Вы возглавляли Национальную ассоциацию участников рынка робототехники (НАУРР). Она была создана в 2015 году. По вашим наблюдениям, как с тех пор изменился рынок робототехники в России?
Прежде всего стало больше компаний. Кто-то, конечно, закрылся. Но большинство из тех, кого мы знаем, выросли. Некоторые из них вышли на международные рынки. Например, компания ROBBO, которая занимается детской робототехникой. Недавно я узнал, что они работают уже в 12 странах, а центральный офис у них в Питере. Компании растут, сам рынок тоже. В том числе в количественном выражении — по числу инсталлированных роботов. Конечно, в абсолютных цифрах рынок пока маленький, особенно по сравнению со Штатами и некоторыми другими странами. Но движение идет.
Есть ли предпосылки, что это движение будет ускоряться?
Есть. Если начнет расти стоимость труда, то у многих появится соблазн заменить рабочих роботами. Вторая глобальная предпосылка: если компания начинает работать в более жесткой конкурентной среде, особенно если она выходит на мировой рынок, то в этом смысле робот также будет предпочтительнее. Ведь он делает меньше ошибок, чем человек. Если твои конкуренты работают с роботами, а ты по-прежнему все делаешь руками, тебе будет сложно.
Предпосылки роста есть, но они в том числе зависят от развития экономики. Если компании здесь не будут находить для себя места на рынке, то будут уезжать в другие страны. Для России это плохо, потому что, во-первых, налоги компания будет платить в другом месте. А во-вторых, основные технологии тоже будут находиться за ее пределами. Поэтому страна должна думать о том, чтобы быть привлекательной для бизнеса.
У нас относительно неплохой налоговый режим, но есть проблемы, связанные с высокой долей государства в экономике. И наконец, есть проблема сырьевой зависимости, когда сырьевым и связанным с ними компаниям не особенно нужны инновации, ведь у них и так все хорошо. Пока.
На лекции вы приводили примеры зарубежных проектов, которые были разработаны студентами как дипломные работы, но которыми при этом уже заинтересовались крупные компании. Насколько в России высок барьер для входа на рынок для молодых компаний? Есть ли условия, чтобы студент также мог начать и развить свой проект?
Если вы будете заниматься софтом, то затраты меньше: фактически нужен только компьютер и мозги. Если вам нужно «железо», затраты, разумеется, будут повыше. Но, тем не менее, есть много стандартных недорогих комплектующих, которые можно купить в популярных интернет-магазинах. Это и сенсоры, и другие детали. Цены на это все равно не запредельные, поэтому сделать какой-то прототип можно за вполне небольшие деньги. А дальше можно на этот прототип получить грант. Впрочем, первые гранты можно получить даже на описание прототипа. Соответствующие фонды и программы у нас есть – например, фонд Бортника начинает с грантов по программе «Умник».
Поэтому я считаю, что зайти на этот рынок вполне реально, особенно если идея решает какую-то конкретную проблему, за которой начинается либо экономия денег, либо их зарабатывание. Идея не должна быть абстрактной, из серии: «Давайте сделаем какую-то классную штуку, а потом люди сами о ней узнают, придут и все купят». Так не бывает. Как правило, 90 % стартапов разоряются именно потому, что делают никому не нужный продукт. Прежде всего надо разобраться, какую проблему ты решаешь, как сегодня люди с нею борются и за какие деньги.
Могу посоветовать хорошую книгу на тему, она называется «Спроси маму. Как общаться с клиентами и подтвердить правоту своей бизнес-идеи, если все кругом врут?» (автор: Роб Фитцпатрик). Это книга о том, как делать customer development и попробовать результаты со своей идеей соотнести. Если окажется, что проблемы нет, нужно будет переобуться. Это называется pivot. Потом еще раз и еще. И делать так до тех пор, пока у вас не будет того, что называется market fit. Это значит, что вы попали в проблему, которая есть у людей. Допустим, они как-то дорого ее решают или вообще не могут решить, а вы предлагаете лучшее решение. В этом случае есть шанс, что ваш проект выстрелит.
Долгое время наиболее активно развивалась промышленная робототехника. Полностью автоматизированные производства уже почти никого не удивляют. Можно ли говорить, что тренд меняется и настало время сервисных роботов?
Сервисная робототехника растет на 30-40% в год. Если быть точнее, то 35-37% в последние годы. А промышленная робототехника в то же время показывает рост 12% в год. Промышленная робототехника начала развиваться намного раньше, кроме того, в этом сегменте очень крупные покупатели, поэтому в объеме она остается большой. Рынок сервисной робототехники меньше, если не считать роботы-пылесосы. Но он быстро растет. Поэтому с точки зрения идей, куда инвестировать или какой стартап делать, статистически выгоднее искать ниши в сервисной робототехнике.
Вы также приводили ряд решений в целом ряде сегментов — от агротех до ритейла и так далее. Если рассматривать их в перспективе, где наибольший потенциал для роста и где выгоднее развивать свое решение?
Везде, что бы я ни назвал. На мой взгляд, могут быть интересны все сегменты. Вопрос в другом: какой у предпринимателя опыт и интересы? У него всегда есть какие-то свои компетенции. И это первое основание лично для него, чтобы начать движение в определенной сфере.
Во-вторых, жизнь сама подсказывает ему какие-то проблемы, которые могут быть у него самого или у его окружения. Его опыт подсказывает, как он может с помощью своих компетенций их решить. Там и может быть интересная ниша. Но при этом надо учитывать, что инвесторам не интересен маленький рынок. Поэтому есть и такое ограничение: рынок должен быть достаточно большим.
Какие глобальные проблемы в робототехнике, на ваш взгляд, еще не решены и какие можно решить в ближайшее время?
Очень актуальны проблемы, связанные с батареей. Роботы должны быть автономными, иметь намного больший запас хода, что бы они при этом ни делали, или же сами генерировать энергию. Во-вторых, я думаю, что большого прогресса стоит ждать в разного рода сенсорах. Третье — это, собственно, мозги или, если точнее, способы обучения этих мозгов. Например, это касается в том числе роботов, которые общаются с покупателями в магазинах. Чем больше они будут общаться и чем больше брать другого опыта, например, из соцсетей, тем лучше они будут понимать людей. Или у людей будет иллюзия, что их лучше понимают. Что, в общем-то, одно и то же.
Вы много говорили на лекции об искусственном интеллекте. Уже несколько лет подряд эта область входит в число «прорывных технологий». Но в каких областях действительно, по вашему мнению, от ИИ стоит ждать наибольших успехов?
Первая большая область — это медицина и здравоохранение, где искусственный интеллект уже достиг большого прогресса. Но болезней слишком много, поэтому главный вопрос: как их диагностировать. Ранняя диагностика повышает вероятность эффективного лечения: это больше спасенных жизней, это дешевле, меньше больничных листов для экономики и так далее. Но, кроме диагностики, необходимо также смотреть и дальше по всем остальным сегментам: начиная от выбора лечения, проведения лечения и так далее. Везде ИИ уже имеет свои примеры применения, в том числе в хирургии. Но есть еще большой запас.
Вторая часть — это процессы, где неэффективно расходуется очень много ресурсов. Среди них можно назвать ЖКХ, логистику, управление транспортом. Технологии искусственного интеллекта потихоньку идут и в эти направления, но сделать можно еще очень много. Технологии пришли в легковой транспорт, все мы знаем про Uber или Яндекс.Такси, но в грузовом транспорте все пока по-другому: где-то процессы устроены более эффективно, где-то — менее. А ведь он перевозит намного больше по объему, сжигает больше топлива и денег там больше, чем в такси.
Следующая область — это, конечно, производство, которое представляет собой огромную часть экономики. Производство становится децентрализованным: производственные компании работают либо сами как поставщики, либо у них много поставщиков. В этой сфере решаются очень сложные, многокритериальные задачи, которые могут быть оптимизированы с помощью технологий ИИ и больших данных.
Сюда же можно отнести сельское хозяйство, где уже есть концепция точного земледелия. Речь идет о следующем уровне повышения продуктивности, когда производится анализ большого количества данных о состоянии почвы, погоды и других показателей и вырабатывается точная рекомендация, что нужно делать именно в этой ситуации. Здесь можно провести аналогию с персонализированной медициной: выдаются рекомендации, как лечить конкретно этого человека, а не какого-то абстрактного пациента с гриппом, с его генетическими особенностями, состоянием иммунной системы, историей болезни.
Другая важная и перспективная тема — это городские хозяйства. Урбанизация продолжается, люди все больше живут в городах. А города — это очень сложные организмы. Безусловно, в них можно выделить отдельные сегменты: транспорт, систему здравоохранения, торговлю… но для человека это все взаимосвязано. Ему важно быть здоровым, быстро доехать до магазина и так далее.
На первом слое необходимо научиться управлять эффективно отдельными системами, на втором — управлять взаимосвязью этих систем. Эти процессы должны происходить уже не на уровне мэра. Мэр должен управлять правилами, а внутри реализовывать эти решения и следить за всеми сложными параметрами может ИИ.
Такие искусственные интеллекты работают и сегодня, только они созданы из людей. Внутри системы есть большое количество людей, каждый из которых выполняет свою функцию и, условно, передает другому информацию, на основе которой принимаются решения. Скорость передачи бумажек и есть скорость передачи информации и разработки решений. Ее можно увеличить в миллион раз, если алгоритмизировать эти действия. Сделать это возможно, так как в системе принимается большое количество одинаковых решений.
Грубо говоря, у вас потек кран, вы вызвали сантехника, диспетчер передал заказ сантехнику, тот пришел и сделал. А можно сделать так, чтобы у вас стояли датчики и, когда давление падает в каких-то участках, становилось понятно, что может возникнуть авария – местному сантехнику приходит сигнал, что в этом месте может возникнуть протечка. Получается, что диспетчер не нужен. Скорость реакции выше, вытечет меньше воды, и у вас нет проблем, потому что вы узнаете о поломке не тогда, когда вам залило паркет. На самом деле вы вообще о ней не узнаете. Сейчас таких резервов почти бесконечное количество: берите любой пример, где тратятся ресурсы. В ближайшие 50 лет весь пласт старой индустриальной экономики будет переделываться и заменяться. Это очень здорово, потому что появится очень много новых компаний, и к этому процессу могут присоединиться очень много творческих людей.
Столь же часто, как и про возможности ИИ, говорят и про риски: риски остаться без работы, «расчеловечиться» и так далее… Ну и наконец даже специалисты не всегда до конца понимают, как работают нейросети. Это до сих пор «черный ящик». Чего, по-вашему, стоит бояться, а чего — нет?
Точно не стоит бояться, что исчезнут рабочие места. В результате развития новых технологий появятся и новые рабочие места – их будет даже больше. Но не нужно питать иллюзии, что человек с одним запасом знаний и умений будет всю жизнь с этим запасом жить. Возможно, если он очень классный массажист, он будет всю жизнь делать массаж, и это будет востребовано. Но, например, продавать массаж он будет через маркетплейсы, а не через запись по телефону. Таким образом, все равно какая-то часть его работы изменится, придется освоить хотя бы, как работать с этими маркетплейсами. Но многим придется меняться более кардинально, переучиваться.
Стоит бояться быстрых изменений. Поэтому нужно воспитывать в себе приспосабливаемость к ним. Это тоже функция, которая тренируется и которая у всех проявляется по-разному. Кто-то переучивается сразу, а кто-то впадает в панику. Но вы же понимаете, сидя неподвижно в поезде, что вы на самом деле движетесь – пейзаж за окном меняется, вас не укачивает. Вы понимаете, что если вы въезжаете в другой город и там идет дождь, то нужно приготовить зонтик. И так далее. Все нормально. Или, наоборот, представим ситуацию, что какой-то человек из древнего мира внезапно попадает в будущее. Тогда у него, конечно, может и инфаркт случиться.
Приспосабливаемость тренируется, постепенно вы начинаете легче воспринимать изменения. Если сознание подвижно, оно всегда подстроится под внешние изменения. Люди очень гибкие существа, они смогли приспособиться к любым условиям жизни — от Северного полюса до экватора. И сегодняшние изменения тоже выдюжат, не проблема. Все проблемы в голове. И возраст здесь не играет роли.
В новом учебном году вы будете преподавать в Университете ИТМО. Почему вам интересно поработать в вузе и делиться опытом со студентами?
Во-первых, я лично знаю нового декана факультета технологического менеджмента и инноваций Антона Гопку. Во-вторых, у Университета ИТМО очень хорошая репутация. И в-третьих, большую роль сыграла предпринимательская нацеленность вуза. Я сам считаю себя предпринимателем, а предприниматель — это прежде всего тот человек, которому интересно что-то придумывать, менять, не сидеть все время на одном месте. Поэтому если какую-то частицу опыта и своего собственного драйва я смогу привнести в обучение, то будет интересно. Я считаю, что делиться опытом нужно, потому что это будет помогать и мне самому. Когда ты что-то обсуждаешь с людьми — неважно, партнеры это или студенты, у тебя появляется стимул развиваться.
Виталий Недельский — основатель Национальных ассоциаций участников рынка робототехники и промышленного интернета, основатель и директор по развитию Semantic Hub, компании, специализирующейся на уникальных решениях задач для глобальных фармкомпаний с использованием искусственного интеллекта. Работал в трех секторах экономики — государственное управление, крупные корпорации, предпринимательство. С нового учебного года Виталий Недельский будет преподавать на факультете технологического менеджмента и инноваций Университета ИТМО, а также оказывать менторскую поддержку студентам-предпринимателям факультета.
