（2026.04.16，新加坡）今天下午，华中科技大学在新加坡泛太平洋酒店主办“中新产学研创新论坛：人工智能赋能智慧可持续未来”，其中围绕以产业需求为导向，推动科技创新从实验室走向现实应用，并通过产学研协同实现区域合作升级，成为论坛讨论的焦点。
转化周期与商业现实：企业“等不起”
当天论坛上设立了产学研圆桌对话，邀请了来自学界与产业界代表，包括新加坡国立大学协理副校长罗继斌（George Loh）、新加坡中国科技交流促进协会会长蓝伟光博士，以及Asia Laboratories董事长陆金平，就人工智能时代下科研转化、产业协同及区域合作展开讨论。
罗继斌指出，新加坡高校在科研体系上高度专业化，但跨学科协作与应用场景对接仍面临挑战。他指出，大学的核心职能长期侧重科研与知识生产，而企业则更关注商业回报，两者在目标上存在天然差异。
“大学需要科研经费，而企业需要盈利，这本身就是两个不同的逻辑。”他表示，如何帮助科研人员理解应用场景，并将研究成果转化为可商业化的产品，是当前产学研合作中的关键难点。
他进一步提到，新加坡具备高质量科研人才，但在应用场景上相对有限，而中国则拥有更丰富的产业落地环境，尤其是在人工智能领域，“很多问题都可以用AI重新做一遍”，这为技术转化提供了广阔空间。
从产业角度出发，蓝伟光博士则指出，技术转化的“时间差”是企业面临的核心障碍之一。
他认为，即便大学拥有成熟的技术或产品雏形，从研发到市场化往往需要三至五年时间，还需经历市场验证及监管审批等过程。在新加坡，项目还需获得政府机构批准，这进一步拉长周期。
“企业希望看到的是尽快产生收入，而不是长期投入之后才有回报。”他直言，这种预期差导致许多技术卡在转化阶段，难以进入商业化路径。
以此同时，新加坡在中新科技合作中的独特角色正在强化。作为国际化枢纽，新加坡不仅是技术与资本的连接点，也是中国企业“出海”的重要平台。罗继斌提到，新加坡国立大学已在中国多个城市建立合作平台，通过研究院模式，将初创企业与科研成果带入当地市场，实现技术转化与人才培养的结合。
来自企业界的陆金平从产业实践出发指出，中国在建筑材料等领域的技术已具备优势，吸引新加坡企业引入合作。同时，新加坡本地企业也面临人才短缺与成本上升的问题，使得跨境合作成为现实选择。
从“实验室成功”到“产业落地”之间的鸿沟
在论坛演讲中，新加坡工程院院士，南洋理工大学机械与宇航工程学院教授陈义明（Prof Chen I-Ming）谈到机器人与AI的真正挑战，不在实验室，而在复杂、多变的现实世界。他直言不讳，从“实验室成功”到“产业落地”之间存在巨大鸿沟。
他说，很多机器人系统在实验室中可以完成演示，但一旦进入真实场景，就会面对环境不确定、条件变化频繁、约束复杂等问题，导致系统难以稳定运行。因此，机器人研究必须从一开始就以真实应用为导向，而不是停留在技术验证层面。
在这个背景下，他提出“以用户为导向的研究”（user-inspired research），即研究不是从技术出发，而是从具体行业问题出发，例如新加坡重点关注的仓储物流、机场运营、医院系统和建筑施工。这种模式本质上是让技术围绕产业需求收敛，而不是让产业去适应技术。
进一步来看，他指出机器人系统的核心不只是AI算法，而是一个完整体系，包括“感知—认知—决策—执行”的闭环。其中，AI在感知和认知上已经取得很大进展，但真正制约落地的，往往是机械设计、工具设计以及对环境的适配能力。换句话说，很多问题并不是算法不够强，而是系统工程没有打通。
他特别强调了一个被忽视的难点——人类隐性技能（tacit knowledge）难以数字化。例如焊接、打磨等工艺，依赖经验与手感，很难直接转化为可编程的数据。这意味着，未来机器人不仅要“看得见”，还要“学得会人类的经验”，这对AI提出更高要求。
关于未来的发展方向，陈义明教授认为，AI不再只是单点能力，而将通过“AI agent”整合整个系统。过去需要工程师、操作员和技术人员分工完成的任务，未来可以由AI系统统一调度，实现从设计、执行到优化的全流程整合。这意味着机器人将从“工具”进化为“具备协同能力的系统”。
当天论坛的谈论离不开一个时代背景，全球人形机器人发展近年来呈现爆发式增长，中国的进展尤为迅速，陈学东教授认为其背后并非单点突破，而是人工智能技术在2020年前后的整体跃迁，推动机器人从“机械系统”转向“智能系统”。
尽管发展迅速，陈学东教授的判断并不乐观。他认为当前行业仍面临明显瓶颈：在硬件层面，高性能驱动与“类人肌肉”仍未实现，导致机器人在负载能力与灵活性上远未达到理想状态；在感知与智能层面，多模态大模型尚不成熟，尤其在少样本学习与复杂环境适应方面存在明显短板；而在控制体系上，从传统动力学模型向学习型控制的转型仍处于早期阶段。
陈学东是中国工程院院士，华中科技大学机械科学与工程学院教授。他在论坛上做了“人形机器人技术与挑战”的演讲。谈到前景，他认为，真正决定未来的，仍然是技术问题本身的解决能力。对科研与产业而言，这既不是短期风口，也不是概念泡沫，而是一条需要持续突破的长期赛道。
