# 新加坡豪擲1.2億推動國家級項目，新加坡國立大學（NUS）用什麼實力搶下一半資金？

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Published: 2026-07-04
Source: 獅城新聞

上月中旬，新加坡國家研究基金會（NRF）宣布實施AI for Science（AI4S）國家級計劃，總規模1.2億新元，**首批推出8個重大科研項目**。

這絕不是一次普通的撥款，它是新加坡全國人工智慧策略2.0的重要組成部分，政府早在2024財年預算案中就宣布未來五年將投入超過10億新元發展AI領域。

**1.2億的蛋糕切下去，新加坡國立大學（NUS）一家拿走了4個——占總數的一半。**

新材料、程序驗證、基因組醫學、農業數字孿生。四個項目，橫跨四個完全不同的科學領域，NUS在布局什麼？

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**四個項目，每一個都在解決「硬骨頭」**

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**項目一：Materials Data Foundry——用AI和機器人「煉」新材料**

這個項目由諾貝爾物理學獎得主康斯坦丁·諾沃肖洛夫（Konstantin Novoselov） 教授領銜。石墨烯的發現者，親自下場帶隊。

項目要解決的是材料科學最頭疼的問題：**高質量數據極度匱乏**。****傳統上，科學家發現一種新材料需要無數次試錯實驗，耗時數年。這個項目要建立一個AI和機器人驅動的開放式自主實驗室，把「材料怎麼合成」和「材料實際表現」連接起來，創建**全球最大的材料數據集**。

**項目二：AI for Program Reasoning——讓AI學會「檢查」AI寫的代碼**

AI生成代碼已經是現實。但問題隨之而來：AI寫的代碼安全嗎？有沒有隱藏漏洞？能不能用在關鍵系統上？

這個項目由NUS計算機學院Abhik Roychoudhury教授與帝國理工學院、SMU、MIT、ETH Zürich等機構合作。目標是開發AI工具，自動分析、驗證並證明程序的正確性，**確保代碼安全可靠。**

最終要創建專門的AI代理，幫助開發者捕捉錯誤，並可靠地審計其他AI生成的海量代碼。讓AI來給AI寫的代碼當「質檢員」。

**項目三：Accelerating Genomic Research——用AI整合基因數據，推動精準醫學**

醫學的深化上，現有AI工具只能孤立地分析DNA、RNA或基因活性。這個項目是要開發一個統一的AI基礎模型——MultiOmicsFM，把三者同時解讀，**形成一個完整的基因畫像**。****

利用新加坡獨特的多種族基因組數據集，項目目標是**加速疾病風險預測和mRNA療法優化**，將新加坡定位為AI驅動精準醫學的全球領導者。

**項目四：KGAI4Ag——用AI為農田建「數字孿生」**

氣候變化對東南亞糧食安全的威脅迫在眉睫。這個項目要為農田建立數字孿生——**虛擬複製品，用知識引導AI（KGAI） 模擬作物生長。**

平台將為農民和政策制定者提供預測和決策支持工具，優化種植策略、資源利用和供應鏈。目標是**讓新加坡成為氣候韌性農業創新的區域中心**。

NUS的計算機人才培養在新加坡始終占據第一梯隊，建立在計算機能力上的交叉學科背景越來越受到學生們和行業的廣泛歡迎，從新加坡整體畢業生的起薪排行也能看出這一趨勢，相信接下來NUS也會重點建設計算機的融合學科。 

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**獨占半壁江山，NUS憑什麼實力？**

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八個項目，新加坡國立大學能獨占四個，不是靠運氣。

**第一，諾獎級人才儲備。**

諾沃肖洛夫教授2010年因發現石墨烯獲諾貝爾物理學獎，現為NUS功能智能材料研究院（I-FIM）教授。這種級別的科學家坐鎮，是硬實力。全球沒有幾所大學能同時擁有諾獎得主領銜的**AI+材料交叉團隊**。

**第二，跨學科能力是核心競爭力。**

AI4S計劃的核心理念是培養「雙面科學家」——既精通AI，又精通生命科學、材料科學或量子科學等專業領域。NUS恰恰是新加坡跨學科整合能力最強的大學。

四個項目橫跨材料、計算機、醫學、農業——NUS都有對應的**世界級院系和研究所**支撐：功能智能材料研究院（I-FIM）、計算機學院、楊潞齡醫學院、理學院生物科學系。不是每個學校都能同時拿出這四個方向的頂尖團隊。

**第三，國際合作網絡深厚。**

每個項目都有重量級國際合作夥伴：多倫多大學、帝國理工學院、MIT、ETH Zürich、伊利諾伊大學新加坡高等研究中心。NUS的全球科研合作網絡，是拿下國家級項目的關鍵籌碼。

**第四，產業界深度參與。**

項目一Materials Data Foundry明確包含英偉達（Nvidia）和唯鏈（VeChain）等產業合作夥伴。這不是純學術研究，而是有明確產業出口的應用型科研。政府願意投錢的項目，恰恰是這種「能落地」的。

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**項目預示培養導向：**

**學生們如何跟上快車道？**

如果看到這篇文章的你正在向新加坡國立大學的方向努力，並且是計算機領域的可塑之才，現在開始一定要注意幾個細節：

**「AI+X」是NUS最確定的戰略方向**

從AI4S的布局看得很清楚：NUS正在把AI嵌入每一個核心科學領域——材料、醫學、農業、計算機安全。未來幾年，這些方向的研究經費、師資引進、招生名額都會持續擴張。選擇這些方向，意味著站在資源傾斜的坡上。

**「雙項能力」正在成為NUS的篩選標準**

AI4S要培養的是「既懂AI又懂專業領域」的人才。對於申請NUS本科或碩士的學生來說，單純會寫代碼不夠，單純懂生物/化學/材料也不夠——能在兩個領域之間搭橋的人，才是NUS最想要的人。

**關注前沿項目對應的院系和課程**

四個項目對應的院系正是NUS的幾大重點：**功能智能材料研究院（I-FIM）、計算機學院、楊潞齡醫學院、理學院。**

如果孩子的興趣方向與這些領域重合，這些院系的申請競爭會越來越激烈，但機會和資源也會越來越多。

1.2億新元，8個項目，NUS獨家占有四個。這不是一次性的勝利，而是一個長期的信號：新加坡正在用國家力量把AI推向科學研究的核心。而NUS，是這場戰略中最核心的執行者，如何緊跟前沿者的腳步，是學生們當下最需要準確抉擇的事。

NUS理學院27Fall的提前批申請正在開放，覆蓋15個專業，7月15日截止申請，想要提前搶占名額的同學要抓緊行動起來！

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