Отношения — статус «все сложно»

Основные тезисы доклада:

• Российский АПК находится на достаточно раннем этапе внедрения технологий ИИ, приведенные ниже цифры эффектов могут только расти.
• Более 300 млрд руб. принесло российской экономике применение решений в сфере искусственного интеллекта в 2021 году.
• 1-2 процента роста ВВП страны до 2030 года может дать внедрение ИИ в ключевые отрасли экономики.
• 3,6 млрд руб. составила сумма грантов из бюджетных средств в 2022 году. Поддержано 269 ИИ-решений, 173 проекта прошли акселерацию, 21 — открытые ИИ-библиотеки.
• 1700 экспертов обучено по программа дополнительного образования с софинасированием государства в 2022 году.
• Более 20 процентов российских компаний используют технологии ИИ.
• 40 стандартов по ИИ утверждено в России, кроме этого — пять международного уровня.
• Использование ИИ дает более 3% к объему продукции животноводства, более 4% - к урожайности в растениеводстве, более 5% - увеличение собранной продукции.

Основной эффект применения ИИ для агробизнеса:

1. повышение конкурентоспособности и привлекательности компаний;
2. повышение урожайности сельхозкультур;
3. повышение рождаемости и выживаемости скота;
4. снижение издержек на управление качеством и контроль технологических процессов;
5. повышение прозрачности бизнес-процессов;
6. повышение экологичности использования природных ресурсов.

Практический кейс

В качестве примера успешного применения ИИ в сельском хозяйстве была приведена работа системы автономного управления сельхозтехникой на основе ИИ одного из российских поставщиков на полях АО «Щелково Агрохим», ООО Агрофирма «Победа» и др. Сельхозпроизводители теряют зерно в процессе уборки из-за человеческого фактора (например, усталость механизатора). Кроме того, сроки сбора урожая и потеря топлива увеличиваются из-за излишних проходов техники. ИИ-решение позволяет механизатору доверить управление техникой роботу-помощнику, а самому сконцентрироваться на контроле качества процесса обработки и уборки. Система анализирует поступающие с видеокамеры изображения и при помощи нейронной сети глубокого обучения определяет типы и положения объектов по ходу движения, строит траектории движения комбайна и передает необходимые команды для выполнения маневров. Захват кромки при управлении автопилотом составляет не более 10 см, не допуская излишних проходов и потерь топлива. Система обеспечивает движение по кромке, рядку и валку. В автоматическом режиме решение позволяет комбайну объезжать препятствия и останавливаться при угрозе столкновения. Все это позволило достичь следующих эффектов:

сокращение прямых потерь урожая — от 8 до 13 процентов;

сокращение сроков уборочных работ в среднем до 25 процентов;

снижение расходов топлива во время уборки до 5 процентов;

сокращение потерь зерна при уборке — в два раза;

сокращение столкновений и наездов — на 99 процентов.

Тренды ИИ в сельском хозяйстве, которые проявляются в России в большей степени:

• 1—2 года — развитие точного земледелия; использование прогнозной аналитики на основании больших данных; развитие сельского хозяйства с контролируемой средой;
• 3—5 лет — внедрение роботизированной сельхозтехники и БПЛА.

Тренды ИИ в сельском хозяйстве, которые проявляются в России в меньшей степени:

• 1—2 года — массовое использование Интернета вещей;
• 3—5 лет — агрофинтех (обеспечение доступа к банковскому кредитованию для фермеров с помощью технологий ИИ);
• более 5 лет — развитие биотехнологий с помощью ИИ.

Эксперты АНО «Цифровая экономика» пришли к следующим основным выводам:

1. ИИ в сельском хозяйстве в России внедряют в основном крупные компании;
2. Внедрение ИИ позволяет сельхозпредприятиям повысить управляемость бизнес-процессов и снизить производственные затраты;
3. Наиболее распространенный сценарий использования технологий ИИ связан с мониторингом сельхозугодий и выращиванием сельхозкультур с помощью компьютерного зрения, а также с использованием систем интеллектуальной поддержки принятия решений для эффективного управления агробизнесом.

Основными барьерами внедрения ИИ в российском АПК являются:

• низкая степень цифровизации агропредприятий и слабое понимание сценариев и эффектов от внедрения ИИ у менеджмента;
• дефицит ИТ-специалистов с уклоном на сельское хозяйство;
• длительная окупаемость инвестиций.