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微软研究院发布新加坡实验室首年回顾，称与 NUS、NTU 新增 9 个联合项目，首位 IPP 学生的论文入选 CVPR 2026 口头报告
微软研究院（Microsoft Research）9 月 28 日在官方博客发布题为「One year in」的回顾文章，9 月 29 日又通过 X 账号 发帖称，Microsoft Research Asia — Singapore 已建立坚实基础，深化了与政府、学术界及产业界的合作，探索了前沿 AI 研究如何创造现实价值。帖文附带的文章链接指向。
回顾列出的首年进展包括：实验室与新加坡国立大学（NUS）、南洋理工大学（NTU）新开展 9 个联合研究项目，覆盖医疗 AI、机器人、AI 系统与多智能体系统。
2025 年 7 月 24 日启用：微软在东南亚的第一个研究实验室
回顾从 2025 年 7 月 24 日写起。当天，Microsoft Research Asia — Singapore 启用，成为微软在东南亚的第一个研究实验室，也是微软亚洲研究院（MSRA）在北京、上海、温哥华、东京之外的又一处据点（MSRA 成立于 1998 年）。微软当天发布的显示，实验室的设立由新加坡经济发展局（EDB）支持，启用仪式由新加坡人力部长 Tan See Leng（兼管贸工部的能源与科技事务）担任主宾，微软研究院院长 Peter Lee 与 MSRA 院长 Lidong Zhou 等人出席。
回顾把实验室的工作归入四条主线：下一代 AI 模型与智能体系统、面向现实影响的领域专用 AI、AI 原生研究实践，以及生态与人才发展。
微软企业副总裁兼 MSRA 院长 Lidong Zhou 在回顾中说：「一年前我们成立 Microsoft Research Asia — Singapore 时，愿景不只是再开一个研究实验室，而是搭一座桥，把微软的前沿 AI 研究与新加坡世界一流的大学、有远见的政府机构和充满活力的产业生态连接起来。」他说，一年下来最让他有信心的不只是产出的研究，更是双方建立的合作深度：「持久的影响力正是建立在这个基础之上。」
学术合作：五年期协议与三组在研合作
MSRA 自 2004 年以来累计支持了与新加坡机构合作的 75 个以上研究项目；回顾把与 NUS 的五年期框架研究协议列为重点案例。NUS 在 2025 年 4 月发布的显示，这份协议聚焦医疗、社会 AI、空间智能与数据密集型计算等方向，包含联合博士培养安排，学生可通过 EDB 支持的 Industrial Postgraduate Programme（IPP）等渠道接受指导。回顾补充说，协议配套一年一度的 NUS–MSRA 学术研讨会，由双方研究者共同商定合作议程。
回顾点名的在研合作有三组：NUS 助理教授 Mike Shou 与 MSRA 的 Xinxing Xu 开发面向医疗的统一多模态 AI；NUS 助理教授 Yang You 与 MSRA 杰出科学家 Furu Wei 研究扩散语言模型的系统基础；NUS 助理教授 Jialin Li 与 MSRA 研究多智能体系统中的分布式一致性，以及可验证的机器学习系统。合作网络还包括 NTU、新加坡管理大学（SMU）和新加坡科技研究局（A*STAR），已有论文发表在 ICLR（学习表征国际会议）、COLM（语言建模会议）等会议。
NUS 主管科研与技术的副校长 Liu Bin 在回顾中评价：「这一伙伴关系为前沿研究、人才发展和知识交流创造了新机会，加强了学术界、产业界与更广泛创新生态之间的联系。」
政府合作：EDB 的圆桌与 IMDA 的 Singapore Day
回顾把 EDB 称为实验室的基础性伙伴：既支持了实验室的设立，也继续支持通过 IPP 开展的联合博士培养。2026 年 2 月，EDB 与实验室联合主办了一场以物流与交通 AI 为主题的高管圆桌，十多位区域行业领袖到场讨论行业挑战。
2025 年 7 月，新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）联合举办了「Microsoft Research Asia Singapore Day — Advancing Industrial AI」，为期一天，内容覆盖医疗 AI、交互式世界模拟器、AI 智能体与社会 AI。IMDA 的显示，这场活动由 MSRA 与 IMDA 的 BizTech Group 合作举办，属于当月的 Singapore AI Frontier Week。回顾还提到，实验室与新加坡贸工部（MTI）、卫生部（MOH）有互动，其研究组合与新加坡国家 AI 战略 2.0 的方向一致。
新加坡 Digital Industry Singapore 高级副总裁兼联席主管 Low Jin Yong 在回顾中说：「新加坡正在积累深厚的研究能力，以推动 AI 等前沿技术的边界。Microsoft Research Asia — Singapore 是这一努力中的重要伙伴。」他表示，MSRA 正在培养能为新加坡经济和社会带来实际影响的下一代 AI 研究人才。
医疗样本：多模态 AI 与自进化诊断智能体
回顾把实验室的工作方式描述为一种双向交换：合作方带来领域知识、真实数据和运营难题，实验室投入前沿研究与工程能力，两者共同把基础研究推向实际方案；应用中发现的新问题再回流到基础研究。微软把这称为「从研究到影响」的循环。
回顾把医疗列为这套模式的早期样本：围绕多模态医疗 AI 与自进化诊断智能体的研究，正通过与新加坡医疗生态的合作得到部署和扩展，方向包括支持临床决策、从复杂的医疗数据中提取洞察，以及疾病诊断、风险评估与个性化护理研究。微软把「实现有意义的现实应用」表述为这项工作的长期目标。实验室启用时公布的初始计划就已包括借助 SingHealth 的数据与专业能力推进精准健康，并与 NUS、NTU 合作研究用于智能环境的具身 AI。
除医疗外，回顾称实验室还在金融、教育与科技领域寻找合作对象，研究组合尤其强调构建在东南亚语境下可靠、可信的 AI 系统。
人才管道：首位 IPP 学生与一篇 CVPR 2026 口头报告
微软研究院称，实验室首位 IPP 学生 Qiming Huang 由 NUS 助理教授 Mike Shou 与 MSRA 研究员 Xinxing Xu 联合指导，他的 RobotSeg 论文被计算机视觉与模式识别会议（CVPR）2026 选为口头报告。
这篇论文在公开记录中可以查到：CVPR 2026 官方站点把《RobotSeg: A Model and Dataset for Segmenting Robots in Image and Video》列在。论文由 Haiyang Mei、Qiming Huang、Hai Ci 与 Mike Zheng Shou 共同署名，提出面向图像和视频的机器人分割基础模型 RobotSeg：它基于 SAM 2，针对关节型机器人适配不足、依赖人工提示、需要逐帧标注这三个短板做了改进，并构建了包含 2,800 多段视频、13.8 万帧的视频机器人分割（VRS）数据集（）。
Qiming Huang 在回顾中说：「与来自 Microsoft Research Asia 和 NUS 的研究者一起工作，改变了我做 AI 研究的方式。除了技术指导，我学会了如何提出大胆的问题、跨学科协作，并考虑研究的现实影响。」
人才管道的其余环节也在继续：2025 年启动的 NUS–MSRA AI 夏季学校已吸引 300 多名学生，来自新加坡、东南亚及其他地区；Stars of Tomorrow 实习计划多年来接收了 90 多名新加坡院校学生；MSRA Fellowship 累计有 13 名新加坡高校学生获奖。NTU 副教授 Ziwei Liu 曾是 MSRA 实习生，他的一名学生成为 2025–2026 年度微软研究院全球 Fellowship 唯一来自亚洲的获奖者；NTU 助理教授 Jianfei Yang 学生时代随团队赢过微软的 Beauty of Programming 编程竞赛，如今在机器人方向与 MSRA 合作，并联合指导 IPP 学生。
第二年：把行之有效的合作模式放大
回顾的结尾把重点转向第二年：微软称，实验室的关注点正从搭建基础转向放大最有效的合作模式，并更广泛地展示这些模式的影响；微软把这概括为「scaling what works」，即把行之有效的做法放大。回顾称，接下来一年要做的，就是把更多前沿研究带入实践。