Россия: компьютерное зрение и технологии речи — лидеры ИИ-науки
Россия заняла третье место среди стран БРИКС по количеству публикаций на ведущих мировых конференциях, а по качеству исследований опережает многие государства с большим объемом работ. Особенно выделяются направления компьютерного зрения и технологий речи. Однако существует разрыв между научными разработками и их практическим применением, особенно в области ИИ-агентов и инфраструктуры. В Минцифры сообщили о намерении развивать спрос на отечественные ИИ-решения и ускорять внедрение научных разработок в практику. Эту информацию сообщает издание Известия.
Российский ИИ оказался сильнее всего в 20-м месте среди 195 стран по числу публикаций на десяти ведущих международных конференциях уровня A* в области машинного обучения и искусственного интеллекта, согласно исследованию Наукометрического центра НИУ ВШЭ. Эти конференции считаются наиболее престижными в области компьютерных наук, где доля отклоненных заявок достигает 75–80%, а представленные работы определяют направления развития мировой индустрии.
Россия занимает третье место среди стран БРИКС после Китая и Индии. Средний показатель международной цитируемости отечественных исследований составил 3,59, что выше индийского (3,10), несмотря на значительно меньшее количество публикаций. В 2020–2025 годах российские организации представили 560 исследований, получивших более 12,3 тыс. цитирований.
Россия традиционно сильна в теоретических компьютерных науках, занимая первое место в БРИКС по анализу формальных понятий и второе по 23 темам. Основой этих компетенций являются оптимизация и математика машинного обучения, пояснили в НИУ ВШЭ.
Высокая позиция России свидетельствует о силе отечественной научной школы, несмотря на инфраструктурные ограничения и санкционное давление, считает управляющий партнер Union Group Марина Краснова. Она отметила, что почти три четверти работ прошли отбор на основные программы высокоселективных международных конференций, что подтверждает международное признание качества исследований.
Семейство российских инструментов автоматического машинного обучения FEDOT для построения прикладных моделей ИИ востребовано в мире. За последние три года фреймворк скачали сотни миллионов раз пользователи из 42 стран, с наибольшим числом скачиваний из США, России и Китая, сообщил руководитель Института ИИ ИТМО Александр Бухановский.
В последние годы в научной повестке появились направления, в которых у России пока нет фундаментальных заделов, но они открывают многообещающие возможности, такие как вычислительные технологии для ИИ и социально-гуманитарные аспекты его применения.
Отечественная ИИ-наука характеризуется тесным взаимодействием университетов и технологических компаний. Более 40% публикаций подготовлены с участием корпоративного сектора. Лидером по числу публикаций среди компаний является «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, а среди некоммерческих организаций — AIRI.
Приоритеты постепенно смещаются от фундаментальных исследований к прикладным решениям. Среди перспективных направлений Марина Краснова выделила генеративные и языковые модели, компьютерное зрение для промышленности и медицины, автономный транспорт, робототехнику и применение ИИ в материаловедении, биоинформатике и геологии.
За пять лет существования AIRI было подготовлено более 1,4 тыс. научных публикаций, из которых 400 — за 2025 год, более 130 из них вошли в основные программы конференций A* и A с самым строгим отбором, что говорит о ставке на качество.
Результаты исследования НИУ ВШЭ служат важным индикатором востребованности ИИ со стороны бизнеса и госуправления, считают в Минцифры РФ. Необходимо создавать условия для ускоренного трансфера результатов исследований в практическое применение. Минцифры совместно с заинтересованными ведомствами работает над совершенствованием регулирования ИИ, развитием вычислительной инфраструктуры и кадрового обеспечения.
Выделить одно наиболее перспективное направление сложно, его актуальность определяется экономической отдачей, отметил руководитель центра разработки больших языковых моделей MWS AI Валентин Малых. Он делает ставку на развитие агентных возможностей больших языковых моделей, а также генерацию аудио и компьютерное зрение.
Отдельные отечественные разработки уже востребованы за рубежом, например, решения по распознаванию лиц VisionLabs. Однако международные научные коллаборации и санкционные ограничения затрудняют определение национальной принадлежности части исследований, поэтому реальный объем российской научной активности может быть выше официальных показателей.
Одним из ограничений для развития ИИ остаются данные. IT-предприниматель Михаил Лисецкий отметил, что возможности моделей зависят от объема, качества и степени разметки исходной информации. Российские проекты, использующие преимущественно русскоязычные источники, имеют меньший объем сырого материала для токенизации.
Директор по развитию технологий искусственного интеллекта Сбербанка Сергей Марков считает, что стране важно развивать собственные большие генеративные модели и новые вычислительные архитектуры, чтобы сохранить технологическую самостоятельность. За рубежом востребованы российские фундаментальные исследования в области математических основ глубокого обучения.
ИИ становится капиталоемкой инфраструктурной отраслью, поэтому России необходимы долгосрочные инвестиции в вычислительные мощности, кадры и технологическую базу. РФПИ рассматривает ИИ и связанную с ним инфраструктуру как одно из ключевых инвестиционных направлений.
Сильные позиции России могут использоваться для расширения сотрудничества внутри БРИКС. Председатель российской части Женского делового альянса БРИКС Анна Нестерова считает, что результаты исследования создают основу для формирования научно-технологического пространства объединения. Это возможность укреплять компетенции и становиться центром научного сотрудничества внутри объединения.
