MDDI スピーチ · 2026-04-06
AUMOVIO-NTUコーポレート・ラボ設立式典におけるJosephine Teo大臣のスピーチ
要点
- • シンガポールは、先進製造、コネクティビティ、医療、金融サービスという4つの重点分野を対象とした国家 AI ミッションを開始します。Wong 首相は新設された National AI Council の議長を自ら兼任します。
- • 2019年に設立された AUMOVIO-NTU Corporate Lab は、これまでに131本の論文を発表し、104件の特許出願を行い、10件の特許権を取得しています。
- • 同ラボの AI Pathfinder ツールは、車両の中央ダッシュボード・インターフェースのテストを自動化しており、ダッシュボードのリリースごとに最大1,200人時の工数削減を実現します。現在、地域の自動車メーカーを対象にパイロット導入が進められています。
- • 同ラボの AI ファジングツールは、地域の自動車メーカーと共に試験運用した結果、従来の手法よりも迅速にバグを検出し、従来のテストでは全く見逃されていた重大な脆弱性を新たに発見しました。
- • 同ラボはコンピューティングリソースの確保に向けて AWS と Letter of Support を締結するとともに、スタートアップ、スピンオフ、海外ネットワークを通じた技術の商業化を目的として Origgin と MOU を締結しました。
- • 同ラボは、AI、サイバーセキュリティ、新素材、車載通信の分野において140名以上の研究者、エンジニア、学生を巻き込み、研究上の目標達成に取り組む計画です。
全文翻訳
MDDI 英語原文の翻訳 · 翻訳日: 2026-06-21
NTU Singapore 産学連携担当副学長、Prof Lam Khin Yong
AUMOVIO Singapore 社長兼CEO、Mr Lo Kien Foh
ご来賓の皆様
こんにちは。本日はご招待いただき、ありがとうございます。
今年の予算審議において、PM Wong は人工知能について触れ、個別のパイロットを超えた取り組みの必要性を訴えました。その代わりに、国家レベルで組織を整備し、速度と規模をもって前進しなければならないと述べました。そのため、PM Wong 自身が新たに設立された National AI Council の議長を務め、高度製造業、コネクティビティ、医療、金融サービスという四つの主要分野において National AI Missions を開始しています。
「パイロットを超える」とは、実際にどういう意味でしょうか。それは、真に達成困難な目標を設定し、仕事のやり方を根本的に再考することを余儀なくされるような目標を掲げることを意味します。小さな問題が解決に値しないということではありません――もちろん解決に値します。しかし、技術の表面的な応用に満足するのではなく、変革的な活用について真剣に考えなければなりません。
たとえば、設計からプロトタイプまでの時間を半減させること、あるいは最終組み立てラインでの不良率をほぼゼロにすることなどが挙げられます。これらは私たちが真剣に取り組むべき大きく野心的な目標であり、漸進的な改善やちょっとした自動化によって誰でも達成できるような目標ではありません。業務プロセス全体を根本から再構想する必要が生じるかもしれません。
各分野においてこれらの目標がどのような形をとるかは、現在も検討を進めています。しかし、これらの目標には共通する特徴が一つあります。それはストレッチゴールであるということです。これが重要なのは、そうした目標が私たちに異なる問いを立てることを促し、異なる専門知識を集め、新たな働き方を模索させるからです。
このことが、なぜこの企業ラボが重要なのかという話につながります。2019年の設立以来、チームは131件の論文を発表し、104件の特許出願を行い、10件の特許を取得しました。これらの数字はそれ自体として印象的であり、また進歩に向けて意欲的に取り組む活発な組織の姿を反映するものでもあります。
自動車分野において、最も困難な問題は必ずしも予想される場所にあるわけではありません。たとえばテストは骨の折れる地味な作業ですが、信頼性が確立されるか否かはそこにかかっています。乗客として、信頼性が重要であることは皆さんも私もよくわかっています。このラボは、現代の車両が備えるべき機能の全域にわたって、そのような問題に取り組んでいます。
また、紙の上のストレッチゴールだけでは大した前進はできません。しかし、それは適切な人材を一堂に集めることができます。
この協業が始まる前、当時 Continental として知られていた AUMOVIO は、よくある課題に直面していました。複雑な自動車システム向けに信頼性の高いソフトウェアを構築することは、時間がかかり、コストも高く、製品が高度化するにつれてさらに困難になります。AI が助けになり得ることは認識していました。
しかし、実際の自動車環境において確実に機能するものを開発するには、一夜にして自社で構築できるものではない深い研究基盤が必要でした。NTU はまさにそのような専門知識を有していました。
一方、研究を実際の産業上のプレッシャーの下で機能するソリューションへと転換するためには、大学では持ち合わせていないリアルな産業展開の経験が必要です。しかし、AUMOVIO はそれを持っています。
NTU と AUMOVIO はパートナーとして互いをよく補完し合っています。先ほど概説した成果のほかに、この協業はどのような成果をもたらしたのでしょうか。
ラボは AI Pathfinder を構築しました。これは車両のセンターダッシュボードインターフェースのテストを自動化するものです。ダッシュボードの一回のリリースで最大1,200人時が節約され、現在は地域の自動車メーカーと共にパイロット運用が行われています。
NTU の Professor Edwin Teo のチームは AUMOVIO と協力し、車両部品における触覚および振動フィードバックを再現する新しい3Dプリント素材を開発しました。これは自動車産業が長年取り組んできた課題に対するコンパクトな解決策です。
また、ラボの無線通信研究は国際標準の策定に貢献しました。すなわち、シンガポール発のイノベーションが、世界中の車両同士の通信のあり方を形成しているということです。
おそらく最も重要なのは、これらの成果がどのように達成されたかという点です。多くの協業では、研究者が生み出したものを評価するために、ビジネスユニットが最後に参加します。しかしここでは、AUMOVIO のビジネスユニットが最初から研究アジェンダを直接形成しています。これらのソリューションを展開する人々が、ソリューションの設計段階から関与しているのです。この緊密なループがより良い成果を生み出しました。そしてもちろん、大学の観点からすれば、これは研究の発見や成果が最終的に産業が求める実用的な製品・サービスへと結実しない「死の谷」を回避する助けにもなります。
このような協業が、National AI Missions および Champions of AI プログラムにおいてさらに増えることを期待しています。
それでは、この特定の企業ラボを超えて、なぜこのような協業が重要なのかについて述べて締めくくりたいと思います。
組織が真の問題に真剣に取り組むとき、いくつかのことが起こりがちです。
第一に、他者に何が可能かを示すことができます。多くの企業が変革を踏みとどまっているのは、関心がないからではなく、それが実現できるかどうか確信が持てないからです。ラボの AIファジング(fuzzing)の取り組みはその好例です。地域の自動車メーカーとのトライアルを通じて、AIファジングツールはバグや脆弱性を従来よりもはるかに速く検出し、従来のテストでは見逃していた重大な脆弱性を発見しました。他の企業がそのような結果を目にすると、何が可能かという認識が変わります。
第二に、このような協業はパートナーを巻き込む現実的なユースケースを生み出します。本日、AWS との Letter of Support および Origgin との MOU という二つの締結に立ち会えることを嬉しく思います。
AWS の支援により、ラボは AI 研究を推進し続けるためのコンピューティングリソースにアクセスできるようになります。
Origgin はラボと協力して、スタートアップやスピンオフ、および海外ネットワークとのつながりを通じて技術を市場に送り出していきます。
ラボはまた、Squareroot8 Technologies のような地域のスタートアップとの協業も検討しています。同社の量子セキュリティに関する取り組みは、ラボ自身のサイバーセキュリティ研究と軌を一にするものです。
その野望を追求するにあたり、ラボはAI、サイバーセキュリティ、新素材、車載通信の分野にわたって140名以上の研究者、エンジニア、学生を擁する予定です。
本日の発足にあたり、チームの皆様に心よりお祝い申し上げるとともに、今後のさらなるご成功をお祈りしています。ご招待いただき、誠にありがとうございました。
英語原文
MDDI 公式サイト原文 · 取得日: 2026-06-21
Prof Lam Khin Yong, Vice President (Industry), NTU Singapore
Mr Lo Kien Foh, President and CEO, AUMOVIO Singapore
Distinguished guests
Good afternoon and thank you for inviting me.
At Budget this year, PM Wong spoke about artificial intelligence and the need to go beyond individual pilots. He said we must, instead, organise at a national level and move with speed and scale. That is why he is personally chairing the new National AI Council, and why we are launching the national AI Missions in four key sectors: advanced manufacturing, connectivity, healthcare and financial services.
What does “going beyond pilots” actually mean? Well, it means setting goals that are genuinely hard to achieve, that compel us to fundamentally rethink how the work is done. It doesn’t mean that small problems are not worth solving – they are, but we cannot be content with shallow applications of a technology but should seriously think about transformative uses.
Like halving the time from design to prototype or achieving near-zero defect rates on a final assembly line. These are big ambitious goals that are worthy of our attention, they are not goals that anyone can reach through incremental improvements or a bit more automation here and there. Entire work processes may need to be re-imagined.
We are still working through what these goals look like in each sector. But they share one characteristic: they are stretch goals. That matters, because they force us to ask different questions, bring in different expertise, and find new ways of working.
This brings me to why this corporate lab matters. Since it was established in 2019, the team has produced 131 publications, filed 104 patent applications, and secured 10 patent awards. These numbers are impressive on their own, and also reflect an active organisation that is keen to make progress.
In the automotive sector, the hardest problems are not always where you expect them. Testing, for instance, is painstaking and unglamorous, but this is where reliability is built or broken. You and I know that as passengers, reliability matters. This lab works on problems like that, across the full range of what a modern vehicle needs to be.
Also, a stretch goal on paper does not go very far. However, it can bring the right people to the table.
Before this collaboration, AUMOVIO – then known as Continental – was grappling with a familiar challenge. Building reliable software for complex automotive systems is slow, expensive, and gets harder as products grow more sophisticated. They knew that AI could help.
However, developing something that works reliably under real automotive conditions required research depth they could not themselves build overnight. NTU had exactly that expertise.
On the other hand, translating research into solutions that work under real industry pressures requires real-world industrial deployment experience that a university does not have. But AUMOVIO does.
NTU and AUMOVIO complement each other well as partners. What has this collaboration produced, besides the achievements that I outlined earlier?
The lab built AI Pathfinder, which automates the testing of vehicle central dashboard interfaces. Up to 1,200 man-hours were saved in a single dashboard release and it is now being piloted with a regional automaker.
Professor Edwin Teo’s team at NTU worked with AUMOVIO to develop new 3-D printed materials that replicate touch sensation and vibration feedback in vehicle components, a compact solution to a problem the automotive industry has long struggled with.
And the lab’s wireless communication research has contributed to the international standard. In other words, innovation from Singapore is shaping how vehicles around the world talk to each other.
What is perhaps most significant is how these outcomes were achieved. In most collaborations, business units are brought in at the end to evaluate what researchers produced. Here, AUMOVIO’s business units directly shape the research agenda from the start. The people who will deploy these solutions are involved as these solutions are being designed. The tighter loop produced better results, and of course, from the university’s perspective, this also helps to avoid the valley of death where research findings and discoveries do not eventually make their way into usable products and services demanded by the industry.
We hope to see more of such collaborations in our National AI Missions and in our Champions of AI programme.
So, let me close with why these collaborations matter beyond this particular corporate lab.
When organisations push genuinely hard at real problems, a few things tend to happen.
First, they show others what is possible. Many companies are holding back on transformation, not because they are uninterested, but because they are not sure it can be done. The lab's AI fuzzing work is a good example. Through a trial with an automaker in the region, the AI fuzzing tool detected bugs and vulnerabilities much faster than before and uncovered critical vulnerabilities that traditional testing had missed entirely. When other companies see results like that, it changes what they think is possible.
Second, such collaborations generate real use cases that bring partners along. I am pleased to witness two signings today - a Letter of Support with AWS, and an MOU with Origgin.
The support of AWS gives the lab access to computing resources that will keep AI research moving.
Origgin will work with the lab to bring technologies to market through startups, spin-offs, and connections to overseas networks.
The lab is also looking to work with local startups like Squareroot8 Technologies, whose quantum security work aligns with its own cybersecurity research.
To pursue its ambitions, the lab will engage over 140 researchers, engineers and students across AI, cybersecurity, novel materials, and vehicular communications.
I congratulate everyone in the team on today’s launch, and wish you more success in the years ahead. Thank you very much for inviting me.