NTU

NTU の AI 領域におけるコア部門：

• College of Computing and Data Science（CCDS）：2024 年に SCSE からアップグレードされた、コンピュータサイエンスとデータサイエンスを統合
• S-Lab：商汤科技との共同実験室で、ビジョン、生成モデルを専門
• **Centre for Frontier AI Research（A*STAR と協力）**：共同研究センター
• NTU Institute for AI Research：学際的な AI 研究プラットフォーム
• NTU Garage @ DBS / SIA：企業との共同 AI アプリケーション実験室

特色研究方向：

• Continual Learning（継続学習）：NTU はこの方向の世界的拠点
• Computer Vision：S-Lab と商汤科技のコラボレーションから大量のトップカンファレンス論文を産出
• Robotics + AI：NTU の工学的背景がロボティクス AI 方向での優位性をもたらす
• AI for Engineering：材料、チップ設計、スマート製造方向

国際協力について、NTU は商汤科技、アリババ DAMO Academy、マイクロソフトアジア研究院と深い協力があり、シンガポールでの中国 AI 圏の主要な対接窓口です。

NTU は AI においてシンガポール NUS と明確な差別化を形成しています。

• NUS：基礎研究、社会的インパクト、政策研究に傾斜
• NTU：エンジニアリングアプリケーション、産業協力、ビジョン／ロボティクス方向に傾斜

NTU の論文産出は特定の細分野（CV、継続学習、ロボティクス）において NUS をも上回っています。S-Lab と商汤科技のコラボレーションにより、NTU は CVPR／ICCV／ECCV などのトップカンファレンスでの継続的な出場が可能です。

しかし NTU はまた問題に直面しています。中国の AI サークルとの深い結びつきは地政学的リスクをもたらします。S-Lab のパートナーである商汤科技が米国による制裁を受けた後、NTU は国際協力のポートフォリオを再調整する必要があります。これは近年、NTU が Google DeepMind と AWS との協力を強化している理由でもあります。

技術的には、NTU の GenAI 方向でのプレゼンスは NUS より弱いです——SEA-LION レベルのフラッグシッププロジェクトを持たず、主に点突破型の論文産出に依存しています。これは CCDS アップグレード（2024）が解決しようとしている問題でもあります。分散された AI 研究力を統合し、より体系的な産出を形成することです。

NTU はシンガポール AI 戦略において「エンジニアリング + 国際協力」のレバーです。

「7 つの伝導レバー」において：

• レバー 1（基礎研究）：NUS と補完関係にあり、NTU はビジョン、ロボティクス、エンジニアリング AI に傾斜
• レバー 2（人材）：NTU CCDS はシンガポール AI エンジニアのもう 1 つの主要育成基地
• レバー 3（産業応用）：NTU Garage（DBS、SIA との）は産業 AI 展開のモデル

観点：NTU の「産業協力」モデルはシンガポール AI アプリケーション研究の「商業化モデル」です——NUS より実践的で、A*STAR より柔軟です。この「大学 + 大企業共同実験室」モデルは、シンガポール産業 AI 展開の最も効果的なメカニズムの 1 つです。

しかし NTU は国家級 AI フラッグシッププロジェクトでの参加度は NUS に劣ります——AISG は NTU キャンパスにはなく、SEA-LION は主に NUS チームが主導しています。NAIS 2.0 時代に NTU がナショナルナラティブにおいて差別化ポジションを見つけること（例えば、「ロボティクス AI」や「ビジョン AI」の国家級センターとなること）が重要な問題です。

観測可能な変数：CCDS 統合後、フラッグシッププロジェクトを産出できるか、商汤科技とのコラボレーションの今後の取り決め、GenAI 方向でキャッチアップできるか。