Предлагаемые подходы к определению «сквозных» цифровых технологий
«Сквозные» цифровые технологии ― технологии, приме-няемые для сбора, хранения, обработки, поиска, передачи и представления данных в электронном виде, в основе функцио-нирования которых лежат программные и аппаратные средства и системы, востребованные во всех секторах экономики, созда-ющие новые рынки и изменяющие бизнес-процессы.
1. Большие данные ― технологии сбора, обработки и хра-нения структурированных и неструктурированных массивов
информации, характеризующихся значительным объемом и быстрой скоростью изменений (в том числе в режиме реально-го времени), что требует специальных инструментов и методов работы с ними.
2. Искусственный интеллект ― система программных и/или аппаратных средств, способная с определенной степенью авто-номности воспринимать информацию, обучаться и принимать решения на основе анализа больших массивов данных, в том числе имитируя человеческое поведение.Нейротехнологии ― киберфизические системы, частично или полностью замещающие/дополняющие функционирование нервной системы биологического объекта, в том числе на основе искусственного интеллекта.
3. Технологии распределенного реестра (блокчейн) ― алго-ритмы и протоколы децентрализованного хранения и обработки трансакций, структурированных в виде последовательности свя-занных блоков без возможности их последующего изменения.
4. Квантовые технологии ― технологии создания вычисли-тельных систем, основанные на новых принципах (квантовых эф-фектах), позволяющие радикально изменить способы передачи и обработки больших массивов данных.
5. Новые производственные технологии ― технологии циф-ровизации производственных процессов, обеспечивающие повышение эффективности использования ресурсов, проек-тирования и изготовления индивидуализированных объектов, стоимость которых сопоставима со стоимостью товаров массо-вого производства.Аддитивные технологии ― технологии послойного создания трехмерных объектов на основе их цифровых моделей («двойни-ков»), позволяющие изготавливать изделия сложных геометри-ческих форм и профилей.
Суперкомпьютерные технологии ― технологии, обеспечива-ющие высокопроизводительные вычисления за счет использо-вания принципов параллельной и распределенной (грид) обра-ботки данных и высокой пропускной способности.Компьютерный инжиниринг ― технологии цифрового моде-лирования и проектирования объектов и производственных про-цессов на всем протяжении жизненного цикла.
6. Промышленный Интернет ― сети передачи данных, объ-единяющие устройства в производственном секторе, оборудованные датчиками и способные взаимодействовать между собой и/или внешней средой без вмешательства человека.
7. Компоненты робототехники (промышленные роботы) ― производственные системы, обладающие тремя или более сте-пенями подвижности (свободы), построенные на основе сен-соров и искусственного интеллекта, способные воспринимать окружающую среду, контролировать свои действия и адаптиро-ваться к ее изменениям.Сенсорика ― технологии создания устройств, собирающих и передающих информацию о состоянии окружающей среды по-средством сетей передачи данных.
8. Технологии беспроводной связи ― технологии передачи данных посредством стандартизированного радиоинтерфейса без использования проводного подключения к сети.5G ― технологии беспроводной связи пятого поколения, для которых характерны высокие пропускная способность (не менее 10 Гбит/c), надежность и безопасность сети, низкий уровень за-держки передачи данных (не более одной миллисекунды), в ре-зультате чего становится возможным эффективно использовать большие данные.
9. Технологии виртуальной реальности ― технологии ком-пьютерного моделирования трехмерного изображения или про-странства, посредством которых человек взаимодействует с синтетической («виртуальной») средой с последующей сенсор-ной обратной связью.Технологии дополненной реальности ― технологии визуали-зации, основанные на добавлении информации или визуальных эффектов в физический мир посредством наложения графиче-ского и/или звукового контента для улучшения пользовательско-го опыта и интерактивных возможностей.
Источник: Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ.