将于2026年06月10-11日在新加坡滨海湾金沙盛大举办。本次展会预计吸引超过10,000名与会者，汇聚来自全球的100多家展商、1500余家AI公司及150位演讲嘉宾。SAI 2026以“East meets West”为主题，致力于打造国际化的AI与机器人交流平台，将全球顶尖技术、前沿创新与本地AI生态紧密结合，推动新加坡成为亚太地区AI与机器人技术的重要枢纽。
2026年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2026内容涵盖智能机器人、具身AI（embodied AI）、类人机器人以及先进制造技术，同时关注AI在医疗、金融、零售及社会治理等多领域的应用。除了展示最新技术和产品，2026年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2026还通过多样化的活动促进创新与合作，这中间还包括Genesis AI创业大赛和NEXT Hackathon。Genesis大赛专为早期AI初创企业设计，关切具身AI和机器人方向，获胜团队不仅能获得奖金和投资机会，还能在全球舞台上展示技术成果。NEXT Hackathon为开发者提供36小时的实战平台，涵盖机器人、智能代理、医疗AI和零售智能等主题，让参赛者将创意迅速落地并展示给行业领袖和投资人。
2026年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2026的演讲嘉宾阵容强大，涵盖行业思想领袖、知名投资人和机器人领域专家，包括Balaji Srinivasan、Dwarkesh Patel、Tao Cheung及Edward Snowden等国际知名人物，Unitree Robotics的Felix Shang等也将带来机器人前沿演示。参会对象涵盖学生、学术界人士、企业高管和技术决策者。学生和研究人员可申请免费或优惠票参与，近距离接触前沿技术和创新项目；企业与高管可通过展会寻找合作伙伴、拓展市场并来投资对接；媒体和社区组织也可获得认证，进行报道和专业交流。
2026年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2026提供丰富的网络和配对机会，官方SuperAI App通过AI算法推荐与会者进行一对一或小组会面，同时可查看展商信息、日程安排及会场地图，帮助与会者高效安排时间和建立联系。作为Singapore AI Week的核心活动，2026年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2026与新加坡本地政府支持的AIECO紧密合作，为勇于探索商业模式的公司、研究机构和学生提供展示与交流的机会，同时也为国际企业进入东南亚市场提供绝佳窗口。
2026年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2026不仅是展示前沿AI技术与机器人创新的平台，更是推动全球AI产业交流、促进投资合作和培养技术人才的重要舞台。无论是研发技术者、创业者、企业高管，还是投资人、学术研究者，参展与参会都将获得极具价值的行业洞察、合作机会和市场前瞻信息，使SAI 2026成为新加坡乃至亚太地区AI与机器人领域不可错过的盛会。
工业机器人：搬运机器人、焊接机器人、装配机器人、喷涂机器人、机器人末端执行器（抓手、工具快换等）、机器人系统集成与控制
服务型与专业机器人：医疗机器人、物流机器人、教育机器人、清洁机器人、安防巡逻机器人、农业机器人、政务导办机器人、智能监控与安防机器人
智能搬运与装配技术：自动化装配线、装配工作站、AGV系统、上下料系统、物料搬运与分拣系统、输送带技术、堆垛系统
智能算法与控制管理系统：AI推理与决策系统、神经网络控制器、模糊控制管理系统、智能PID、专家系统、学习控制管理系统、混合智能控制系统
知识工程与认知AI：自然语言处理（NLP）、机器翻译、智能搜索引擎、数据挖掘、语义理解、知识图谱
人工智能软件与系统：工业AI平台、机器学习工具、智能控制系统软件、云计算与大数据分析平台、模拟与仿真软件
机器视觉与识别：2D/3D视觉系统、深度学习视觉平台、图像识别、车牌识别、人脸识别、物体识别、图像检测与处理
扩展现实技术（XR）：虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）应用
智能设备与终端：智能穿戴、智能语音助手、智能医疗设施智能教育终端、智能零售终端
智能家居与城市物联：IoT网关、边缘计算节点、智能楼宇系统、智能交通感知
控制与通讯系统：PLC、DCS、工业以太网、无线通信、工业互联网（IIoT）
数字化与 AI 应用扩张：根据新加坡资讯通信发展局（IMDA）发布的《Singapore Digital Economy Report 2024/2025》，企业端 AI 采用率持续上升——大规模的公司采用率由 2018 年约 16.7% 提升到 2023 年 44%；2024 年 SME 的 AI 采用率亦明显提升（与 2023 年相比大幅度增长）。这说明需求正在从“试点”向“标准化落地”快速转换。
计算与数据中心投入：为支撑本地 AI 训练/推理需求，新加坡正扩展 AI 专用算力与数据中心，市场研究预计 AI 数据中心相关市场在 2025–2030 年将维持两位数 CAGR（例如 2025 年市场被估值在 ~$0.8B）。这为本地 AI 服务商与机器人厂商（需边缘/云协同）带来基础设施红利。
企业增效（制造/物流/金融/零售/医疗）：AI 在预测维护、视觉质检、供链优配、智能客服、欺诈检测与医影辅助诊断等落地加速。机器人在工厂自动化、倉储拣选、清洁与服务机器人（如医疗陪护、楼宇保洁）等场景需求上升，部分由劳动力成本与人口老龄化驱动。
政府与公共服务：智慧城市（Smart Nation）项目推动 GovTech、城市感知、交通与安防场景的 AI/机器人试点与部署，形成稳定的公共采购需求。
研究与人才供应：NUS/NTU 等高校与 AI Singapore 等国家计划（AI.SG）构成研发与人才生态，配合政府共投共研的项目（如 100 Experiments、AI Apprenticeship），为公司可以提供技术、人才与试验平台。
企业与行业玩家：本地大型工程与制造企业（如 ST Engineering）与区域性科技公司（Grab、Advance Intelligence、Singtel 的 AI 部门等）在企业級 AI 产品、机器人硬件及系统集成上扮演重要角色；同时大量初创公司聚焦细分行业 AI 与轻型服务机器人。
成本与算力瓶颈：专用算力与冷却/能源成本高企，影响大型模型训练本地化的可行性（促使“云+边缘”协同策略）。
数据与监管合规：隐私保护、数据主权与可信 AI（透明性、公平性）的规范要求，增加企业合规成本并影响模型训练数据获取。
提供训练/推理/边缘部署的硬件与空间（包括由商业数据中心与云厂商提供的 GPU/TPU/ASIC 资源）。
包括企業內部模型管理平台、第三方 MLOps 廠商與模型市場（model hubs），支撑模型生命周期管理、监控與治理。
3、应用层：垂直行业解决方案（金融風控、零售視覺、醫療影像、智能客服、製造質檢）
这些产品多由本地或区域性软件公司打包交付，通常结合行业数据与流程定制化服务。
4、机器人硬件：工业机器人、仓储/物流机器人、服务机器人、专业定制化平台
代表厂商包含大型工程厂（ST Engineering 在自动化与机器人系统集成方面具备实力），以及若干中小型机器人勇于探索商业模式的公司在特定垂直（医院、清洁、安防）深耕。
5、系统集成与运维：SI（系统集成商）、机器人即服务（RaaS）、本地化运维团队
在机器人导入中，系统集成与长期运维往往是价值重心，RaaS 模型（按使用计费）在降低企业初始投入上正被广泛采用。
6、服务与生态（培训、人才供应、回收/二次利用）：AI 与机器人项目需要持续的工程与数据维护、人才教育培训（如 AI Apprenticeship）以及退役设备与电池的回收方案。
AI Singapore（AI.SG）：作为国家级项目，提供科研协同、资金支持（100 Experiments 等）、AI 工程化团队与产学研对接平台，直接资助企业与研究机构开展落地化 AI 项目。
产业投资与 EDB 支持：经济发展局（EDB）与国家研究基金（NRF）通过项目引导、税收/资金激励，吸引外资与大规模的公司在本地部署 AI 数据中心、研发中心與製造/系統集成能力。
新加坡强调“可解释、可审计与负责任”的 AI 使用。监管方向倾向于技术中立但强调透明度、偏见检测与數據保護（由 MCI/IMDA 等部門協調），同時设立 Digital Trust 与数据治理框架。這對提供行业 AI/机器人解决方案的企业提出合规与审计能力要求。
4、人才政策與培养路径：国家鼓励通过学界—企业合作、见习/学徒项目（AI Apprenticeship Programme、AIAP）、继续教育与技能转换计划，解决中长期技术与工程人才缺口，且 IMDA 报告数据显示 AI 与数据相关岗位的招聘正在快速增长。
5、市场导向的采购与示范项目：政府作为首批采用者（智慧城市、医疗、交通），通过示范项目带动产业化需求。对机器人、自动化系统的城市级试点（例如楼宇自动清洁、智慧倉儲/港口自動化）对初创企业与系统集成商形成重要商业机会。
短期（1–2 年）趋势：Generative AI 与行业化模型大规模被企业测试与局部部署（客服、内容生成、合规自动化），推动对 MLOps、模型治理与可解释性工具的需求上升。IMDA 报告说明企业对“off-the-shelf”生成式工具采纳增长显著。
机器人向“协作化 + RaaS”方向演进：低成本租赁与按需使用模式降低企业初期采纳门槛，物流与最后一公里配送是重点落地场景。
中期（3–5 年）趋势：边缘算力与产业专用模型兴起：为减少延迟、保护数据、新加坡会加速边缘 + 本地化微数据中心（尤其在医疗、制造场景）部署。此趋势伴随数据中心与电力资源的政策协调。
人才与软实力成为竞争差异：企业能否将研究成果工程化并长期运维将决定市场占有率，AI Apprenticeship 等培养计划将被放大使用。
长期（5+ 年）趋势：AI 与机器人融合场景成为主流（智能工厂、智慧医院、城市自动化），同时退役设备回收与循环经济（机器人零部件再制造、AI 模型生命周期管理）形成新的产业链节点。
区域枢纽化：凭借中立的地理政治学地位、强监管与资金吸引，新加坡将继续作为东南亚 AI/机器人研发加速与商业化的枢纽
大型与跨国：ST Engineering（工程与自动化/机器人系统集成）、Singtel（电信+云+AI服务）、Keppel / Sembcorp（基础设施、数据中心相关）、Grab（AI 在物流/定价/路径优化上的深度应用）。
数据中心扩容（私营与政府引导）、EDB 的投资引导、IMDA/NRF 的项目资金，构成了技术商业化的关键支撑。算力释放（如 300 MW 的政府背书资源）对吸引 AI 数据中心与训练任务非常重要。
企业端需求迅速增加且更偏向成熟落地方案；但高端算力与高质量训练数据仍稀缺，导致部分模型/服务仍需依赖国际云/外包。机器人硬件领域存在本地集成优势，但高成本与规模化生产仍倾向海外合作或代工。
投资委靡与聚焦并存：尽管 2024–2025 年全球 VC 环境趋于谨慎，新加坡仍保持对 AI/深技术的产业引导投资（EDB、NRF 等），并有大规模的公司宣布在本地扩张 AI/数据中心投资承诺（相关报道显示 2024 年新加坡吸引多笔技术与制造类投资）。
2、并购與合作案例（代表性方向）：电信/云与云端 AI 服务的整合（Singtel / regional cloud partnerships）、工程公司（ST Engineering）与机器人/视觉初创的战略合作、以及科研院所与企业在 100E 项目下的产学合作是主要模式。
3、示范项目与城市级试点：Smart Nation 相关试点（交通感知、公共安全、智慧楼宇）以及医院／养老院的护理机器人试点等，作为政府推动大规模采用的“先导”措施。
、4人才与就业市场动态：Tech 人才岗位（AI/Data）招聘上升，IMDA 报告 2024–2025 年显示技术岗位总体增长，AI 相关岗位需求尤其突出；相应的职业培训与学徒计划在扩展。
例如，某报告提到 AWS 在新加坡 /区域云市场占比较高（报告中大厂占比大），但通常是云基础服务（IaaS/PaaS），不等同于 AI 品牌整体。
在 AI 解决方案层面（软件 +服务），没有公开资料显示某几个 AI 品牌在新加坡市场中占有“超过 40%或更大份额”的统一市场占有率数据。
2、机器人市场：依据市场研究，新加坡机器人行业规模在增长。Statista 给出了新加坡 “AI工业机器人（AI Industrial Robotics）” 市场的规模预测（2025 年约 US$158.87 百万），但并没有按品牌细分市场占有率。 全球 /亚太智能机器人市场报告（如 Fortune Business Insights）也更关注区域市场规模和增长率，而非单国、单品牌占有率。
3、新加坡本土 AI 创业公司：有一些新加坡本地或在新加坡运营的 AI 公司，比如 Quest（AI 驱动的按需服务平台）。 但这一些企业通常在细分行业（例如 gig 经济、市场平台）中竞争，其 AI 业务的市场占比不像云服务商那样被公开用整体市场占比形式报告。
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