Отрасли под присмотром: рынок компьютерного зрения в России удвоится к 2030 году
Таким образом, с 2025 года он может увеличиться более чем вдвое, оценивают в VisionLabs. По словам участников рынка, рынок CV действительно переживает этап зрелого роста, подпитываемый как технологической эволюцией, так и растущим осознанием ценности решений среди заказчиков. Тем не менее ярко выраженной спецификой этого сегмента рынка ИИ все еще остается госзаказ, менее чувствительный к экономической конъюнктуре, указывают аналитики.
Безопасность превыше всего
В 2025 году объем российского рынка компьютерного зрения (область искусственного интеллекта, связанная с анализом изображений и видео, включает в себя набор методов, наделяющих компьютер способностью «видеть» и извлекать информацию из увиденного) составит 25,76 млрд рублей, следует из данных разработчика решений по распознаванию лиц VisionLabs (входит в состав МТС), с которыми ознакомился Forbes. По прогнозам компании, в ближайшие годы он сохранит положительную динамику, демонстрируя среднегодовые темпы роста на уровне 14%. Таким образом, в 2030 году он может достичь отметки в 49,61 млрд рублей — это почти в два раза превышает текущие показатели.
По итогам 2024 года VisionLabs оценил объем российского рынка CV в 22,6 млрд рублей. Более половины (53%) приходится на три крупных сегмента: системы видеоаналитики (4,83 млрд рублей), технологии оптического распознавания символов и интеллектуальной обработки документов (OCR/IDP) (3,7 млрд рублей) и проекты безопасного города (3,5 млрд рублей).
Сейчас на рынке доминируют решения для анализа видеопотоков, оценивают в VisionLabs. Так, системы видеонаблюдения, безопасный город и транспортная отрасль суммарно формируют около 51% выручки. Это подтверждает высокую востребованность технологий анализа видеопотоков и ситуационной аналитики, делают вывод в компании.
Ключевым источником спроса остается государственный сектор, констатируют в VisionLabs. Программа безопасного города, а также проекты в сфере транспортной безопасности и биометрии (например, системы контроля и управления доступом по биометрии, построение коммерческой биометрической системы и подключение к Единой биометрической системе) генерируют около 7,85 млрд рублей выручки (35% рынка).
Среди других отраслей — потребителей технологий компьютерного зрения наиболее активны промышленность (2,27 млрд рублей) и ретейл (1,4 млрд рублей). В промышленности решения применяются для контроля дефектов на производстве, соблюдения регламентных операций и автоматического фотоконтроля, а в розничной торговле — для анализа эффективности выкладки товаров, мониторинга персонала и оптимизации работы кассовых узлов. Кроме того, активно развивается сегмент технологий для медицины с объемом в 0,48 млрд рублей.
«Сейчас рынок CV имеет ярко выраженную отраслевую специфику, где ключевыми драйверами являются государственные проекты и задачи обеспечения безопасности, — рассуждает генеральный директор VisionLabs Дмитрий Марков. — Но фокус постепенно смещается с разработки классических алгоритмов на более сложные отраслевые сценарии, направленные на повышение операционной эффективности бизнеса».
Готовы к масштабированию
Опрошенные участники рынка в целом согласны с оценками VisionLabs. Генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров, впрочем, ожидает более высоких темпов роста этого сегмента — 20–25% ежегодно. Спрос на подобные решения в разных отраслях существует уже давно, говорит он, однако ранее их внедрение часто ограничивалось пилотными проектами из-за недостаточной зрелости технологий: «Сейчас ситуация изменилась — появилось множество технологически зрелых продуктов, готовых к серьезному масштабированию».
При этом рынок уже насыщен «коробочными» и «условно-типовыми» решениями, считает гендиректор компании «Солтех» (разрабатывает решения в области цифровизации техпроцессов, ИИ и аналитики) Александр Дмитриев. «Рост конкретно в сегменте машинного обучения разделяется на два направления: тиражирование систем массового обслуживания (потоковая видеоаналитика, биометрия) и разработка узкоспециализированных технологических систем, работающих в реальном времени, для решения конкретных отраслевых задач со скоростью и качеством, недоступными для классических методов, — рассуждает он. — Вход в такие проекты командам, не имеющим глубокой предметной экспертизы и понимания отраслевых технологических процессов, все более затруднен». Порог входа стал значительно выше: создать конкурентоспособную систему за год-два уже невозможно, и молодым командам без фундаментальной технологической базы будет крайне сложно создать востребованный продукт, согласен Владимир Арлазаров.
Значительная доля спроса формируется со стороны транспорта, там требуется анализ видеопотоков в режиме реального времени, замечает Константин Анисимович, руководитель R&D-направления AI VK, где технологии CV применяются, в частности, для работы с контентом, рекомендациями, поиском по видео и др. Главную специфику рынка он видит в сильной сегментации по сценариям: «Решения для разных сфер требуют разных моделей, обученных на специализированных данных. Следующий импульс развитию дадут роботизация и автономные системы».
Ближайшие перспективы CV, считают в «Т-Технологиях», связаны с интеграцией мультимодальных подходов. Следующим прорывом в области компьютерного зрения для роботов, беспилотных автомобилей и других систем, скорее всего, станут модели, объединяющие восприятие изображений, понимание языка и выполнение действий (VLA — visual-language-action models), — прогнозирует представитель компании: «Они могут стать катализатором для дальнейшего роста этого направления».
В промышленности компьютерное зрение, по сути, помогает в двух вещах, размышляет главный инженер «Рокет Контрол» (оптимизирует производственные процессы с помощью AI-инструментов) Павел Приходько: «Первое — это возможность круглосуточно, не теряя концентрации, отслеживать важные события. Например, увидеть, что кто-то нарушил требования безопасности (не надел каску или защитные очки), что оборвалась лента или случилась иная авария, или же проверить изделие на наличие дефекта или отловить брак на линии. Такое может делать и человек, но если это круглосуточный процесс, то он неизбежно будет отвлекаться и пропускать или упускать мелкие детали».
Второе, где компьютерное зрение приносит пользу, — создание виртуальных датчиков, указывает Приходько. Поставить камеру часто может быть проще и дешевле, чем специализированный прибор, а иногда подходящих приборов вообще нет, и посмотреть глазами на процесс — единственная альтернатива, делится наблюдениями он: «При этом по видео можно мгновенно посчитать скорость пены и размер пузырька на флотации или какая крупность руды на конвейере. И на основе этой информации быстро отрегулировать процесс».
Госсекторальная загрузка
На еще один аспект рыночной специфики обращает внимание главный архитектор «Ланит-Терком» (входит в ГК «Ланит») Михаил Смирнов: поскольку в основном это госзаказ, спрос направлен прежде всего на консервативные решения от крупных поставщиков, тесно интегрированных в процессы госзакупок. «Кроме того, доля госбюджета на этом рынке растет, так как частные предприятия уменьшают инвестиционные бюджеты», — говорит он.
Основными потребителями технологий компьютерного зрения в России действительно выступают госструктуры и крупный бизнес, подтверждает Арлазаров. В первую очередь такие решения нужны для автоматизации процессов, а потому экономический эффект напрямую зависит от масштаба внедрения, рассуждает он. Так, в госсекторе, по его словам, технологии применяются для автоматизации цифровых услуг и развития инфраструктурных проектов, в промышленности — для контроля качества и обеспечения безопасности на объектах нефтегазового и энергетического комплекса, а в финансовой сфере — для проверки клиентов и защиты от мошеннических атак. «Проникновение в эти сферы будет только углубляться», — убежден Арлазаров.
То, что основным драйвером рынка в России остается госсектор, старший научный сотрудник лаборатории ИИ, анализа данных и моделирования имени А.Н. Горбаня в Центральном университете Глеб Рыжаков объясняет не только стратегическим характером проектов, но и «самой природой государственных инвестиций», ориентированных на длинный горизонт и менее чувствительных к краткосрочной экономической конъюнктуре. Программы «Безопасный город» разворачиваются по всей стране, а проекты вроде оснащения поездов «Ласточка» системами машинного зрения на РЖД — это примеры инфраструктурных вложений, которые формируют долгосрочный спрос, рассуждает он.
«Высокая ключевая ставка и общая экономическая неопределенность действительно заставляют бизнес с осторожностью относиться к капиталоемким проектам с отложенной окупаемостью, оставляя нишу за госзаказом. Частный сектор интересуют не столько глобальные платформы, сколько точечные внедрения, доказывающие свою рентабельность в течение одного-двух лет — будь то автоматизация контроля выкладки товаров в ретейле или контроль дефектов на производстве», — заключает Рыжаков.
