В статье рассматриваются теоретико-методологические и прикладные аспекты управления инновационно-цифровыми трансформациями промышленных предприятий в условиях формирования экономики данных и развития механизмов венчурной акселерации. Обоснована необходимость системного интегрального подхода, сочетающего цифровую зрелость, инновационную активность и экосистемные взаимодействия. Предложена рекуррентная математическая модель, отражающая динамику цифровой зрелости предприятия как результат комплексного воздействия управленческих решений, внешнесредовых параметров и венчурной поддержки. Проведена численная апробация модели на основе агрегированных данных по Российской Федерации за 2023 год. Полученные результаты подтверждают релевантность и прикладную значимость модели для стратегического анализа и прогнозирования траекторий цифровой трансформации промышленного сектора. Дополнительно представлены направления оптимизации механизмов венчурной акселерации с учетом приоритетов промышленной политики, особенностей развития интеллектуального капитала и цифровой инфраструктуры. Обоснована роль платформенных решений и цифровых двойников в обеспечении устойчивости и адаптивности трансформационных процессов, что имеет значение для формирования практик управления в условиях Индустрии 5.0.
В статье анализируются и оцениваются возможности США, Китая и России по созданию автономных систем военного назначения и подходы к разработке образцов вооружения и военной техники с использованием искусственного интеллекта. США, Китай, Россия и другие страны обладают большими возможностями по созданию автономных систем военного назначения. В тоже время продолжается обсуждение проблемы гонки вооружений в области искусственного интеллекта на международном уровне. Рассмотрение и анализ опыта управления разработками образцов вооружения и военной техники с использованием искусственного интеллекта в США и Китае предоставляют возможность его использования в интересах Российской Федерации.