60+AI创新领袖新加坡论剑，三大维度突围构造全球AI新格局

近日，CSAIA（中新人工智能协会）在新加坡管理大学举办首场行业圆桌与路演活动，深度探讨了新加坡 AI 生态的独特机遇与挑战。

来自Google、微软、阿里云、字节跳动、蔚来汽车、PayPal、Sea Group等近百位全球头部科技与智能企业的创始人和高管参与互动研讨；Verition Fund、Eight Roads、SC Venture Capital等美资与新加坡顶级基金、家办负责人，等十几位资深投资人深度参与，参与投资公司管理资本规模高达数百亿美元。

也有中国基金（如CICC、首都科技发展集团基金合伙人），深度讨论跨境投资与本地产业；来自NTU、NUS、SMU、北京大学、清华大学等亚洲顶尖高校的行业专家、AI博士专家深度分享见解，带来前沿学术洞察与产业实践的交汇，全球头部科技媒体钛媒体TMTPost深度参与，共同探讨新加坡AI趋势与创新机遇。

本次论坛以“AI浪潮里的新加坡”为主题，由三大圆桌讨论、初创路演和自由交流组成，聚焦投融资、产品技术、商业增长三大核心议题。嘉宾们围绕“新加坡如何在巨头夹击下突围”、“AI技术创业的护城河”、“资本眼中的长期价值”等关键问题展开激烈讨论，深度剖析了新加坡在全球 AI 竞赛中的独特定位与突破路径。

活动部分参与者合照

技术突围：不拼大模型，拼“边缘+本地化”的东南亚战略

•专业化AI治理与合规

嘉宾前新加坡中华总商会秘书长、新加坡教育部人士司司长吕正扬（现 BT Strategies 战略顾问）对新加坡的 AI 治理政策提供了深刻洞见：面对全球各国日益严格的AI治理和监管要求（如欧盟AI法案），新加坡政府在AI治理和合规领域有很大投入，新加坡被视为亚洲数据中心最密集的地区之一，新加坡利用AI自身来管理和监督AI数据及应用，比如新加坡已与中国的深圳、重庆等多个城市签署了双边数据协议，凭借跨境数据协议和中立地位，有望成为“中美数据流的调解者”。

•边缘计算与推理芯片的机遇与挑战

嘉宾蔚来汽车前首席专家、助理副总裁胡成臣博士分享了关于推理芯片和边缘计算（Edge Computing）方面的洞见。

￮ 边缘计算适于应对低延迟、隐私与功耗三大挑战。

例如，自动驾驶、机器人、无人机和工业自动化等场景的端侧设备需要:1)超低延迟、近于实时的AI推理/响应2)隐私敏感数据的本地训练/推理，而3)端侧设备的算力、能耗和电池容量又非常受限(例如，某端侧机器人电池有限功耗限制 200W)，难以支持本地部署运行大模型的算力要求。
综上，在这种情况下，部署和机器人接近同一现场的边缘计算节点，能达到较好的tradeoff。

￮ 推理（Inference）芯片及算力仍存在巨大机遇。

虽然基础大模型的训练(Training)已经相对成熟和饱和，但在推理芯片优化领域，尤其是低延迟推理芯片持续学习、数据隐私、系统架构、软硬件生态协同方面，无论在边缘还是云端都有很大机会。可穿戴、具身陪伴等设备的智能化进程，也将带来新的发展契机。

•不拼大模型，拼本地化

￮ 为东南亚各国政府提供 AI 解决方案的Trom AI 首席技术官 Lee Meng提到：作为新加坡本地人，从新加坡出海，与菲律宾、印尼等本地合作伙伴共建交付，提供可定制 AI Agents与本地化部署（语言、合规、数据驻留/网络环境），面向政府与受监管行业的具体场景，满足区域化需求。

￮ 新加坡应避开大模型“军备竞赛”，聚焦东南亚市场，打造差异化AI产品。比如东南亚各市场（如越南、菲律宾、马来西亚）在语言、产品定位、交互界面和商业逻辑上存在显著差异。

•关于下一代AIOS/交互逻辑（自由讨论）

￮ 圆桌嘉宾讨论，与其将现有的流程移植到AI中，更应从AI原生的角度重新设计业务流程，以最大限度地提高效率和效果。此外，尽管AI能高效生成代码，但仍需要有经验的领域专家审查代码，尤其对于核心和复杂的逻辑，因为AI目前无法承担法律责任。传统软件开发中的关键角色（如代码验证者、系统设计者、最终责任人）仍然不可替代。

技术产品圆桌的技术专家们热烈讨论新加坡的技术突破口

市场选择与运营优先级

本桌嘉宾来自美国、日本、东南亚、中国、新加坡等核心市场的出海投资人、跨境创业者，也有早期基金合伙人和产业资本代表，覆盖了从早期验证到全球扩张的完整视角。

•早期投资视角与团队战略选择
嘉宾黄岩，首都科技发展集团基金合伙人，早期投资专家指出，早期投资的核心是方向与团队：

￮ 投资人“不怕投错，就怕错过”，因为一期基金的回报往往来自少数头部项目。

￮ 小团队在与大厂竞争时，要在细分市场、未被满足的场景中寻找突破口，依靠速度、贴近用户需求和灵活执行建立护城河。

￮ 投资人更看重创业团队能否快速试错、形成数据闭环，并在早期就展现出全球化视野。

•快速验证与用户增长为先
来自东南亚与北美市场的创业者，嘉宾Jazmine Zhang，CyberPinky 创始人，女性消费科技创业者分享了其在女性科技娱乐产品中的实践：

￮ 先在东南亚做低成本 MVP 测试，同时在小红书运营早期社区，收集核心用户反馈，形成高黏性用户群体。

￮ 她强调，完美产品不存在，小团队应优先跑通核心闭环（核心功能+早期用户+留存机制），用数据驱动迭代，抢占市场窗口期。

￮ 商业化模式上，不应只局限订阅与 API 收费，还可结合会员制、增值服务、游戏化玩法提升用户活跃与付费意愿。

•全球市场切入的综合考量（自由讨论）
讨论最激烈的问题是 AI 产品的首个市场选择，要综合考虑算力可用性、数据合规、用户习惯、市场成熟度、本地生态等因素，进入顺序应先易后难：

￮美国：消费力与 SaaS 成熟度最高，用户对不完美产品宽容，适合快速扩张，但需重视合规与隐私风险。

￮日本：市场强调长期信任与高品质体验，情感陪伴类 AI 有潜力，但进入节奏慢，需深度本地化。

￮东南亚：获客成本低，适合 MVP 测试，适合早期产品快速验证。

￮中国：2B 市场潜力巨大，技术与资本活跃，适合从海外华人创业者切入。

￮新加坡：国际化枢纽，政策稳定，适合做全球化总部与跨境合作平台。

市场选择要结合成本、合规和未来扩张潜力，从低成本市场切入，再向高价值市场进发。

瞄准美国、日本、东南亚、中国、新加坡等核心市场的专家讨论出海和商业化

资本与增长的核心逻辑

•科研产业化与复合型团队建设
嘉宾 王宇北大临港科创中心、燕缘孵化器&燕缘创投负责人提到，科研成果产业化应尽量组建“科研人才＋产业人才”的复合团队，并以真实场景需求驱动，论文、专利数量仅应作为项目质量的衡量标准之一。他建议拟转化科研项目尽早开展专业概念验证，政府和科创服务平台给予更多精准支持并保持足够耐心，通过真实的验证结果吸引长期资本持续赋能，确保科研成果从实验室跨过“死亡之谷”，真正走向产业，有效促成科技创新与产业创新的深度融合。

• 早期投资与软硬结合的创业方向
嘉宾黄琳，SC Venture Capital 投资人，硬科技与AI方向早期投资专家强调，早期投资看重的不是“概念”，而是能在真实场景中快速验证的核心技术与团队执行力。她提出：

￮ 偏好小而美、场景明确、数据壁垒清晰的项目，尤其在医疗等垂直行业，数据独占性是核心价值；

￮ 纯软件类项目已不如以前受青睐，因为许多 Agent 类应用会被大模型吞噬，未来机会在软硬结合与行业落地；

￮ 新加坡虽是国际化跳板，但初创企业依然面临融资周期长、人才贵、EP 签证收紧等挑战，很多项目选择在低成本地区研发，在新加坡融资与拓展市场。

•产业资本的战略资源与国际化落地
嘉宾王建成，荣华集团董事长、产业资本投资人指出，AI 必须解决真实痛点：能替代人、优化人，或解决人无法解决的问题。他特别看好AI 医疗健康、AI 猎头与AI 婚姻等直接面向刚需的场景，认为零售与健康管理中效率与匹配度才是核心价值。王建成强调，产业资本投资的不只是资金，更重要的是试点场景、渠道资源与国际化运营模式的导入。他建议创业公司在新加坡布局国际品牌，利用产业资本的战略协同推动商业化落地与跨境扩张。

•跨境资本视角与AI安全项目经验
嘉宾贾一凡博士，AIDX创始人兼 CEO，新加坡科技设计大学 AI 讲师， 分享了她在 AIDX 项目中的融资与全球化经验：

￮中资投资人更倾向于投资大平台型企业，希望企业能解决多个行业的综合问题；

￮欧美投资人更关注单一场景的高精度解决方案，要求明确的商业模式与盈利路径；

￮ 她强调，创业者在面对不同投资人时应保持核心战略不变，仅在沟通表达和细节上做本地化调整，避免因短期资本偏好频繁改方向。

AI创业如何找钱找人？顶尖投资人和创业者深度交流

三场圆桌覆盖了AI 技术、资本趋势与商业增长三大维度，凝聚了来自全球不同市场的顶级投资人、创业者与产业专家的洞见，为 AI 创业者提供了从技术突破到商业落地的全链路思考。

路演项目行业画像

本次路演共有十余个早期高潜力项目登台，涵盖从应用落地到底层技术突破的全链条创新:
·AI营销与智能销售:跨境电商自动化、智能销售赋能平台
·Al基础设施与开发者工具:训练平台、企业级Saas、API智能接口
医疗与教育A1:医学影像智能诊断Al+Edu个性化学习智能体
·机器人与智能硬件:零售配送机器人、行业级智能终端设备
AIGC与多模态创新:行业专用大模型、智能Agent、多语种内容生成
这些项目既面向全球化产业需求，也探索下一代AI基础设施，在技术深度、商业模式和国际化视野上都展现新加坡AI创业的前沿蓝图。
路演环节初创团队/技术专家与投资人团队，深度讨论与即时反馈;自由交流区里，创业者与技术专家/产业投资人高密度对接，多个合作意向当场促成。整场活动充满项目、思想的高频碰撞，展现出新加坡蓬勃的 AI 生态。

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