Актуальность обусловлена глобальным переходом к экономике данных и стремительным развитием технологий физического искусственного интеллекта, что требует опережающего формирования институциональной и регуляторной среды для производства ИИ-систем и робототехнических комплексов в регионе. Цель исследования заключается в систематизации теоретических аспектов и разработке комплекса моделей и методов управления, обеспечивающих масштабирование новой отрасли в региональной экономике. Материалы и методы исследования. Эволюционная институциональная теория, концепция опережающего регулирования, теория региональных инновационных систем; агент-ориентированное моделирование, структурное моделирование с интеллектуальной поддержкой, форсайт и компаративный анализ регуляторных практик. Результаты. Предложены типологическая модель регуляторных подходов, модель многоуровневого институционального дизайна, модель экспериментальных правовых режимов и модель регионального центра компетенций. Систематизированы инструменты «мягкого права», налогового стимулирования, стандартизации и кадрового обеспечения. Выводы. Обоснован адаптивный гибридный подход, сочетающий федеральные рамочные нормы с региональной спецификацией. Определены приоритетные направления для регионов: создание экспериментальных правовых режимов на базе кластеров, формирование центров компетенций как интеграторов, развитие добровольной стандартизации и опережающая подготовка кадров с учетом прогноза до 2030 года.
The research relevance stems from the global transition toward a data economy and the accelerating pace of physical artificial intelligence development, which demands the advanced formation of an institutional and regulatory framework for manufacturing AI systems and robotics in the region. Aim. The study aims to synthesize theoretical principles and formulate management models and methods for scaling this new sector within the regional economy. Materials and methods. Evolutionary institutional theory, the concept of anticipatory regulation, the theory of regional innovation systems; agent-based modeling, structural modeling with intelligent support, foresight, and comparative analysis of regulatory practices. Results. The research introduces a typological model for regulatory approaches, a framework for multilevel institutional design, a model for experimental legal regimes, and a model for a regional center of competence. It also systematizes the instruments of "soft law," tax incentives, standardization, and human resource development. Conclusions. An adaptive hybrid approach has been justified, seamlessly integrating federal framework standards with regional specificities. The study defines regional priority directions, which include creating experimental legal regimes within clusters, establishing centers of competence as integrators, driving voluntary standardization, and providing anticipatory workforce training aligned with the 2030 forecast.