2027年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2027

展会圈，你的参展指南！

2027年新加坡人工智能及机器人展览会

The SAI 2027

展会时间:2027年09月08-09日

展会地点:新加坡·滨海湾金沙会展中心

举办周期：一年一届

主办单位：SuperAI

中国总代:东方福泰（北京）国际会展有限公司

展会介绍

人工智能正在从屏幕里的对话工具走向企业业务流程、金融服务和真实物理环境。2027年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2027 将于2027年09月08-09日在新加坡滨海湾金沙会展中心举行，由SuperAI主办。与单纯展示硬件设备的展览不同，SuperAI以人工智能行业大会为主要形式，同时设置展览展示、技术交流及创业项目活动，讨论AI技术如何进入企业和实际应用场景。

2027年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2027内容覆盖人工智能模型、AI基础设施、智能体、机器人与具身智能、金融科技、生物技术及医疗科技等领域。相关展示和议题不仅涉及模型研发，也包括算力支持、AI应用开发、企业系统部署及机器人技术。随着AI智能体开始承担更多连续任务，如何管理系统权限、提高执行可靠性，以及让AI与企业现有软件协同运行，也成为行业关注的技术方向。

机器人与具身智能是2027年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2027涉及的重要内容之一。相关讨论将人工智能与机器人本体、传感器、控制系统及现实环境中的操作任务联系起来，涉及机器人如何感知周围环境、完成任务并与人协同工作。对于制造、物流和服务行业而言，机器人能否适应实际工作环境、稳定完成任务，以及如何与现有设备和业务流程连接，都是技术落地过程中需要解决的问题。

新加坡本身拥有半导体、金融服务、数字基础设施和区域企业总部等产业基础，人工智能应用涉及多个行业。2027年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2027也将企业应用、AI基础设施、金融和医疗等纳入议题范围，参会群体包括AI企业、初创公司、投资机构、研究人员、企业管理者及政策相关人士。大会安排包括主题演讲、专题讨论和展览交流，围绕技术研发、企业应用及产业变化展开讨论。

2027年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2027预计汇集超过10,000名参会者、1,500多家AI企业及150多位演讲嘉宾。大会还设有初创企业展示和开发者活动，涉及创业项目展示、技术开发与行业交流。

从活动内容看，2027年新加坡人工智能及机器人展览会SAI 2027并不局限于机器人设备展示，而是将AI模型、算力基础设施、企业应用、具身智能及创业生态放在同一场景中讨论。对于关注人工智能技术发展的人士，展会能够集中呈现不同技术方向和产业参与者；对于企业而言，现场涉及的技术路线、应用案例和部署问题，也反映出AI从研发走向实际业务时需要面对的具体环节。

往届展商：

前沿大模型及AI实验室领域：OpenAI、Anthropic、DeepMind、Mistral AI

AI芯片与算力基础设施领域：NVIDIA、AMD、Groq、Cerebras、Intel、Arm、Qualcomm、Samsung、IBM

机器人及具身智能领域：Boston Dynamics、Unitree

科技企业及云服务领域：Meta、Apple、Tencent、Alibaba、ByteDance、Huawei、Palantir、Perplexity、Salesforce、Crusoe、Foxconn

展品范围：

一、智能机器人与自动化系统

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

二、AI核心技术与系统平台

智能算法与控制系统：AI推理与决策系统、神经网络控制器、模糊控制系统、智能PID、专家系统、学习控制系统、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、智能控制软件、云计算与大数据分析平台、模拟与仿真软件

三、感知与视觉系统

传感技术：光电、激光、超声波、温度、力感应、接触式传感器

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

四、人机交互与智能体验

人机界面与系统控制：HMI系统、语音识别与控制、手势识别

智能识别与模式识别：指纹、虹膜、语音、文字、视网膜、多模态识别

扩展现实技术（XR）：虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）应用

五、智能硬件与IoT生态

智能设备与终端：智能穿戴、智能语音助手、智能医疗设备

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

六、机器人零部件与系统支撑

驱动与执行机构：伺服电机、步进电机、电动驱动系统、液压与气动系统

夹具与抓取技术：电动/气动夹爪、智能抓取系统、集成夹持解决方案

控制与通讯系统：PLC、DCS、工业以太网、无线通信、工业互联网（IIoT）

七、数字技术与基础平台

区块链与Web3：去中心化存储、智能合约、分布式身份管理（DID）

数字经济与平台：数字孪生、数字基础设施、工业数字化解决方案

八、安全与电气工程

机器人与自动化安全：安全光幕、激光扫描仪、安全开关与急停系统

电气工程与连接：电源设备、配电系统、电缆与连接器、电气控制模块

九、科研成果与专业服务

研发与原型：科研项目成果、机器人原型机、创新实验成果展示

服务与生态：系统集成、售后支持、人才培训

市场介绍

一、新加坡人工智能及机器人市场规模与增长

新加坡人工智能产业的发展与金融服务、半导体制造、物流、医疗和政府数字化紧密相关。根据新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）发布的《新加坡数字经济报告2025》，新加坡数字经济2024年规模达到1,281亿新元，占GDP的18.6%，高于2019年的14.9%。这一数据反映的是数字经济整体规模，并非人工智能市场的单独产值。

企业采用AI的比例也在上升。IMDA数据显示，2024年新加坡采用AI的中小企业比例为14.5%，2023年为4.2%；非中小企业的比例从44%升至62.5%。2025年企业调查还显示，已经使用AI的企业中，84%使用现成生成式AI工具，52%采用带有AI功能的专业软件，44%使用定制或自主开发的AI工具。各类工具可以同时使用，比例不能简单相加。

机器人方面，新加坡的市场基础主要来自自动化程度较高的制造业。新加坡经济发展局（EDB）公布的资料显示，当地每万名员工对应约730台工业机器人，机器人密度位居全球第二。半导体、生物医药、电子制造和精密工程是工业机器人应用的重要场景。随着具身智能发展，机器人应用也开始从固定工位向移动配送、巡检、清洁和复杂环境操作扩展。

二、新加坡人工智能及机器人政策与法规

新加坡于2023年12月推出《国家人工智能战略2.0》（NAIS 2.0），推动AI研发、人才培养、企业应用和治理体系建设。2026年5月，政府公布战略更新方向，提出加强先进制造、金融服务、互联互通和医疗等领域的国家级AI任务，并继续扩大企业和公共部门的AI应用。

研发投入方面，新加坡政府在2026年公布，2025年至2030年将投入超过10亿新元支持公共AI研究与人才培养，覆盖基础研究、应用研究及人才发展。2026年推出的国家AI影响计划（National AI Impact Programme）则提出，在未来三年支持1万家企业推进AI应用。

机器人领域由国家机器人计划（NRP）推动研发成果转化。该计划自2016年启动，覆盖制造、物流、设施管理、医疗等方向，并通过RoboCluster等机制连接研究机构、设备企业和实际使用方。

法规治理方面，新加坡没有用一部单独的综合性AI法案涵盖所有应用，而是结合现有法律和行业规则管理风险。IMDA发布的AI治理框架强调透明度、公平性、问责机制和适当的人类监督；**2026年1月发布的《智能体AI模型治理框架》进一步涉及AI智能体的权限边界、人类审批、技术控制及用户责任。企业处理个人数据时，还须遵守《个人资料保护法》（PDPA）等适用规定。

三、新加坡人工智能及机器人竞争格局

新加坡的竞争主体包括国际科技公司、本地AI初创企业、自动化系统集成商、工业设备供应商以及高校和科研机构。国际云服务、芯片和软件企业在当地布局区域总部、研发团队或AI业务部门；本地企业则分布在企业软件、金融科技、计算机视觉、机器人控制、自动化工程和行业解决方案等领域。

制造业是机器人竞争的重要基础。新加坡拥有半导体、电子、生物医药和精密工程产业链，工厂对高精度装配、检测、搬运、质量控制和生产数据分析存在持续需求。与只提供单台设备的供应商相比，能够整合机器人本体、视觉系统、控制软件、安全设备和工厂信息系统的企业，更容易进入完整的工业自动化项目。

机器人生态方面，NRP公布的资料显示，当地有186家以上提供机器人产品或自动化解决方案的企业。这属于机器人产品与自动化解决方案供应主体的统计，并不等同于机器人制造商数量或市场份额。

竞争还体现在AI治理、数据安全、行业知识和系统可靠性上。金融、医疗及公共服务客户通常需要评估数据处理方式、系统可追溯性、故障处理机制和长期维护能力，技术演示本身并不能代替实际部署验证。

四、新加坡人工智能及机器人消费与应用需求

企业AI应用目前集中在信息技术、客户服务、财务与会计等业务环节。IMDA对AI使用企业的调查显示，2025年受访企业中，AI应用最常见的职能是IT，占49%；客户服务占43%；财务与会计占40%。中小企业平均在三个业务职能中使用AI，非中小企业平均涉及五个职能。

制造业的应用包括视觉质检、设备状态监测、生产排程、缺陷识别和工艺数据分析。半导体生产对精度、洁净环境、稳定运行和追溯能力要求较高，自动化设备需要与既有生产系统配合。AI在这里不仅涉及生成式工具，也包括机器视觉、预测性维护和工业数据模型。

物流与城市服务是移动机器人较为明确的应用场景，包括货物及餐食配送、保安巡逻、公共区域清洁和设施巡检。人口老龄化及医疗人员工作负担也推动康复辅助、药品管理和护理支持类机器人研发。新加坡国家机器人计划的医疗与健康RoboCluster已与公共医疗集群及相关机构开展项目。

消费端的AI应用包括智能客服、语言处理、个性化服务和智能设备，但企业级应用与个人消费者使用并不是同一市场，公开统计通常也不会把两者合并为单独的AI市场规模。

五、新加坡人工智能及机器人渠道与分销

新加坡市场的销售渠道包括设备直接销售、授权代理、系统集成商、工程承包商、云服务商及行业软件供应商。工业机器人项目通常由设备供应商与本地自动化工程企业共同推进，涉及前期工艺评估、设备选型、现场集成、调试、安全验证及后续维护。

AI软件常通过云平台、企业软件服务商、咨询公司或行业解决方案商进入企业。通用模型、云计算和开发工具可以作为底层技术，具体应用则需要结合客户的业务数据、内部权限和现有系统进行部署。金融、医疗和政府项目还可能涉及采购流程、数据保护和安全审查。

本地合作方通常承担现场沟通、安装维护、客户培训和售后服务。对于跨国企业，新加坡也承担区域总部和项目管理职能，部分方案会在当地进行验证后，再由企业内部网络或渠道扩展到东南亚其他市场。不同客户的采购流程、认证要求和服务范围并不相同，不能将单一渠道视为全行业通用模式。

六、新加坡人工智能及机器人基础设施与配套

新加坡具备较完善的通信、云服务、数据中心和科研基础设施。人工智能训练与部署需要计算资源、数据存储、网络连接和安全管理；机器人则额外依赖传感器、执行器、控制器、工业网络、定位系统及现场安全设施。

2025年，新加坡宣布推出1.5亿新元企业计算计划（Enterprise Compute Initiative），通过云服务商提供计算资源及相关咨询，支持企业开展AI转型。2026年更新的国家AI战略也提出继续扩大计算资源供给，并推进节能数据中心及资源效率研究。

研发配套方面，ASTAR、南洋理工大学、新加坡国立大学及新加坡理工大学等机构参与AI、机器人和工程技术研究。NRP负责连接科研成果与产业应用，推动技术从实验室进入实际业务环境。

城市级测试环境也在建设中。2026年5月公布的榜鹅数码园区（Punggol Digital District）项目，由IMDA、JTC和新加坡理工大学等参与，计划建立可供多家运营方测试自主移动机器人的真实场景，涉及配送、巡逻和清洁等用途。该项目还需处理公共道路安全、机器人之间的协调及数字基础设施对接问题。

七、新加坡人工智能及机器人痛点与机会

痛点

AI系统整合存在门槛：企业部署AI时，需要解决数据质量、系统兼容、权限管理和输出结果核验等问题。涉及客户资料、财务记录或生产数据时，还需考虑信息安全与数据治理。

工业机器人对精度和可靠性要求高： 机器人在实验室或模拟环境中完成任务，并不代表能够直接进入生产线。实际部署还需验证操作精度、异常处理、设备兼容性及长期运行稳定性。

服务机器人需要适应复杂环境：医院、商业建筑和公共区域涉及行人、电梯、门禁和多种设备。不同品牌机器人之间的调度、通信和安全管理，也会增加系统集成难度。

资金与人才影响项目落地： 中小企业除了采购软件或设备，还需承担系统集成、员工培训、后期维护和升级成本。项目能否持续运行，取决于实际业务表现和长期运维能力。

机会

半导体制造与具身智能：新加坡拥有半导体及精密制造产业基础。2026年10月启动的制造业具身智能挑战赛，以半导体制造任务为基础，推动机器人从仿真开发走向实体测试。

医疗辅助和院内物流： 康复辅助、外骨骼、药品管理和院内物资流转是当地医疗机器人研发涉及的方向，具体应用需要结合医疗流程及安全要求开展验证。

多机器人协同： 配送、清洁和巡逻等应用不仅需要机器人本体，还涉及任务调度、路径协调、设备互联和统一管理。

企业AI流程改造： 客户服务、财务处理、IT支持和企业文件检索等场景，涉及企业知识库、权限管理、数据治理和现有系统对接。

八、新加坡人工智能及机器人投融资环境与资本动向

Enterprise Singapore发布的《新加坡风险投资融资概况2025》显示，新加坡企业2025年通过472笔交易募集约59亿新元。其中，AI技术相关交易金额由2024年的11亿美元升至2025年的14亿美元。AI投资涵盖多个技术和应用领域，并非机器人行业的单独融资额。

资金来源包括风险投资、企业研发预算、政府科研计划及产业合作。AI软件项目主要涉及模型研发、企业应用和数据基础设施；机器人项目还需承担硬件开发、样机测试、系统集成和售后维护成本。政府公共研发投入、企业采购和私人资本分别对应不同阶段，不能直接合并为单一行业投资规模。

九、新加坡人工智能及机器人合作模式与落地案例

合作模式

科研机构与企业联合研发：科研团队负责算法、模型或原型系统，企业提供实际生产任务、设备条件和技术要求。项目可经过模拟测试、实验室验证及真实环境评估逐步推进。

设备厂商与系统集成商联合实施： 工业机器人项目涉及机器人本体、传感器、机器视觉、控制系统、安全装置和生产管理软件。设备厂商提供硬件或核心技术，集成商负责现场勘查、系统连接、调试及维护。

公共部门与企业开展场景测试： 配送、清洁和巡逻机器人项目可以由园区管理方、技术企业及运营商共同推进，测试路线通行、设备互联、异常处置和人员安全。

医疗机构与技术团队共同验证： 医疗机构提出实际需求，研发团队和设备企业开发或调整方案，再由相关人员评估安全性、操作流程和使用效果。

落地案例

案例一：制造业具身智能挑战赛。 2026年10月，新加坡国家机器人计划（NRP）、新加坡科技研究局（ASTAR）和南洋理工大学相关团队启动制造业具身智能挑战赛。Micron Technology担任冠名赞助方，Infineon Technologies参与赞助。赛事以半导体制造中的设备维护任务为基础，设置仿真开发和实体机器人测试阶段，现场决赛计划于2027年3月20日在RoboSG! 2027举行。项目将产业方的实际任务与科研团队的技术开发、机器人平台和计算资源结合起来。

案例二：医疗与健康机器人合作网络。 NRP的医疗与健康机器人合作网络连接公共医疗机构及研发团队，涉及康复辅助、外骨骼、药品管理和机器人互操作性等方向。合作重点是将医疗运营需求转化为技术研发和应用验证任务，具体部署范围需按各项目实施情况判断。

案例三：榜鹅数码园区公共空间机器人测试。 榜鹅数码园区推动数字基础设施与园区运营相结合，为配送、清洁和安保巡逻机器人提供测试场景。相关合作涉及园区管理方、设备企业及服务运营商，测试内容包括路线通行、设备协调和公共空间安全。

上述案例覆盖半导体制造、医疗服务和公共空间运营。制造业项目关注精准操作与任务完成能力，医疗项目重视工作流程和使用安全，公共空间项目则涉及设备协同与环境适应。 研发、测试或试点阶段不等于已经实现规模化商业应用。

组展单位：东方福泰（北京）国际会展有限公司

微信服务号：展会圈