人工智能

很多人谈人工智能与机器人，容易停在概念层。新加坡的特点是把技术放进流程里，用结果说话。你会看到医院、港口、仓库、楼宇与政务都在追同一件事：更稳定的效率，更低的风险，更可控的成本。 这篇文章用十二个场景来拆解。每个场景都给出你能照着做的切入点。你也会看到常见坑在哪里，怎样在预算、数据与合规之间取得平衡。 速览：十二个用例能解决什么问题 这十二个用例覆盖了新加坡最常见的高价值场景。它们的共同点是流程清晰，需求长期存在，数据相对可获得。很多项目的第一步并不复杂，关键在于选对问题，做好闭环，建立持续运维能力。 二零二六年十二个落地用例清单 用例一：医院运营智能与临床辅助 医院的拥堵往往来自流程不一致。病人到院后，分诊、检查、影像、住院安排彼此牵连。只要其中一环慢下来，等待就会被放大。运营智能的价值，是把这些环节变得更可预测、更可协调。 第一步通常是做预测。预测急诊量、床位占用、关键检验的排队时长。预测不是为了完美，而是为了提前准备。排班可以更贴近真实需求，物资也能更稳。第二步是把记录变得更好用。把病历与检查结果整理成结构化要点，减少重复阅读与重复录入。 落地时要从一条短链路开始。比如急诊到住院的周转，或影像到报告的节奏。先把数据口径统一，再做小范围试点。上线后要持续监控模型表现。医院的季节性波动很强，模型不更新就会失准。 关键点 内容 主要收益 缩短等待，提高床位周转，减轻医护杂务 先做模块 就诊量预测，床位预测，病历要点整理，流程提醒 数据要求 时间戳，床位状态，检验影像结果，医生记录 常见风险 数据孤岛，口径不一，解释性不足，模型随时间变差 用例二：医院与养老服务机器人

人工智能与机器人技术正在重塑马来西亚的经济格局。随着政府推出《2026-2030国家人工智能行动计划》,马来西亚已将AI定位为实现2030年成为AI驱动型国家愿景的核心战略。数字部预测,AI技术将在五年内为马来西亚经济贡献约1150亿美元(5300亿令吉)。本文将深入探讨2026年马来西亚12个AI与机器人应用案例正在改变行业格局的关键领域,展示这些创新技术如何提升生产力、优化运营并创造新的经济机遇。 为什么AI与机器人对马来西亚至关重要 马来西亚政府在2026年预算案中拨款59亿令吉用于加速AI发展,建立主权AI云平台并增强数字基础设施。这项投资反映了国家对技术转型的坚定承诺。科技、创新与数字部长Chang Lih Kang强调,AI不仅是一项技术,更是国家能力的体现。马来西亚在东盟AI准备度排名中位列第二,吸引了微软、谷歌、英伟达等全球科技巨头投资建设AI数据中心。 AI与机器人技术的应用横跨农业、医疗保健、教育、智慧城市、交通运输和公共服务等战略领域。这些技术不仅提升了效率,还解决了劳动力成本上升和人工操作精度限制等挑战。预计到2027年,马来西亚机器人市场将以8.94%的增长率扩张。 12个AI与机器人应用案例正在改变马来西亚 1. 智能制造与工业自动化 AI驱动的机器人正在革新马来西亚的制造业生态系统。智能工厂采用协作机器人(cobots)、智能质量控制系统和预测性维护技术,实现更高精度、更低错误率和更快生产周期。这些系统使马来西亚能够在全球供应链中保持竞争力,预计五年内整体产量将提升15-20%。 制造企业通过AI实现质量检测自动化、成本削减和运营效率提升。工业4.0转型配套补助金和基础设施共同投资计划为企业提供了采用AI解决方案的财务支持。监管框架也在不断演进,确保AI部署符合国际安全标准。 关键要素 详情 预计产量提升 15-20%在五年内 ​ 主要技术 协作机器人、预测性维护、智能质检  市场增长率 2027年达到8.94%

在数字经济飞速发展的今天，马来西亚正站在科技变革的十字路口。根据《马来西亚数字经济蓝图》（MyDIGITAL）和国家人工智能路线图（AI-Rmap），到2026年，我们将见证一场由人工智能（AI）和机器人技术引领的深刻变革。 对于企业主、投资者乃至普通民众来说，理解这些技术如何落地应用至关重要。这不仅关乎效率的提升，更关乎生活质量的改善。本文将用通俗易懂的语言，为您详细解析将在2026年重塑马来西亚的14个关键应用案例。 一、 医疗保健：智能守护生命 (Healthcare) 医疗领域是AI和机器人技术应用最直接、最感人的领域。到2026年，马来西亚的医院和诊所将变得更加智慧。 1. AI辅助诊断系统 (AI-Assisted Diagnostics) 想象一下，医生不再仅仅依靠肉眼查看X光片。AI算法将在几秒钟内分析数千张医学影像，帮助医生发现早期癌症或微小的骨折。到2026年，这种技术将在马来西亚的公立和私立医院普及，大大缩短病人的等待时间。 关键数据一览： | 特征 | 说明 | | :— |

在后疫情时代，全球医疗保健行业经历了一场前所未有的数字化革命，马来西亚也不例外。步入2026年，马来西亚已成为东南亚医疗科技（MedTech）和数字健康（Digital Health）的创新中心。在政府的大力支持（如第13大马计划和MDEC的持续推动）以及5G技术的全面普及下，本地医疗科技企业正以前所未有的速度通过人工智能、远程医疗和大数据改善国民健康。 本文将带您深入了解2026年处于行业前沿的14家马来西亚医疗科技与数字健康先锋企业。这些公司不仅在本地市场占据主导地位，更在区域内树立了创新标杆。 1. Naluri：身心健康的AI守护者 Naluri 是马来西亚数字健康领域的明星企业，它不仅仅是一个健康应用程序，更是一个结合了行为科学、数据科学和心理学的综合健康管理平台。 核心创新 Naluri 专注于慢性疾病（如糖尿病、高血压）和心理健康的综合管理。其核心优势在于使用人工智能（AI）来辅佐专业健康教练，为用户提供个性化的饮食、运动和压力管理计划。 为何入选2026先锋 到2026年，Naluri 已成功将“员工援助计划”（EAP）数字化，成为众多跨国企业首选的员工健康福利平台。 特征 详情 成立年份 2017 核心服务 数字疗法、心理健康辅导、慢性病管理 技术亮点

新加坡作为亚太地区的数字中心，其技术生态系统在2026年将迎来前所未有的活跃期。随着人工智能（AI）的爆发式增长，对算力、存储和边缘处理的需求正在重塑整个行业。 对于从事云计算、数据中心基础设施以及边缘计算的专业人士来说，2026年将是充满机遇的一年。本文为您精选了14个即将在新加坡举办的顶级行业峰会与展会。这些活动不仅是获取最新技术资讯的窗口，更是拓展商业人脉的绝佳平台。 为什么2026年是新加坡科技行业的关键年？ 在进入具体名单之前，我们需要了解背景。2026年，新加坡的“智慧国”（Smart Nation）计划将进入新的成熟阶段。 绿色数据中心： 政府对可持续发展的推动，使得“绿色计算”成为所有会议的核心议题。 AI与边缘融合： 随着AI从云端下沉到边缘设备，混合云架构将成为主流。 区域互联： 新加坡作为连接东南亚（如马来西亚柔佛州、印度尼西亚巴淡岛）的枢纽地位将更加稳固。 以下是您在2026年不容错过的14个关键活动。 第一部分：Tech Week Singapore 旗舰系列 (9月) Tech Week Singapore

2026年，对于中国半导体行业而言，是充满挑战与机遇的“分水岭”之年。经历了数年的供应链重构与技术攻坚，中国大陆的芯片产业已从单纯的“追赶者”逐步转变为全球版图中不可忽视的“竞争者”。 无论是人工智能（AI）芯片的爆发式需求，还是汽车电子的智能化浪潮，都为本土企业提供了前所未有的超车机会。从设计（Fabless）到制造（Foundry），再到存储与封装，中国芯正在构建一个日益坚韧的生态系统。 在这篇文章中，我们将为您深度盘点2026年中国大陆最具影响力的16家半导体及芯片设计领先企业。这些企业不仅代表了中国科技的硬核实力，更是未来数年全球科技博弈中的关键棋手。 1. 华为海思 (HiSilicon) 关键词： 芯片设计、麒麟芯片、昇腾AI 作为中国芯片设计的“老大哥”，海思在2026年依然保持着极高的技术水准。尽管面临外部环境的重重限制，海思凭借强大的研发底蕴，在手机SoC（麒麟系列）和AI算力芯片（昇腾系列）上持续突破。海思不仅是华为产品的核心引擎，更是中国IC设计行业的精神标杆。 核心指标 信息概览 总部所在地 深圳 主营业务 移动处理器、AI加速器、基带芯片 2026年亮点 昇腾AI集群算力大幅提升，赋能大模型训练 行业观察： 海思的韧性证明了核心技术自主化的重要性，其在AI推理端的布局正在深刻改变安防与自动驾驶行业。 2.

到2026年，香港已不再仅仅是全球金融中心，它已蜕变为亚洲最具活力的“智慧城市”之一。在《香港智慧城市蓝图》的持续推动下，以及与大湾区科技生态系统的深度融合，人工智能（AI）和机器人技术已经从实验室走向了街头巷尾，渗透进每一个行业。 对于生活在香港的市民和在这里营商的企业来说，2026年是一个转折点。我们看到的不再是单一的自动化工具，而是能够自主决策、优化流程并与人类协作的智能系统。从维多利亚港繁忙的物流中心到中环的摩天大楼，再到公立医院的病房，科技正在重新定义效率与生活质量。 本文将为您详细盘点在2026年彻底改变香港面貌的十大人工智能与机器人应用案例，带您一窥这座城市的未来图景。 1. 智能医疗与乐龄科技（Gerontech）的全面普及 面对人口老龄化的严峻挑战，2026年的香港医疗体系已全面拥抱AI和机器人技术。这不仅缓解了医护人员短缺的问题，更提升了护理质量。 应用场景 公立医院和安老院舍广泛部署了护理辅助机器人。这些机器人不仅能承担送药、送餐等重复性工作，还能协助行动不便的长者移动。同时，AI诊断系统已成为医生的标准助手，能够在数秒内分析X光片和MRI扫描，精准识别早期病变。 2026年关键数据一览表 特性 说明 预期效益 AI 影像诊断 利用深度学习分析医疗影像 诊断准确率提升至98%以上 外骨骼机器人 帮助中风患者进行康复训练 康复效率提升40% 智能生命体征监测

隨著2026年的到來，台灣正站在科技轉型的關鍵十字路口。作為全球半導體與硬體製造的重鎮，台灣不僅僅是晶片的生產基地，更正在迅速蛻變為人工智能（AI）與機器人技術的應用實驗室。從繁忙的台北街頭到南部的精密溫室，AI與自動化技術正以前所未有的速度滲透進人們的日常生活。 根據行政院「台灣AI行動計畫 2.0」及各大科技巨頭的最新佈局，2026年將是AI應用在台灣「落地生根」的一年。我們將看到機器人走出工廠，進入醫院照顧長者，甚至在餐廳為您上菜。本文將深入探討18個將在2026年改變台灣面貌的具體應用案例，帶您一窺未來的科技生活。 一、智慧製造與工業 4.0 台灣的製造業正在經歷一場由AI驅動的「無聲革命」，目標是解決勞動力短缺並提升良率。 1. 台積電（TSMC）的AI預測性維護系統 作為全球晶圓代工龍頭，台積電在2026年將全面深化AI在晶圓廠的應用。透過佈建數以萬計的感測器，AI模型能即時監控機台健康狀況，在零件故障前精準預測並安排維修。這不僅大幅降低了意外停機時間，更將晶片生產的良率推向新高。 特點 說明 技術核心 機器學習、大數據分析、IoT感測器 主要效益 減少非預期停機時間 30% 以上 應用場景 先進製程晶圓廠（如2奈米廠） 2.

中国人形机器人疼痛感知皮肤正在从概念走向可落地的安全技术：研究团队发布一种神经形态电子皮肤（e-skin），可识别可能造成损伤的接触并触发类似反射的即时反应；与此同时，中国主管部门提出到2025年形成人形机器人初步创新体系。​ 一种让机器人“感觉到伤害”的新型电子皮肤​ 中国研究人员开发出一种神经形态机器人电子皮肤（e-skin），目标是让人形机器人拥有更丰富的触觉能力，并在接触达到“危险阈值”时发出类似疼痛的预警信号。​ 相关成果与一篇发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）的论文相关，论文DOI为10.1073/pnas.2520922122。​ 与许多仅把触觉当作“压力开关”的传统机器人皮肤不同，这一方案强调对接触强度进行分级解释，并在超过预设阈值时升级反应。​ 研究团队希望借此降低机器人在真实环境中遭遇高温、尖锐物体、挤压或突发碰撞时的损坏风险。​ “疼痛感知皮肤”如何工作​ 据报道，这种神经形态e-skin采用四层结构，顶层为保护层，类似表皮的防护作用。​ 其下方集成传感与电路，工作方式更接近生物神经系统，而不是简单的触点传感器。​ 一个关键设计是：即便没有触碰，皮肤也会向机器人CPU发送周期性的“状态”脉冲，报道中称其间隔为每75到150秒一次。​ 如果皮肤被割伤或出现破损，这些脉冲会中断，从而帮助系统判断“受伤”并定位受损区域。​ 当发生触碰时，皮肤会生成“尖峰式”的电信号，用于编码压力信息并交由CPU处理。​ 当外力超过与潜在损伤相关的预设阈值（即“疼痛触发”），系统会将高电压尖峰信号直接发送至电机，绕开CPU，从而实现更快的保护性反射动作（例如迅速回缩）。​ 在维护层面，该方案强调可快速修复：电子皮肤采用磁吸式贴片结构，可拆卸、更换，减少停机时间。​ 研究团队下一步将提升灵敏度与分辨能力，使其能更好区分多个同时发生的触点，避免信号混淆。​ 关键功能一览（便于读者快速理解）​ | 能力 | 实#

随着科技的飞速发展，中国大陆正处于全球人工智能（AI）和机器人技术革命的前沿。到了2026年，许多我们曾经认为只存在于科幻电影中的场景，将通过具体的应用案例走进普通人的生活和工作中。 根据《中国制造2025》和国家人工智能发展规划的推进，2026年被视为一个关键的转折点。这一年，AI将不再仅仅是一个概念，而是深度融入到制造业、医疗、交通和家庭生活的方方面面。本文将为您详细盘点将在2026年彻底改变中国大陆的12个最具影响力的人工智能与机器人应用案例。我们将用通俗易懂的语言，带您提前通过这些窗口，窥探未来的模样。 H2: 智能出行与物流变革 (Smart Mobility & Logistics) 交通和物流是AI技术落地最快、最直观的领域。到2026年，中国大陆的道路和天空将呈现出一种全新的繁忙而有序的景象。 H3: 1. 全无人自动驾驶出租车 (Robotaxis) 的规模化普及 到了2026年，在北京、上海、深圳和武汉等一线城市，您在街头拦下的出租车很可能没有驾驶员。这不是测试，而是常态。百度Apollo、小马智行（Pony.ai）等企业预计将在特定区域实现全无人的商业化运营。 应用场景： 用户通过手机App叫车，一辆没有方向盘或方向盘自动转动的汽车停在面前。车辆通过激光雷达和高精度地图，能在复杂的中国城市路况中灵活穿梭，自动避让行人和电动车。 技术亮点： 2026年的自动驾驶算法将具备更强的“端到端”学习能力，不再依赖死板的规则，而是像人类老司机一样具备博弈和预测能力。 特性