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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