打造全民“AI素养”的劳动力

人才是新加坡AI战略的核心。

2026年，新加坡政府推出 国家AI影响计划（National AI Impact Programme，NAIIP），目标是在企业和劳动力层面全面推动AI采用。

其中最受关注的一项计划是：

• 到2029年培训10万名“AI双语型”专业人才。

所谓“AI双语”，并不是让每个人都成为AI工程师，而是让律师、会计师、医生、护士或管理人员都能在各自专业中熟练使用AI工具。

相关措施包括：

• 扩展 TechSkills Accelerator 项目，为科技从业者提供AI技能培训。
• 通过 SkillsFuture 体系支持AI课程与终身学习项目。

这一思路反映了新加坡的一个关键判断：AI时代真正稀缺的，不只是算法工程师，而是懂行业又懂AI的人。

把城市变成AI实验室

如果说人才是基础设施，那么城市本身就是实验平台。

新加坡正在把真实城市环境变成AI测试场，其中最具代表性的项目是 榜鹅数字区（Punggol Digital District，PDD）。

该区域正在建设成为一个大规模 机器人与“物理AI”测试区，政府机构与企业可以在公共环境中部署和测试AI系统。

与传统实验室不同，这些系统将在真实环境中运行，例如：

• 安保巡逻机器人
• 自动配送与物流机器人
• 无人餐饮配送

首批参与企业包括 Certis、DHL、Grab 和 QuikBot 等公司。

这种“城市级测试场”模式有一个重要优势：

企业可以在真实街区、办公楼和公共空间中测试系统，而不是在完全可控的实验室环境。

为东南亚打造自己的AI模型

除了应用环境，新加坡还试图在模型层面找到差异化。

全球大模型大多基于英语数据训练，对许多地区语言和文化理解不足。为弥补这一缺口，新加坡支持开发 SEA‑LION（Southeast Asian Languages in One Network） 系列大语言模型。

这些模型专门针对东南亚语言和语境进行训练，包括：

• 泰语
• 越南语
• 印尼语
• 马来语等

相关工作得到 国家多模态大语言模型计划（NMLP） 的支持，该计划旨在提升新加坡AI研发能力并推动区域创新。

通过这一方向，新加坡希望在全球AI版图中填补一个空白：为东南亚构建更贴近本地语言与文化的AI系统。

用治理建立“可信AI”品牌

在AI领域，新加坡还试图把监管能力变成竞争优势。

其中最重要的项目是 AI Verify——一个用于测试AI系统的治理框架和工具包。

该框架允许企业根据一系列原则对AI系统进行评估，例如：

• 透明度
• 公平性
• 安全性
• 可解释性
• 可追责性

2023年，新加坡还成立 AI Verify Foundation，这是一个由政府、科技公司和研究机构组成的公私合作组织，旨在推动AI测试工具和治理标准的发展。

这一策略背后的逻辑是：

如果企业能在一个既能创新又能证明AI安全可靠的环境中部署技术，那么这个地方就会成为全球AI落地的重要节点。

在超级大国之间寻找位置

与美国和中国相比，新加坡的算力投资规模显然更小。

因此它采取的是一种更具策略性的定位：

成为亚洲最可信赖的AI部署中心。

这一定位依托几个结构性优势：

• 城市国家规模小，政策与试点更容易统一推进
• 数字基础设施高度发达
• 政府、大学与企业协同紧密
• 地处东南亚数字经济中心

这些因素使得新加坡能够快速开展全国级AI试验和跨行业应用。

一个现实主义的AI赌注

新加坡的AI战略体现了一种务实判断：

小国很难在全球算力或超大模型竞争中占据主导地位。

但它可以成为全球最有效的AI应用和治理环境之一——一个连接前沿研究、真实应用和可信监管的枢纽。

如果这一模式成功，新加坡可能在未来的AI生态中扮演关键角色：

不是最大的模型制造者，而是最重要的AI落地国家之一。

打造全民“AI素养”的劳动力

人才是新加坡AI战略的核心。

2026年，新加坡政府推出 国家AI影响计划（National AI Impact Programme，NAIIP），目标是在企业和劳动力层面全面推动AI采用。

其中最受关注的一项计划是：

• 到2029年培训10万名“AI双语型”专业人才。

所谓“AI双语”，并不是让每个人都成为AI工程师，而是让律师、会计师、医生、护士或管理人员都能在各自专业中熟练使用AI工具。

相关措施包括：

• 扩展 TechSkills Accelerator 项目，为科技从业者提供AI技能培训。
• 通过 SkillsFuture 体系支持AI课程与终身学习项目。

这一思路反映了新加坡的一个关键判断：AI时代真正稀缺的，不只是算法工程师，而是懂行业又懂AI的人。

把城市变成AI实验室

如果说人才是基础设施，那么城市本身就是实验平台。

新加坡正在把真实城市环境变成AI测试场，其中最具代表性的项目是 榜鹅数字区（Punggol Digital District，PDD）。

该区域正在建设成为一个大规模 机器人与“物理AI”测试区，政府机构与企业可以在公共环境中部署和测试AI系统。

与传统实验室不同，这些系统将在真实环境中运行，例如：

• 安保巡逻机器人
• 自动配送与物流机器人
• 无人餐饮配送

首批参与企业包括 Certis、DHL、Grab 和 QuikBot 等公司。

这种“城市级测试场”模式有一个重要优势：

企业可以在真实街区、办公楼和公共空间中测试系统，而不是在完全可控的实验室环境。

为东南亚打造自己的AI模型

除了应用环境，新加坡还试图在模型层面找到差异化。

全球大模型大多基于英语数据训练，对许多地区语言和文化理解不足。为弥补这一缺口，新加坡支持开发 SEA‑LION（Southeast Asian Languages in One Network） 系列大语言模型。

这些模型专门针对东南亚语言和语境进行训练，包括：

• 泰语
• 越南语
• 印尼语
• 马来语等

相关工作得到 国家多模态大语言模型计划（NMLP） 的支持，该计划旨在提升新加坡AI研发能力并推动区域创新。

通过这一方向，新加坡希望在全球AI版图中填补一个空白：为东南亚构建更贴近本地语言与文化的AI系统。

用治理建立“可信AI”品牌

在AI领域，新加坡还试图把监管能力变成竞争优势。

其中最重要的项目是 AI Verify——一个用于测试AI系统的治理框架和工具包。

该框架允许企业根据一系列原则对AI系统进行评估，例如：

• 透明度
• 公平性
• 安全性
• 可解释性
• 可追责性

2023年，新加坡还成立 AI Verify Foundation，这是一个由政府、科技公司和研究机构组成的公私合作组织，旨在推动AI测试工具和治理标准的发展。

这一策略背后的逻辑是：

如果企业能在一个既能创新又能证明AI安全可靠的环境中部署技术，那么这个地方就会成为全球AI落地的重要节点。

在超级大国之间寻找位置

与美国和中国相比，新加坡的算力投资规模显然更小。

因此它采取的是一种更具策略性的定位：

成为亚洲最可信赖的AI部署中心。

这一定位依托几个结构性优势：

• 城市国家规模小，政策与试点更容易统一推进
• 数字基础设施高度发达
• 政府、大学与企业协同紧密
• 地处东南亚数字经济中心

这些因素使得新加坡能够快速开展全国级AI试验和跨行业应用。

一个现实主义的AI赌注

新加坡的AI战略体现了一种务实判断：

小国很难在全球算力或超大模型竞争中占据主导地位。

但它可以成为全球最有效的AI应用和治理环境之一——一个连接前沿研究、真实应用和可信监管的枢纽。

如果这一模式成功，新加坡可能在未来的AI生态中扮演关键角色：

不是最大的模型制造者，而是最重要的AI落地国家之一。