Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ проанализировал применение искусственного интеллекта в российском машиностроении. В основе работы — результаты обследования больше 1,7 тыс. организаций в машиностроении, проведенного в 2025 году.

Авторы выявили наиболее распространенные типы ИИ, применяемые в отрасли, способы их использования и эффекты от внедрения.

Ключевые выводы:

• самый распространенный тип ИИ в машиностроении — это обработка визуальных данных, включая компьютерное зрение (14,1%). На втором месте — технологии обработки текста (12,8%);
• проникновение систем на основе LLM составляет 7,1%. Как считают авторы, в будущем освоение таких решений может пойти по пути создания наборов небольших специализированных отраслевых моделей, не требующих существенных вычислительных ресурсов и адаптированных под параметры деятельности отдельного предприятия;
• ИИ-агентов широко или ограниченно используют 2,9% организаций. 50% заявили об их неприменимости на предприятии;
• в период до 2027 года организации чаще всего планируют внедрить ИИ-системы интеллектуальной поддержки принятия решений и управления (39,5%). 32,5% намерены начать применять ИИ-агентов;
• 37,8% организаций применяют ИИ для автоматизации моделирования продукции и процессов, исследовательских работ и испытаний. Для диагностики промышленного оборудования и техники искусственный интеллект задействуют 29,2% предприятий, для оптимизации планирования и контроля выполнения работ — 26,7%;
• в будущем машиностроительные организации планируют использовать ИИ в задачах контроля выполнения требований безопасности (56,4%), управления промышленной безопасностью, поиска и обработки документации (по 52,8%);
• в четырех из пяти отраслей машиностроения ИИ чаще всего применяется для автоматизации проектирования продукции и процессов;
• в каждой отрасли есть задачи, которые определяются спецификой технологических процессов и уровнем цифровой зрелости. Так, производители компьютеров, электронных и оптических изделий делают акцент на диагностике оборудования (45,9%). Порядка 24% производителей автотранспортных средств используют технологию для автономного управления промышленным оборудованием и техникой;
• применяющие ИИ машиностроительные компании чаще всего отмечают среди эффектов уменьшение брака и дефектов продукции (18,8%), сокращение времени операции и рост производительности оборудования (17,6%), а также улучшение его состояния и снижение числа поломок (16,9%);
• критически важным требованием к ИИ-системам называются безопасность (57,8%), интерпретируемость результатов (53%) и точность прогнозов (49,6%).

Расскажите знакомым: