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全球创新城市指数出炉,新加坡位居亚洲第二

孙颖
2018-08-14 13:28:45
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澳洲调查公司2thinknow近日公布了全球创新城市指数(Innovation Cities Inex),日本东京居冠,其次为英国伦敦和美国旧金山市。 东京以震撼全球的机器人和3D打印技术趋势成功抢占首位。新加坡紧随东京排名亚洲第2,全球第6。

创新城市指数部分排名

1: 东京

2: 伦敦

3: 旧金山

4: 纽约

5: 洛杉矶

6:新加坡

7: 波士顿

8: 多伦多

9: 巴黎

10: 悉尼

27: 香港

35: 上海

37: 北京

60: 台北

所有国人都应该有创新精神,才能为自己和下一代打造更美好的未来。——李显龙

新加坡能取得如此佳绩除了因为商业环境成熟,注重知识产权的优势外,政府对创新的 重视和高瞻远瞩 也是功不可没。

早在1991年,新加坡就成立了科技局,并制定了国家科技发展计划,每隔五年拨款给研发和创新领域。

1991-1995年

新加坡投入了20亿新币

1996年-2000年

投入了40亿新币

2001年-2005年

投入了70亿新币

……

这个增长幅度,还真不是一般国家能做到的!

在2016年宣布的 “研究、创新与企业2020计划” 中,新加坡为未来五年拨款190亿新币。

其中,86亿将用于 生物医药、先进制造技术,城市方案以及服务与数码经济 四个领域,其余的将用在学术研究、科研人才培养,以及为创新与创业提供支持。

创新与人才

创新人才已居全球首位

根据美国最新报告指出,新加坡已超越硅谷,于科技创新人才方面 排名为全球之首

南洋理工大学

Nanyang Technological University

美国机构Startup Genome与Global Entrepreneurship Network合作,发表的 全球创新生态系统报告(Global Startup Ecosystem Report) ,比较全球55个城市创新方面的表现,8个评核标准包括资金、市场覆盖度、环球连系、科技人才、新创经验、资源吸引力、企业参与,及创业者野心与策略。

报告发现芸芸众城中,新加坡于人才方面最为出色:

当地八成工程人才及七成半团队人员都有至少两年创新经验,较全球平均72%及60%更高;

相较全球平均,新加坡创新人才的成本相对低:软件工程师的平均年薪为3.5万美元,较全球平均4.9万美元为低。

新加坡拥有优越的地理位置,可接触庞大的东南亚新兴市场,以及优厚的政府资助,令当地创新步伐从未停止。

创新与国情

一直在做各种崭新实验

表面看来,这是件很悲惨、孤独的事情。背后是新加坡政府 因应人口老龄化 ,刻意大量引入食物自动售卖机和无人餐厅,以免日后劳动力不足。

虽有工人担心被机械人“抢饭碗”,政府则锐意令全体国民转型至高产值行业,令这个面积细小的国度,在充满创新的新世纪继续繁盛。

而新加坡政府为减省劳动力,在各个行业都大量引入或鼓励企业使用自动化系统。

除食物自动售卖机和无人餐厅外,当地三家主要超市几乎近半分店,均已引入自助付款系统。又率先在商业区试行无人驾驶的士计划,乘客只需用手机应用程序,即可叫车。

在政府推动下,各种“无人服务”的发展也许将较全球任何地方更快。

新加坡自国父李光耀昔日为这个小小东南亚城市,定下有力与全球最先进国家竞争这个“不设实际”大目标开始,多年来政府一直在做各种崭新实验。

当地四大人种为:华人、马拉人、泰米尔人和印度人,四个种族没有任何一个以英文为母语,政府偏以英语为官方语言;

土地不足时,大刀阔斧清拆历史建筑物,进行大型城市规划项目;

早在1998年就引入计电子道路收费系统划,解决中环交通挤塞问题。

我们现存的世界只需加上这三件事:人工智能、机器人、虚拟和扩增实境,将会引发巨大的科技海啸。——新加坡外交部长

创新与智慧

Smart Nation

若是综观各亚洲国家智慧城市发展现况,当以新加坡为首:

新加坡具地理环境位置优势、国家基础建设完整、体质完善,已成为全球智能型手机普及率最高地区 (87%) ,行动电话渗透率 (152 %) ,网络普及率 (80%) ,3G、4G使用率 (106%) ,且以 118.8Mbps 平均的宽频速度领先亚太地区,更拥有“东南亚创业中心”之称号。

新加坡政府带头做,不仅着重在物联网的应用,更导入AI、机器人、AR/VR等技术,一步步在迈进 “Smart Nation” (智慧国度)。

这些技术应用并非单独成立,而需建立在便宜高效的运算能力、高速普及的连线环境、海量数据存取等三大数位基础建设上。

新加坡很重视人工智能的发展,从国大及南大人工智能实验室也培养出了好几家创业公司,其代表是Visenze和6Estates。

创新着眼于AI发展。由此因应人才需求,新加坡大学近一两年,在数据分析领域推出更多新课程或扩大相关学科的招生。

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