В машиностроении ИИ пока проще всего применять там, где его можно связать с конкретной производственной задачей: проверить деталь, найти дефект, увидеть отклонение на линии.

По данным Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, технологии обработки визуальных данных, включая компьютерное зрение, внедрили 14,1% обследованных организаций отрасли. ИИ-агенты используют заметно меньше — только 2,9%. Исследование основано на анализе деятельности более 1,7 тыс. организаций машиностроения.

Разница между этими цифрами объяснима — компьютерное зрение проще встроить в уже понятные производственные процессы: контроль качества, проверку сборки, поиск дефектов, а результат можно проверить достаточно быстро, потому что система либо помогает раньше заметить отклонение, либо не дает ощутимого эффекта вовсе.

При этом ИИ в российском машиностроении пока развивается точечно, но интерес к подобным решениям большой: почти половина обследованных предприятий имеет конкретные планы по внедрению цифровых технологий в ближайшие три года.

На этом фоне компьютерное зрение сейчас выглядит одним из самых практичных сценариев для отрасли, потому что работает с понятной многим проблемой: чем раньше предприятие видит дефект, тем меньше времени и ресурсов теряет на следующих этапах.