Ключевые тренды и развитие технологии компьютерного зрения по итогам 2025 года

Вчера в 10:30

© Сгенерировано ИИ

Согласно исследованию «Искусственный интеллект в России – 2025», подготовленному совместно компаниями Яндекс и «Яков и партнеры», компьютерное зрение (CV) переходит от простого распознавания к комплексному пространственному анализу и генеративным задачам.

От простого анализа к предиктивной аналитике

Аналитики выделили несколько тенденций  по развитию технологии CV в 2025 году:

• Модели учатся восстанавливать форму, размеры и взаимное расположение объектов, что критично для строительства, робототехники и создания цифровых двойников.
• Системы не только анализируют текущий кадр, но и предсказывают изменение сцены, что необходимо для автономного транспорта (дроны, автопилоты, складские роботы).
• Работа с высококачественными изображениями. Анализ изображений в исходном разрешении (до 4K) без сжатия повышает точность распознавания мелких деталей и текста.
• Интеграция с генеративным ИИ. Создание синтетических данных для обучения и развитие VLA-моделей (vision-language-action), объединяющих восприятие, языковое понимание и планирование действий.

От нефтегаза до ритейла: основные области внедрения технологии компьютерного зрения

Технология стала инструментом автоматизации визуального контроля. 67% опрошенных компаний внедряют CV в производственные процессы, причём в традиционных отраслях (металлургия, нефтегаз) этот показатель достигает 75%. В «продвинутых» в ИИ отраслях (ИТ, телеком) компьютерное зрение активнее используется в маркетинге и продажах (90%) и клиентском сервисе (60%), например, для распознавания документов или поиска товаров по фото.

Отрасли-лидеры и топ-кейсы внедрения CV

Лидером по глубине проникновения CV являются ИТ и технологии (в среднем 3.4 бизнес-функции). За ними следуют строительство и недвижимость (2.7) и банкинг со страхованием (2.0).

Топ-5 бизнес-кейсов по популярности:

1. Фото-/видеоконтроль производственного процесса (Производство). Выявление дефектов, нарушений безопасности и аномалий в реальном времени. Используют: 100% в электроэнергетике, 78% в металлургии.
2. Контроль производительности сотрудников (Производство). Автоматическая оценка скорости и точности операций, фиксация простоев. Используют: 50% в нефтегазе и химической промышленности.
3. Поиск товаров по фото (Маркетинг и продажи). Визуальный поиск аналогов в каталогах онлайн-ритейла. Используют: 43% в E-commerce, 41% в ритейле.
4. Автоматизация управления складскими запасами (Цепочки поставок). Мониторинг остатков, прогноз спроса и оптимизация размещения. Используют: 33% в автопроме, 29% в E-commerce.
5. Анализ данных для геологоразведки (Производство). Обработка спутниковых снимков для поиска месторождений. Ключевая отрасль: горная добыча.

Бюджеты на внедрение

Компании выделяют на CV больший процент ИТ-бюджета, чем на другие технологии ИИ (3,1% против 3% в среднем). Наибольшие инвестиции делают:

• Металлы и горная добыча: 5,2% от ИТ-бюджета.
• Телеком и медиа: 5%.

Однако в 2026 году в ряде отраслей, включая горную добычу, ожидается сокращение инвестиций (на 2 п.п.), что говорит о переходе от фазы активного внедрения к оптимизации существующих решений.

Основные барьеры для внедрения

• Внедрение CV сталкивается со значительными сложностями:
• Высокая стоимость и капиталоемкость (79% респондентов).
• Поиск зрелых решений под специфичные задачи (83%).
• Необходимость перестройки бизнес-процессов (54%).
• Потребность в переобучении персонала (38%).

Ключевая проблема — большинство решений разрабатывается с нуля под конкретный кейс, что увеличивает время, стоимость и сложность интеграции.

Рынок B2B-решений технологии CV

21% российских вендоров ИИ специализируются на CV. Рынок зрелый: 94% таких вендоров работают более 5 лет. Несмотря на то, что 87% из них — небольшие компании (до 200 человек), многие демонстрируют высокую выручку благодаря сложным и дорогим проектам.

Основные отрасли-заказчики:

• Ритейл (53% вендоров имеют здесь продажи).
• Транспорт и логистика (53%).
• Как перспективную вендоры выделяют отрасль «Металлы и горная добыча» (34%).

Будущее и перспективы развития технологии

Уровень разработки и внедрения CV в России оценивается как выше среднемирового (93% и 87% респондентов соответственно). Основные векторы развития:

• Качественный скачок в ключевых отраслях: магазины без касс, 3D-реконструкция в строительстве, автоматический анализ биопсий в медицине.
• Распространение VLA-моделей: создание систем, способных не только видеть и понимать сцену, но и планировать действия (роботы-ассистенты, AR-инструкции).
• Синергия с генеративным ИИ для создания данных и объяснимого анализа.
• Ограничивающие факторы: высокая стоимость подготовки данных, отсутствие универсальных метрик качества, ограничения обычных 2D-камер и снижение устойчивости моделей в нестандартных условиях.

Заключение

Компьютерное зрение в России перешло из стадии экспериментов в стадию планомерного внедрения, демонстрируя наибольший финансовый эффект среди технологий ИИ (+1.0% к EBITDA). Технология стала стандартом для автоматизации визуального контроля в промышленности и логистике. Успешное преодоление ключевых барьеров — высокой стоимости и сложности интеграции — через развитие отраслевых решений и платформенных подходов определит темпы её дальнейшего распространения. Будущее технологии компьютерного зрения связано с созданием мультимодальных интеллектуальных систем, способных к самостоятельным действиям в физическом мире.

Читайте новости о безопасности объектов КИИ на сайте журнала RUБЕЖ по ссылке.