Иннопром: в индустрию 4.0 важны аналитика и кибербезопасность

Иннопром: в индустрию 4.0 важны аналитика и кибербезопасность

Иннопром: в индустрию 4.0 важны аналитика и кибербезопасность

Тема защищенности железа и софта становится ключевой для промышленников. Топ-менеджеры предприятий требуют от отечественных разработчиков статистику возможных ошибок в сравнении с ушедшими из России вендорами. Эксперты отвечают: так ставить вопрос нельзя.

Безопасно извлечь данные и проанализировать информацию — два параметра, которые отличают “Четвертую промышленную революцию” от версии 3.0. Тему обсуждали на сессии “Российские технологии и решения для перехода к индустрии 4.0”. В Екатеринбурге в эти дни проходит ежегодная выставка Иннопром.

Директора заводов и фабрик “доросли” до понимания современных уровней интеграций на производстве. Это:

  1. Подключаемые периферийные устройства 
  2. Сбор данных, их обработка 
  3. Аналитика, сервис и кибербезопасность всего процесса

Связь одного с другим, интеграцию и потребность в защищенности признавали все участники панели.

“Сейчас время объединяться, — говорит Николай Ладыгин, первый заместитель гендиректора по рынкам "Энергетика" и "Автоматизация" ГК Систэм Электрик. — Мы, как эксперты в области аппаратных систем, не должны быть лучшими айтишниками. Нужно искать партнеров по софту, чтобы создавать эффективную локальную структуру”.

По словам Ладыгина, такая софтверная архитектура позволит промышленности работать рациональнее, эффективнее и безопаснее. Затронули и вопрос защищённой передачи данных. Умные датчики снимают параметры и передают информацию “наверх”.

“В контексте безопасности мы видим сейчас огромное количество новых устройств в IoT, — комментирует историю гендиректор «Адаптивных промышленных технологий» Максим Карпухин. — Наши сквозные проекты представляют собой готовые решения для кибербезопасности промышленного сектора”.

“Дочка” Kaspersky накануне представила на Иннопроме новый шлюз по киберзащите.

По словам Карпухина, современный ответ — не ставить “заплатку” на появившуюся уязвимость, а “формировать” кибериммунитет всей системы. Промышленников также волновало, кто из вендоров допускает больше ошибок в киберзащите — зарубежные или отечественные.

“Дырки” являются следствием ошибок людей, комментирует проблему для Anti-Malware.ru Дмитрий Лукиян, руководитель департамента платформенных решений на базе операционной системы KasperskyOS.

“Это зависит от инженерной подготовки, — объясняет Лукиян. — Если мы будем сравнивать количество ошибок в России и за рубежом, оно будет примерно одинаковым”.

Специальную статистику Kaspersky не ведет, но считает некорректным саму постановку вопроса.

“Решает человеческий фактор, — продолжает Лукиян. — Если мы возьмем всех вендоров, я уверен, получим примерно одинаковое распределение по ошибкам”.

Проблемы кибербеза у всех одни и те же — кадровый голод, очевидные проблемы платформы и языков программирования.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru