Актуальные вопросы обеспечения продовольственной безопасности России в условиях глобальной цифровизации

Крылатых Э.Н., Проценко О.Д., Дудин М.Н.
Actual issues of ensuring food security in Russia in the context of global digitalization - View in English

 Скачать PDF | Загрузок: 3

Аннотация:
Цель. Исследовать основные направления обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации в условиях глобальной цифровизации. Рассмотреть роль цифровых технологий в обеспечении продовольственной безопасности РФ с учетом международного опыта.
Результаты исследования. Выявлено, что за счет роста сельскохозяйственного производства внутри страны зависимость от импорта основных видов продовольственных товаров снизилась на одну треть, что свидетельствует об укреплении продовольственной безопасности.
Проанализировано выполнение критериев, определенных Доктриной продовольственной безопасности России. Показано, что целевые результаты, предусмотренные Доктриной продовольственной безопасности РФ, в основном были достигнуты к 2019 году. Обоснована необходимость использования современных цифровых технологий в целях поддержания и укрепления продовольственной безопасности страны. Рассмотрены сферы применения цифровых технологий в аграрном секторе с учетом международного опыта. Определены наиболее реальные и перспективные цифровые технологии в АПК для внедрения в России на текущий момент.
Выводы. Сделан вывод о том, что снижение импорта сопровождалось одновременным ростом экспортных поставок продовольствия. Все это привело к тому, что всего за несколько лет Россия заняла одно из ведущих мест в поставщиках продовольствия на мировом рынке, а также стала крупнейшим экспортером зерна. По всей видимости, превышения экспорта над импортом продовольствия в РФ следует ожидать не ранее 2022 года.
В статье аргументирован факт о преимущественном развитии и доминировании технологий искусственного интеллекта в перспективных цифровых информационных системах. В условиях глобальной цифровизации задачи обеспечения продовольственной безопасности России в обозримом будущем будут возлагаться на технологии искусственного разума и робототехники.

JEL-классификация:

Цитировать публикацию:
Крылатых Э.Н., Проценко О.Д., Дудин М.Н. Актуальные вопросы обеспечения продовольственной безопасности России в условиях глобальной цифровизации // Продовольственная политика и безопасность. – 2020. – Том 7. – № 1. – С. 19-38. – doi: 10.18334/ppib.7.1.41543

Krylatyh, E.N., Protsenko, O.D., & Dudin, M.N. (2020) Actual issues of ensuring food security in Russia in the context of global digitalization. Prodovolstvennaya politika i bezopasnost, 7(1), 19-38. doi: 10.18334/ppib.7.1.41543 (in Russian)

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241




1. Результаты, достигнутые в плане обеспечения продовольственной безопасности России. Критерии обеспечения продовольственной безопасности и их выполнение

В соответствии с основными положениями Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации (утв. Указом Президента Российской Федерации от 30 января 2010 г. № 120, далее – Доктрина) продовольственная безопасность определяется как продовольственная независимость страны, что отличается от международной трактовки этой категории, в которой основное внимание сфокусировано на доступности продовольствия для потребителя [1] (Kokova, 2019).

В международной практике критерий продовольственной безопасности государства обычно определяется производством 75-80% сельскохозяйственной продукции отечественными производителями [2] (Musin, 2015). Российской Доктриной устанавливаются пороговые значения показателей в 80-95% по основным товарным группам, речь о которых пойдет ниже.

Тема продовольственной безопасности сохраняет высокую актуальность на протяжении всей истории постсоветского периода в России. Начиная с первых лет реформ, с 1991 года, Россия фактически сразу утратила продовольственную независимость. В обмен на нефть и газ, всеобщую либерализацию, российские власти получали кредиты и очередные порции замороженных полуфабрикатов и мяса, в основном используя целевые кредиты именно на оплату поставок продовольствия.

В итоге к 2013 г. чуть ли не половину продовольствия в нашей стране (40%) составлял импорт [2] (Musin, 2015), что в денежном измерении составляет 43,3 млрд долларов. Росстат оперирует несколько иными данными. За период 2005-2013 гг. доля импортного продовольствия в розничной сети составляла минимум 33%, максимум 36% (рис. 1).

Рисунок 1. Доля импортных продовольственных товаров в товарных ресурсах розничной торговли продовольственными товарами в РФ

в 2005-2013 гг., %

Источник: составлено авторами по данным: Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.gks.ru/storage/mediabank/3-6.xlsx

Ситуация кардинальным образом начала меняться после введения отечественных продовольственных контрсанкций и принятого курса на импортозамещение во всех сферах, включая сельское хозяйство, в 2014 году. В таблице 1 проанализирована динамика удельного веса импорта продовольственных товаров в их товарных ресурсах за период 2013-2018 гг., проранжированная по убыванию доли по состоянию на начало периода.

По всем без исключения видам продовольственной продукции в 2018 году зафиксировано снижение зависимости от импорта по сравнению с 2013 годом.

Таблица 1

Доля импорта отдельных товаров в их товарных ресурсах в РФ

в 2013-2018 гг., %

Наименование товаров
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Изм. в 2018 к 2013
Сухие молоко и сливки
60,5
49,4
56,4
59,1
52,6
37,4
-23,1
Говядина, включая субпродукты
59,0
57,3
48,1
40,0
40,9
40,7
-18,3
Сыры
48,0
37,3
23,3
28,2
27,3
29,0
-19,0
Масла животные
35,9
34,3
25,5
26,4
24,4
19,5
-16,4
Свинина, включая субпродукты
31,0
16,6
12,5
9,6
9,6
2,2
-28,8
Мясо и птица, включая субпродукты
26,2
19,6
13,4
11,0
10,4
7,9
-18,3
Консервы мясные
20,0
13,7
9,0
7,5
7,3
7,2
-12,8
Масла растительные
19,0
14,4
17,4
16,7
14,7
18,1
-0,9
Мясо птицы, включая субпродукты
12,8
10,0
5,5
5,0
4,4
4,3
-8,5
Кондитерские изделия
12,0
9,3
5,9
6,1
6,7
7,5
-4,5
Сахар
8,2
7,4
6,2
5,5
3,9
5,1
-3,1
Изделия колбасные
3,2
2,2
1,0
1,5
1,7
1,5
-1,7
Крупа
1,8
0,5
0,3
0,3
0,2
0,4
-1,4
Мука
1,5
0,9
0,8
1,9
1,3
0,9
-0,6
Источник: составлено авторами по данным: Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.gks.ru/storage/mediabank/3-7.xls

Радикального снижения удалось добиться по свинине (на 28,8%) и сухому молоку (на 23,1%). Из всех значимых импортозамещающих товаров (с удельного весом импорта в 2013 году выше 10%) только по растительным маслам не удалось добиться сколько-нибудь значительного роста доли внутреннего производства (падение доли импорта на 0,9%). Важно учитывать не только изменение удельного веса в процентных пунктах, но и начальное и конечное значение показателя, чтобы оценить общий уровень падения показателей, его структурную динамику.

Так, если по мясу говядины (крупного рогатого скота – КРС) в 2013 году зависимость составляла 59%, то, несмотря на значительное падение доли импорта (на 18,3%), удельный вес импорта данной категории продовольственной продукции остается весьма существенным – не менее 40,7%.

То же самое можно сказать про сухое молоко и сливки, сыры, животные масла (рис. 2). Не указанные на рисунке 2 группы товаров имели удельный вес импорта ниже 10%, и эта доля продолжает снижаться.

Рисунок 2. Сравнение удельного веса основных импортозамещающих товаров в их товарных ресурсах в РФ в 2013 и 2018 годах, %

Источник: составлено авторами по данным: Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.gks.ru/storage/mediabank/3-7.xls

Помимо стремительного снижения удельного веса свинины (с 31 до 2,2%), наибольшее падение импорта за период 2013-2018 гг. имеет место по мясным консервам (с 20 до 7,2%), мясу птицы (с 12,8 до 4,3%), по мясу и птице (с 26,2 до 7,9%). Выпадает из общей картины растительное масло, удельный вес импорта которого практически не изменился.

В результате к 2019 году наблюдается существенное снижение импортозависимости в продовольственной продукции. По данным Росстата, по итогам 2018 года доля импорта продовольственной продукции составила 25%, по предварительным результатам за 3 квартала 2019 года – 24,5% (см. рис. 3).

Рисунок 3. Динамика изменения удельного веса импорта продовольственных товаров в товарных ресурсах розничной торговли продовольственными товарами в 2015-2019 гг. поквартально, % (2019 г. – за 3 квартала)

Источник: составлено авторами по данным: Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.gks.ru/storage/mediabank/3-6.xlsx

По данным Министерства сельского хозяйства РФ, импорт продовольственных товаров в 2018 году составил 29,8 млрд долл., снижение против показателя 2013 года составляет 13,5 млрд долл., т.е. 31,2% [3]. По данным Росстата, с 2013 по 2018 год ежегодный общий объем импорта продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья снизился с 44,064 млрд долл. до 29,632 млрд долл., т.е. на 32,7% [4-6]. Таким образом, за счет роста сельскохозяйственного производства внутри страны зависимость от импорта основных видов продовольственных товаров существенно снизилась, что свидетельствует о росте продовольственной безопасности.

Снижение общего объема импорта продовольственной продукции на 10% (с 35 до 25%) не является достижением отечественных аграрных предприятий и не свидетельствует о снижении зависимости от импорта. Зависимость от импорта сыров, сухого молока и говядины осталась на прежнем уровне – около 30–40%. По оценкам Министерства сельского хозяйства РФ, в 2018 году пороговые значения показателей продовольственной безопасности, зафиксированные в Доктрине продовольственной безопасности РФ, не были достигнуты по таким позициям, как пищевая соль, молоко и молочные продукты [7] (Altukhov, Dudin, Anishchenko, 2019). Удельный вес молока российских производителей на внутреннем рынке составил 84,2% (пороговое значение – 90%); пищевой соли – 64,2% (пороговое значение – 85%) [8] (Anishchenko, Shutkov, 2019).

Тем не менее минимальный уровень обеспечения продовольственной безопасности выполнен. Около 75% поставок продовольственной продукции обеспечивается за счет внутренних ресурсов.

По ряду товаров пороговые значения выполнены или даже перевыполнены:

– мясо и мясопродукты – 92,8% (пороговое значение – 85%);

– картофель – 94,9% (пороговое значение – 95%);

– растительное масло – 81,5% (пороговое значение – 80%);

– сахар – 95,6% (пороговое значение – 80%);

– зерно – 99,4% (пороговое значение – 95%) [7, 8] (Altukhov, Dudin, Anishchenko, 2019; Anishchenko, Shutkov, 2019).

Но необходимо напомнить, что полная продовольственная независимость Российской Федерации недостижима даже теоретически – такие агрокультуры, как цитрусовые, многие другие виды фруктов, орехи, кофе, чай и т.д., – не имеют в нашей стране условий и возможностей для выращивания в промышленных масштабах.

2. Перспективы выравнивания отрицательного сальдо торгового баланса по продовольственным товарам

Снижение импорта продовольственной продукции в Россию сопровождалось одновременным ростом экспортных поставок продовольствия из России в другие страны. Все это привело к тому, что всего за несколько лет мы стали одним из главных поставщиков продовольствия на мировой рынок и крупнейшим экспортером зерна.

Отрицательное сальдо торгового баланса по продовольственным товарам снизилось с 27,238 млрд долларов в 2013 году до 3,858 млрд долларов в 2018 году (абсолютный прирост 23,380 млрд долл.) [4-6].

Ранее уже делались прогнозы относительно возможного достижения положительного сальдо экспорта и импорта продовольствия в 2020 году [9] (Ganenko, 2019). Действительно, в настоящее время экспорт продовольствия в стоимостном выражении все еще несколько ниже его импорта, но этот разрыв постепенно сокращается. Высказывались предположения, что при сохранении текущей динамики экспортные поставки продовольствия могут превысить импортные поставки уже в 2020 году. Конечно, если бы эта зависимость была линейной, как представлено на рисунке 4, мы наблюдали бы совпадение значений импорта и экспорта уже в 2019 году.

Рисунок 4. Динамика изменения импорта и экспорта продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья в РФ в 2013-2018 гг. и прогноз на 2019-2022 гг., млрд долл. (в 2019 году – оценка на основании данных за январь-октябрь, далее – прогноз на основании линейной математической функции)

Источник: составлено авторами по данным регулярных отчетов Федеральной службы государственной статистики «О состоянии внешней торговли» за 2013-2019 гг.

В действительности этого не происходит в силу ряда причин, поэтому фактическое развитие ситуации заставляет делать более осторожные прогнозы. С учетом пессимистического прогноза на 2019 год (падение экспорта на 4%) и возможного увеличения импорта в пределах 5% по отношению к 2018 году ожидаемое совпадение сумм экспорта и импорта (или превышение экспорта) откладывалось на неопределенное время. Тем не менее имеющиеся тренды убедительно доказывают, что факт этот практически свершившийся и, скорее всего, произойдет он в ближайшей перспективе. Сейчас уже можно заключить, что прогнозы аналитиков, сделанные в начале 2019 года, сбываются лишь частично. По данным Росстата, экспорт продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья за 10 месяцев 2019 года составил 97,7% по отношению к аналогичному периоду 2018 года. Таким образом, по последним официальным данным, падение составляет всего 2,3% [10].

Ожидаемого роста импорта не произошло. По данным Росстата, импорт продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья за 10 месяцев 2019 года составил 99,7% по отношению к аналогичному периоду 2018 года. Следовательно, по импорту вместо роста наблюдается падение показателя на 0,3% [10]. Представляется наиболее вероятной модель, при которой положительное сальдо внешней торговли продовольственными товарами и сельхозсырьем будет достигнуто не ранее 2022 года (рис. 5). В данную модель заложено прогнозное значение экспорта продовольственных товаров и сельхозсырья за 2019 год в размере 97% от уровня 2018 года, импорта – на уровне 100% от значения 2018 года, а линии трендов представляют собой степенные функции обратной направленности.

Рисунок 5. Уточненный прогноз импорта и экспорта продовольственных товаров и сельскохозяйственного сырья в РФ на 2020-2022 гг., млрд долл. (в 2019 году – оценка на основании данных за январь-октябрь, далее – прогноз на основании степенной математической функции)

Источник: составлено авторами по данным регулярных отчетов Федеральной службы государственной статистики «О состоянии внешней торговли» за 2013-2019 гг.

При сохранении имеющихся тенденций пересечение трендов произойдет не ранее 2022 года, если окажут влияние не задействованные ранее факторы продовольственного рынка. Следует отметить, что в момент принятия Программы импортозамещения подобные результаты казались сверхоптимистическими. Как и было намечено, целевые ориентиры Доктрины продовольственной безопасности в основном были достигнуты к 2019 году. Это подтверждается недавним заявлением премьер-министра Д.А. Медведева, который высказал уверенность, что все задачи по обеспечению продовольственной безопасности в России и в 2019 году также будут выполнены [11] (Petrov, 2019). Проектом новой Доктрины продовольственной безопасности РФ, обсуждаемым с 2018 года, критериальные показатели обеспечения продовольственной безопасности подлежат корректировке в сторону увеличения [12].

3. Сферы применения цифровых технологий в аграрном секторе в мировой и отечественной практике

Возникает резонный вопрос: какова же роль в достигнутых результатах цифровых технологий? Ответ довольно неожиданный – практически никакая. К сожалению, участие в достижениях сельского хозяйства цифровых технологий в нашей стране невелико. Пока что применение цифровых технологий в отечественном агропромышленном секторе ограничивается использованием геолокации, отдельных элементов т.н. «точного земледелия» и стандартных методов управления материально-технической базой [1] (Kokova, 2019).

В настоящее время в России из 275 тыс. чел. фермеров только 3,3% от их числа применяет компьютеры и только 1,1% использует Интернет в своей деятельности [1] (Kokova, 2019). Инновационная продукция в АПК России составляет 1,4% от общего объема отраслевых товаров и услуг, и только 0,05-5% российских производителей пользуются возможностями, предоставляемыми IoT («Интернетом вещей») [13].

Цифровизация коснулась лишь отдельных предприятий наиболее крупных и продвинутых агропромышленных холдингов РФ, преимущественно в виде систем электронного кормления животных на фермах и птицефабриках, в отдельных случаях в виде систем геолокации и элементов «умного» земледелия. На Западе подобные системы и множество других интеллектуальных решений давно используются в рамках системы ведения сельского хозяйства 4.0 (Agricilture 4.0), и уже внедряются перспективные решения, определяющие основы Agricilture 5.0 [8] (Anishchenko, Shutkov, 2019).

Могут ли проблемы в цифровизации российского агропромышленного сектора стать причиной замедления устойчивого роста в отрасли? Безусловно, поскольку одних преимущественно экстенсивных форм ведения сельского хозяйства недостаточно для обеспечения продовольственной безопасности. Так, например, в развитых странах Европы и Юго-Восточной Азии уже давно перешли к масштабному инновационному развитию сельского хозяйства с использованием высоких технологий, включая цифровые информационные технологии. Успешно реализуются принципы Agricilture 4.0, и уже ожидается переход на Agricilture 5.0, где искусственный интеллект и робототехника практически полностью вытеснят ручной неавтоматизированный труд. В этих условиях ускоренное внедрение и расширенное использование цифровых технологий в отечественном АПК становится просто необходимым в целях обеспечения продовольственной безопасности государства.

Цифровизация АПК предполагает использование на всех стадиях агропромышленного производства современных информационных технологий цифрового формата, т.е. цифровую трансформацию отрасли (Digital transformation, DT), а также других высоких технологий, образуемых на стыке электроники и робототехники. Информационные технологии, цифровые технологии, наукоёмкие технологии в настоящее время переплетены самым тесным образом, а их внедрение в отрасли зависит не только от степени компьютеризации, но и от уровня использования систем, устройств и механизмов, допускающих возможность автономного использования (без участия человека).

Таким образом, внедрение практически всех известных передовых инновационных технологий, включая «умное», «точное» земледелие, искусственный интеллект, нанотехнологии, биотехнологии, внегрунтовое выращивание растений (гидропонику) и вертикальное земледелие, системы спутниковой навигации для комбайнов и другой техники, автономные роботы, беспилотные летательные аппараты, «Интернет вещей», блокчейн-технологии [8] (Anishchenko, Shutkov, 2019) невозможно без использования современных цифровых информационных технологий, а также других высоких технологий, включающих электротехнику, электронику и робототехнику. Говоря о цифровизации сельского хозяйства, обычно подразумевают весь комплекс подобных решений. В настоящее время в мировой практике ведения сельского хозяйства нашли применение базовые цифровые технологии (табл. 2).

Таблица 2

Существующие цифровые технологии сельского хозяйства

Цифровые технологии, решения, продукты
Сфера (область) применения
в АПК
Уровень внедрения (проникновения)
Характеристика жизненного цикла
СМС-оповещение
Предупреждение о надвигающихся неблагоприятных природных явлениях: заморозках, засухе, сильной жаре, ливнях, граде и т.п.
Все сети цифровой мобильной связи стандарта GSM
Устаревающая технология
Беспилотная
техника, управляемая дистанционно (человеком)
Беспилотные дроны для создания электронных карт полей, мониторинга посевов и садов, проводимых работ, охраны территорий и др.
Широкое распространение в мире, ограниченное применение в РФ
Современная технология
Интернет вещей (IoT)
Сбор данных и контроль за всеми объектами и сетевыми решениями, платформами и приложениями [1] (Kokova, 2019)
Ограниченное
распространение в мире; отсутствие или экспериментальное применение в РФ
Современная технология
Блокчейн
Распределенные реестры для отслеживания семенного материала, сырья и готовой продукции, проведения торгов, контроля за качеством на всех этапах технологического цикла
Широкое распространение в мире, ограниченное применение в РФ
Современная технология
RFID-решения
(маркировка и чипирование)
Маркировка растений. Учет поголовья скота методом чипирования, отслеживание его перемещения по пастбищам, вакцинация, селекционная работа, идентификация больных животных и др. [1] (Kokova, 2019)
Становится обязательной повседневной процедурой в мире. В РФ применение микрочипов рекомендовано для разведения племенных животных
Зрелая технология
Искусственный интеллект (ИИ)
Повышение эффективности процессов селекции за счет учета генетических и фенотипических параметров, повышение урожайности за счет выстроенной автономной системы ухода за культурами, снижение затрат на техническое обслуживания и ремонт за счет прогнозирования поломок техники [14] (Korolev, 2019)
Ограниченное или экспериментальное
распространение в мире; отсутствие или экспериментальное применение в РФ
Перспективная технология.
На различных стадиях готовности и внедрения
Источник: составлено авторами

Искусственный интеллект представляет собой целый класс цифровых технологий, который включает следующие основные направления использования в АПК:

- машинное обучение (базовая технология для использования робототехники в автономном режиме, систем предиктивной аналитики);

- компьютерное зрение: спутниковое видение, компьютерное зрение для борьбы с сорняками, анализ спутниковых карт и т.д.;

- интеллектуальная и предиктивная аналитика: модели прогнозирования урожайности, анализ данных в режиме реального времени, прогнозирование возможных отказов техники и т.д.;

- робототехника: роботы-сборщики фруктов и овощей, автоматизированные системы полива и обработки культур и т.д. [15, 16] (Semenchuk, 2018a; Semenchuk, 2018b).

Поэтому технологии искусственного интеллекта, которые уже в настоящее время используются в мировом агропромышленном секторе, заслуживают отдельного рассмотрения (табл. 3).

Таблица 3

Перспективные технологии искусственного интеллекта в аграрном секторе в мире

Технологии искусственного интеллекта
Сфера (область) применения
в АПК
Уровень внедрения (проникновения)
Характеристика стадии жизненного цикла, уровень готовности технологии
Робототехника
- дроны, действующие в автоматическом режиме;
- автономные тракторы;
- роботизированные комплексы;
- автоматические системы орошения
Ограниченное
распространение в мире, экспериментальное применение в РФ
Перспективная технология.
Выведена на рынок.
На различных стадиях внедрения
Компьютерное зрение
Мониторинг полей и саженцев, автоматическая борьба с сорняками, анализ спутниковых карт и др.
На различных стадиях внедрения.
В России нет данных об использовании
Перспективная технология.
Выход на максимальный, девятый уровень технологической готовности ожидается в 2021 г.
«Умная» (интеллектуальная) аналитика
Предикативная аналитика, интеллектуальный анализ данных, анализ больших данных (Big Data) и машинное обучение
На различных стадиях внедрения.
В России нет данных об использовании
Перспективная технология.
Выход на 9 уровень технологической готовности (УГТ) ожидается в 2020 г.
Системы предиктивной аналитики для промышленности, с/х
Прогнозирование возможных отказов техники и необходимого объема закупок запчастей; выдача рекомендаций по бережному использованию механизмов; предотвращение серьезных поломок, аварий и катастроф с сельхозтехникой [14] (Korolev, 2019)
На различных стадиях внедрения.
В России нет данных об использовании
Перспективная технология.
В 2019 году ожидался выход на последний, 9 уровень технологической готовности, означающий вывод на рынок готового продукта [14] (Korolev, 2019)
Источник: составлено авторами

Наиболее актуальные направления применения искусственного интеллекта (ИИ) в аграрном секторе на сегодня в мире:

1. Интеллектуальный мониторинг полей и саженцев при помощи беспилотных летательных аппаратов с использованием алгоритмов компьютерного и спутникового зрения для анализа и обработки данных.

2. Сельскохозяйственная робототехника (наземные роботы для обработки полей и агрокультур, сбора урожая).

3. Умная (интеллектуальная) аналитика с использованием моделей машинного обучения с целью осуществления сельскохозяйственных исследований и разработок, сезонного анализа, моделирования различных рыночных сценариев и оптимизации бизнес-расходов.

4. Машинное обучение для работы роботизированной техники с полями и культурами в автоматическом режиме.

5. Изучение и анализ спутниковых снимков c использованием алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения [15] (Semenchuk, 2018a).

Все направления использования ИИ тесно переплетены между собой. При этом практически все технологии искусственного интеллекта в области находятся только на стадии внедрения и/или проникновения. В отечественном АПК современные технологии искусственного разума еще не вступили в фазу промышленного применения. При этом экспертами и учеными прогнозируется, что следующий эволюционный этап развития сельского хозяйства «Agricilture 5.0» будет основан на всесторонней роботизации агропродовольственного производства с использованием разнообразных форм искусственного интеллекта [8] (Anishchenko, Shutkov, 2019).

Отсюда следует логичный вывод: технологии искусственного интеллекта являются ключевыми при разработке новых цифровых решений в АПК. Помимо ИИ, комплексными агротехнологиями являются: «умное» сельское хозяйство, «умное земледелие», «точное земледелие», которые сочетают в себе использование нескольких инновационных решений или продуктов одновременно.

4. Роль цифровых технологий в обеспечении продовольственной безопасности РФ с учетом международного опыта

В агропромышленном комплексе России наблюдается очень низкий уровень цифровизации. Готовность к внедрению перспективных цифровых технологий оценивается в 0-5% [1] (Kokova, 2019). Однако, по оценкам Министерства сельского хозяйства РФ, наша страна находится на 15-м месте в мире по уровню цифровизации сельского хозяйства [1] (Kokova, 2019), что можно назвать грандиозным достижением при практически полном отсутствии цифровизации с учетом приведенной выше статистики.

Используемые в российском АПК цифровые технологии единичны и находятся на экспериментальной стадии внедрения. Российские разработки в области искусственного интеллекта в АПК весьма немногочисленны. К числу наиболее известных следует отнести разработки в области интеллектуальной и прогностической аналитики:

1. Компания Cognitive Technologies создает различные интеллектуальные системы для автоматизации производства в агропромышленном секторе.

2. Компания DTS Technologies разрабатывает системы предиктивной (предсказательной, прогнозной) аналитики – различные системы предиктивного анализа данных для сельскохозяйственных компаний [14] (Korolev, 2019).

Какие современные цифровые технологии обладают наибольшей степенью готовности к внедрению в России на текущий момент? Прежде всего, наиболее распространенные и уже давно широко используемые в мире:

- беспилотная техника (наземная и воздушная);

- Интернет вещей;

- RFID-маркировка и чипирование;

- блокчейн.

В обозримом будущем сочетание данных технологий с возможностями искусственного интеллекта и робототехники позволит реализовать концепцию т.н. «умного» сельского хозяйства, которая предполагает комплексное использование всех инновационных решений, позволяющих максимальным образом автоматизировать производство сельскохозяйственной продукции и повысить его эффективность. Прогнозируется, что повсеместное использование цифровых технологий в сельском хозяйстве даст значительный экономический эффект.

По зарубежным данным, эффективность сельскохозяйственного производства при использовании цифровых технологий возрастает минимум на 20-30%. Согласно исследованиям Министерства сельского хозяйства РФ, внедрение технологий цифровой экономики обеспечивает получение множественных экономических эффектов и позволяет снизить затраты не менее чем на 23% при внедрении комплексного подхода, а также получить 361,4 млрд рублей ежегодного прироста продукции сельского хозяйства [1] (Kokova, 2019).

Разумное применение информационных технологий может повысить эффективность российского агропромышленного сектора почти вдвое: на 15% могут быть снижены затраты на этапе производства сельхозпродукции и на столько же сокращены потери при ее хранении [17]. Внедрение интеллектуальных цифровых инструментов может позволить на 30% снизить себестоимость зерна [8] (Anishchenko, Shutkov, 2019). Аналитики компании Research and Markets считают, что благодаря внедрению в агротехнический сектор технологий искусственного интеллекта удастся повысить его прибыльность более чем на 3 млрд долл. США до 2025 г. (по всему миру) [15] (Semenchuk, 2018а).

Внедрение роботизированных комплексов и Интернета вещей в сельское хозяйство поспособствует троекратному увеличению урожайности культур, повышению производительности труда, снижению техногенного воздействия на человека и природную среду [17].

Таким образом, в использовании цифровых информационных технологий кроется огромный ресурс для развития отечественного АПК и обеспечения гарантированной продовольственной безопасности.

На Западе и развитых странах Азии цифровые технологии в АПК применяются повсеместно. В условиях глобальной цифровизации всех сфер экономики использование информационных технологий становится не только фактором развития, но и обязательным условием обеспечения конкурентоспособности предприятий АПК. Массовое внедрение цифровых технологий сельского хозяйства осуществляется в Юго-Восточной Азии, Европе, США. Безусловными лидерами по цифровизации агропромышленного комплекса чаще всего называют азиатские страны и государства Евросоюза. Китай, Сингапур, Малайзия и европейские страны опережают весь мир по внедрению цифровых технологий в агропромышленное производство [1] (Kokova, 2019). В частности, в Сингапуре в 2019 году запущена в действие гигантская вертикальная ферма площадью 20 000 кв. м. Запланировано создание целого продовольственного города – Oceanus Aquapolis City, управлением и координацией работы всей техники в котором будут заниматься системы искусственного интеллекта и IoT (Интернета вещей) [18] (Semenchuk, 2018с). К числу удачных решений в области искусственного интеллекта в мировой практике также относятся: проект Blue River (контроль за сорняками); проект Harvest CROO Robotics (сбор урожая); проект PEAT (мониторинг вредителей) и многие другие.

Благодаря ускоренному внедрению в агропромышленный комплекс новейших цифровых технологий удастся достичь увеличения общей производительности сельскохозяйственной отрасли и повышения эффективности инвестиций в этот сектор экономики [1] (Kokova, 2019).

Ведущие специалисты единодушны во мнении, что именно цифровизация сельского хозяйства даст толчок для инновационного развития отрасли и будет способствовать снижению зависимости нашей страны от импорта продовольствия [7, 8, 19] (Altukhov, Dudin, Anishchenko, 2019; Anishchenko, Shutkov, 2019; Dudin, 2018).

Выводы

Минимальный критерий обеспечения продовольственной безопасности соблюден – в настоящее время не менее 75% поставок продовольствия обеспечивается за счет собственных ресурсов. Необходимо учитывать, что полная продовольственная независимость Российской Федерации не достижима даже теоретически – такие агрокультуры, как цитрусовые, многие другие виды фруктов, орехи, кофе, чай и т.д., – не имеют в нашей стране условий и возможностей для выращивания в промышленных масштабах.

За счет роста сельскохозяйственного производства внутри страны зависимость от импорта основных видов продовольственных товаров снизилась на одну треть, что свидетельствует о росте продовольственной безопасности. Снижение импорта сопровождалось одновременным ростом экспортных поставок продовольствия. Все это привело к тому, что всего за несколько лет мы стали одним из главных поставщиков продовольствия на мировой рынок и крупнейшим экспортером зерна. Сегодня представляется наиболее вероятным сценарий, при котором положительное сальдо внешней торговли продовольственными товарами и сельхозсырьем будет достигнуто уже к 2022 году. Но зависимость по мясу крупного рогатого скота, сухому молоку, сырам как была высокой, так таковой и осталась (30-40%). Не выполнены также нормативы по внутреннему производству молока и молочных продуктов, соли пищевой.

Участие в достижениях сельского хозяйства цифровых технологий в нашей стране невелико. Цифровизация коснулась лишь отдельных предприятий наиболее крупных агропромышленных холдингов, преимущественно в виде систем электронного кормления животных на фермах и птицефабриках, в отдельных случаях в виде систем геолокации и элементов «умного» земледелия. Готовность к внедрению перспективных цифровых технологий оценивается в 0-5%.

На Западе подобные системы и множество других интеллектуальных решений давно используются в рамках системы ведения сельского хозяйства 4.0 (Agricilture 4.0) и уже внедряются перспективные решения, определяющие основы Agricilture 5.0. В этих условиях ускоренное внедрение и расширенное использование цифровых технологий в отечественном АПК становится просто необходимым в целях обеспечения продовольственной безопасности государства.

Используемые в российском АПК цифровые технологии единичны и находятся на экспериментальной стадии внедрения. Российские разработки в области искусственного интеллекта в АПК весьма немногочисленны. Международный опыт свидетельствует, что в обозримом будущем сочетание уже отработанных технологий (беспилотной техники, Интернета вещей, чипирования, блокчейна) с возможностями искусственного интеллекта и робототехники позволит реализовать концепцию т.н. «умного» сельского хозяйства, которая предполагает комплексное использование всех инновационных решений, позволяющих максимальным образом автоматизировать производство сельскохозяйственной продукции и повысить его эффективность.

Цифровизация сельского хозяйства даст толчок для инновационного развития отрасли, принесет значительный экономический эффект и поможет достигнуть конечного результата в виде укрепления продовольственной безопасности. В условиях глобальной цифровизации задачи обеспечения продовольственной безопасности России в обозримом будущем возлагаются преимущественно на технологии искусственного интеллекта.



Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Кокова Э.Р. Роль современных технологий в обеспечении продовольственной безопасности регионов // Вестник экспертного совета. – 2019. – № 1 (16). – с. 10-14. https://elibrary.ru/item.asp?id=37635345
2. Мусин Н.А. Продовольственная безопасность России в условиях санкций // Сборник статей по итогам научной конференции на тему: «Проблемы развития экономики страны и ее агропродовольственного сектора» в рамках X Недели науки молодежи СВАО г. Москва, г. Москва, 21-30 апреля 2015 года – Москва: ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, 2015. – Т.1. – с. 102-106. https://www.timacad.ru/uploads/files/20171103/1509708669_sbornik_X_svao_tom1.pdf
3. За последние 5 лет Россия сократила импорт продовольствия на треть [Электронный ресурс] / 05.08.2019. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации. – Режим доступа: http://mcx.ru/press-service/news/za-poslednie-5-let-rossiya-sokratila-import-prodovolstviya-na-tret/
4. О состоянии внешней торговли в 2018 году [Электронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики. – Режим доступа: https://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d04/35.htm
5. Срочные информации и справки по актуальным вопросам [Электронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики. – Режим доступа: https://www.gks.ru/bgd/free/b04_03/Main.htm
6. Об экспорте-импорте сельхозсырья и продовольствия 2001-2018 гг. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://aftershock.news/?q=node/758565&full
7. Алтухов, А.И., Дудин М.Н., Анищенко А.Н. Глобальная цифровизация как организационно-экономическая основа инновационного развития агропромышленного комплекса РФ // Проблемы рыночной экономики. – 2019. – № 2. – c. 17-27.
https://elibrary.ru/contents.asp?id=38225252
8. Анищенко А.Н., Шутьков А.А. Agricilture 4.0 как перспективная модель научно-технологического развития аграрного сектора современной России // Продовольственная политика и безопасность. – 2019. – Том 6. – №3. – с. 129-140. https://creativeconomy.ru/lib/41393
9. Ганенко И. Экспорт продовольствия в 2019 году сократится на 4%. Россия приблизилась к нулевому торговому балансу [Электронный ресурс] / 07.02.2019. Агроинвестор. – Режим доступа: https://www.agroinvestor.ru/analytics/news/31208-eksport-prodovolstviya-v-2019-godu-sokratitsya-na-4/
10. О состоянии внешней торговли в январе-октябре 2019 года [Электронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики. – Режим доступа: https://www.gks.ru/bgd/free/b04_03/IssWWW.exe/Stg/d04/244.htm
11. Петров А. Продовольственная безопасность учитывает экспортный потенциал России [Электронный ресурс] / 02.10.2019. ФБА «Экономика сегодня». – Режим доступа: https://rueconomics.ru/412052-prodovolstvennaya-bezopasnost-uchityvaet-eksportnyi-potencial-rossii
12. Проект Указа Президента Российской Федерации «О внесении изменений в Доктрину продовольственной безопасности Российской Федерации, утвержденную Указом Президента Российской Федерации от 30 января 2010 г. № 120» (подготовлен Минсельхозом России 15.01.2018) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/56641501/#review
13. Умное земледелие: как цифровизуется аграрный комплекс в России. [Электронный ресурс] / 25.02.2019. – Режим доступа: https://www.innoprom.com/media/letters/umnoe-zemledelie-kak-tsifrovizuetsya-agrarnyy-kompleks-v-rossii/
14. Королев И. Будущее искусственного интеллекта в России: как технологии превратятся в решения [Электронный ресурс] / 02.10.2019. – Режим доступа: https://cnews.ru/articles/2019-10-02_budushchee_iskusstvennogo_intellekta
15. Семенчук Е. Технологии искусственного интеллекта могут решить все проблемы агросектора [Электронный ресурс] / 05.10.2018. – Режим доступа: https://www.everest.ua/ru/ai-platform-2/ii-business/tekhnologii-iskusstvennogo-intellekta-mogut-reshit-vse-problemy-agrosektora/
16. Семенчук Е. Технологии искусственного интеллекта в агрокомплексе [Электронный ресурс] / 22.06.2018. – Режим доступа: https://www.everest.ua/ru/ai-platform-2/ii-business/texnologii-ai-v-agro-komplekse-kak-umnye-sistemy-vliyayut-na-transformaciyu-i-razvitie-selsko-hozyajstvennoj-promyshlennosti/
17. Земледеление высокой точности [Электронный ресурс] / Цифровизация АПК. – Режим доступа: https://plus.rbc.ru/news/5d3115137a8aa961defed7cf
18. Семенчук Е. Как прошел 2018 год в агросекторе: инновации и пищевые тренды [Электронный ресурс] / 28.12.2018. – Режим доступа: https://www.everest.ua/ru/ai-platform-2/ii-business/kak-proshel-2018-god-v-agrosektore-innovatsii-i-pishchevyye-trendy/
19. Дудин М.Н. Цифровизация как основной фактор роста конкурентоспособности национального АПК // Стратегические тренды трансформации социально-экономических систем в рамках цифровой экономики: В сборнике: Стратегические тренды трансформации социально-экономических систем в рамках цифровой экономики. Материалы международной научно-практической конференции. Под редакцией Цветкова, К.Х. Зоидова. – М., 2018. – c. 39-42. https://elibrary.ru/item.asp?id=36336071