Страны мирового большинства, обладая огромными ресурсами, зачастую зависят от устаревших индустриальных технологий и вынуждены проводить «догоняющие» модернизации каждые 5–7 лет. Это ведёт к технологической зависимости: оборудование импортное, а дорогостоящие обновления требуются регулярно. Ситуация усугубляется тем, что большинство стран Глобального Юга, включая Индию, до сих пор не имеют полноценных суверенных ИИ-платформ, что формирует комплексную зависимость от Запада. Как отмечает в своей статье Андрей Уфимцев, ведущий специалист систем усовершенствованного управления в нефтегазовой отрасли, в новой парадигме «имущие» капитала, данных и алгоритмов консолидируют невидимое господство, а «неимущие» низводятся до роли производителей данных, подчинённых алгоритмической зависимости.
Вместо ремонта – прогноз
В XXI веке вопросы рационального использования ресурсов и разумного потребления становятся критически важными для промышленного производства. Однако страны мирового большинства оказались в парадоксальной ситуации: обладая огромными ресурсами, они зачастую зависят от устаревших индустриальных технологий, что вынуждает их периодически проводить так называемые «догоняющие» модернизации. Такая модель ведёт к технологической зависимости, оборудования является импортным, а каждые 5–7 лет требуются новые дорогостоящие обновления.
Более того, проблема усугубляется в геополитическом контексте. Большинство стран Глобального Юга, включая Индию, до сих пор не обладают полноценными суверенными ИИ-платформами, что формирует ситуацию комплексной зависимости от Запада и поддерживает политику цифрового неоколониализма [1]. Как отмечается в аналитических докладах, в новой парадигме «имущие» капитала, данных и алгоритмов консолидируют невидимое господство, тогда как «неимущие» в первую очередь страны Глобального Юга низводятся до роли производителей данных, подчинённых алгоритмической зависимости, которая угрожает их суверенитету [2]. На саммите БРИКС в Рио-де-Жанейро в 2025 году глава МИД Беларуси Максим Рыженков прямо заявил о необходимости выступать против «технологической монополизации и цифрового колониализма», подчеркнув, что искусственный интеллект должен рассматриваться как неотъемлемая часть технологического суверенитета [3].
Прорыв сегодня заключается не в замене одного станка на другой, а в изменении самой логики управления промышленностью. Мы являемся свидетелями перехода от реактивного и превентивного обслуживания к предиктивной, автономной и самооптимизирующейся индустрии. Ключ к этому лежит в конвергенции двух сквозных технологий: цифровых двойников и искусственного интеллекта, объединённых в единые отраслевые платформы.
Потери, которых можно избежать
Масштаб проблемы хорошо иллюстрируют цифры. В нефтегазовой отрасли, формирующей до 40% ВВП экономик многих стран БРИКС и ЕАЭС, до 30% эксплуатационных расходов составляют непредвиденные ремонты и потери от аварий. В металлургии до 25% затрат связаны с неоптимальными режимами, в химической промышленности с потерями сырья из-за несовершенного контроля. Это не просто статистика – это ежедневные убытки, которые несут предприятия.
Мировой опыт подтверждает, что системное внедрение технологий искусственного интеллекта в промышленности способно кардинально изменить ситуацию. Рынок промышленного ИИ в 2024 году достиг 43,6 млрд долларов, и ожидается, что к 2030 году он вырастет до 153,9 млрд долларов [4]. Согласно прогнозам, использование искусственного интеллекта во всех отраслях может добавить российской экономике 11,6 трлн рублей к 2030 году. При этом аналитики называют шесть ключевых ИИ-трендов в промышленности на 2025 год: генеративный ИИ, интеграция цифровых двойников, автономные фабрики и роботизация, а также предиктивная аналитика, которая уже сегодня позволяет сокращать внеплановые простои на 30 — 40 % [5].
Особого внимания заслуживает практический опыт. Реализованный на «Томскнефтехиме» проект по интеграции системы оптимизации в реальном времени (RTO) и усовершенствованного управления технологическим процессом (APC) на установке с трубчатым реактором полиэтилена стал первым в мире проектом такого рода. Результаты впечатляют: количество ручных вмешательств операторов снизилось в пять раз, производительность установки увеличилась на 5 тонн в сутки, что приносит компании дополнительно 156 млн рублей в год, а потенциальный экономический эффект от генерации дополнительных мероприятий менеджмента с использованием математической модели RTO составит более 100 млн рублей в 2025–2026 годах [6].
Гибридный двойник: не просто копия, а синтез
Однако следующий прорыв лежит в области создания адаптивных интеллектуальных систем нового поколения. Прорывной технологией, способной коренным образом изменить промышленность стран мирового большинства, является разработка автономных когнитивных систем управления на основе гибридных цифровых двойников. В отличие от традиционных систем, где человек принимает решения на основе данных, новая система создаёт непрерывный цикл «анализ – прогноз – оптимизация – исполнение» в режиме реального времени, без постоянного человеческого вмешательства.
Гибридный цифровой двойник – это не просто виртуальная копия оборудования, а синтез трёх ключевых компонентов: физической модели, основанной на законах термодинамики, гидравлики и химических реакций; данных реальных датчиков в режиме реального времени; и самообучающегося ИИ-агента. Именно такой подход позволяет с высокой точностью предсказывать поведение сложных систем.
Конкретным примером реализации может служить распределённая сеть автономных оптимизаторов для типовых промышленных объектов. Вместо создания единой централизованной платформы предлагается разработать модульные интеллектуальные агенты для стандартных технологических узлов: ректификационных колонн, реакторов полимеризации, компрессорных станций, трубопроводных систем. Каждый агент, обученный на синтетических данных, полученных с высокоточных физических моделей, способен адаптироваться к конкретным условиям предприятия, сокращая время настройки на 60%.
Три направления инвестиций
Для реализации этого подхода инвестиции должны быть направлены на три ключевых направления.
Первое. Создание международной библиотеки эталонных физико-математических моделей для типового промышленного оборудования. На базе исследовательских центров стран БРИКС+ должны быть разработаны и верифицированы открытые модели ключевых технологических процессов. Это позволит обучать ИИ без использования конфиденциальных данных, ускорив разработку в 2–3 раза. В странах БРИКС уже накоплен значительный потенциал в этой сфере: Китай в 2023 году занял первое место в мире по объёму государственных инвестиций в квантовые технологии, превысив 15,3 млрд долларов, а общемировые инвестиции в ИИ выросли с 8 млрд долларов в 2014 году до 110 млрд долларов в 2024-м [7]. На это же обратили внимание участники IV Всероссийского форума технологического предпринимательства «ТехПред‑2025», отметив, что страны Глобального Юга становятся значительным пространством для стратегических инициатив в области цифрового суверенитета [8].
Второе направление. Разработка самообучающихся контроллеров нового поколения, сочетающих традиционные алгоритмы (ПИД) с нейросетевыми методами. Такие системы показывают на 20–30% лучшую устойчивость к зашумлённым данным [9]. Это особенно важно для промышленных условий, где качество сигналов часто оставляет желать лучшего.
Третье. Формирование нормативно-технической базы и образовательных стандартов для внедрения когнитивных систем. Это включает сертификацию алгоритмов, стандарты кибербезопасности и, что критически важно, подготовку специалистов, способных работать с гибридными системами управления. По прогнозам, дефицит специалистов, работающих с инструментами на базе ИИ в промышленности, может составить от 2 до 3 млн человек к 2030 году. Это вызов, который требует системного решения уже сегодня.
Экономический эффект: от прямых цифр до экспортного потенциала
Экономический эффект от внедрения таких систем носит многомерный характер. Прямая экономия от снижения аварийности и оптимизации режимов работы оценивается в 15–25% операционных расходов для капиталоёмких отраслей. Косвенный эффект включает повышение качества продукции, снижение выбросов на 10–20%, увеличение межремонтного пробега оборудования.
Стратегический эффект заключается в создании суверенных технологий, снижении зависимости от иностранных вендоров и формировании нового экспортного потенциала, оцениваемого в 50–70 млрд долларов к 2035 году. Технология сильна, когда возвращает человеку время и безопасность и это решение именно об этом. При этом оно не требует многомиллиардных вложений, а нацелено на оптимальное управление имеющимися ресурсами. Это снижает барьер входа для развивающихся стран: прорыв достигается не покупкой новых станков, а умным управлением тем, что уже есть.
Вместо заключения: время действовать
Для стран мирового большинства такая технология становится инструментом преодоления «ловушки догоняющей модернизации». Вместо закупки готовых решений они получают возможность участвовать в разработке и адаптации прорывных технологий к своим специфическим условиям, создавая основу для устойчивого технологического развития, где интеллектуальный капитал становится ключевым ресурсом роста.
Практическая реализация должна начинаться с пилотных проектов в отраслях с наиболее широким применением существующих систем усовершенствованного управления нефтегазовой сфере, нефтехимической, электроэнергетической. Наиболее вероятными проектами для реализации на первом этапе являются создание автономной системы управления магистральным трубопроводом или интеллектуального нефтеперерабатывающего завода-лаборатории, где технологии будут отрабатываться перед тиражированием.
Инвестиции в создание автономных когнитивных систем управления на основе гибридных цифровых двойников представляют собой стратегический приоритет для промышленности стран мирового большинства. Внедрение подобной технологии не просто оптимизирует отдельные процессы, оно меняет парадигму управления производством, создавая основу для следующего технологического уклада, где искусственный интеллект становится полноправным партнёром человека в управлении сложными промышленными системами. Реализация этого подхода позволит превратить промышленный потенциал из объекта «вечной модернизации» и технической поддержки в субъект технологического прорыва, обеспечивающего устойчивый рост в новой глобальной экономической реальности.
Автор: Андрей Уфимцев, ведущий специалист систем усовершенствованного управления в нефтегазовой отрасли
