3d-промышленность

В 2012 году журнал The Economist опубликовал статью с программным названием «Третья индустриальная революция». В ней 3D-печать была поставлена в один ряд с такими прорывными изобретениями, как паровой двигатель (первая индустриальная революция) и конвейерное производство (вторая индустриальная революция). А уже в 2015 году на Всемирном экономическом форуме децентрализованное производство (distributed manufacturing) было названо одним из самых важных технологических трендов времени.

«При традиционной системе исходные материалы привозятся и собираются вместе на больших заводах, из них получаются одинаковые товары, которые потом продают потребителю. При децентрализованном производстве сырье и шаблоны для производства находятся в разных местах, и конечный продукт выпускается очень близко до конечного пользователя», — написал специально для сайта форума вице-президент IBM Бернард Мейерсон. В качестве примера новой экономики он приводит американскую мебельную компанию AtFAB, которая продает цифровые версии инструкций по изготовлению дизайнерской мебели. Каждый может загрузить их, а потом напечатать с помощью 3D-принтера.

Фундамент для кардинальных изменений готовился десятилетиями. Нынешние лидеры рынка 3D-принтеров были основаны еще в 1980-х. В 1986 году изобретатель лазерной стереолитографии Чак Халл основал компанию 3D Systems. В 1989 году автор метода послойного наплавления Скотт Крамп зарегистрировал фирму Stratasys. В том же году в Германии появилась компания EOS, которая впоследствии предложила миру технологию direct metal laser sintering — «прямое спекание металла лазером». 1990-е и 2000-е ушли на эксперименты с технологиями, удешевление стоимости установок. Постепенно вошел в употребление специальный термин additive manufacturing (AM; «послойное производство»). Его принято использовать для того, чтобы отличить промышленное использование 3D-печати от учебного или развлекательного.

Революционный прорыв произошел в первой половине 2010-х. Если в 2010 выручка Stratasys составила $118 млн, то в 2015-м — уже почти $700 млн, идущие на втором месте 3D Systems закончили 2010 год с показателем $159,9 млн, а 2015-й — с $666 млн. «Изначально 3D-печать воспринималась как один из способов создания прототипа... Однако технология вышла за пределы прототипирования. Оказалось, что с ее помощью можно делать конечные товары», — объясняют успех в Boston Consulting Group.

По оценке американской Wohlers Associates, к 2011 году аддитивные технологии стали основными для нескольких отраслей промышленности, в частности для производителей слуховых аппаратов. Активно стали использовать AM поставщики зубных протезов, коронок и другой стоматологической продукции.

Спустя пять лет, в конце 2015-го, 3D-технологии внедрены на 71% промышленных предприятий в США, отмечают в PricewaterhouseCoopers. Из них лишь 17,4% пока не определили своего отношения к 3D-печати (experimenting to determine). При этом еще в 2014-м доля колеблющихся была существенно больше — 28,9%.

Среди крупных компаний, которые уже активно используют аддитивные технологии, можно встретить General Electric (реактивные двигатели, медицинские приборы, детали бытовой техники), Lockheed Martin, Airbus и Boeing (элементы конструкции самолета), Aurora Flight Sciences (беспилотные летательные аппараты), Siemens (запчасти для газовых турбин). Еще в 2014 году лишь 0,9% американских производителей использовали 3D-принтеры для выпуска конечной продукции. В 2015-м таких уже было 6,6%, отмечают в PwC. Одновременно увеличилось и число тех, кому технология нужна как для прототипов, так и для товаров, поставляемых на рынок, — с 9,6 до 13,2%.

Важным признаком прихода аддитивных технологий в реальное производство является рост спроса на оборудование по 3D-печати из металла. Аналитики INDTechEx называют это направление самым быстрорастущим и прогнозируют, что к 2025 году емкость рынка достигнет значения $3,9 млрд. В 2014 году совокупный рост продаж составил 48%, но сейчас он замедлился. Во втором квартале 2016 года продажи 3D-принтеров, работающих с металлом, выросли на 12% по сравнению с аналогичным периодом 2015 года, указывает британская Context. В количественном выражении на долю этого сегмента пришлось 9% всех продаж на рынке промышленных 3D-принтеров, в денежном — 35%.

В период с 2016 по 2022 год рынок аддитивных технологий будет расти на 29,2% в год, полагают в Markets & Markets. Революционная поступь 3D-печати может привести к глобальному экономическому слому — возвращению мировых промышленных гигантов на родину из Китая и других стран, где в предыдущие годы было выгоднее размещать реальное производство.
 

　　Искусственный интеллект

Перспективы искусственного интеллекта (ИИ) еще никогда не обсуждали так живо, как в 2016-м. ИИ от Google теперь выдает ответы на поисковые запросы: через алгоритмы сжатия текста он определяет релевантную информацию на конкретной странице и показывает ее пользователю. Нейронная машина перевода от компании, которую программисты учили переводить с английского на японский и обратно и с английского на корейский и обратно, в итоге научилась переводить с японского на корейский и обратно, выработав собственный внутренний язык interlingua, не доступный человеку.

Также алгоритмы ИИ Google, разработанные при поддержке исследователей из Оксфордского университета, на 35% лучше профессионала-лингвиста умеют читать по губам: «скормив» ИИ 5 тыс. часов видео, авторы эксперимента позднее выбрали 200 случайных фрагментов, на которых человек смог «прочитать» 12% слов, а «машина» — 47%. Наконец, поисковый гигант запустил эксперимент для простых пользователей — игру Quick, Draw! За 20 секунд человек должен нарисовать на экране заданный предмет, а ИИ, опираясь на накопленную базу данных, должен угадать, что изображает его «живой» оппонент.

Не менее увлекательными были эксперименты Microsoft: в мае корпорация запустила в Twitter самообучающегося за счет алгоритмов ИИ бота по имени Мэй, который немедленно научился у пользователей-троллей «дурному» и спустя сутки общения с аудиторией начал признаваться в симпатиях к Адольфу Гитлеру и отпускать сексистские замечания. А алгоритм распознавания текста Deep Text от Facebook в экспериментальном формате пробует угадывать пожелания аудитории, опираясь на контент, размещаемый в соцсети. Например, ИИ через мессенджер предложит пользователю вызвать такси, если тот «текстом» сообщит о намерении выдвинуться в определенное место.

Технологии ИИ, по выражению аналитика консалтинговой компании Frost & Sullivan Марка Коха, стремительно «демократизируются». Научная фантастика превращается в бизнес: по прогнозу банка Bank of America Merrill Lynch, к 2020 году рынок услуг, опирающихся на разработки ИИ, вырастет до $153 млрд, из этой суммы $83 млрд придется на решения для робототехники, включая дроны и беспилотные автомобили, а $70 млрд — на сегмент аналитики больших данных.

Ключевой подраздел ИИ, драйвер роста формирующегося рынка, — машинное обучение. Алгоритмы искусственных нейронных сетей, которые «осмысляют» данные по принципу работы человеческого мозга, все чаще ложатся в основу продуктов, ориентированных на конечного пользователя. Например, нейросети пропускают через себя сотни тысяч или миллионы изображений, чтобы уметь точно угадывать внешность конкретного человека или обрабатывать фотографии в стиле конкретного художника. В феврале российский стартап N-Tech.Lab выпустил первое в мире мобильное приложение для знакомств FindFace, которое с точностью выше 70% по фото определяет человека, если у того есть аккаунт в соцсети «ВКонтакте». А летом российский рынок захватило приложение для обработки фотографий Prisma, также опирающееся на алгоритм нейросетей (на сегодня, по данным TechCrunch, у сервиса 70 млн скачиваний).

Чуть ранее первый продукт — платформу OpenAI Gym — представила некоммерческая компания основателя Tesla Илона Маска и президента Y Combinator Сэма Альтмана OpenAI. Бизнесмены пообещали вложить не менее $1 млрд в развитие открытого, доступного и дружественного ИИ без риска изобретения враждебного человечеству конкурента. Gym — софт для разработки алгоритмов «обучения с подкреплением», при котором объект обучения развивается, самостоятельно взаимодействуя с внешней средой. Системы, построенные на платформе от OpenAI, могут, например, обучаться настольным и видеоиграм или управлению роботами.

Новый рынок требует новых навыков от специалистов: разработчики ИИ в отличие от традиционных программистов не просто пишут код, а управляют программами, которые самостоятельно обрабатывают данные, снимая часть работы с человека. «Кадровый» вопрос угрожает не только программистам: технологии ИИ уничтожат множество профессий, от заводских рабочих до брокеров Уолл-стрит: в перспективе двух десятилетий Bank of England прогнозирует замену робототехникой и софтом 48% всех рабочих мест, а аналитики ArkInvest предсказывают потерю 76 млн рабочих мест только в США (для сравнения, это почти в 10 раз больше, чем было создано за период президентства Барака Обамы).

Пока разработчики, несмотря на успехи в развитии алгоритмов машинного обучения, могут похвастать прогрессом лишь в том, что определяется исследователями как «узкий» (Narrow) ИИ, отмечалось в октябрьском исследовании Национального совета по науке и технологиям США (NSTC). Машинное обучение позволяет технологии самой распознавать речь или изображение, играть в стратегии, вести машину по трассе, планировать путешествия, рекомендовать рекламу и решать другие прикладные задачи. «Общий» (General) ИИ в противовес «узкому» остается технологией будущего. Это будет имитация «развитого», комплексного человеческого мышления, констатируют эксперты NSTC.