. Форум помогает отбирать и масштабировать перспективные практики в образовании и технологической политике.

Проект также получил поддержку федеральных программ, включая конкурс «Экспорт — цифровые технологии». Это позволило компании усилить присутствие на азиатских рынках, в том числе в Китае. Так инициатива, выросшая из инженерных кружков, вошла в более широкую технологическую инфраструктуру. Подготовка специалистов приобретает особое значение на фоне сближения робототехники и искусственного интеллекта: современные автономные системы должны не только выполнять заданные операции, но и анализировать данные, учитывать окружающие условия и корректировать свои действия.

Точное земледелие

В сельском хозяйстве эта связка лежит в основе точного земледелия. Цифровые платформы, спутниковая аналитика и машинное обучение обрабатывают данные о состоянии почв, климате и урожайности. Благодаря этому аграрии могут отказаться от принципа «одинаково для всего поля» и управлять каждым участком с учетом его реального потенциала.

Эту задачу решает проект «Тиражирование технологий точного земледелия с помощью программной платформы с искусственным интеллектом». Проект вошел в топ идей форума «Сильные идеи для нового времени», а его авторы представили решение президенту России Владимиру Путину. Генеральный директор ООО «Агроноут» Алексей Трубников называет ключевой проблемой отсутствие точных инструментов для оценки состояния земель. «Наша задача заключается в том, чтобы дать владельцу хозяйства инструмент, с помощью которого он может оценить и понять реальный потенциал своего поля», — подчеркивает он.

Одно поле часто объединяет участки с разным составом почвы, уровнем влажности и потенциалом урожайности. Традиционные методы агрохимического обследования не учитывают эту неоднородность, поэтому усредненные решения не отражают фактического состояния земли.

Компания разработала программный комплекс TrueFields, который использует искусственный интеллект и компьютерное зрение для анализа спутниковых снимков и агрономических данных. Система обрабатывает многолетние ряды наблюдений и формирует карты неоднородности полей. Зеленым цветом она отмечает участки со стабильно высокой урожайностью, желтым — зоны со средним потенциалом, красным — территории, где урожайность остается низкой. Эти карты помогают аграриям перейти от равномерного распределения ресурсов к адресному управлению каждым участком.

«По сути, это переход от идеи “посеем везде, авось что-то вырастет” к более интеллектуальной модели — сеять там, где точно будет высокая урожайность», — подчеркивает Трубников.

Система передает полученные данные в комплексы управления сельскохозяйственной техникой. С помощью GPS- и ГЛОНАСС-навигации машины с высокой точностью вносят удобрения и семена в конкретные зоны поля. Такой подход сокращает избыточное использование ресурсов и повышает экономическую эффективность производства.

Кроме того, команда предлагает интегрировать искусственный интеллект в государственное управление аграрным сектором. «Мы предлагаем внедрять компьютерное зрение и искусственный интеллект в рамках государственных программ по вовлечению земель в оборот и развитию мелиоративного комплекса», — добавляет Трубников. Так разработчики предлагают перейти от отдельных внедрений к системной цифровизации отрасли, при которой регионы и государство принимают решения на основе данных.

Точное земледелие отражает общий вектор технологического развития — переход от усредненных и централизованных решений к адресным. В промышленности тот же принцип воплощает распределенное производство: предприятия создают детали и узлы непосредственно там, где планируют их использовать.

Распределенное производство

Еще недавно предприятия использовали 3D-печать преимущественно для прототипирования. Сегодня компании включают ее в свою производственную инфраструктуру и постепенно переходят от централизованных цепочек поставок к распределенным цифровым производствам.

Российская компания Stereotech развивает это направление: она создает промышленные 5D-принтеры и программные решения для многоосевого аддитивного производства. В 2022 году проект привлек 100 млн рублей инвестиций от венчурного фонда Национальной технологической инициативы. АСИ также поддержало проект как перспективное решение для будущей промышленной экосистемы.

Технология 5DTech формирует структуру материала под разными углами. При классической 3D-печати оборудование укладывает материал последовательными слоями, а многоосевая печать позволяет управлять направлением его нанесения. Такой подход меняет характеристики прочности и надежности изделий. По данным разработчиков, детали из ABS-пластика могут выдерживать нагрузку до 130 МПа. Это позволяет применять технологию не только для прототипирования, но и для выпуска функциональных промышленных компонентов.

«Мы создаем новый тренд на мировом рынке запчастей промоборудования. Рано или поздно все придет к тому, что расходные материалы и запчасти для промышленного оборудования будут печататься на территории завода производителя, при кратном снижении себестоимости», — отмечает сооснователь компании Анатолий Тулаев.

По оценкам Stereotech, один 5D-принтер может экономить предприятию до 6 млн рублей в год и окупаться примерно за два месяца. Если предприятия объединят принтеры в производственные «фермы», они смогут экономить сотни миллионов рублей ежегодно за счет локального выпуска деталей и снижения зависимости от внешних поставок.

Системный эффект возникает, когда подготовка кадров, внедрение разработок и производственная инфраструктура образуют единый процесс. Школьная робототехника развивает инженерные навыки, искусственный интеллект превращает отраслевые данные в практические решения, а аддитивное производство сокращает путь от цифровой модели до готовой детали. Организации, которые поддерживают технологические проекты, связывают эти уровни и помогают локальным инициативам выходить на масштабное применение. Именно устойчивость такой цепочки определит, смогут ли отдельные проекты влиять на развитие целых отраслей и экономики в целом.