澳洲调查公司2thinknow近日公布了全球创新城市指数（Innovation Cities Index），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
上图是新加坡近年大力推广的自动食物售卖机，可以一次性解决土地和人手两大问题。去年甚至推出了首家无人餐厅，任何时间也可以吃到热腾腾的食物，整个过程不用接触任何人。
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。
新加坡推出的“无人的士”试验计划。（图片来源：日经亚洲评论）
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人数。
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