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。
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。
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。
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。
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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