设计：通往以人为本的人工智能的桥梁
本年度设计人工智能与科技奖的法官们探讨了不断变化的格局、行业转型等议题
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本文由AI辅助翻译
圆桌讨论嘉宾：
- Prof Tai Lee Siang，评审团主席；SUTD副校长、首席创新与企业官
- Chen Huifen，《商业时报》编辑
- Jenny Lee，Granite Asia高级管理合伙人
- Dawn Lim，新加坡设计理事会执行理事
- Dr Leslie Teo，新加坡人工智能（AI Singapore）人工智能产品高级总监
主持人：Dylan Tan，《商业时报》高级记者
您认为新加坡企业从“人工智能实验”阶段迈向“人工智能驱动影响力”阶段，所看到的最大转变是什么？
Prof Tai Lee Siang：我很欣慰地看到，持观望态度的企业比例已显著转向积极使用者。如今，几乎所有人都热衷于在各个方面尝试人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）。然而，人工智能的真正影响力可能仍需时日才能显现。
Chen Huifen：最显著的转变是，企业现在正积极鼓励员工在日常工作中应用AI，同时制定内部政策以规范其负责任的使用。
更多大型企业开始公开分享如何将AI融入业务部门，这产生了一种“错失恐惧”（fear-of-missing-out）效应。那些曾经持谨慎观望态度的机构，现在也感到了采取行动的压力。
Dawn Lim：新加坡见证了多项备受瞩目的发展，包括微软亚洲研究院-新加坡（Microsoft Research Asia – Singapore）的成立，以及本土银行DBS被评为“全球最佳人工智能银行”。政府也宣布，从2025年起的未来五年内，将投资超过10亿新元用于AI研究。
这些信号表明，AI的影响已超越了颠覆性创新；现在，必须将AI设计成业务运营的一部分，并将其融入商业决策和能力之中。
在设计行业，人工智能辅助绘图工具Hypersketch能帮助设计师在最初阶段探索方向和验证假设。这一点至关重要，因为这正是大量设计价值被创造出来的环节。
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当AI不再被视为一个独立的实验，而是被融入实际工作方式中时，这才是真正重要的转变。
Dr Leslie Teo：这种转变在于问责制。试点项目有数据科学家参与，而要产生影响力则需要与损益（P&L）挂钩的业务负责人。
大多数公司仍只是将AI附加于旧的工作流程之上；而那些真正创造影响力的公司，已经重新设计了工作流程。这是组织层面的工作，而非技术工作。
SEE ALSO
Jenny Lee：最大的转变是，AI已从董事会的谈资，变成了损益表上的一个项目。领导层正在追问：“投资回报在哪里？”
这种问责制的转变，正迫使团队从展示演示样品，转向交付能真正改变业务运营的产品。能产生实际影响的公司，是那些将AI融入核心工作流程的公司，而不是把它当作附加品。
今年的奖项特别将参赛者分为初创/中小企业和大型企业两类。您如何平衡初创公司的敏捷性与大型企业的数据资源和治理能力？
Lee：我不认为这是非此即彼的选择。初创公司凭速度和信念取胜；他们可以针对某个特定的痛点进行开发，无需层层审批。而大型企业则在数据深度和分发渠道上占优。
两个类别中最好的参赛作品都有一个共同点：对自己要解决的问题有清晰的认识。这比单纯的敏捷性或资源更重要。
Lim：我不认为这些是相互排斥的考量因素。即使是敏捷的初创公司，在设计其理念时也需要考虑道德规范；大型企业则需要快速行动，以在竞争中保持领先。
重要的是，要确保他们是从正确的业务或用户挑战出发，而不是拿着技术找问题来解决。
Teo：类别本身没有解决方案的质量和问题的重要性来得关键。
初创公司很敏捷，但在不同程度上缺乏数据、付费客户和过往业绩。大型企业在这三方面都具有先天优势，但往往需要从根本上重新设计工作流程、激励机制和角色定位，才能抓住这些优势。
这两者本身都是设计和领导力方面的艰巨挑战。
Tai：在AI应用方面，初创/中小企业与大型企业之间仍然存在巨大鸿沟。
一些初创/中小企业试图利用AI来改变游戏规则，还有一些则用它来构建创新。对于大型企业而言，更充裕的预算使其能够将AI应用于关键职能和系统，以实现更高的效率和生产力。
Chen：我们的评估方法会考虑到机构所处的阶段和规模。
对于初创公司，我们会考察其是否建立了有意义的风险缓解和管理框架——我们认识到，一个负责任的精简团队与大型企业的情况是不同的。标准是经过校准的，而不是降低了。
Daita 2026的入围者如何展示新加坡设计和开发原创本土技术的能力，而不仅仅是采用现成的AI解决方案？
Chen：这批入围者引人注目之处在于，即使在同一行业内，他们的解决方案也各不相同。建筑与环境产业群领域提交了大量申请，但每一份申请都针对工作流程中不同环节的不同问题。这种独特性正是真正的、自下而上的创新的标志。
Lim：我们看到了一些符合本地目标和背景的AI解决方案：它们契合我们的人口结构、建筑和地理环境。提交的作品包括用于住宅区的电梯监控技术，以及一款由AI驱动的外墙检查器，它能在检测缺陷的同时，为提升城市 质量提供洞见。
Chen：这批入围者引人注目之处在于，即使在同一行业内，他们的解决方案也各不相同。建筑与环境产业群领域提交了大量申请，但每一份申请都针对工作流程中不同环节的不同问题。这种独特性正是真正的、自下而上的创新的标志。
Lim：我们看到了一些符合本地目标和背景的AI解决方案：它们契合我们的人口结构、建筑和地理环境。提交的作品包括用于住宅区的电梯监控技术，以及一款由AI驱动的外墙检查器，它能在检测缺陷的同时，为提升城市质量提供洞见。
总体而言，我们看到了一批前景广阔、植根于现实世界背景的新加坡解决方案和本土创新。
Lee：新加坡在应用创新方面一直表现超群，善于借鉴全球技术并对其进行调整，以解决非常具体的区域性问题。
这批入围者让我感到兴奋的是，许多团队正利用AI在东南亚的背景下提供解决方案，针对的是本地产业、人口结构和其他普遍存在的问题。真正的本土创新在于，设计的解决方案之所以能奏效，正是因为你深刻理解本地的具体情况。
Teo：对于许多问题，现成的解决方案完全够用——直接用就行。但对于其他涉及本地知识或无法共享数据的情况，自主开发则更有意义。像北欧、瑞士、以色列这样的小国——他们都在自主开发。因此，要祝贺每一位尝试原创的人。
Tai：Daita 2026的入围者代表了利用AI进行产品、系统、流程和解决方案创新的各类公司和机构。
大多数项目都需要对现成的AI解决方案进行调整和定制。这得益于现有的人工智能基础设施和服务提供商生态系统。
虽然AI常常主导技术层面的讨论，但“设计”元素仍然是连接最终用户的桥梁。入围者们如何确保AI能够增强以人为本的理念和直观的用户体验，而不仅仅是提升后端效率？
Lim：入围者们清晰地阐述了设计思维，并将以用户为中心置于其解决方案的核心。
他们重新定义了挑战，例如，在JTC的招标评估工具中，他们提出：“生成式AI如何为 用户提供支持，使流程更快，同时保持一致性和透明度？”
他们还创建了持续的反馈循环，就像Alityics为其运营安全工具所做的那样。这些设计决策使AI能够提升人类体验，并无缝融入日常工作流程。
Chen：最引人注目的解决方案并非旨在取代人类，而是与人类协同工作。Hyundai提交的方案就是一个很好的例子：其机器人技术旨在消除枯燥、肮脏和危险的任务，从而让工人能够担任更高价值的角色。人类仍然是核心，只是在不同层面上运作。
Lee：最好的AI对用户是无形的。我从表现更强的入围者身上看到的是，他们以用户体验为主导，而AI恰好为其提供了动力。
设计使AI变得值得信赖且易于使用，特别是对非技术用户而言。脱颖而出的入围者，是那些让你在与之互动时会想“这很直观”，而不是“这是AI”的产品。
Tai：设计与AI的结合是创新的秘诀。将AI引入设计过程，不仅仅是为了提高效率，更是通过利用其快速的数据采集、方案探索和预测性评估能力，与AI进行共同创造。2026年的入围者们在不同程度上展示了这样的过程。
Teo：最好的AI是无形的。你不会注意到它，你只会注意到结果。这只有通过好的设计才能实现。设计不是附加品，而是思考和解决问题的方式。
2026年入围者具备哪些特质，让您相信他们的方法将创造持久的影响力？
Teo：首先，我们得坦诚一点。我们尽力去评判，但我们并不知道什么能真正持久。最好不要想太多，只管去构建、迭代、学习。话虽如此，可能的护城河在于数据和工作流程——即良好的设计和执行——而不是AI模型本身。
Lee：三点。首先，这个解决方案所解决的问题在五年后是否依然存在？其次，团队是否有反馈循环机制？第三，这种方法是否能创造复利价值，即产品随着使用和数据的增多而变得更好？潮流会褪去，但复利优势不会。
Chen：所有入围者的解决方案都已具备商业可行性，或已在现实环境中积极部署。
我不认为这些解决方案会停滞不前；随着更多运营数据的收集，我预计这些公司会不断进行改进和优化。这种迭代思维正是持久创新与一次性解决方案的区别所在。
Tai：虽然法官们在寻找那些若没有AI的力量便无法实现的、具有影响力的解决方案，但法官们也在寻找基于强大设计原则的方案。好的设计必须满足功能需求，同时要资源高效、价格合理、持久耐用且美观。这些都是卓越设计的品质。
Lim：通过深思熟虑地将AI嵌入到更宏大的工作流程和系统中，他们的设计具有适应性、韧性和演进能力。这种方法能够创造长期价值，因为它能带来可衡量的结果并保持与时俱进。设计是实现差异化的关键。
最后，到2027年，哪个传统行业将因设计和AI而发生最根本的变革？
Tai：AI的影响与计算机时代并无不同。在不久的将来，AI或实体AI将毫无例外地出现在每个行业中。
那些 将因设计和AI而发生更根本变革的传统行业，将是那些仍严重依赖人力的领域。由于缺乏人力和人才储备，设计和AI的应用将是必然趋势。
Chen：物流和运输业已经深入转型。但我密切关注的领域是建筑与环境产业群和医疗保健。这两个行业都是劳动密集型产业，在吸引劳动力方面面临严峻挑战。如果能成功实现转型，其经济和社会回报将是巨大的。
Lee：医疗保健——不仅仅是临床AI，而是完整的患者体验——从如何预约，到诊断结果如何传达给你。
东南亚在医疗保健可及性方面存在巨大差距，而深思熟虑的设计与AI的结合，可以将过去需要数周的过程压缩到几分钟。
Lim：我相信医疗保健将通过AI迎来深刻的影响和转变。Daita的决赛入围者之一SBS Transit开发了Silvia，这是一款为失聪和听障通勤者设计的实时AI手语助手。
AI还能够提供量身定制的、以患者为中心的护理——这在老龄化的新加坡是一个日益重要的需求。例如，一款名为Rememo的失智症护理工具，利用AI生成的图像来增强治疗师唤起患者个人记忆的能力。
Teo：专业知识工作是最明显的候选人——例如初级律师、会计师和分析师。
但较不明显的转型可能发生在非正式教育和医疗保健领域：如家教、辅导、健康分类分诊和心理健康支持。这些服务亟需大规模普及，但过去大多数人无法获得。AI可以通过直接面向个人的工具改变这一现状。
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