Ученые ВШЭ выявили эффективные модели подготовки исследовательских кадров для индустрии

Эксперты Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучили опыт индустриальной аспирантуры в 19 странах мира. Анализ показал, что главные составляющие эффективной модели — совместное финансирование проектов со стороны университетов, индустрии и государства, двойное научное руководство и гибкие форматы защиты интеллектуальной собственности. Результаты опубликованы в международном журнале Foresight and STI Governance.
Науку и индустрию часто противопоставляют друг другу, хотя их союз лежит в основе инновационного развития. В условиях растущего спроса на научно-технологический суверенитет бизнес все активнее нуждается в специалистах с продвинутыми исследовательскими компетенциями. При этом лишь каждый десятый выпускник аспирантуры в России защищает диссертацию в срок. Основная проблема, препятствующая защите, — необходимость совмещать учебу с работой, не связанной с исследованием.
Индустриальная аспирантура предлагает альтернативную модель, в которой обучение и исследовательская деятельность совмещаются с работой в компании. В отличие от классических аспирантских программ, она ориентирована не только на научную новизну, но и на решение прикладных задач, значимых для предприятий.
Исследователи Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ под руководством Алены Нефедовой проанализировали 67 программ индустриальной аспирантуры в 19 странах мира, чтобы выявить необходимые составляющие успешного взаимодействия науки и бизнеса, а также оценить, какие перспективы подобный формат имеет в России. Авторы сравнили цели существующих аспирантских программ, источники финансирования, степень их формализации, отраслевой фокус, статус аспиранта, порядок выбора темы исследования и регулирование прав на научные результаты.
Анализ показал, что, несмотря на разнообразие национальных подходов, все программы индустриальной аспирантуры обеспечивают обмен знаниями между университетами и компаниями, готовят кадры для отрасли и способствуют реализации технологических приоритетов. Ключевые различия связаны с механизмами финансирования и степенью формализации программ. Наиболее устойчивыми оказались модели софинансирования, в которых участвуют государство, университеты и бизнес. Они позволяют сбалансировать академические и прикладные цели, одновременно снижая риски для всех участников.
Залогом успешной программы также служат трехсторонние соглашения между университетом, компанией и аспирантом, система двойного научного руководства, а также гибкие механизмы управления интеллектуальной собственностью. Эти факторы позволяют избежать конфликтных ситуаций, которые могут быть вызваны различиями в логике академического и корпоративного секторов. Так, университеты ориентированы на открытость результатов и научную новизну, а компании заинтересованы в практическом эффекте и защите коммерческой информации.

Анализ данных по России показывает, что элементы индустриальной аспирантуры уже частично присутствуют в российской практике. Около трети аспирантов технических направлений, работающих в предпринимательском секторе, выполняют исследования на базе работодателя или в рамках проектов, а результаты их работы нередко имеют практическое применение. Однако участие компаний в образовательном процессе остается ограниченным: лишь небольшая доля работодателей вовлечена в планирование и контроль исследований или назначает научных консультантов.
Результаты показывают, что индустриальная аспирантура постепенно становится одним из ключевых инструментов подготовки кадров для высокотехнологичных отраслей. Наиболее востребованным этот формат оказывается для инженерных специальностей.
Алена Нефедова
«Индустриальная аспирантура выгодна и науке, и бизнесу: аспиранты получают доступ к реальным данным, опыт работы над прикладными задачами, расширяют свои профессиональные контакты и улучшают карьерные перспективы. А компании приобретают ценные кадры и быстрее могут внедрять результаты исследований в экономику», — считает Алена Нефедова, ведущий научный сотрудник Лаборатории экономики инноваций ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.
По мнению авторов, для успешного развития подобных проектов в России необходим поэтапный подход, включающий запуск пилотных программ в технических университетах, развитие механизмов софинансирования, формализацию трехстороннего взаимодействия и создание гибких правил регулирования интеллектуальной собственности.
Вам также может быть интересно:
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.


