场景
您在新加坡经营工厂或生产设施——电子组装、精密工程、食品加工、化工或其他制造业。您面临以下问题：
- 质量缺陷发现太晚，导致高昂的返工和报废成本
- 设备意外停机，打乱交付计划
- 生产排程依赖人工，产能利用不足
- 人力成本上升，人工检测难以为继
您听说 AI 可以解决这些问题：计算机视觉用于自动质量检测，机器学习用于在设备故障前进行预警，优化算法用于更智能的生产排程。
现在正是好时机。制造业是新加坡四大国家 AI 使命领域之一（“先进制造业——加速创新，打造全球竞争力工厂”）。政府正通过多项资助计划积极推动工厂 AI 应用。
问题是：该用哪种资助来支持您的智慧工厂 AI 项目？
该选哪种资助？
| AI 项目类型 | 最佳资助 | 资助额度 | 时间线 |
|---|---|---|---|
| AI SaaS 质量监控或预测性维护 | EIS | 400%税务扣除 | 报税时申报 |
| 定制 AI 质量控制或维护系统 | EDG | 最高70% | 审批12-16周 |
| 预先核准的制造业 AI 方案 | PSG | 最高50% | 审批8-12周 |
| 全厂 AI 转型（多个应用场景） | EDG | 最高70% | 审批12-16周 |
选择 EIS 的情况
- 订阅AI SaaS 平台用于质量监控或预测性维护
- 希望获得400%税务扣除（合格 AI 支出上限 S$400000）
- 有应税收入可享受扣除
- 使用现成 AI 工具而非定制开发
- 希望最简流程——报税时申报，无需事前审批
示例：
- 订阅云端 AI 视觉检测平台（如机器视觉 SaaS）
- 采购连接设备传感器的预测性维护 AI
- 授权使用 AI 生产排程软件
- AI 质量分析仪表板年度订阅
选择 EDG 的情况
- 需要针对生产线定制 AI 质量控制系统
- 项目涉及工厂 AI 转型咨询服务
- 需要软硬件整合（摄像头、传感器、边缘计算 + AI 模型）
- 希望获得直接现金共同资助（最高70%）而非税务扣除
- 项目预算 S$50000以上，实施范围较大
示例：
- 针对特定产品线的定制计算机视觉缺陷检测系统
- 包含 IoT 传感器、数据管道和 ML 模型的端到端预测性维护系统
- 工厂数字孪生与 AI 驱动的生产优化
- 顾问主导的 AI 就绪评估与分阶段实施路线图
选择 PSG 的情况
- PSG 目录中有符合需求的预先核准制造业 AI 方案
- 预算低于 S$30000
- 希望更快审批（8-12周）
- 需要成熟的标准化方案而非定制开发
示例：
- PSG 目录内的标准制造流程 AI 质量检测模块
- 针对常见设备类型的预先核准预测性维护套装
- 目录内含 AI 排程功能的生产优化软件
申请步骤
主要路径：EDG（大型 AI 项目）
-
评估工厂 AI 就绪度
- 目前收集了哪些数据（设备日志、传感器数据、检测图像）？
- IT/OT 基础设施如何（车间网络连接）？
- 哪个场景影响最大（质量、维护、排程）？
-
聘请 AI 解决方案顾问
- 要求 SOW 涵盖：AI 可行性研究、方案设计、实施计划
- 确保顾问了解制造业 OT 环境，而不仅是 IT
- 将硬件需求（摄像头、传感器、边缘设备）纳入范围
-
准备项目提案，包括：
- 商业论证：当前缺陷率、停机成本、产能差距
- AI 方案设计：什么模型、什么数据、什么硬件
- OT/IT 融合方案：AI 系统如何连接车间
- 实施阶段：先在一条产线试点，再推广
- 详细成本拆分：咨询、硬件、软件、集成、培训
- 预期成效：缺陷降低百分比、停机减少百分比、产能提升
-
通过 BGP 申请，提交：
- 完整项目提案
- 顾问 SOW 与合作函
- 硬件和软件供应商报价
- 公司财务报表（2年）
- 工厂平面图与设备清单
-
等待预批准函 (LOO)——12-16周
- LOO 前不要采购设备或开工
- BGP 可能要求补充技术方案说明
-
获批后实施
- 第1阶段：数据采集基础设施搭建，在一条产线试点
- 第2阶段：AI 模型训练、测试与验证
- 第3阶段：正式部署与操作人员培训
- 第4阶段：推广至其他产线
-
提交成果证明申领资助
EIS（AI SaaS 订阅）
- 订阅合格的 AI 工具用于工厂运营
- 保留发票和合同，证明 AI 相关支出
- 报税时申报400%税务扣除（合格支出上限 S$400000）
- 无需事前审批——但需确保支出符合 EIS 类别
PSG（预先核准方案）
- 查看 PSG 目录(gobusiness.gov.sg)，搜索制造业 AI 方案
- 向核准供应商索取报价
- 通过 BGP 申请——审批约8-12周
- 获得预批准函后实施
申请所需材料
全部资助通用
- ACRA BizFile（6个月内）Not completed
- 财务报表（2年）Not completed
- CorpPass 登录凭证Not completed
- 工厂平面图与设备清单Not completed
- 当前生产 KPI（缺陷率、停机时数、产能）Not completed
EIS 专用
- AI 软件订阅发票/合同Not completed
- AI 工具在制造运营中的使用说明Not completed
- 合格 AI 支出的付款证明Not completed
EDG 专用
- AI 项目提案与技术设计（5-10页）Not completed
- 顾问 SOW 与合作函Not completed
- 硬件供应商报价（摄像头、传感器、边缘设备）Not completed
- 软件/AI 平台供应商报价Not completed
- OT/IT 网络评估或融合方案Not completed
- 试点计划及成功标准与 KPINot completed
- 数据就绪评估（现有数据、待采集数据）Not completed
PSG 专用
- PSG 核准供应商报价Not completed
- 公司银行账户证明Not completed
- 待改进制造流程说明Not completed
常见错误
-
低估 AI 集成工作量
- 制造业 AI 不仅是软件——需要数据管道、传感器、边缘计算和车间联网
- 预算应涵盖完整技术栈，不只是 AI 模型
- 需包含集成测试和验证时间
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忽视 OT/IT 融合挑战
- 工厂设备 (OT) 和业务系统 (IT) 通常运行在不同网络
- AI 系统需要两端的数据——需规划安全的桥接方案
- 选择了解制造业 OT 环境的供应商
-
在获得预批准函 (LOO) 前启动 EDG 项目
- LOO 前的任何采购或工作不可申领
- 包括试点项目、概念验证和硬件采购
- 需将12-16周审批时间纳入计划
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EIS 申报时未单独记录 AI 支出
- EIS 要求清晰的合格 AI 支出记录
- AI 订阅发票应与一般 IT 支出分开
- 需记录每个工具如何在制造运营中应用 AI
-
跳过试点阶段
- 一次性在全厂部署 AI 风险极高
- 应先在一条产线或一个场景试点
- 验证准确率和投资回报后再推广
实际案例（已匿名）
案例1：电子工厂——通过 EDG 部署 AI 视觉检测
- 设施：SMT 组装厂，200名员工，生产 PCB
- 问题：人工目检遗漏3-5%的焊接缺陷
- 投入：S$180000，包括 AI 摄像系统、边缘计算、定制缺陷检测模型、MES 集成
- 资助：EDG（定制 AI + 硬件 + 咨询）
- 结果：70%共同资助 = S$126000
- 成效：缺陷逃逸率从3.5%降至0.4%，检测速度提升5倍
- 周期：6个月（审批2个月 + 实施4个月）
案例2：食品制造商——通过 EIS 部署 AI 预测性维护
- 设施：饮料灌装厂，80名员工
- 问题：输送带和灌装机意外停机每月损失 S$15000
- 投入：S$36000/年的预测性维护 AI SaaS（传感器集成 + ML 平台）
- 资助：EIS（AI 订阅400%税务扣除）
- 结果：S$36000支出获 S$144000税务扣除，实际节税约 S$24500
- 成效：意外停机减少60%，每年节省 S$108000
- 周期：即时——下次报税时申报
案例3：精密工程企业——通过 PSG 进行生产优化
- 设施：CNC 加工车间，35名员工
- 问题：人工排程导致20%的设备闲置
- 投入：S$25000，采购 PSG 核准的 AI 生产排程工具
- 资助：PSG（预先核准方案）
- 结果：50%共同资助 = S$12500
- 成效：设备利用率从68%提升至82%，产能提升15%
- 周期：4个月（审批2个月 + 实施2个月）
下一步
- 确定最具影响力的 AI 应用场景——质量、维护还是排程？
- 评估数据就绪度——您的设备目前采集了哪些数据？
- 查看 PSG 目录，搜索预先核准的制造业 AI 方案（最快路径）
- 联系有制造业经验的 AI 方案供应商（EDG 路径）
- 在计划开始实施前3-4个月准备申请
- 通过 BGP 申请，获得预批准函后再支出
- 从一条产线试点，验证成效后再推广
相关资源
- Budget 2026 AI 资助决策矩阵 — 对比所有 AI 相关资助
- 国家 AI 使命 新加坡 2026 — 制造业作为 AI 优先领域
- Budget 2026 AI 技能与免费工具 — 提升工厂团队 AI 能力
- 资助申请常见陷阱指南 — 避免常见申请错误
- Business Grants Portal — 官方申请平台