发布时间：2026年04月16日
恩士迅以多元语言与文化，构建负责任的AI
AI的真正价值，在于能否精准适配实际生活场景。恩士迅（NCS）始终坚信，AI本地化并非可选项，而是实现高效落地、筑牢用户信任的关键基石。从语言体系、合规规范，到文化习惯与社区需求，我们的AI技术在拓展应用边界的同时，充分贴合不同场景的实际特征。
恩士迅（NCS）在东南亚地区持续深耕实践，打造多语言大模型、具备本地风险识别能力的视频分析技术、适配新加坡城市场景的配送机器人，以及助力公共住房管理、水资源优化的物联网传感方案等，让AI切实融入日常工作与生活。
核心价值
- 本地化AI贴合社区生活、工作与沟通习惯，持续建立并深化用户信任。
- 深度贴合属地法规与文化规范的AI应用，更利于场景落地与推广使用。
- 融合本地环境特征的视觉及机器人技术，可提升运行安全性、效率与公众接受度。
- 结合区域基础设施优化的AI方案，助力打造更智慧、低碳的宜居社区。
- 立足共情与场景适配发展AI，有助于形成长期稳健的发展优势与竞争力。
让AI读懂本地：
以多元语言与文化，构建负责任的AI
负责任的AI，离不开对地域文化与语言生态的深度理解。尤其在语言多样的东南亚地区，打造贴合本土表达习惯的AI模型，是打破沟通壁垒、实现普惠智能的重要前提。
SEA LION、MERaLiON等项目，正是面向区域文化适配开展的AI模型前沿探索，充分结合东南亚各国语言、方言特点与社会结构进行研发设计。
恩士迅（NCS）积极参与并支持SEA LION与MERaLiON项目。同时，我们持续迭代自研的Ins8.ai语音转文本及大模型解决方案，针对新加坡英语场景专项优化，目前已在呼叫中心等场景实现实际应用。
这类AI模型并非简单的语言翻译与替换，而是基于区域真实数据训练、联合本地专家共同构建，并以公平、包容为原则开展评估。模型深度融入本土价值观、语言多样性与文化内涵，在支持小众语言应用的同时，更好地体现区域发展需求与生活方式，走出更具包容性的AI发展路径。
本地化同样是AI治理的关键一环。AI系统需严格遵循各国及地区在数据驻留、隐私保护、模型可解释性等方面的合规要求。而深度本地化的AI，更能有效提升数字包容度，助力社区更好地参与数字化建设，实现共同发展。
AI助力更精准地洞察全局、清晰识别风险
全域感知｜适配复杂场景的视觉智能
视觉AI的价值，源于真实场景的深度适配。一套在海外仓储场景表现稳定的计算机视觉模型，难以直接适配东南亚工地等动态复杂环境。恩士迅（NCS）打造可定制化视频分析模型，面向公共基础设施、工业工地等场景专项设计。
模型融合本地场景先验知识、地域化风险特征、场景隐患要素与合规框架，支持持续迭代学习，适配环境变化，在复杂场景下保持稳定可靠的识别表现。
目前，视频AI系统已落地合规检查自动化、风险隐患识别、多行业安全违规行为实时监测等应用，助力提升场所安全管理水平，优化人工巡检投入，提升事故响应与处置效率。
与我们同行的AI
从配送机器人到自动驾驶设备，在复杂城市环境高效运行，仅靠GPS定位难以满足需求。需结合本地场景知识，实现复杂地形安全通行、人流规律理解，并适配区域规则与社会行为习惯。
恩士迅（NCS）持续推进相关系统研发，打造面向新加坡城市环境的新一代自动配送机器人，可在综合功能区、公共住宅底层、人行道、多层园区等场景稳定运行。
这类机器人兼具精准空间定位与行为适配能力。AI模型依托传感器数据，结合本地交通规范与公众互动特点持续优化，保障运行安全与可靠，提升公众接受度。实践表明，机器人融入社会，需以友好、安全的方式服务大众，建立良好互动信任。
读懂关键价值的AI
为社会福祉而生的场景化智能传感
AI与实体传感器结合，可释放多元实用价值。实现这一目标，需让传感器与分析体系贴合本地基础设施、气候条件与公众需求，做到精准适配。
恩士迅（NCS）AIoT解决方案已在新加坡公共组屋区域落地应用，为超万栋高层住宅提供结构健康监测、能源使用管理、运维需求预测等服务，助力建屋发展局（HDB）推进可持续、高韧性城镇建设（HDB, 2024）。智能分析体系助力降低碳排放，减少设施故障风险，在打造智慧建筑的同时，构建绿色低碳社区。
此外，模拟分析与传感器模型为水处理设施提供预测建模支持，助力墨尔本水务公司保障供水安全（NCS, 2024）。实践证明，基于区域场景数据与运行规范打造的本地化AI，可带来长效、以人为本的应用价值。
归属感，是衡量智能价值的重要标尺。
有影响力的AI，不在于参数与算力，而在于深度融入场景、贴近日常生产生活。理解大众语言、生活与工作方式的AI，更易建立信任，实现规模化落地。
依托高度本地化的智能应用，在尊重语言、文化与治理模式的基础上，企业可更有针对性地拓展AI应用场景，提升发展韧性。AI的未来，不仅在于技术能力，更在于连接人与场景的温度。
行业决策者在布局AI时，既要关注落地可行性，更应思考如何贴合本地场景实现适配落地。脱离场景的AI仅是技术工具，融入生活、贴近人心的AI，方能推动产业与社会变革。