Почему технологическая конвергенция должна стать вашей стратегией роста

Нобелевская премия по экономике 2025 годасовместно присужденная Джоэлу Мокиру, Филиппу Агиону и Питеру Хауитту за объяснение того, как новые технологии могут способствовать устойчивому росту, не просто прославляла инновации. Он выдвинул на первый план теорию устойчивого роста через созидательное разрушение.

Креативное разрушение — это термин, придуманный экономистом Йозефом Шумпетером, описывающий повторяющийся цикл, в котором технологические достижения вытесняют существующие отрасли и методы, перемещая капитал и рабочую силу в сторону более производительной деятельности. Хотя этот переход поддерживает долгосрочный рост, он часто приводит к краткосрочным потрясениям для работников и существующих компаний.

Сегодня созидательное разрушение все больше обусловлено конвергенцией. Рост происходит за счет объединения зрелых технологий в разных системах, переноса конкурентной задачи с защиты существующих позиций на раннюю интеграцию изменений.

Созидательное разрушение, когда-то вызванное отдельными прорывами, такими как паровой двигатель или электрификация, теперь может определяться интеграцией ранее отдельных технологий для создания новых возможностей.

В настоящее время параллельно развиваются и ускоряются многочисленные основополагающие технологии. Как свидетельствует инаугурационный Конвергенция технологий В докладе, опубликованном в июне 2025 года, настоящим двигателем трансформации сегодня является слияние технологий, которые объединяются, конвергируются и усугубляются.

Концепция 3C – объединение, конвергенция и объединение – описывает, как инновации все больше разворачиваются через системы, а не через отдельные прорывы.

Конвергенция часто следует определенной схеме: коммерциализированные технологии объединяются с новыми компонентами, находящимися на стадии становления, для создания новых возможностей.

Наш индекс зрелости отслеживает 246 технологий в восьми областях, отображая их зрелость от зарождения до готовых решений.

Он показывает, как технологии созревают и стимулируют друг друга, раскрывая новые возможности, выделяя те, которые приближаются к коммерциализации, объясняя, почему зрелость ускоряется, и определяя, кто является лидером.

Технологическая зрелость быстро набирает обороты в двух заметных областях: робототехника и носимые устройства.

Роботы переходят с заводов в динамичную среду реального мира, чему способствуют растущие инвестиции и инновации. Достижения, продемонстрированные в гуманоидной робототехнике, являются важными маркерами прогресса в области зондирования, мобильности и сотрудничества человека и робота, хотя эти возможности чаще всего используются в формах, ориентированных на конкретные задачи.

Этот переход к динамическим средам обусловлен развивающейся зрелостью базовых технологий.

Большие языковые модели (LLM), построенные на архитектуре-трансформере, определили первую волну искусственного интеллекта (ИИ). Но LLM становится товаром, что снижает затраты и обеспечивает широкое внедрение. Это открыло путь к мультимодальным моделям (МММ), которые объединяют голос и изображения, а также текст для более богатого восприятия.

Модели «видение-язык-действие» (VLA) – новый отслеживаемый компонент в этом году, который устраняет разрыв между интерпретацией и исполнением робота – идут дальше. VLA имеют решающее значение для роботов, работающих в непредсказуемых условиях, поскольку они предлагают адаптивные действия.

Эти модели теперь могут работать на периферии (на самом устройстве), что позволяет их развертывать на ряде новых устройств.

«Прикладная интуиция» демонстрирует, как физический ИИ используется в ряде отраслей, используя все вышеперечисленное (LLM, мультимодальные модели и VLA) для разработать и утвердить автономные машины, включая тракторы нового поколения, погружные платформы, грузовики и многое другое.

МММ обеспечивают естественное взаимодействие человека и робота посредством речи и изображений. Хотя внедрение роботов может расширить возможности, полная автономия несет в себе риск.

Поэтому в критически важных областях люди должны сохранять способность направлять, корректировать или блокировать действия робота с помощью целого ряда методов, от телеоперации до физического управления роботом.

Роботы уже приносят пользу в важных и точных областях, но две тенденции расширяют их охват.

Во-первых, аппаратное обеспечение становится дешевле по мере массового производства большего количества деталей, что снижает затраты на системы движения, такие как передвижение, где приводы и двигатели составляют 40-60% общей стоимости робота.

Во-вторых, появление мировых моделей трансформирует робототехнику. Эти системы искусственного интеллекта моделируют будущие состояния, позволяя роботам планировать и учиться виртуально, а не посредством дорогостоящих физических итераций, что делает модели мира новым подкомпонентом нашего индекса в этом году.

Носимые устройства вышли за рамки счетчиков шагов и трекеров сердечного ритма и превратились в целостные системы мониторинга. Сегодняшние устройства вписываются в повседневную жизнь: от умных пластырей, отслеживающих уровень глюкозы, до очков дополненной реальности (AR), которые меняют то, как люди воспринимают физический мир и взаимодействуют с ним.

Принятие растет; недавние опросы в Соединенные Штаты и Европа обнаружили, что около 50% респондентов используют носимые устройства для фитнеса, при этом молодое поколение все чаще отдает приоритет здоровью в своих расходах.

Эти изменения делают носимые устройства более умными и ориентированными на пользователя, чем когда-либо, благодаря зрелости охватывающих их технологий.

Мониторинг состояния здоровья становится быстрее, умнее и надежнее. Например, мгновенное обнаружение аритмии требует обработки сигналов со сверхмалой задержкой и интерпретации в реальном времени. Носимые устройства теперь обеспечивают это, переходя от пассивных трекеров к интеллектуальным системам.

Достижения в области биологической метрологии обеспечивают точные, долгосрочные показания, что делает их «всегда включенными». Аппаратное обеспечение Edge AI и обучение с подкреплением позволяют проводить анализ на устройстве, не полагаясь на облако, а беспроводные сенсорные сети создают бесшовные экосистемы обмена данными. Эти достижения превращают носимые устройства в интерпретаторы внутренней и внешней среды в реальном времени.

Носимые устройства успешны, когда они соответствуют потребностям человека. Гибкие пластыри, адаптированные к коже, позволяют осуществлять непрерывный мониторинг уровня глюкозы с высоким комфортом. Антимикробное покрытие исключает необходимость очистки.

Датчики движения с магнитоэлектрическим беспроводным питанием устраняют необходимость постоянной подзарядки устройств. Те же самые принципы применимы и к вспомогательным инновациям. Носимый конструктор Познание использует неинвазивные датчики мозга в сочетании с AR, чтобы помочь людям с нарушениями речи общаться, обеспечивая возможность без дискомфорта и барьеров, связанных с инвазивными технологиями.

Экосистема, помимо носимых устройств, не менее важна. Соседние технологии, такие как постквантовая криптография, обеспечивают надежную безопасность конфиденциальных медицинских данных, противодействуя атакам квантовых компьютеров, что является непреложным фактором в сфере подключенного здравоохранения.

Созидательное разрушение больше не авантюра, а необходимость. Как показывают примеры робототехники и носимых устройств, будущее принадлежит тем, кто освоит 3С: комбинировать, конвергировать и компаундировать.

Вопрос не в том, изменят ли эти технологии отрасли, а в том, как организации смогут масштабировать возможности, которые создает конвергенция. Чтобы узнать о происходящих более широких изменениях, посетите наш обновленный индекс зрелостиосвещая новые технологии, ключевые изменения и движущие силы.