Исследования и разработки в сфере промышленной робототехники ведущие государства относят к приоритетным направлениям обеспечения технологического лидерства. Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ проанализировал, какие передовые производственные технологии создают в данной сфере в России, и достаточны ли для этого компетенции инженеров, занятых их разработкой в профильных организациях.
Разработки передовых производственных технологий в сфере промышленной робототехники ведутся преимущественно в отношении роботов, предназначенных для выполнения традиционных операций, и значительно реже — по перспективным направлениям, связанным с коллаборативными роботами (коботами), обеспечивающими безопасность человеко-машинного и межмашинного взаимодействия, и системами сенсоров/технического зрения. Вместе с тем именно в этих двух направлениях в России наметился существенный прирост разработок — на 55% и 33% соответственно (рис. 1).
Опрос ИСИЭЗ НИУ ВШЭ показал, что самые ценные на перспективу до 2030 г. компетенции инженеров в области промышленной робототехники связаны именно с разработкой упомянутых выше технологий. Так, каждый второй респондент выделил знание особенностей «мягких роботов» (разновидности коботов, при создании которых используются мягкие материалы) (55%) и основ машинного, технического зрения (50%). Руководители компаний, выполняющих научные исследования и разработки, оценили знание особенностей «мягких роботов» как самую быстрорастущую по значимости, но пока еще слабо освоенную компетенцию; по их прогнозам, ее ценность к 2030 г. возрастет на 45 п. п. (рис. 2).
К наименее развитым на стадии научных исследований опрошенные руководители отнесли компетенции по разработке коботов. В среднем на 3 балла из пяти они оценили знание особенностей «мягких роботов», на 2,8 балла — такую важную для разработки коллаборативных роботов компетенцию, как знание особенностей применения новых материалов в робототехнике.
Чуть лучше инженеры подготовлены в отношении разработки промышленных роботов с системами сенсоров/технического зрения: текущий уровень их знаний основ машинного, технического зрения руководители оценили на 3,3, а основных датчиков и сенсоров — на 3,7 балла. В перспективе до 2030 г. особенно вырастет, по мнению респондентов, знание основ машинного, технического зрения (на 15 п. п. к текущей оценке актуальности).
Наряду с упомянутыми компетенциями, к самым быстрорастущим в перспективе 2030 г. относятся: знание энергоемких, автономных источников питания и технологий беспроводной подзарядки (+40 п. п.), понимание возможностей использования нанотехнологий в робототехнике (+35 п. п.), знание особенностей применения новых материалов в робототехнике (+15 п. п.).
Высокое значение (на уровне 55%) сохраняют, в том числе в среднесрочной перспективе, научные знания в области механики, мехатроники, электроники, радиоэлектроники и микроэлектроники, электротехники, теории автоматического управления, схемотехники, материаловедения, статистики и теории вероятностей. Самые низкие баллы получили компетенции, связанные с кропотливыми итерационными процессами, в частности: проектирование и трассировка печатных плат (одна из самых растущих по значимости компетенций, +12 п. п.), формирование требований и организация сбора данных для обучения применяемых нейронных сетей.
Чуть лучше инженеры подготовлены в отношении разработки промышленных роботов с системами сенсоров/технического зрения: текущий уровень их знаний основ машинного, технического зрения руководители оценили на 3,3, а основных датчиков и сенсоров — на 3,7 балла. В перспективе до 2030 г. особенно вырастет, по мнению респондентов, знание основ машинного, технического зрения (на 15 п. п. к текущей оценке актуальности).
Наряду с упомянутыми компетенциями, к самым быстрорастущим в перспективе 2030 г. относятся: знание энергоемких, автономных источников питания и технологий беспроводной подзарядки (+40 п. п.), понимание возможностей использования нанотехнологий в робототехнике (+35 п. п.), знание особенностей применения новых материалов в робототехнике (+15 п. п.).
Высокое значение (на уровне 55%) сохраняют, в том числе в среднесрочной перспективе, научные знания в области механики, мехатроники, электроники, радиоэлектроники и микроэлектроники, электротехники, теории автоматического управления, схемотехники, материаловедения, статистики и теории вероятностей. Самые низкие баллы получили компетенции, связанные с кропотливыми итерационными процессами, в частности: проектирование и трассировка печатных плат (одна из самых растущих по значимости компетенций, +12 п. п.), формирование требований и организация сбора данных для обучения применяемых нейронных сетей.
Резюме
В России разработка передовых производственных технологий и продуктов робототехники находится на этапе становления и требует определенного пересмотра оценки потенциала кадров НИОКР. Результаты исследования показали, что в сфере промышленной робототехники запрос на фундаментальные исследования со стороны реального сектора экономики практически отсутствует, а прикладные научные исследования и разработки интересны лишь небольшой части компаний-разработчиков. Руководители компаний-интеграторов роботов склонны экономить на ставках инженеров, которые могут проводить научные исследования внутри организации, поскольку многие интеграторы по-прежнему придерживаются установки, что нужно использовать имеющиеся мировые разработки. Такого рода представления об исследованиях и разработках как периферийной сфере деятельности являются барьером на пути к созданию новых робототехнических продуктов и прорывных технологий.
Источники: результаты проекта «Научно-методическое обеспечение актуальных задач в сфере научно-технологического развития РФ» тематического плана научно-исследовательских работ, предусмотренных государственным заданием НИУ ВШЭ.
Материал подготовили Юлия Белова и Наталья Шматко
Материал подготовили Юлия Белова и Наталья Шматко
