Программа саммита

Технологии меняют не только продолжительность жизни, но и то, как человек думает, учится, принимает решения и понимает самого себя. Что произойдёт с нашими способностями, когда часть памяти и выбора можно передать AI, тело — восстанавливать и усиливать, а активную жизнь — продлевать? И какие решения нужны, чтобы эти возможности расширяли свободу человека, а не создавали новые формы зависимости и неравенства?

• Если память, анализ и часть решений можно передать AI, какие способности останутся человеческим преимуществом — и как не потерять самостоятельность мышления?
• Как цифровая среда меняет развитие ребёнка, образование и представление человека о себе — и кто отвечает за последствия борьбы за его внимание?
• Где проходит граница между лечением, восстановлением и усилением человека — и кто получит доступ к новым возможностям первым?
• Что должно измениться в образовании, работе и общественных институтах, если технологии позволяют человеку дольше учиться, трудиться и сохранять активность?

Доступ к AI сам по себе не объясняет, почему одна компания получает результат, а другая — дополнительные расходы. Вопрос в том, как соединить модели с собственными знаниями, процессами и ответственностью за решения.

• Что становится источником преимущества, когда конкуренты могут использовать похожие модели: данные, экспертиза, организация работы или доверие клиентов?
• Какие процессы стоит пересматривать целиком, а где AI полезнее как инструмент специалиста?
• Как использовать AI в исследованиях, не принимая убедительный ответ за проверенный научный результат?
• Какие решения можно передавать агентам и роботам — и где необходимы контроль человека и возможность остановить систему?

Развитие AI, новых производств и городских технологий зависит от вполне физических условий: энергии, вычислительных мощностей, материалов и действующей инфраструктуры. Решения об их создании принимаются задолго до того, как будущий спрос становится очевидным.

• Как определить, какая инфраструктура станет ограничением для развития бизнеса и территорий?
• Что необходимо строить заново, а где больший эффект даст модернизация существующих объектов?
• Кто готов финансировать инфраструктуру до появления гарантированной загрузки — и как распределить этот риск?
• Как согласовать интересы технологических компаний, промышленности и города, если у них разные сроки и критерии окупаемости?

Научный результат может стать основой нового продукта, остаться внутри лаборатории или получить развитие в другой стране. Что определяет этот путь — и как создать условия, при которых сильная наука становится источником сильных технологических компаний?

• Почему одни научные результаты становятся основой компаний, а другие не находят применения: чего не хватает между исследованием и предпринимательством?
• Обязательно ли учёному становиться предпринимателем — или рядом с ним должна появиться команда, способная создать продукт и рынок?
• Что должно оставаться у исследователя и университета, чтобы передача разработки в бизнес была выгодна всем сторонам?
• Какие модели научного предпринимательства из мировой практики применимы в России — и что невозможно перенести без изменения условий?

Способность самостоятельно развивать критические технологии не равна попытке производить всё внутри страны. Как выбирать необходимые компетенции, строить устойчивые партнёрства и сохранять доступ к знаниям, без которых невозможно движение вперёд?

• Что необходимо уметь создавать самостоятельно, а где сотрудничество даёт больше возможностей, чем полная локализация?
• Как отличать собственную технологическую компетенцию от сборки решения, которое невозможно развивать без внешнего поставщика?
• Что российская сторона может предложить партнёрам: научную разработку, оборудование, производство, данные или доступ к рынку?
• Как устроить совместный проект, чтобы у сторон оставались возможности развития: права на результаты, доступ к знаниям и ответственность за следующий этап?

Значимые технологии часто требуют многолетних исследований и крупных вложений задолго до появления доказанного рынка. Для государства это вопрос технологических возможностей, для бизнеса — будущей конкурентоспособности, для инвесторов — потенциала многократной доходности, который невозможно получить без риска и который никто не гарантирует.

• Ошибка или исследование неизвестного: как отличать плохое управление от неудачной гипотезы, необходимого эксперимента и обоснованной смены курса?
• Сколько времени капитал готов дать технологии — и какие разработки никогда не появятся при требовании быстрой выручки?
• Кто принимает ранний риск и кому достаётся результат: как распределить участие государства, бизнеса и частного капитала?
• По каким доказательствам продолжать финансирование, когда нужно остановиться — и как учитывать цену отказа от перспективного направления?

Технология может быть перспективной, а её первый покупатель — принимать на себя риск, от которого остальные пока отказываются. Кто готов применять новое до того, как оно стало стандартом, и как превратить отдельное внедрение в начало рынка?

• Кто должен оплачивать первую проверку технологии в реальных условиях — разработчик, заказчик, инвестор или государство?
• Как сформулировать запрос на результат, не закрыв доступ решениям, которые заказчик ещё не умеет описывать?
• Почему успешный пилот не всегда приводит к закупке — и какие обязательства сторон стоит определить до его начала?
• Когда поддержка отечественной разработки помогает ей стать конкурентоспособной, а когда сохраняет решение, которое не выдерживает сравнения с альтернативами?

Будущий рынок — это не только новая технология. Это ещё и ответ на вопрос, кто будет зарабатывать на её распространении: разработчик, производитель оборудования, владелец инфраструктуры, поставщик данных или тот, кто контролирует доступ к заказчику.

• Какие сочетания технологий могут изменить существующие отрасли: AI и робототехника, клеточные технологии и производство, вычисления и энергетика?
• Где будет создаваться и удерживаться ценность — в самой разработке, компонентах, производстве, инфраструктуре или сервисе?
• В каких звеньях российские компании способны предложить конкурентное решение для международного рынка, а не только заменить недоступный продукт?
• Какие компетенции и мощности необходимо создавать сейчас — и какие сигналы должны заставить пересмотреть выбранную ставку?

Возвращение движения требует соединить нервную систему, устройство и процесс реабилитации. На примере нейроинтерфейсов и бионических решений разберём, какие функции удаётся восстанавливать, как проверяется результат и что отделяет исследовательский успех от повседневной самостоятельности человека.

• Как сигналы нервной системы превращаются в управление протезом или стимуляцию мышц — и зачем нужна обратная связь?
• Что уже доступно пользователям, что показано в клинических исследованиях и какие возможности пока остаются экспериментальными?
• Почему точности устройства недостаточно: как обучение, реабилитация и повседневные условия определяют результат для человека?
• Какие технологии и сервисы необходимо развивать в России, чтобы восстановление функций становилось доступной практикой, а не единичным достижением?

Между убедительным ответом AI и выполненной работой — доступ к данным, действия в программных системах и ответственность за результат. Разберём, как устроены агенты, где заканчивается их самостоятельность и при каких условиях делегирование приносит пользу организации.

• Чем агент отличается от помощника: как система получает контекст, использует инструменты и выполняет последовательность действий?
• Какие задачи уже можно делегировать, а где автономность пока ограничена демонстрацией или пилотом?
• Как устроить работу с данными, правами доступа и контролем поручений — и что человек должен оставлять за собой?
• Когда агент действительно меняет экономику процесса: как учитывать стоимость выполнения, ошибки, проверки и вмешательства человека?

Решения о производстве приходится принимать до того, как оборудование установлено и запущено. Цифровой двойник позволяет исследовать часть последствий заранее. Какие модели действительно помогают инженеру, как проверяется их точность и когда виртуальный эксперимент меняет реальное решение?

• Чем цифровой двойник отличается от трёхмерной визуализации: какие данные и физические модели позволяют проверять решения?
• Как в мировой практике используют виртуальную наладку, моделирование производственных линий и обучение оборудования в симуляции?
• Какие ошибки можно выявить до закупки оборудования и запуска линии — и где всё равно необходимо испытание на реальном объекте?
• Что нужно российскому предприятию для применения: собственные данные, инженерные компетенции и связь модели с действующим производством?

Если робота можно обучать новым действиям, меняются границы автоматизации. Но освоить задачу и устойчиво выполнять её в реальной среде — не одно и то же. Разберём технологии обучаемой автономности и условия, при которых они становятся инструментом производства, а не только демонстрацией возможностей.

• Как машинное зрение, обучение на примерах и симуляция расширяют круг задач, доступных роботам?
• Промышленные манипуляторы, мобильные роботы и гуманоиды: где уже есть полезная работа, а где результат пока ограничен пилотом?
• Что отличает эффектную демонстрацию от рабочей смены: надёжность, скорость, обслуживание и частота вмешательства человека?
• Какие задачи роботизации приоритетны для российских предприятий — и где создавать собственные решения: компоненты, управление, обучение или интеграцию?

Медтех перестаёт быть набором отдельных устройств: AI, непрерывные данные, клеточные технологии и бионика соединяются в системы, способные замечать риск раньше, выбирать вмешательство точнее и возвращать утраченные функции. Но между перспективной разработкой и медицинской практикой остаются доказательства, ответственность и доступность.

• AI в диагностике и клинических решениях: где алгоритм уже меняет привычный процесс — и кто отвечает за ошибку?
• Непрерывный мониторинг и цифровые биомаркеры: можно ли увидеть риск до появления симптомов и доказать пользу раннего вмешательства?
• Клеточные технологии и биопечать: что уже позволяет восстанавливать ткани, а что пока остаётся лабораторной гипотезой?
• Бионика и нейроинтерфейсы: какие утраченные функции мы действительно научились возвращать — и как сделать эти решения доступными?

Вычисления зависят от физической инфраструктуры: мощности сети, отвода тепла и непрерывности питания. Разберём, как устроено энергоснабжение вычислительных объектов и какие инженерные решения определяют их стоимость, надёжность и возможности роста.

• Как вычислительная нагрузка превращается в требования к электроснабжению, охлаждению и надёжности дата-центра?
• Подключение к сети, локальная генерация и накопители: какие сочетания рассматривают и применяют в мире и от чего зависит их выбор?
• Почему доступная мощность ещё не гарантирует выгодных вычислений: как учитывать загрузку, стоимость энергии, охлаждение и простои?
• Какие решения о размещении, оборудовании и энергоснабжении нужно принимать в России сейчас, чтобы инфраструктура не ограничивала новые разработки и производства?

Работающий прототип ещё не доказывает, что решение нужно пользователю. Как проверить ценность разработки до крупных вложений и понять, что необходимо изменить?

• Как найти задачу, ради решения которой пользователь готов менять привычный способ работы?
• Что проверять на разных стадиях: принцип действия, характеристики, удобство применения или экономический эффект?
• Как сравнить разработку с существующими решениями, включая вариант «ничего не менять»?
• Какие результаты дают основание двигаться дальше, а какие требуют изменить продукт или выбрать другое применение?

Не «как понравиться инвестору», а как подготовить проект к предметному обсуждению финансирования. Разберём, чего именно не хватает проекту для следующего разговора с инвестором.

• Какие доказательства нужны на вашей стадии: научный результат, прототип, пилот, продажи?
• Как связать сумму инвестиций с конкретным следующим результатом?
• Какие вопросы о команде, рынке, экономике и правах на разработку возникнут при проверке?
• Как понять, подходит ли проекту венчурный капитал — или нужен другой источник финансирования?

Как превратить заинтересованность крупной компании в оплачиваемую работу с понятными условиями продолжения. Разбор действий команды и переговоров с заказчиком.

• Как найти не только сторонника проекта, но и владельца задачи и бюджета?
• Как определить объём пилота, критерии приёмки и условия оплаты?
• Какие договорённости о возможной закупке стоит обсуждать до начала испытаний?
• Как не превратить продукт в бесконечную бесплатную доработку под одного заказчика?

Открытый разбор конкретных задач технологических команд, а не ещё один питч-конкурс. В центре внимания — препятствие, которое мешает проекту двигаться дальше, и способ его проверить или устранить.

• Команда приносит один конкретный вопрос: финансирование, заказчик, команда, производство или выбор применения.
• Эксперты разбирают, какое предположение сейчас важнее всего проверить.
• Определяют, какие данные нужны для решения и как их получить.
• Формулируют следующий шаг — без обещаний инвестиций и обязательной положительной оценки.

Разбор обезличенных ситуаций с профильным специалистом: как согласовать интересы исследователя, университета и компании. Не универсальные юридические рецепты, а вопросы и варианты, которые необходимо рассмотреть до заключения соглашения.

• Какие права есть у команды и что необходимо проверить до переговоров с инвестором или заказчиком?
• Когда обсуждать лицензию, передачу прав или совместную разработку?
• Как договориться о результатах, которые появятся уже в ходе сотрудничества?
• Как согласовать публикации, патентование и коммерческое использование технологии?

Как найти партнёра, который помогает решить конкретную задачу развития, и договориться о совместной работе. После короткого разбора — предметные встречи участников.

• Как определить, какой партнёр действительно нужен на следующем этапе?
• Что предложить лаборатории, производителю, интегратору или дистрибьютору?
• Как распределить вклад, ответственность и права на совместный результат?
• Какие договорённости превращают знакомство в работающий проект?