Семь индустрий будущего, которые изменят нашу жизнь

Беспилотные автомобили

«Мы снова превратим парковки в парки» — цитата сооснователя мобильного приложения по вызову такси Lyft Джона Циммера лучше всего иллюстрирует перспективы развития индустрии беспилотных автомобилей. Технология, еще несколько лет назад ходившая в ряду футуристических проектов, бурно развивается силами технологических корпораций и автопроизводителей и грозит изменить уклад всей экономики будущего. В том, что автопром стоит на пороге «беспилотной» революции, уверены аналитики ведущих консалтинговых компаний мира. По прогнозу McKinsey, к 2030 году 15% всех новых продаваемых автомобилей будет управляться без помощи водителя. Эксперты Goldman Sachs в том же горизонте ожидают показателя в 60% продаж. Еще в менее отдаленной перспективе — 2020-м — на дорогах всего мира оттачивать беспилотную технологию будет 10 млн машин, подсчитали эксперты BI Intelligence.

Tesla начала оснащать все новые автомобили функцией автопилота, беспилотные электромобили Renault вывел на улицы Бостона стартап ruTonomy, «гугломобили» наездили по трассам пяти штатов более 3 млн км, GM за $600 млн купил стартап по разработке беспилотных машин Cruise, Uber и Volvo запустили в Питтсбурге тестовый проект беспилотных такси стоимостью $300 млн, а фирма Otto (в июне куплена Uber за $680 млн) организовала первую в истории перевозку коммерческого груза (50 тыс. банок пива) — все это новости только последних месяцев. По прогнозу Morgan Stanley, массовое внедрение технологии случится в 2026-м, когда беспилотные автоперевозки окончательно перейдут из разряда утопии в экономическую реальность, а переломный момент наступит на рубеже 2020-х.

В ближайшие годы игрокам рынка предстоит согласовать правила «существования» беспилотных машин с регуляторами. Согласно Женевской конвенции, за рулем транспортного средства обязан присутствовать человек, а эксперименты во всех странах пока проводятся по согласованию с властями. Также им необходимо довести до ума технологию полностью «бесчеловечного» управления, когда вмешательство водителя не будет требоваться ни на одной из стадий движения.

Согласно классификации Национального управления по вопросам безопасности на транспорте США (NHTSA), «цифровизацию» процесса вождения можно поделить на пять уровней. Первые три уровня объединены под аббревиатурой ADAS — advanced driver assistance systems, «развитые технологии поддержки водителя». Первый — «помощь», когда машина помогает водителю исполнять одно конкретное действие (например, удержание скорости круиз-контролем), но управление осуществляет человек. Второй уровень — «выстраивание доверия», когда машина сама двигается по определенному маршруту, но в случае отклонения от заданных параметров возвращает «бразды правления» человеку. Так устроен, к примеру, автопилот Tesla. Третий уровень называется «перехват контроля» и предполагает умение машины совершать маневры (например, перестраиваться в другой ряд при возникновении препятствий на пути). Таким навыком может похвастать прототип Audi A7, уже бороздящий трассы Калифорнии.

Человек на третьем уровне берет на себя управление, когда погодные условия нарушают работу сенсоров или на дороге отсутствует разметка. Четвертый уровень — «внутри колледжа» — предполагает полностью автономное движение транспортного средства, но лишь на ограниченной, известной автопилоту территории, например на территории университетского кампуса. Наконец, пятый уровень — «зрелость» — это беспилотный автомобиль, способный управляться сам в любых местах и при любых внешних условиях. Ни водителя, ни педалей газа и тормоза — только полностью автономная машина, время в которой человек может потратить как угодно. До этого уровня мечтает подтянуть свой продукт корпорация Google, один из первопроходцев индустрии. А стартапы Delphi и Mobileye обещают коммерческие экземпляры машин уровней четыре и пять в 2019–2020 годах.

Когда технология будет масштабирована, беспилотные автомобили сократят статистику ДТП с летальным исходом, которые в 90% случаев происходят по вине водителя. По данным ВОЗ, в мире в среднем происходит не менее 3,5 тыс. таких аварий в день. Накопленная статистика Tesla свидетельствует, что автопилот как минимум вдвое снижает риск «человеческого фактора». Первое «беспилотное» ДТП, в котором погиб водитель, случилось в июне 2016 года, после того как машины от Илона Маска наездили более 200 млн км в автоматическом режиме. В обычном автомобиле вероятность гибели на дорогах США — 1 на 97 млн км. Также беспилотные машины не менее чем на 20% уменьшат вредные выбросы в атмосферу, свидетельствовали результаты европейского эксперимента SARTRE. По данным Morgan Stanley, на автомобили приходится 45% мирового потребления топлива — примерно 1,9 трлн л бензина в год.

Дроны-доставщики

Июнь 2016 года стал вехой в истории американской индустрии беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), или, как их часто называют в обиходе, дронов. Федеральное управление гражданской авиации США (FAA) дало согласие на использование устройств в коммерческих целях. При этом регулятор оговорил целый набор ограничений: оператор дрона обязан не терять его из виду, дрон не может подниматься на высоту более 121 м и весить более 25 кг, бизнес должен проходить перерегистрацию в FAA каждые два года.

Эти барьеры призваны минимизировать риск столкновения беспилотников с самолетами и другими предметами в воздухе, но они же тормозят самые амбициозные проекты по использованию квадрокоптеров, например для доставки товаров крупнейшего в мире онлайн-ретейлера Amazon.com. Тем не менее даже половинчатое решение FAA отрасль встретила ликованием: например, крупнейший в мире производитель дронов, китайская DJI (оценка инвесторами — $12 млрд, выручка в 2015 году — $1 млрд), назвала одобрение американского регулятора «голосом доверия».

Министр транспорта США Энтони Фокс в интервью журналу Wired пообещал еще сильнее либерализовать бурно растущую индустрию до своей отставки в январе 2017-го. Возможно, для дронов высвободят определенные траектории и ограничат их использование в зонах полетов авиации. Строгое регулирование необходимо в любой стране с развитым внутренним авиасообщением: только в США таких рейсов совершается по 30 тыс. в сутки, объяснял Фокс. Вдохновение для будущих реформ он черпает в истории успеха стартапа Zipline, который привлек около $50 млн от инвесторов. Zipline — первый пример производителя и оператора дронов, который согласовал систему полетов аппаратов на национальном уровне.

С октября 2016-го американские беспилотники доставляют лекарства и биоматериалы между 21 медицинским учреждением Руанды.

По прогнозу аналитической компании Markets & Markets, темпы роста отрасли год к году не опустятся ниже 32% как минимум до 2020-го, когда объем рынка достигнет $5,6 млрд. Эксперты BI Intelligence еще более оптимистичны и дают прогноз объема рынка $12 млрд к 2021 году. Инвесторы подкрепляют эти ожидания солидными вложениями: согласно подсчетам экспертов CB Insights, в 2015 -2016 годах объем инвестиций в производителей дронов превысил $830 млн, что почти в 4,5 раза больше совокупного показателя предыдущих трех лет.
Гегемонии DJI угрожают все новые конкуренты, зачастую изначально не ориентированные на разработку беспилотников. Например, в направлении дронов органически развивается бизнес производителя «экстремальных» камер GoPro (выручка в 2015-м — $1,4 млрд). В июле 2016-го в тестовый полет отправился беспилотник Facebook — Aquila. Этот дрон с размахом крыльев, сравнимым с Boeing 737, — инструмент реализации визионерской затеи Марка Цукерберга по распространению интернета в самых труднодоступных районах земного шара (над схожей технологией сегодня работает и Google, реализация намечена на 2017-й). Не оставляют надежд на внедрение дронов в логистические цепочки такие гиганты, как UPS и DHL. Немецкая корпорация в 2016 году, к примеру, успешно провела эксперимент по доставке посылок в высокогорья Альп. Также масштабирование отрасли важно производителям чипов — NVIDIA, Intel, Qualcomm и Ambarella. Для них дроны — новый драйвер роста на фоне стагнирующих продаж мобильных устройств и затухающих — персональных компьютеров.

Большие перспективы у беспилотников в сельском хозяйстве. По прогнозу аналитической компании Juniper Research, уже в 2016-м 48% всех коммерческих продаж дронов в сегменте B2B (их объем оценивается в $481 млн) придется на аграриев. Дрон для высокотехнологичного мониторинга сельхозугодий ценой менее $1 тыс., к примеру, выпускает главный американский конкурент DJI — 3D Robotics. Бизнес-потенциал дронов востребован и в ретейле, строительстве, производстве видеоконтента — трудно найти отрасль, которой бы не пригодились функции БПЛА.

Всю емкость глобального рынка «решений, использующих дронов в коммерческих целях», аналитики PwC по итогам 2015 года оценили в $2 млрд. Но уже к 2020-му, по их расчетам, сумма взлетит до $127 млрд. Консалтинговая компания сравнила экономический эффект для бизнеса от использования беспилотников с распространением персональных компьютеров в 1980-х годах, также перевернувшим множество отраслей.
И это исследование еще не учитывает сегмент рынка дронов, используемых военными и полицейскими. По оценке аналитической компании Intense Research, рынок «боевых» дронов к 2021 году вырастет до $21 млрд с $3 млрд в 2014-м. Основными бенефициарами этого бума станут подрядчики Пентагона, в зарубежных военных операциях вверяющего все больше полномочий беспилотникам, например концерн Lockheed Martin.

3D-промышленность

В 2012 году журнал The Economist опубликовал статью с программным названием «Третья индустриальная революция». В ней 3D-печать была поставлена в один ряд с такими прорывными изобретениями, как паровой двигатель (первая индустриальная революция) и конвейерное производство (вторая индустриальная революция). А уже в 2015 году на Всемирном экономическом форуме децентрализованное производство (distributed manufacturing) было названо одним из самых важных технологических трендов времени.

«При традиционной системе исходные материалы привозятся и собираются вместе на больших заводах, из них получаются одинаковые товары, которые потом продают потребителю. При децентрализованном производстве сырье и шаблоны для производства находятся в разных местах, и конечный продукт выпускается очень близко до конечного пользователя», — написал специально для сайта форума вице-президент IBM Бернард Мейерсон. В качестве примера новой экономики он приводит американскую мебельную компанию AtFAB, которая продает цифровые версии инструкций по изготовлению дизайнерской мебели. Каждый может загрузить их, а потом напечатать с помощью 3D-принтера.

Фундамент для кардинальных изменений готовился десятилетиями. Нынешние лидеры рынка 3D-принтеров были основаны еще в 1980-х. В 1986 году изобретатель лазерной стереолитографии Чак Халл основал компанию 3D Systems. В 1989 году автор метода послойного наплавления Скотт Крамп зарегистрировал фирму Stratasys. В том же году в Германии появилась компания EOS, которая впоследствии предложила миру технологию direct metal laser sintering — «прямое спекание металла лазером». 1990-е и 2000-е ушли на эксперименты с технологиями, удешевление стоимости установок. Постепенно вошел в употребление специальный термин additive manufacturing (AM; «послойное производство»). Его принято использовать для того, чтобы отличить промышленное использование 3D-печати от учебного или развлекательного.

Революционный прорыв произошел в первой половине 2010-х. Если в 2010 выручка Stratasys составила $118 млн, то в 2015-м — уже почти $700 млн, идущие на втором месте 3D Systems закончили 2010 год с показателем $159,9 млн, а 2015-й — с $666 млн. «Изначально 3D-печать воспринималась как один из способов создания прототипа... Однако технология вышла за пределы прототипирования. Оказалось, что с ее помощью можно делать конечные товары», — объясняют успех в Boston Consulting Group.

По оценке американской Wohlers Associates, к 2011 году аддитивные технологии стали основными для нескольких отраслей промышленности, в частности для производителей слуховых аппаратов. Активно стали использовать AM поставщики зубных протезов, коронок и другой стоматологической продукции.

Спустя пять лет, в конце 2015-го, 3D-технологии внедрены на 71% промышленных предприятий в США, отмечают в PricewaterhouseCoopers. Из них лишь 17,4% пока не определили своего отношения к 3D-печати (experimenting to determine). При этом еще в 2014-м доля колеблющихся была существенно больше — 28,9%.

Среди крупных компаний, которые уже активно используют аддитивные технологии, можно встретить General Electric (реактивные двигатели, медицинские приборы, детали бытовой техники), Lockheed Martin, Airbus и Boeing (элементы конструкции самолета), Aurora Flight Sciences (беспилотные летательные аппараты), Siemens (запчасти для газовых турбин). Еще в 2014 году лишь 0,9% американских производителей использовали 3D-принтеры для выпуска конечной продукции. В 2015-м таких уже было 6,6%, отмечают в PwC. Одновременно увеличилось и число тех, кому технология нужна как для прототипов, так и для товаров, поставляемых на рынок, — с 9,6 до 13,2%.

Важным признаком прихода аддитивных технологий в реальное производство является рост спроса на оборудование по 3D-печати из металла. Аналитики INDTechEx называют это направление самым быстрорастущим и прогнозируют, что к 2025 году емкость рынка достигнет значения $3,9 млрд. В 2014 году совокупный рост продаж составил 48%, но сейчас он замедлился. Во втором квартале 2016 года продажи 3D-принтеров, работающих с металлом, выросли на 12% по сравнению с аналогичным периодом 2015 года, указывает британская Context. В количественном выражении на долю этого сегмента пришлось 9% всех продаж на рынке промышленных 3D-принтеров, в денежном — 35%.

В период с 2016 по 2022 год рынок аддитивных технологий будет расти на 29,2% в год, полагают в Markets & Markets. Революционная поступь 3D-печати может привести к глобальному экономическому слому — возвращению мировых промышленных гигантов на родину из Китая и других стран, где в предыдущие годы было выгоднее размещать реальное производство.

Искусственный интеллект

Перспективы искусственного интеллекта (ИИ) еще никогда не обсуждали так живо, как в 2016-м. ИИ от Google теперь выдает ответы на поисковые запросы: через алгоритмы сжатия текста он определяет релевантную информацию на конкретной странице и показывает ее пользователю. Нейронная машина перевода от компании, которую программисты учили переводить с английского на японский и обратно и с английского на корейский и обратно, в итоге научилась переводить с японского на корейский и обратно, выработав собственный внутренний язык interlingua, не доступный человеку.

Также алгоритмы ИИ Google, разработанные при поддержке исследователей из Оксфордского университета, на 35% лучше профессионала-лингвиста умеют читать по губам: «скормив» ИИ 5 тыс. часов видео, авторы эксперимента позднее выбрали 200 случайных фрагментов, на которых человек смог «прочитать» 12% слов, а «машина» — 47%. Наконец, поисковый гигант запустил эксперимент для простых пользователей — игру Quick, Draw! За 20 секунд человек должен нарисовать на экране заданный предмет, а ИИ, опираясь на накопленную базу данных, должен угадать, что изображает его «живой» оппонент.

Не менее увлекательными были эксперименты Microsoft: в мае корпорация запустила в Twitter самообучающегося за счет алгоритмов ИИ бота по имени Мэй, который немедленно научился у пользователей-троллей «дурному» и спустя сутки общения с аудиторией начал признаваться в симпатиях к Адольфу Гитлеру и отпускать сексистские замечания. А алгоритм распознавания текста Deep Text от Facebook в экспериментальном формате пробует угадывать пожелания аудитории, опираясь на контент, размещаемый в соцсети. Например, ИИ через мессенджер предложит пользователю вызвать такси, если тот «текстом» сообщит о намерении выдвинуться в определенное место.

Технологии ИИ, по выражению аналитика консалтинговой компании Frost & Sullivan Марка Коха, стремительно «демократизируются». Научная фантастика превращается в бизнес: по прогнозу банка Bank of America Merrill Lynch, к 2020 году рынок услуг, опирающихся на разработки ИИ, вырастет до $153 млрд, из этой суммы $83 млрд придется на решения для робототехники, включая дроны и беспилотные автомобили, а $70 млрд — на сегмент аналитики больших данных.

Ключевой подраздел ИИ, драйвер роста формирующегося рынка, — машинное обучение. Алгоритмы искусственных нейронных сетей, которые «осмысляют» данные по принципу работы человеческого мозга, все чаще ложатся в основу продуктов, ориентированных на конечного пользователя. Например, нейросети пропускают через себя сотни тысяч или миллионы изображений, чтобы уметь точно угадывать внешность конкретного человека или обрабатывать фотографии в стиле конкретного художника. В феврале российский стартап N-Tech.Lab выпустил первое в мире мобильное приложение для знакомств FindFace, которое с точностью выше 70% по фото определяет человека, если у того есть аккаунт в соцсети «ВКонтакте». А летом российский рынок захватило приложение для обработки фотографий Prisma, также опирающееся на алгоритм нейросетей (на сегодня, по данным TechCrunch, у сервиса 70 млн скачиваний).

Чуть ранее первый продукт — платформу OpenAI Gym — представила некоммерческая компания основателя Tesla Илона Маска и президента Y Combinator Сэма Альтмана OpenAI. Бизнесмены пообещали вложить не менее $1 млрд в развитие открытого, доступного и дружественного ИИ без риска изобретения враждебного человечеству конкурента. Gym — софт для разработки алгоритмов «обучения с подкреплением», при котором объект обучения развивается, самостоятельно взаимодействуя с внешней средой. Системы, построенные на платформе от OpenAI, могут, например, обучаться настольным и видеоиграм или управлению роботами.

Новый рынок требует новых навыков от специалистов: разработчики ИИ в отличие от традиционных программистов не просто пишут код, а управляют программами, которые самостоятельно обрабатывают данные, снимая часть работы с человека. «Кадровый» вопрос угрожает не только программистам: технологии ИИ уничтожат множество профессий, от заводских рабочих до брокеров Уолл-стрит: в перспективе двух десятилетий Bank of England прогнозирует замену робототехникой и софтом 48% всех рабочих мест, а аналитики ArkInvest предсказывают потерю 76 млн рабочих мест только в США (для сравнения, это почти в 10 раз больше, чем было создано за период президентства Барака Обамы).

Пока разработчики, несмотря на успехи в развитии алгоритмов машинного обучения, могут похвастать прогрессом лишь в том, что определяется исследователями как «узкий» (Narrow) ИИ, отмечалось в октябрьском исследовании Национального совета по науке и технологиям США (NSTC). Машинное обучение позволяет технологии самой распознавать речь или изображение, играть в стратегии, вести машину по трассе, планировать путешествия, рекомендовать рекламу и решать другие прикладные задачи. «Общий» (General) ИИ в противовес «узкому» остается технологией будущего. Это будет имитация «развитого», комплексного человеческого мышления, констатируют эксперты NSTC.

Дополненная реальность

Говорить о дополненной и виртуальной реальности (AR и VR) люди начали давно: первые разработки появились еще в 1960-х годах в США. Так, ученый Мортон Хейлиг в 1962 году запатентовал систему Sensorama — внешне напоминающую игровой автомат машину, которая показывала 3D-изображение. А один из первых шлемов виртуальной реальности создал американский разработчик Айвен Сазерленд в 1968 году. Но эти проекты были скорее научными экспериментами.

Первый бум виртуальной реальности случился в 1990-х годах с массовым выпуском 3D-видеоигр и фильмов, пишут аналитики Goldman Sachs. Тогда VR-революция не произошла из-за недостаточно развитых технологий. Начало нового бума, считают в Goldman Sachs, ознаменовала покупка соцсетью Facebook в 2014 году за $2 млрд стартапа Oculus, разработавшего шлем виртуальной реальности.

В отличие от 1990-х годов компьютеры теперь способны изображать виртуальный мир реалистично, а дисплеи и сенсоры стали лучше и дешевле, хотя рынок VR и AR только начинает формироваться. Согласно прогнозу аналитической компании IDC, через пять лет он вырастет в 30 раз — с $5,2 млрд в 2016 году до более чем $162 млрд в 2020-м.

В первую очередь развитию технологий дополненной реальности способствует массовое распространение смартфонов и мобильного интернета. Типичный пример — успех игры Pokémon Go, которая через несколько часов после выхода в июле 2016 года возглавила рейтинги приложений в iOS и Android и за неделю подняла капитализацию компании-владельца Nintendo на 70%. Причем всего четыре года назад тот же разработчик, компания Niantic, уже выпускала игру с дополненной реальностью — Ingress, но выручка от нее за три года, по подсчетам SuperData и SensorTower, оказалась меньше, чем доходы от Pokémon Go за сутки ($1,1 млн против $1,4 млн).

Распространение производительных смартфонов стимулирует появление недорогих шлемов виртуальной реальности, объяснял аналитик IDC Крис Чьют, чьи слова приводились в сообщении компании в августе 2016 года. Такое дешевое устройство выпустила, например, корпорация Google в 2014 году. Шлем виртуальной реальности от Google — это небольшая картонная коробка с двумя линзами стоимостью от $7 до $15, на которую крепится смартфон. Линзы позволяют пользователю видеть объемное изображение, запуская на устройстве соответствующие приложения, например игры.

Более продвинутые шлемы виртуальной реальности выпустили многие крупные производители электроники: Microsoft, Samsung, HTC, Samsung, LG, Sony. По итогам 2016 года лидером по продажам VR-шлемов, согласно прогнозу SuperData, будет Samsung: компания поставит 3,5 млн устройств Samsung Gear VR. Еще 2,6 млн шлемов PlayStation VR продаст Sony, 0,7 млн — Oculus Rift и 0,4 — HTC Vive. Цены на устройства снижаются, шлемы становятся более доступными для потребителей. Goldman Sachs проводит аналогию с тем, как дешевели гаджеты в прошлом: например, стоимость ноутбука за 20 лет, с 1994 по 2014 год, снижалась в среднем на 6,5% в год, цена смартфона в течение десяти лет опускалась в среднем на 5% ежегодно.

За первые два месяца 2016 года инвестиции в технологии VR и AR превысили годовую отметку $1 млрд, выяснили аналитики DigiCapital (для сравнения: за весь 2015 год суммарные вложения на рынке составили $700 млн). Львиная доля этой суммы пришлась на одну инвестицию: в феврале один из самых секретных стартапов, Magic Leap, привлек почти $800 млн от группы инвесторов, среди которых — Alibaba, Google, Warner Bros, J.P. Morgan и Morgan Stanley. О Magic Leap известно немного: как писал журнал Wired, компания работает над очками так называемой смешанной реальности (MR), которые показывают пользователю виртуальные объекты, но остаются прозрачными, так что он видит и окружающий мир. После последнего раунда инвестиций оценка компании, которая еще даже не представила свой продукт, составила $4,5 млрд, что в три раза больше всех привлеченных ею средств. К 2020 году, по подсчетам Markets and Markets, глобальный рынок MR составит $453 млн со среднегодовым ростом 75% в течение пяти лет.

Носимые устройства — только часть зарождающего рынка. К 2025 году 56% доходов рынка дополненной и виртуальной реальности будут приносить продажи оборудования, а 44% придется на софт, считают аналитики Goldman Sachs (по базовому сценарию их прогноза, в целом рынок составит $80 млрд). И то, как люди будут применять новые гаджеты, зависит от того, какие приложения создадут для них разработчики, считают в IDC.

Если всего 25 лет назад управлению компьютером надо было учиться, сейчас пользователи смартфонов и планшетов просто берут их в руки и начинают работать. Технологии виртуальной и дополненной реальности снова изменят способ нашего взаимодействия с компьютером и сделают его еще более интуитивным, пишут эксперты Goldman Sachs. Чтобы давать команды, мы будем использовать жесты и графику, а изображение не будет ограничено размером дисплея.

Новая медицина

В начале июня 2016 года журнал Forbes «обнулил» состояние самой молодой женщины в списке миллиардеров — основательницы биотехнологического стартапа THERANOS Элизабет Холмс. Компания, которую инвесторы оценивали в $9 млрд, ранее была уличена в мошенничестве: якобы инновационная технология анализа крови от Theranos оказалась неэффективной в сравнении с традиционными методами анализа. Ущерб был нанесен по репутации не только отдельного стартапа, но и всего рынка, надувающего пузыри вокруг революционных (на словах! ) идей, не доказавших состоятельность на деле.

Компании, которые разрабатывают инновационные технологические решения для медицины, могут извлечь для себя урок из провала Theranos. «Бизнес не должен достигать таких масштабов без должного уровня раскрытия и верификации результатов диагностики», — говорил в интервью Wired профессор Университета Мичигана Муниш Тевари. Стратегия «сделать шаг назад, чтобы затем сделать два вперед» иногда срабатывает. Например, компания бывшей жены Сергея Брина Анн Войжитски 23andMe, которой Управление по надзору за качеством продуктов и медикаментов США (FDA) в 2013 году запретило проводить генетические тесты для физлиц, изменила бизнес-модель, переключившись на клинические исследования накопленных результатов. В итоге в 2015-м стартап привлек новые инвестиции в размере $115 млн, вышел на операционную рентабельность и убедил FDA в эффективности как минимум одного теста для конечных потребителей (по выявлению генетической предрасположенности к синдрому Блума), которому был снова дан зеленый свет.

Рынок постоянно находится в поиске прорывных проектов. В мае 2016-го в Нью-Йорке начался эксперимент с участием 21 больницы: доктора при приеме пациентов по результатам опроса заполняют форму в программе диагностирования, основанной на анализе больших массивов данных. По итогам «машина» оценивает вероятность того или иного заболевания. Список диагнозов от искусственного интеллекта пока невелик, но с высокой долей вероятности определить риск пневмонии он уже умеет. По расчетам разработчиков программы, их решение поможет экономить на анализах и лекарствах, например до 25% на употреблении антибиотиков.

Google обучает свои алгоритмы диагностике диабета, которым болеют более 420 млн людей во всему миру: нейросеть распознает признаки заболевания по фотографии сетчатки глазного дна, сравнивая изображение с базой из почти 130 тыс. фото. Первые клинические результаты тестов по эффективности не уступали обследованиям высококлассных офтальмологов, поучаствовавших в проекте. Роль исследований с помощью машинного обучения неизбежно будет расти: по расчетам аналитика Питера Хинссена, только в 2011 годe совокупный объем данных, накопленных в здравоохранении, составил 150 экзабайт и с тех пор растет на 1,2–2,4 экзабайта в год (1 экзабайт — объем данных, которые поместятся на 250 млн DVD-дисков).

Перспективные разработки исследователям позволяет вести и робототехника. Например, в июне FDA одобрила проведение диагностики новым медицинским роботом ARES от засекреченного стартапа Auris Surgical, созданного Фредериком Моллом, основателем компании-производителя самого известного на рынке робота-хирурга da Vinci — Intuitive Surgical (более 3 тыс. da Vinci — каждый стоимостью около $2 млн — с 2012 года провели по всему миру более 200 тыс. операций под управлением хирургов-операторов). ARES, по данным источников IEEE Spectrum, в перспективе будет проводить операции без помощи человека на горле, легких и желудке. Auris в 2015 году привлек $150 млн от ведущих венчурных инвесторов Кремниевой долины, включая Питера Тиля.

Еще один пример медицинского робота — Hero от одноименного стартапа из Техаса. Похожий на кофе-машину аппарат помогает пациентам четко соблюдать график приема лекарств: в программу Hero заносятся данные о периодичности и длине срока приема, а также загружаются контейнеры с таблетками или пилюлями. Остальное Hero делает сам: ровно в назначенное время он «просыпается» и выдает необходимую дозу медикаментов. Миссия стартапа — снизить число ошибок при приеме лекарства: только в США, согласно статистике Национального института наркологии, от последствий неправильной дозировки или нарушения срока приема медикаментов в год страдают 4,6 млн человек. Hero вышел на рынок летом 2016 года по цене $399 за штуку, его создатели надеются, что робот будет полезен как клиникам, так и частным пользователям.

Самые перспективные и не ориентированные на коммерческий успех роботы производятся в недрах исследовательских лабораторий университетов. В ноябре 2016 года ученые Гарварда, к примеру, обнародовали в журнале Cell Systems статью, описывающую робота-курильщика. Он представляет из себя искусственный бронх с живыми человеческими клетками. Робот подкрепил научную статистику о негативном эффекте курения в виде повышения риска развития хронической болезни легких.

«Умные» дома

В 2001 году газета The New York Times писала о сенсорах, реагирующих на звук и движение, или камерах, отслеживающих состояние пожилых жильцов, как о разработках, имеющих шансы наполнить «умные» дома. Уже в середине 2000-х годов эти проекты стали реальностью: производители электроники начали предлагать рынку первые продукты. Siemens в 2006-м представила Gigaset Home Control — систему управления домом через беспроводной телефон. С ее помощью можно, например, удаленно регулировать освещение и отопление, включать и выключать плиту, получать СМС-сообщения об окончании стирки или отвечать на звонок в дверь по мобильному телефону.

Более продвинутая система, которую тогда же придумал Siemens, — Smart Home Solutions by SURPASS. Она позволяла подключать устройства к единому пункту управления через локальную сеть. Пользователь мог настроить сценарии работы системы. Например, при включенном видеопроигрывателе в комнате автоматически закрывались жалюзи, а телефонные звонки переводились на автоответчик. Внедрение технологий «умного» дома немецкий холдинг по значимости сравнивал с массовым распространением холодильников, электроплит и телевидения в 1950-х годах, но все же называл его делом будущего.

Но десять лет назад для повсеместного внедрения новых технологий «умного» дома интернет был слишком слабо развит: низкая скорость соединения не позволяла оснастить дом устройствами, общающимися между собой. Теперь технологии «умного» дома связывают с развитием интернета вещей (Internet of Things; IoT), соединяющего устройства друг с другом и позволяющего им обмениваться данными. Число потребительских «вещей», подключенных к интернету, за 2016 год должно увеличиться на треть, до 4 млрд, а к 2020 году достигнет 13,5 млрд, говорится в прогнозе консалтинговой компании Gartner.
Развитие интернета вещей в конечном итоге может привести к тому, что практически все устройства так или иначе будут подключены к Сети, говорится в исследовании Deloitte. В пример эксперты приводят телевизоры: еще три года назад устройства с выходом в Сеть встречались редко, теперь же сложно представить телевизор без возможности подключения к интернету (Smart TV). Во многом этому способствовало развитие стриминговых сервисов, таких как Netflix.

Многие крупные IT-компании начали заниматься разработками для «дома-помощника». Apple в 2014 году представила систему HomeKit для производителей устройств, которая позволяет управлять техникой через гаджеты на операционной системе iOS. HomeKit поддерживают некоторые виды ламп Philips, «умные» дверные замки August и Schlage, термостаты Honeywell и Hunter, беспроводные сенсоры Eglato Eve.

Google занялся технологиями «умного» дома с покупки производителя подключаемых к Сети термостатов Nest в 2014 году за $3,2 млрд. А спустя несколько месяцев уже Nest приобрела компанию Dropcam, выпускающую камеры видеонаблюдения для дома, которые транслируют съемку на смартфон или ноутбук через Wi-Fi. На базе технологий Nest корпорация создала платформу для разработчиков и предложила производителям любых устройств встраивать систему в их продукты, чтобы пользователи могли подключать к своей системе управления «умным» домом.

Amazon создала систему голосового управления домашней техникой Alexa и представила ее тоже в 2014 году. По задумке разработчиков, специально созданное для распознавания голоса устройство Echo, внешне напоминающее роутер, должно выполнять команды пользователя — например, зажечь свет, включить стиральную машину, вызвать такси или найти информацию в интернете. Сейчас Echo стоит $179 и может включать музыку, вслух читать аудиокниги и новости, управлять освещением и термостатами, если соответствующие устройства совместимы с системой Alexa.

По данным CB Insights, 2014 год стал рекордным по объему мировых инвестиций в технологии «умных» домов: они составили $585 млн. В августе исследовательская компания посчитала стартапы, занимающиеся технологиями для «умных» домов и получившие инвестиции: в список вошло 67 компаний, большинство из которых так или иначе занимаются защитными системами. Среди них, например, производитель «умных» звонков Ring, в которую инвестировал и Дмитрий Гришин. Идея устройства стоимостью $200–250 проста: оно сообщает хозяину дома о звонке в дверь через приложение для смартфона, пользователь может увидеть гостя при помощи видеокамеры, открыть ему дверь или посмотреть, кто к нему приходил за определенный период.

Согласно подсчетам Markets & Markets, рынок технологий и устройств для «умного» дома вырастет до $122 млрд к 2022 году с $47 млрд в 2015-м. Тем не менее, пока рынок фрагментирован, не решена проблема защиты данных и конфиденциальности, отмечает GfK. Кроме того, стоимость решений до сих пор высока, что, согласно опросу GfK, является главным препятствием для потенциальных потребителей.