Завод с рабочими, работающими на оборудовании, и действующей конвейерной системой.

Раскрытие истинного потенциала промышленного искусственного интеллекта

Поскольку промышленный искусственный интеллект меняет фабрики и цепочки поставок, экосистема поставщиков быстро расширяется. Компании используют искусственный интеллект для повышения эффективности и ускорения инноваций, а стартапы могут создавать добавленную стоимость и трансформировать такие отрасли, как фармацевтическое производство, логистика и аэрокосмическая промышленность.

Финансирование в Европе отражает эту тенденцию: только в первом квартале 2025 года европейские компании, занимающиеся искусственным интеллектом, привлекли около 3 млрд евро венчурного финансирования, что на 55% больше, чем за тот же период 2024 года. Причина такой динамики проста: в секторах, где компании работают в условиях экстремальных временных и бюджетных ограничений, руководители жаждут приложений, которые переосмысливают рабочие процессы и позволяют значительно повысить прибыль.

Новые генеративные подходы [ИИ] могут предложить совершенно новые решения с цифровым моделированием и эффективностью нового уровня, которые ранее были недостижимы.

Кэтрин Крамп, Управляющий директор, Консультации WIRED

«Они не только существенно повышают эффективность, но и открывают совершенно новые процессы и способы работы», — говорит Кэтрин Крамп, управляющий директор WIRED Consulting, один из нескольких экспертов по растущей экосистеме искусственного интеллекта, цитируемых в этой статье.

Воздействие там, где это наиболее важно

Проектирование — это одна из областей, в которой искусственный интеллект может ускорить этапы производства и повысить эффективность.

Поскольку инструменты искусственного интеллекта позволяют инженерам анализировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных, они позволяют по-новому взглянуть на альтернативные материалы и производительность с помощью моделирования и помогают устранить давние узкие места в цепочке поставок.

Я вижу мир, в котором цепочки поставок будут кардинально переформатированы, а существующие методы будут сильно нарушены.

Джон Ниман, Вице-президент по инвестициям, G42

По словам, именно слияние и перекрестное опыление технологий искусственного интеллекта позволяют совершать крупные прорывы Джон Ниман, вице-президент по инвестициям в G42, компании по разработке искусственного интеллекта из Абу-Даби, специализирующейся на решениях в здравоохранении, авиации и других промышленных секторах.

Разработчики искусственного интеллекта могут не только значительно повысить прибыльность, но и оказать положительное влияние в гораздо большем масштабе. Для Майке НейцОснователь стартап-консалтинговой компании Embassidy, потенциальная роль искусственного интеллекта в смягчении последствий изменения климата — одна из самых интересных особенностей искусственного интеллекта. Например, это может сократить отходы материалов за счет инноваций на этапе проектирования, поскольку до 80% воздействия промышленного продукта на окружающую среду уже определяется его конструкцией.

Модернизация промышленных роботизированных захватных устройств на основе искусственного интеллекта в сочетании с аддитивным производством может привести к сокращению выбросов углекислого газа на 82% на одного робота.

«Промышленная сфера по-прежнему остается одним из крупнейших источников выбросов парниковых газов в мире», — говорит Нейтц.

Решения на базе искусственного интеллекта могут сыграть огромную роль в энергоэффективности, электрификации, минимизации отходов материалов и оптимизации процессов.

Майке Нейц, основатель, Посольство

Однако представление о том, чего может достичь искусственный интеллект в реальном мире, каким бы вдохновляющим оно ни было, поможет вам только в этом. Как поясняют эксперты, представленные в этой статье, основателям компаний, занимающихся искусственным интеллектом, необходимо четкое понимание ноу-хау в этой области, способов масштабирования и совместной работы, а также одержимость конечным пользователем.

Одна компания не может возглавить трансформацию промышленного искусственного интеллекта в одиночку. Вот почему мы формируем процветающую индустриальную экосистему искусственного интеллекта, которая требует тесного сотрудничества между клиентами, лидерами отрасли, стартапами, продавцами, партнерами и разработчиками.

Линда Крумбхольц, Старший вице-президент, Экосистема и торговая площадка Siemens Xcelerator

Как не потеряться в ажиотаже вокруг искусственного интеллекта

Industrial robotic arm assembling electronic components on a circuit board against a blurred factory background

Industrial AI помогает визуальному моделированию, которое оказывает реальное влияние на производственный цех.

Одна из проблем, с которыми сталкиваются стартапы в сфере промышленного искусственного интеллекта, заключается в определении четкого пути окупаемости инвестиций (ROI) и сценариев использования, соответствующих отраслевому контексту. Если они не смогут сделать это правильно, их приложение, скорее всего, потеряется в шуме.

По словам Крампа, стартапы должны стремиться к удовлетворению конкретных неудовлетворенных потребностей отрасли. Принятие такого подхода дает им конкурентное преимущество. «Сейчас так много шумихи об искусственном интеллекте и множество стартапов, внедряющих инновации с помощью этой технологии», - говорит она. «Выдающиеся могут продемонстрировать, как их уникальное решение на базе искусственного интеллекта отвечает очевидным потребностям и приводит к лучшим результатам. Их продукты и услуги демонстрируют ощутимое положительное влияние на бизнес и очевидную окупаемость инвестиций».

То, как стартап оказывает влияние, может существенно различаться в зависимости от промышленных условий, например, потенциальных применений технологии искусственного интеллекта. Стартапам необходимо продемонстрировать глубокое понимание того, как их решение взаимодействует с промышленным оборудованием, или объединиться, чтобы получить ноу-хау в предметной области и качественные наборы промышленных данных.

Основное внимание следует уделять фактам, использованию собственных данных и предоставлению масштабируемых, ориентированных на пользователя решений, предполагает Сэмюэл Шулер, управляющий директор компании Reimann Investors Venture Management. «Прежде чем настраивать решения искусственного интеллекта, отдайте предпочтение глубокому пониманию реальных промышленных рабочих процессов», — говорит он.

Специализированная аналитика, ориентированная на конкретные области, часто превосходит обычные стратегии искусственного интеллекта.

Сэмюэл Шулер, Управляющий директор, ФК «Рейман Инвесторы»

Александр Оллинг, директор по цифровым технологиям компании ISAR Aerospace — поставщика услуг по запуску малых и средних спутников — также подчеркивает важность практического опыта в этой области.

Я всегда стараюсь оценивать опыт основателей в предметной области, выходящую за рамки технических знаний.

Александр Оллинг, Директор по цифровым технологиям, ISAR Aerospace

Становимся ближе к конечному пользователю

Чтобы их решение принесло обещанное влияние на отрасль и чтобы его внедрение было распространено среди пользователей, стартапам необходимо сосредоточить внимание на доставке. На практике это означает, что конечный пользователь проявляет повышенный интерес к тому, как он взаимодействует с инструментами искусственного интеллекта.

«Зацикливайтесь на людях на местах, для которых вы разрабатываете свое решение», — советует основателям и руководителям посольства Найц. «Стройте для них, а не для их боссов. Свяжитесь с ними, чтобы получить их отзывы. Узнайте об их страданиях, об их рабочих реалиях, о процессах».

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.

Разработка искусственного интеллекта, ориентированного на пользователя, — ключ к успешному развертыванию.

Эллинг также подчеркивает важность тесного сотрудничества с конечными пользователями, утверждая, что, когда стартапы начинают зарекомендовать себя, в первую очередь, ощутимые результаты на местах. «Стартапы в области промышленного искусственного интеллекта, которые обеспечивают раннее внедрение экспериментальных проектов, даже если они ограничены по объему или частично субсидируются, завоевывают доверие, с которым теоретические проекты просто не могут сравниться», — утверждает он.

И наоборот, недостаточное понимание рабочих реалий клиента может негативно сказаться на продажах, особенно если речь идет о компаниях коммунального хозяйства, нефтегазовой отрасли, аэрокосмической промышленности и государственных учреждениях, которые имеют свои собственные потребности и предпочтения.

«Я видел это снова и снова», — говорит Ниман из G42. «Люди не понимают, что такие клиенты не хотят выбрасывать свои данные в озеро данных, им нужны двухлетние пилотные проекты или оценки поставщиков, они, как правило, быстро подписываются и, как правило, платят стартапам менее выгодные мультипликаторы».

В конечном итоге речь идет о завоевании доверия. Хорошей новостью для стартапов, добившихся успеха в этом начинании, является то, что спрос на них будет расти.

Как инвестор, пытаясь оценить, будет ли стартап успешным, Ниман говорит, что он уделяет особое внимание истории его происхождения. «Я считаю, что путь — лучший предсказатель будущего», — говорит Ниман. «Знание основ создания компании, продукта, технологий и команды важнее, чем любой из этих составляющих в отдельности. Выделиться помогает компании понимание ее корней — навыков, мышления и менталитета основателей, а также путей коммерциализации продукта. Все это либо подтверждает, либо разгадывает историю».

Идеи для этой статьи были предоставлены членами жюри премии Industrial AI Awards 2025 для стартапов в Саммит «Искусственный интеллект с целью».