Директор Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», главный конструктор по ключевому научно-технологическому направлению развития СПбПУ «Системный цифровой инжиниринг» Алексей Иванович Боровков — о том, что сегодня отличает сильную ПИШ, как изменилась работа с индустриальными партнерами и почему искусственный интеллект в инженерном деле работает только на верифицированных и валидированных моделях.
— Что сегодня является главным результатом вашей ПИШ?
— Если говорить коротко — люди. Я всегда считал, что не кадры решают все, а все решают компетентные кадры. За четыре года работы Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» мы доказали, что «инженерный спецназ» — системных инженеров, разработчиков новых технологий и новой высокотехнологичной продукции — можно и нужно готовить не столько на лекциях и семинарах, сколько в процессе выполнения реальных НИОКР по заказам индустриальных партнеров.
По основным образовательным программам, разработанным в ПИШ ЦИ, подготовлено 214 магистров. Программы дополнительного профессионального образования прошли 3080 инженеров. Конкурс растет: в 2025 году он составил 6,08 человека на одно бюджетное место, в 2026 году — уже 8,84. С 1 сентября 2026 года идет обучение по новой магистерской программе «Системный цифровой инжиниринг беспилотных авиационных систем».
Но для меня важнее любого показателя другое. В 2025 году треть выпускных квалификационных работ по программе «Компьютерный инжиниринг и цифровое производство» была выполнена под наставничеством наших же выпускников 2022–2023 годов. Они уже работают в индустрии — и возвращаются, чтобы готовить следующее поколение. Фактически школа начала воспроизводить сама себя.
Второй результат — технологии, которые дошли до производства партнера. Отмечу опытно-промышленную линию производства филаментов из непрерывного углеродного волокна производительностью 12 000 метров в час, разработанную для Композитного дивизиона Госкорпорации «Росатом», — впервые в отечественной практике. Другой пример — семейство электрических беспилотников «Снегирь». Первый аппарат мы в инициативном порядке разработали «с нуля» всего за 5 месяцев на Цифровой платформе CML-Bench®, затем появились «Снегирь-1.5» и «Снегирь-2», а на их основе — платформы цифрового проектирования и цифровой сертификации CML-Bench®.DRONE и CML-Bench®.UAV.
Сейчас мы создаем CML-Aeroplane — двухместный легкомоторный самолет из углепластика, который станет прототипом беспилотной авиационной системы. А на самолете МИКС-500, который мы доработали по программе «Приоритет-2030», наша команда в 2025 году выиграла чемпионат России по спорту сверхлегкой авиации в дисциплине «Микросамолет-1», а в августе 2026 года победила в межрегиональном чемпионате.
Третий — средства промышленности. На 1 сентября 2026 года ПИШ привлекла около 3 млрд рублей — это уже более двух рублей на каждый рубль грантового финансирования. И внешняя оценка: с момента создания, за все время грантового финансирования, школа остается среди лидеров первой группы федерального проекта.
— Что оказалось самым важным при выстраивании работы с индустриальным партнером?
— Понимание того, что партнерство гораздо глубже, чем заказ на разработку. Фронтирные инженерные задачи — задачи, которые никто ранее не решал, — невозможно просто «заказать». Под каждую формируется новая команда, в которую входят ученые, инженеры, преподаватели и студенты.
Второе — серьезность намерений, подтвержденная деньгами. На старте федерального проекта компании-партнеры поддержали программу нашей ПИШ 22 письмами о софинансировании. Когда понимаешь реальные производственные потребности партнера в контексте актуальных фронтирных инженерных задач отрасли, значительно проще понять, какими компетенциями должен обладать выпускник. У каждого магистранта два наставника. Один, от университета, отвечает за научно-образовательную составляющую, второго выделяет индустриальный партнер — будущий потенциальный работодатель. Примерно со второго семестра магистрант один-два дня в неделю работает на предприятии.
Третье — научный менеджмент. Этому нас еще в 2000-е годы научили мировые лидеры — General Electric, Siemens, Schlumberger: как вести разработку по плану и в срок, какими должны быть рабочие совещания и отчеты. Если тебе разок выставят неустойку, сопоставимую с тем, что ты заработал, ты поневоле будешь отстраивать этот самый менеджмент. Сегодня все это мы называем квалифицированным партнерством. Квалифицированный заказчик и квалифицированный исполнитель работают на регулярной основе, в самом лучшем варианте — по дорожным картам. Что получает партнер? Прежде всего — скорость и результат с первого раза. Технология цифровых двойников позволяет за счет тысяч цифровых (виртуальных) испытаний пройти натурные испытания с первого раза — это и есть цифровая сертификация, причем с меньшими, на порядок, затратами ресурсов.
— Какой один совет вы дали бы университетам, которые готовятся к новому отбору?
— Совет один, но принципиальный: идите на отбор с задачей индустриального партнера и с его деньгами, а не с идеей школы. Сначала — партнеры, их фронтирные инженерные задачи и письма о софинансировании, и только потом — заявка. Никак не наоборот.
Опыт 50 передовых инженерных школ признан успешным, и по поручению Президента Российской Федерации их число будет доведено до 100. Значит, на отбор придут университеты, у которых пока нет ни большого задела, ни долгой истории отношений с промышленностью. Подчеркну: создать передовую инженерную школу «с листа» невозможно. Партнер с реальной задачей — это то, вокруг чего собираются команда, инфраструктура и образовательные программы. Все остальное — следствие.
Из этого вытекает и практическое: с первого дня закладывайте единый цифровой контур управления знаниями, чтобы опыт каждого проекта оставался в школе, а не уходил вместе с людьми. Новым школам этот путь можно пройти значительно быстрее, чем прошли его мы, и мы готовы делиться инструментами.
И напомню слова министра науки и высшего образования Валерия Николаевича Фалькова, сказанные на старте проекта в 2022 году: мало победить в конкурсе и называться ПИШ — нужно этому названию соответствовать.
— Что оказалось самым сложным на старте школы и что вы бы сейчас сделали иначе?
— Самым сложным на старте были не технологии. Во-первых, задачи индустриальных партнеров были совершенно новыми для нас, из разных научных областей. Всего за два месяца после подведения итогов конкурса мы заключили 10 контрактов только с дивизионами Госкорпорации «Росатом» — от проектирования компрессоров для разделительно-сублиматного комплекса до реакторов для водородной энергетики. Во-вторых, нужно было встроить новую структуру в административную и финансовую систему большого университета. И все это — в 2022 году, когда уходили зарубежные поставщики программного обеспечения, а логистика усложнилась и удлинилась.
Решения, принятые тогда, были правильными для своего времени. Нужно было доказать, что работает модель «партнер ставит фронтирную инженерную задачу — школа ее решает — студенты учатся на реальных НИОКР». Мы это доказали: плановые результаты выполнены, выпускники работают у партнеров.
Но мир изменился, и изменился стремительно. Целью стало не импортозамещение, а технологическое лидерство, которое Федеральный закон «О технологической политике в Российской Федерации» определяет в том числе как превосходство отечественных технологий и продукции над зарубежными аналогами по функциональным, техническим и стоимостным параметрам. Изменилась и экономика: каждый рубль, вложенный в НИОКР, партнеры сегодня считают гораздо строже, чем в 2022 году. А искусственный интеллект прошел путь от эксперимента до рабочего инструмента.
Приведу пример. Для цифрового двойника печи остекловывания высокоактивных радиоактивных отходов мы выполнили 156 полномасштабных мультидисциплинарных расчетов, каждый продолжительностью примерно 6 часов. На этих синтетических данных в подсистеме CML-Bench®.RomAI построена редуцированная (ROM) модель, которая рассчитывает температурное поле всей печи за 5 миллисекунд — примерно в 4,3 млн раз быстрее полномасштабного расчета при различии не более 1,1 %. Принципиально важно подчеркнуть: это возможно только потому, что исходные математические и компьютерные модели прошли процедуры верификации и валидации и обладают высоким уровнем адекватности. Иначе неизбежно сработает принцип GIGO — «мусор на входе — мусор на выходе». И скажу честно: мы еще в начале пути.
Поэтому правильный вопрос не «что мы сделали бы иначе», а «что мы делаем по-другому сегодня». Мы строим работу вокруг ИИ-инструментов Цифровой платформы CML-Bench® и корпоративной базы знаний, собранной из отчетов о выполненных НИР и НИОКР. Ускорение отдельного расчета в миллионы раз — это еще не ускорение проекта. Но для проекта в целом мы ставим себе новую мерку: в 10 раз быстрее, в 10 раз дешевле, с затратами человеческого капитала в 10 раз меньше. Речь о затратах на один проект: высвобожденные силы команды уходят на следующую фронтирную инженерную задачу, а требования к системному инженеру только растут.
Школа, которая создается сегодня, может стартовать сразу с этих инструментов. Это преимущество нового поколения ПИШ, а вовсе не упрек решениям 2022 года.
— Какие решения помогли превратить ПИШ из отдельного проекта в часть стратегии университета?
— ПИШ изначально не задумывалась как отдельный проект. Сегодня это структурное подразделение университета, в которое входят центры федерального уровня, созданные по результатам побед Политеха во всероссийских конкурсах:
— Научный центр мирового уровня «Передовые цифровые технологии»;
— Центр компетенций НТИ «Новые производственные технологии»;
— Инфраструктурный центр «Технет».
У каждого центра своя программа, но интеллектуальные, научно-технологические и инфраструктурные ресурсы, компетенции и кадровый потенциал у нас общие. Поэтому и результаты мы считаем по ПИШ в целом.
Ключевыми я бы назвал три решения.
Первое. «Системный цифровой инжиниринг» утвержден одним из ключевых научнотехнологических направлений развития университета, и мне как главному конструктору направления важно, что его основу составляет команда ПИШ. Из десяти проектов направления, утвержденных в мае 2025 года, семь выполняют команды школы. Еще два наших проекта вошли в направление «Искусственный интеллект для решения кроссотраслевых задач».
Второе. Модель ПИШ стала моделью для университета. Политех принял решение масштабировать модель передовых инженерных школ: университет переходит к трем экономическим моделям подразделений, и одна из них — ведущие инженерные школы. Понятия, которые мы вырабатывали и отстаивали годами, — «инженерный спецназ», «квалифицированное партнерство», «фронтирные инженерные задачи» — во многом стали языком стратегии университета.
Третье — экономика. По направлению «Системный цифровой инжиниринг» на один рубль бюджетного финансирования университет привлекает около четырех рублей внебюджетных средств. Когда подразделение так работает, вопрос, является ли оно частью стратегии, просто не возникает.
— Что, по вашему опыту, отличает сильную ПИШ от формально созданной структуры?
— Формальная школа живет отчетностью перед грантодателем, сильная — заказами и результатами, которые можно предъявить заказчику. Если конкретнее, я бы назвал четыре признака.
Во-первых, измеримый результат. Уже за первые полтора года работы мы перевыполнили план по подготовке инженеров по программам ДПО более чем в 10 раз, по работе со школьниками — в 3,5 раза. А внешняя оценка — место среди лидеров первой группы федерального проекта на протяжении всего грантового периода.
Во-вторых, знания живут на платформе, а не только в головах. На Цифровой платформе CML-Bench® ежедневно проводится более 100 цифровых испытаний, в год выполняется около 125 НИОКР, накоплено около 400 тысяч цифровых и проектных решений. Магистрант получает доступ к результатам работы опытных инженеров, которые, вполне возможно, уже с нами не работают. Это и есть цифровая преемственность поколений.
В-третьих, преподаватели, которые работают с промышленностью сегодня. Главная проблема отечественного инженерного образования в том, что магистров зачастую обучают преподаватели, которые последние 5, 10 или 20 лет сами не работали с промышленностью. Поэтому они либо вспоминают прошлогодний снег, либо преподают «Windows для чайников».
В-четвертых, выпускники. Предложения о стажировке и работе они получают еще до защиты диплома, а через пару лет возвращаются в школу наставниками.
— Как вы выбирали научно-технологический фокус школы и почему он оказался востребован?
— Фокус мы не выбирали под конкурс — он вырос из задела в несколько десятилетий, который начинался с Лаборатории «Вычислительная механика». В 2000-е годы наш центр овладел цифровыми технологиями на мировом уровне, и к нам пошли заказы от глобальных корпораций — General Electric, General Motors, Schlumberger, Siemens, Boeing.
Затем были Национальная технологическая инициатива и направление «Технет», Цифровая платформа CML-Bench®, национальный стандарт ГОСТ Р 57700.37–2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения». Этот стандарт — впервые в мире — разработан специалистами СПбПУ совместно с РФЯЦ-ВНИИЭФ, а в ноябре 2023 года включен в перечень стандартов, взаимно признаваемых Россией и Китаем.
Только Центр НТИ «Новые производственные технологии», который сегодня входит в ПИШ, за 2018–2022 годы получил 273 РИД и заключил 545 лицензионных соглашений; 290 млн рублей лицензионного дохода дало внедрение Цифровой платформы CML-Bench® в «ОДК-Сатурн». В целом научно-технологический задел ПИШ и входящих в нее центров за 2018–2025 годы — около 13 млрд рублей. А, например, разработка антидебризного фильтра тепловыделяющей сборки для АО «ТВЭЛ» заняла всего 6 месяцев — новая конструкция в 10 раз эффективнее традиционной.
Еще лет двадцать назад мы поняли, что бесполезно соревноваться в сфере ИТ общего назначения: мощные по человеческим ресурсам Китай и Индия всегда смогут выделить на порядок больше программистов на любой проект. Значит, надо уходить в наукоемкие интеллектуальные вещи, где у нас есть большие и серьезные научно-технологические заделы, — и именно их капитализировать.
Отсюда пять направлений нашей школы:
— кросс-отраслевые цифровые платформенные решения;
— системный цифровой инжиниринг в двигателестроении;
— цифровые технологии в атомной отрасли и водородной энергетике;
— цифровые технологии для топливно-энергетического комплекса;
— новые, в первую очередь композиционные, материалы.
Сегодня фокус уточняется: технологиями-драйверами для нас стали технологии цифровых двойников и технологии искусственного интеллекта, причем именно в связке.
Почему фокус востребован? По оценкам аналитиков, мировой рынок цифровых двойников растет самыми высокими темпами: ежегодный рост — 61,5 %, к 2028 году объем рынка превысит 110 млрд долларов. А на старте нашу школу поддержали 22 корпорации и компании, в том числе семь дивизионов «Росатома» и Объединенная двигателестроительная корпорация.
— Какие компетенции и специалисты особенно важны команде ПИШ в первые годы?
— Незыблемый фундамент — глубокая физико-математическая подготовка, знание прикладных технических наук и вычислительных технологий. Без этого не будет системного инженера, и этим принципом мы не поступаемся: в 2024 году набор в нашу магистратуру по направлению «Прикладная механика» стал самым многочисленным в стране.
На этом фундаменте нужны системные инженеры-разработчики, рядом с ними — практики из индустрии, а наставники от партнеров — полноправная часть команды. И обязательно — сильный проектно-административный контур: научный менеджмент, финансовое сопровождение, дирекция. Без этого фронтирные инженерные задачи для крупных корпораций не выполнить.
Отдельно скажу о компетенции, без которой искусственный интеллект в инженерном деле бесполезен, — о верификации и валидации моделей. Достаточно очевидно, что большая языковая модель сама по себе не может правильно ответить на вопрос о максимальной температуре в той же печи остекловывания при токе 200 ампер. А в связке с ROM-моделью из CML-Bench®.RomAI и специализированной базой знаний наш ИИ-ассистент CMLBench®.AI-Assistant дает инженеру быстрый и корректный ответ. Эти функции мы сейчас отрабатываем на собственных проектах, и принцип здесь неизменен: ИИ полезен только поверх моделей, обладающих высоким уровнем адекватности.
Ставку я делаю на мотивированного, талантливого, амбициозного, хорошо образованного системного инженера с широким профессиональным кругозором. Интеллектуальные помощники берут на себя большой объем рутинных задач, и это меняет правила игры. Скажу прямо: тихих мест, где можно годами отсиживаться, больше не будет. Конкурировать инженеру придется не с искусственным интеллектом, а с другим инженером, который владеет ИИ-инструментами и решает ту же задачу в разы быстрее. Конкуренция растет — между людьми, между командами, между школами, и расслабиться не получится никому: ни студенту, ни преподавателю, ни главному конструктору. В команде растет вес специалистов по данным и машинному обучению, но главная фигура остается прежней — системный инженер.
И последнее. Актуальные знания хранятся не в учебниках, а у сотрудников, выполняющих проекты, в отчетах о выполненных НИР и НИОКР, а также в виде моделей и результатов расчетов на Цифровой платформе CML-Bench®. Студент или новый сотрудник зачастую просто не знает, кому задать вопрос о тонкостях работы с наукоемкими мультидисциплинарными CAE-системами. Поэтому мы загружаем в ИИ-ассистент монографии, учебные пособия, статьи и отчеты — чтобы такой вопрос было кому задать.
— Как понять уже на этапе заявки, что будущая школа действительно жизнеспособна?
— На старте проекта министр сформулировал критерий очень точно. Университет должен был заявить две вещи: что именно он меняет в модели образования и что конкретно сделает для экономики или отрасли — и кто его в этом поддержит. Я бы добавил несколько признаков, которые видны уже по заявке: — деньги партнеров — письма о софинансировании, а не декларации о намерениях; — существующие команда, инфраструктура и задел, а не «нарисованные» после победы в конкурсе.
Последний признак, на мой взгляд, сегодня главный, — способность очень быстро решать принципиально новую задачу, которой вчера не существовало. В 2022 году задачи партнеров были для нас совершенно новыми — и мы в них вошли. «Снегирь-1» сделали за 5 месяцев. Магистерскую программу по системному цифровому инжинирингу беспилотных авиационных систем открыли в ответ на запрос отрасли, и с 1 сентября 2026 года по ней уже учатся. Быстрое погружение инженера в новую научную область сегодня помогает обеспечить ИИ-ассистент, работающий на базе знаний школы.
Ну и вопрос, который звучал на старте проекта и остается главным: какой высокотехнологичный и востребованный промышленностью продукт будет создан в результате деятельности ПИШ? Если на него нет честного ответа, все остальное вторично. — Как изменилось взаимодействие университета с предприятиями после создания ПИШ?
— Я бы рассматривал базовые кафедры как первоначальную форму взаимодействия бизнеса и вузов. Через них предприятия реализуют программы подготовки специалистов для себя, как правило, не неся серьезных финансовых обязательств перед университетом в сфере НИОКР. В передовой инженерной школе партнерство выведено на принципиально иной уровень — с перечнем инновационных задач, документами и финансовыми гарантиями.
Партнеры вошли внутрь образовательного процесса. Темы магистерских диссертаций полностью соответствуют актуальным научно-технологическим задачам предприятий. Обучение организовано по «вытягивающей» модели: необходимые знания магистрант получает в процессе выполнения НИОКР. Стажировки проходят на «ОДК-Сатурн», «ОДККлимов», «ОДК-Кузнецов», Уральском электрохимическом комбинате, в «Северстали». Появилась общая инфраструктура — специальные образовательные пространства: научнотехнологические образовательные пространства «ТВЭЛ — СПбПУ» и CML-Bench®, два пространства с АО «ОДК», инженерный центр проектирования насосного оборудования «ЦКБМ — Политех». В 2026 году состоялся первый выпуск совместной с ЦКБМ магистерской программы, запущенной в 2024 году.
Главное изменение — университет стал соисполнителем технологической стратегии партнера. Президент АО «ТВЭЛ» называет нашу ПИШ стратегическим партнером, который помогает формировать научно-технологический задел компании. Мы передаем технологии в производство, как в случае с линией производства филаментов для «Росатома». А Центр трансфера технологий на 1 сентября 2026 года заключил 80 договоров на НИОКР с доходом 792,9 млн рублей и 23 договора на коммерциализацию результатов интеллектуальной деятельности.
Следующий шаг мы видим в том, чтобы помочь партнеру оцифровать его собственный научно-технологический задел: создать базу знаний с ИИ-ассистентом на его стандартах и отчетах. Тогда партнер получит не только результат отдельной НИОКР, но и инструмент, который работает на него каждый день.
