IDEAS研究报告|2024年俄罗斯数字技术：大数据与人工智能

文摘 2024-10-14 15:58 福建

编者按

数字经济是数字时代国家综合实力的重要体现，是构建现代化经济体系的重要引擎。发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择，更是实现人类可持续发展的重要途径。在此背景下，IDEAS政策研究室推出系列研究报告，分三期详细分析俄罗斯各个领域的数字技术研究现状，以期为政策协调和相关专业人士提供洞见，促进信息共享和金砖国家在数字经济领域的深入合作。在本期中，我们将介绍人工智能系统及其创建所需的大数据在俄罗斯数字经济中的最新进展。

俄罗斯作为金砖国家的重要成员国之一，正在多个领域积极推进自身的数字技术应用发展。

在过去的两年中，俄罗斯大力扩展和现代化改造各种工业生产设施，依托最新的数字技术实现生产过程的自动化和质量控制。各经济领域在积极研发并应用本土的创新技术，特别是近几个月来，这一进程出现显著加速。据此，俄罗斯专利局（Rospatent）数据显示，2023年俄罗斯本国发明者的专利数量较上一年增长了8.7%^[1]。这一趋势表明，在制造业中已形成广泛采用低人力技术的潮流。

2024年，俄罗斯新推出的最大规模的一批数字生产项目，其中之一是位于加里宁格勒州的“恩科尔集团”太阳能电池工厂，总投资额达300亿卢布^[2]。此外,“乌拉尔光学机械厂”的新车间^[3]、新启动的进口替代项下的自动化移动垂直仓库生产设施，这些仓库和车间可节省高达80%的仓储空间^[4]，目前都备受关注。在莫斯科附近的泽列诺格勒，新投产的印刷电路板和电子模块装配生产线也备受重视^[5]，其中包括“Resonit”工厂与科技产业公司“Elma”合作生产的使用数字技术的印刷电路板^[6]。在多莫杰多沃，每年可生产多达50万台计算机设备（包括服务器、存储设备、笔记本电脑、打印机和国产品牌Fplus的智能手机^[7]）的生产设施已启动，此外，还有位于梁赞工业园的国产OpenYard服务器生产线、车里雅宾斯克州的工业机器人生产线^[8]，以及国产高速电梯的生产设施等多个项目^[9]。

莫斯科仍然是俄罗斯数字经济发展的领导者。莫斯科的企业正在积极将人工智能（AI）引入业务流程，包括在自动化生产系统中应用AI技术，从而减少停工时间和原材料损失，将生产率提升达10%以上。莫斯科企业还将AI技术应用于加速大规模岗位的招聘、进行市场研究、与客户互动、寻找生产中的工程解决方案、提出新产品假设、优化法律文件处理流程并降低法律风险、协助工程师开发软件^[10]。莫斯科的创新数字解决方案汇集在了一个名为“技术银行”的开源知识库中^[11]。此外，莫斯科政府还实施了一系列措施，将目前最成功的AI解决方案持续推广到其他地区，特别是在医疗诊断领域^[12][13]。

莫斯科在俄罗斯数字经济发展中的领导地位主要得益于其发达的创新生态系统。过去五年间，创新生态系统增长了25%，截至2024年2月，共有51个创新平台^[14]。其中最重要的项目包括“罗蒙诺索夫”创新集群，共入驻了60多家量子通信、机器人技术、电子学等高科技企业^[15]；莫斯科国立大学的“麻雀山”创新科技集群^[16]；莫斯科创新集群^[17]；以及成功运营了18年以上的“莫斯科技术城”特别经济区(ОЭЗ)^[18]。

特别经济区致力于为数字经济领域的生产企业提供优越的营商环境。截至2024年2月，该区共有20多家公司运营，雇佣员工超过1.6万人，总投资额超过1600亿卢布^[19]。在2023-2024年期间，特别经济区的发展速度显著加快，新启动了35个以上的新生产项目，主要涉及微电子、信息技术、无人机系统、医疗器械和制药等领域。其中，一家入驻企业展示了一款氢动力无人直升机的实验样机。此外，还启动了基于国产“Эльбрус”微处理器的ATM生产线、工业激光设备生产线等^[20][21]。在2023年前九个月，莫斯科技术城特别经济区的微电子集群营收达到近275亿卢布，比2022年同期增长了2.2倍^[22]。

2024年俄罗斯大数据与人工智能

1.新人工智能算法的开发和实施

为了应对全球计算机科学最新成果带来的机遇以及在实现技术主权领域面临的挑战，俄罗斯正积极开发新的人工智能算法，以用于科学和商业任务。俄罗斯国家科研教育机构在新应用型人工智能工具的创建中做出了重要贡献。

2024年，俄罗斯Tinkoff研究中心的数据科学家与莫斯科物理技术学院（MIPT）^[23]科学家共同开发的算法获得了广泛认可和应用。这种创新的机器学习方法被称为ReBRAC（带有受控行为的修订版Actor-Critic算法），是一种用于训练神经网络的强化学习方法。该方法在2023年于国际顶级会议NeurIPS（神经信息处理系统会议）上发布，与该团队的其他三项研究成果一同展示。根据D4RL基准测试，ReBRAC方法的表现比现有的知名算法（如TD3+BC、IQL、SAC-RND）高出40%，并且在超过一半的测试案例中首次超越了人类专家的表现。此外，该算法在计算效率上也表现出色，训练速度比已知的类似算法快了多达四倍。这在全球和俄罗斯计算资源有限的情况下尤为重要。ReBRAC模型为智能机器人技术的发展任务提供了更高效的解决方案。

2024年1月，莫斯科航空学院的研究团队和其他科研教育机构的合作伙伴展示了他们自己的人工智能技术，该技术可以远程检测地下电缆的损坏情况^[24]，可让无人机飞越电缆区域，测量感应场和其他电磁辐射参数。硬件-软件综合体还提供了在人工智能通过电磁参数确定的可能损坏地点自动投放 GNSS 信标的可能性。这项技术旨在及早发现缺陷、预测维修、预防紧急情况和智能管理维修团队的路线。该技术正在伊万诺沃地区进行测试。

2024年3月，新西伯利亚国立大学（NETI）公布了其正在开发的一种智能检测系统，用于识别电力线结构中的缺陷和预故障状态^[25]。该系统包括一个基于神经网络的图像分类器，能够将结构分为三类：完好、可用和有限可用。该解决方案通过了俄罗斯国家标准ГОСТ 31937-2011，该标准具体规定了通过结构的动态参数对建筑物和构筑物进行快速诊断。系统利用人工智能根据所谓的结构自振频率（固有振动频率）来检测电力线的缺陷支柱。这些自振频率取决于材料、形状和质量体积特性，在与相应频率的外部振动共振时会加速结构的破坏，因此是监测的重要对象。为了收集信息，系统在每个结构上安装了最多4个传感器，能够实时收集数据，并且通过连接智能手机或笔记本电脑，即可立即自动生成结构报告。

2024年1月，新西伯利亚国立大学（NETI）报告了其深度机器学习实验室在智能机器人技术研究所的物理方法方面取得的进展，特别是用于图像识别的用户人工智能应用的发展^[26]。该应用最初专注于科学任务，例如快速确定电子显微镜图像中同类对象（如孢子、特定种类的细菌）的近似数量。预训练神经网络从用户处接收图像，用户在图像上标记（勾勒）少量目标对象，神经网络根据这些标记进行在线微调，并计算图像中这些对象的近似数量。由于在显微镜图像分析的典型场景中，待识别的对象数量可能达到数百甚至数千，该应用显著节省了手工操作成本。该应用的首个版本于2021年创建，目前一个具有超过300名来自俄罗斯和其他国家用户的Telegram识别服务正在运行。工具的发展方向是功能扩展和通用化。算法的改进不仅可以统计对象数量，还可以确定其大小、浓度等描述性统计数据。该算法现在能够处理任何尺度的对象图像，从纳米颗粒到宏观世界的物体照片。此外，该算法还可以用于统计大量典型对象，例如地球遥感卫星图像或地形照片中的对象数量。

2024年1月，南乌拉尔国立大学（SUSU）宣布完成基于“梯度提升”机器学习技术的XGBClassifier人工智能算法的开发，用于识别可疑的银行交易^[27]。该技术在训练过程中，神经网络会逐渐更多地接收其先前犯错误的案例以及罕见的异常情况。该模型在控制数字卢布交易方面也将发挥重要作用。模型的训练和测试使用了包含加密货币交易的Elliptic数据集。在Elliptic基准测试中，该人工智能模型的准确率达到了99.21%，超越了此前创下的97.8%的记录。

2024年3月，莫斯科物理技术学院（MIPT）的“Plavuchiy普拉维奇大学”项目宣布完成基于机器学习的海水盐度预测算法的开发^[28]。该预测模型用于在复杂的冰况下规划北方海航道的导航。这一新数字工具预计将由俄罗斯最大的民用船队运营商——苏联航运公司（Sovcomflot）实际应用。此外，该工具还将对俄罗斯国家原子能公司（Rosatom）在北方海航道全年导航的组织工作中发挥重要作用。

2024年初，马格尼托哥尔斯克钢铁公司（MMK）实施了一套基于机器视觉的高炉冶炼工艺安全控制系统^[29]。该系统使用新的人工智能算法进行技术安全事件分类。系统与实时更新的数据库集成，并配有生产数据在模拟图上的可视化模块，以及向工程师发出需要紧急干预的情况警报的工具。

2.数据中心和超级计算机

新的俄罗斯科学超级计算机，与Sberbank的Christofari Neo和Yandex的"Chervonenkis"等其他计算集群一道，正在成为俄罗斯未来综合计算基础设施的重要组成部分。这一基础设施将在确保现代人工智能技术（包括本地大规模多模态神经网络模型）的国家主权方面发挥关键作用。

2024年2月，莫斯科航空学院投入了超级计算机综合体的第二阶段^[30]，并将计算性能提高到了380 Tflops。该项目是“优先-2030”计划中“未来航空航天市场-2050”战略项目的一部分。超级计算机用于解决数学建模任务，包括材料科学领域，通过数字模拟发现和研究新型聚合物材料的特性。它将被用于飞机设计的数字平台，包括噪声预测、结构强度、热和空气动力学计算。该项目由俄罗斯IT公司GreenMDC和Niagara Computers参与实施。

2024年2月，俄罗斯科学院西伯利亚分院S.L. Sobolev数学研究所启用了“谢尔盖·戈杜诺夫”超级计算系统，以纪念世界著名的苏联数学家。该超级计算机用于模拟社会经济、生态和流行病学过程，解决空气动力学、医学断层扫描和地球物理学的计算问题。系统基于本地的“RSC Tornado”计算平台，计划未来逐步实现所有电子组件的进口替代。其系统性能超过54 Tflops，并计划通过国家项目“科学和大学”中的“科研基础设施和人才培养发展”联邦项目的额外资金，将性能提高到120 Tflops以上^[31]。

2024年1月，新西伯利亚的Key Point数据中心投入使用^[32]。该中心包含440个5千瓦的机架。未来将由VimpelCom和CORTEL等公司使用其算力来处理企业大数据。预计其他大型电信运营商，包括区域性运营商未来也将成为其客户群体。

3.卫星大数据

近地卫星群涵盖遥感、地面系统特定信号处理、中继等多种用途，成为各种科学和工程任务（包括新AI模型训练）的重要大数据来源。利用本地独立和安全的卫星系统收集大数据，为俄罗斯在占据国内AI市场和太空领域的领先地位方面，实现快速饱和提供了有利条件。

一个现代化的俄罗斯卫星群例子是正在建设中的“Meteor-3M”水文气象和海洋学支持综合体^[33]。2024年2月底，两个新卫星成功进入轨道并投入使用，首次成功拍摄到地球图像，其设备由“俄罗斯空间系统”公司制造^[34]。目前卫星总数达到4颗，预计到2025-2026年将完成全部6颗卫星的部署^[35]。“Meteor-M”卫星群能通过40个频谱通道，频率范围从6到190 GHz，实现全天候监测地球大气和表面。该系统专注于收集气象大数据，用于天气预报、辐射和环境状况监测、大气层上层状态、海洋和冰况监测。卫星还配备了国际卫星搜救系统“Cospas-Sarsat”模块，该系统由苏联、美国、加拿大和法国于1977年联合创建。“Meteor-3M”综合体将成为自然科学和工程研究的广泛数据来源，为机器学习任务生成新的大数据集。

俄罗斯公司“Спутникс”（全称“卫星创新空间系统有限公司”）是微型卫星生产和卫星大数据收集领域的领导者之一^[36]。公司是莫斯科国立大学“麻雀山”创新科技中心的成员。公司成立于卫星技术公司ITC“斯坎克斯”的卫星技术部门基础上，与俄罗斯科学院空间研究所合作。公司专注于基于CubeSat平台的微型卫星生产和运行、地面卫星站、航空航天功能测试台架的开发。近年来，公司成功实现了多种民用微型卫星的国产化生产，用于地球大数据收集。2023年，公司生产了超过100颗卫星，应用于海洋船舶监控（AIS）、航空器跟踪（ADS-B）、卫星物联网（IoT），以及10多颗用于教育的“Orbikraft 3D”构建套件卫星^[37]。截至2024年初，至少已有16颗SITRO-AIS自动识别系统卫星进入轨道。该系统由Sitronics Group公司运营，主要用于监控俄罗斯渔业船队的安全^[38]。此外，“Спутникс”公司生产的“Зоркий-2М”（Zorky-2M）地球遥感卫星（基于12U CubeSat平台SXC12）也已成功进入轨道，预计2024年将形成至少6颗卫星的遥感卫星群^[39]。

在更大型的卫星（重量达100千克）领域，俄罗斯在统一生产方面也取得了进展。“马拉松IoT”数据传输系统项目中，“РЕШЕТНЁВ”公司（“列舍特涅夫”公司)开发了一种新的卫星平台^[40]。该平台采用蜂窝面板结构，用于安装专用设备，配备标准服务系统设备，如机载管理系统、定向和稳定系统、校正、热控制和电源系统。此平台的应用将促进俄罗斯卫星生产的批量化和系列化，并满足各种应用需求^[41]。

在大科学任务的卫星大数据收集领域，俄罗斯也取得了显著成就。俄罗斯“光谱-RG”空间天文台是全球范围内重要的宇宙学研究大数据来源之一。天文台上有两台X射线望远镜：德国的eROSITA（软X射线）和俄罗斯的ART-XC（硬X射线）。2024年初，德国马克斯·普朗克外星物理研究所的科学家们利用2022年收集的数据，成功精确测量了宇宙中的物质数量和密度。这一成果为解决现代宇宙学中的一系列问题开辟了广阔前景^[42]。此外，俄罗斯计划在2029年发射补充“光谱-RG”的“光谱-UV”轨道器，收集紫外波段的天文大数据，这是地面观测无法实现的。

地面接收和处理也是卫星大数据基础设施的重要组成部分。2024年初，俄罗斯在这一领域也取得了显著成就。“Росэлектроника”公司（Roselektronika 公司）完成了“Сюжет-МФ”（Sujet-MF）系统的测试，用于接收气象卫星数据。该系统能够接收和处理轨道系统的地球物理和水文气象信息，计算地表温度、海洋高度、云层高度、降水类型和强度、土壤湿度等参数^[43]。

***

人工智能系统及其创建所需的大数据是数字经济的主要推动力之一。在本期中，我们回顾了这些技术在俄罗斯数字经济中的最新进展。今后的期刊中，我们将介绍俄罗斯在其他领域的新成就，如机器人技术和无人系统、智能能源的数字组件、材料科学的数字技术、量子通信和量子传感技术、专用通信技术、新制造技术的数字组件等方向。

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参考文献：

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[5]https://www.rezonit.ru/news/podvodim-itogi-ukhodyashchego-goda-obrashchenie-generalnogo-direktora-kompanii-rezonit/

[6]https://www.rezonit.ru/news/podvodim-itogi-ukhodyashchego-goda-obrashchenie-generalnogo-direktora-kompanii-rezonit/

[7]https://www.cnews.ru/news/top/2024-02-09_pod_moskvoj_zapushcheno_krupnoj?ysclid=lsf0dfw0g7974335650]

[8]https://www.chel.kp.ru/daily/27568.5/4892531/?ysclid=lsoosgu5f2720550840]

[9]https://tass.ru/ekonomika/19982799?ysclid=lslsrlosl1713089475

[10]https://www.mos.ru/news/item/134879073/

[11]https://www.mos.ru/news/item/119022073/

[12]https://мосмедии.рф/

[13]https://www.mos.ru/mayor/themes/18299/10753050/

[14]https://www.mos.ru/mayor/themes/12299/10707050/

[15]https://www.mos.ru/mayor/themes/183299/10587050/

[16]https://sticmsu.ru/study/main/

[17]https://i.moscow/

[18]https://www.mos.ru/mayor/themes/12299/10751050/

[19]https://www.mos.ru/mayor/themes/12299/10640050/

[20]https://www.sobyanin.ru/o-novyh-proizvodstvah-v-oez-tehnopolis-moskva

[21]https://www.sobyanin.ru/o-novyh-proizvodstvah-v-oez-tehnopolis-moskva

[22]https://vm-ru.turbopages.org/vm.ru/s/news/1104470-stolichnaya-kompaniya-zamestila-26-himicheskih-komponentov-dlya-proizvodstva-mikroelektroniki

[23]https://www.tinkoff.ru/about/news/21122023-scientists-tinkoff-research-have-created-most-efficient-algorithm-training-adapting-artificial-intelligence-among-worlds-analogues/

[24]https://наука.рф/news/drony-pomogut-nakhodit-defekty-podzemnykh-kabelnykh-liniy/

[25]https://наука.рф/news/metod-otsenki-liniy-elektroperedachi-bez-pryamogo-uchastiya-cheloveka-sozdayut-v-ngtu-neti/

[26]https://наука.рф/news/universalnyy-servis-dlya-obrabotki-izobrazheniy-mikroskopii-sozdali-v-ngu/

[27]https://наука.рф/news/neyroset-nauchili-raspoznavat-podozritelnye-tranzaktsii/

[28]Российские ученые создали алгоритм расчета солености морской воды : Псковская Лента Новостей / ПЛН (pln-pskov.ru)

[29]https://mashnews.ru/magnitogorskij-metallurgicheskij-kombinat-vnedril-mashinnoe-zrenie-v-proizvodstvo-chuguna.html

[30]https://mai.ru/press/news/detail.php?ID=178841#

[31]В новосибирском Академгородке запустили суперкомпьютер - РИА Новости, 26.02.2024 (ria.ru)

[32]https://holodcatalog.ru/news/company-news/data-tsentr-gk-key-point-zapushchen-v-ekspluatatsiyu-v-novosibirske/

[33]Роскосмос опубликовал первый снимок со спутника "Метеор-М" №2-4 (tass.ru)

[34]https://rg.ru/2024/03/07/polucheny-pervye-globalnye-snimki-zemli-so-sputnika-meteor-m-2-4.html

[35]Новости - Госкорпорация «Роскосмос» (roscosmos.ru)

[36]https://sputnix.ru/ru/

[37]https://mashnews.ru/sitronics-group-gotovit-k-zapusku-v-kosmos-17-malyix-apparatov.html

[38]https://mashnews.ru/sitronics-group-gotovit-k-zapusku-v-kosmos-17-malyix-apparatov.html

[39]https://lenta.ru/news/2024/03/19/rossiyskiy-zorkiy-2m-peredal-pervye-snimki/

[40]https://www.iss-reshetnev.ru/media/news/news-070224

[41]https://prokosmos.ru/2023/10/27/forpost-dlya-pokoreniya-vselennoi-putin-o-stroitelstve-ros-i-drugikh-kosmicheskikh-planakh

[42]https://prokosmos.ru/2024/02/16/spektr-rg-pomog-otsenit-plotnost-materii-vo-vselennoi?ysclid=lsyi3gwt5e164405225

[43]https://rostec.ru/news/rostekh-zavershil-ispytaniya-novogo-kompleksa-meteorazvedki-dlya-voennykh/

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