Фото: пресс-служба
Erid: 2SDnjceDBxX
Российские разработки в области глубоких технологий (диптех) переходят от лабораторных разработок к применению в производстве, медицине и инфраструктуре, заявили в Сбере. Такой вывод в банке сделали по итогам седьмой волны международного акселератора Sber500, финал которой прошел на Московском стартап-саммите в конце сентября.
Из 1,8 тыс. заявок из 52 стран в финал вышли 25 проектов, представляющих пять направлений: робототехнику, медицину и биотехнологии, образование и креативную экономику, технологии для недвижимости и городской среды, а также сельское хозяйство. По данным банка, 84% финалистов используют искусственный интеллект, в том числе генеративный, как часть прикладного решения.
Одним из главных трендов в Сбере называют встраивание нейросетей в физические процессы. Например, проект Российского квантового центра SmartPicks разработал тактильный оптоволоконный сенсор, который с точностью до грамма измеряет силу воздействия для бережной работы с хрупкими, мягкими и деформируемыми объектами. Команда создала рабочий прототип и уже получила 30 млн руб. финансирования.
В Сбере отмечают и переход медицинских разработок к клиническому внедрению. Так, «ВизиоМедИИ» анализирует снимки томографии и глазного дна и готовит заключение для офтальмолога. По данным проекта, в тесте с 101 врачом точность диагностики выросла на 20%, доля верных результатов превысила 93%, время анализа сократилось до десяти минут. Коммерциализация намечена после получения регистрационного удостоверения в 2026–2027 годах. В рамках Московского стартап-саммита стартап провел более 100 обследований посетителей с участием врачей из НМИЦ глазных болезней имени Гельмгольца.
Спрос на автоматизацию связан в том числе с дефицитом кадров. Один из примеров — «Цифровой инспектор»: система на базе технологий ИИ и AR для удаленной диагностики и ремонта промышленных и строительных объектов, которая позволяет удаленному эксперту помогать сотруднику непосредственно на объекте. Среди коммерческих внедрений — проекты с «Северсталью», «Роснефтефлотом» и ЛУКОЙЛом. По данным стартапа, диагностика проблем сократилась с четырех часов до 30 минут, число выездов — на 50%, сроки ремонта — на 30–40%.
В сельском хозяйстве похожую задачу решает Agronic: автономный робот для теплиц считает плоды и определяет их зрелость. По данным проекта, точность этих операций составляет 98 и 95% соответственно. Один аппарат потенциально может компенсировать нехватку до восьми сотрудников, выполняющих ручные обходы. Разработка пока находится на стадии прототипа, но уже имеет успешные пилотные тестирования: пилот с ООО «ИнфоБис» — компанией «Уралхима».
Также в Сбере отмечают тренд на использование генеративного ИИ в промышленных продуктах как интерфейса для сложных систем, а не только как чат-бота. В частности, Statanly Technologies позволяет описать задачу видеоаналитики обычным языком, после чего платформа готовит данные, обучает модель и запускает анализ. Среди внедрений — проекты «Норникеля», «Еврохима», «Газпром нефти» и «Росатома». Выручка проекта за 2025 год составила 40 млн руб.
По оценке Сбера, заказчики готовы внедрять диптех-решения, созданные стартапами, которые экономят ресурсы и помогают компенсировать нехватку сотрудников. Ключевыми критериями инвестиционной привлекательности таких компаний становятся выручка от продажи решений и клиническая валидация.
About The Author
