筆者早前到越南出差，與當地基建集團及社交軟件平台進行交流。這個人口達到一億人的國家，將會是不少香港及國際創科企業開發東盟市場的首要之地。 科技十分支持，尤其在人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈、雲計算等技術領域上有很大需求。另一方面，港府近年致力推動本地企業與海外聯通，以響應國家的「一帶一路」，這也締造了不少誘因。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 越南的市場龐大，人力資源豐富，加上近年十分重視科研發展，積極培育科技人才，令當地大學的科技猛人輩出。單單這些因素，就令筆者看好越南，它很適合作為香港初創發展東南亞市場的第一站。事實上，就連韓國、美國、日本和台灣等地的企業，都一樣對東盟「食指大動」，紛紛看上越南。 香港創科要在這些強大競爭對手中脫穎而出，就必須具備比其他國家更有利的條件。我觀察到，越南人對私隱安全意識越來越重視，網絡安全和私隱保護已開始成為新一代關注的焦點。在這方面，香港創科企業如果有政府項目、公私營醫院、賭場等方面的技術經驗，並有能力做好數據儲存和保護，將能在當地贏得更多的信任。 例如像筆者曾參與開發的「居安抗疫」App，能監測某人的所在位置但系統後台不會獲得該人的個人身份信息，只會透過編號及網絡信號去確定其人是否離開所在範圍。像這類大數據、機器學習和人工智能方面的應用，若能做到保障用戶的個人私隱，就會比起競爭對手有較大的優勢，將會更易被越南的企業集團所採用。 此外，越南市場對整合智能系統的需求也日益增長。當地最大的人工智能研究機構之一 VinAI Research，由越南最大民營企業 Vingroup 集團成立，正積極從事語音識別、自然語言處理、計算機視覺等領域的研究和開發工作。而當地許多企業也在大力發展 5G 技術、人工智能、大數據和區塊鏈等應用項目。市場正需要具備 AI 基礎設施的系統平台，以結合各項技術，實現高效率運作的智能化。這正與我們近期所開發的 AI 生成決策平台 LIFE（Live Intelligent Futuristic…

最近，勞工處已經開始實施新的《預防工作時中暑指引》。根據這份新指引，天文台會公布「香港暑熱指數」，並發布黃、紅、黑三級的「工作暑熱警告」。新指引提出了在不同警告等級下，進行不同程度勞動工作的員工每小時應休息的時間。如果出現紅色或黑色警告，極重勞動工種的員工應暫停工作，以確保勞工的職業安全。 想睇更多專家意見？立即免費訂閱！ 筆者曾經參與過不同工地的項目，對於工地施工的運作情況比較了解。我認為，新指引雖有一定的規範作用，但實際操作時可能會遇到不少困難。在工地前線工作繁忙的情況下，工人、工頭或主管可能沒有時間關注天文台網站或手機 App 發布的警告。即使得悉警告，要地盤按照指引執行建議的休息時間，也十分困難。 工頭需要每小時去安排工人的工作和休息，這大大增加了管理負擔和人手壓力。此外，「工作暑熱警告」未必考慮到各區情況，不同地區的溫差也可能有所不同。因此，工人可能會因所在地區感覺不太熱而忽略警告，增加中暑的風險。 其實，香港正在大力發展智慧工地，要有效地減少工人中暑的機會，加強工人的職業安全和工作效率，應有一套整合性的科技解決方案，同時間利用 AI、IoT、PNT 及大數據，實時融匯結合，進行快速分析，及即時作出反應行動。 這就是我們一直提倡的「SDP 概念」（Smart Decision Planning），以及從中發展出來的 AI 生成決策平台 LIFE（Live Intelligent Futuristic Enterprise）。LIFE 不但適用於醫院、機場、商場、學校、停車場等公共場所，實際上也非常適用於工地的場景，而所需要的設備包括：…

話說，我們的團隊近年來一直都有參與智慧醫院的建設，希望能透過各類型科技解決方案及應用，優化本地醫院的運作及管理流程，提升醫療效率及準確度，讓病患市民可得到更安全、妥善及優質的照料。而本港各家醫院近月發生了不少事故，都令筆者再次堅信在港推動「智慧醫院」的迫切性。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱 ！ 2 月時聯合醫院發生手術燈塌下事件，可謂前所未聞。後來多家醫院接連又發生了病人吊架脫落、石屎掉落、燈罩脫落、病房滲水等。根據醫管局數字，原來這類「設施及環境」、「醫療器材、儀器及消耗品」事故，過去 3 年也有 6,000 多宗。 據我所了解，以上種種問題，與目前本地醫院普遍人手不足不無關係，因醫護人員日常工作應接不暇，無法兼顧巡查器材設備及醫院各處。這個痛點，實在可以運用科技應用去解決。例如，以人工智能視像系統去監測手術室內的設備。系統會以圖像辨識並以 AI 人工智能運算和對比，能隨時檢視出物件（如燈罩、螺絲等）的不正常狀態，及時發出警告。 其實，現時本港不少醫院已投入許多資源去提升設備並使用智能科技，例如開發手機應用程式，幫助醫護遙距診症，隔空追蹤患者的健康數據。但真正的智慧醫院需要的是整合性，即是要考慮醫院全盤的智能布局，要同時利用 AI、IoT、PNT 及大數據，實時融匯結合，進行快速分析，以向有關單位提供即時的對應方案。 我們團隊最近就把「SDP 概念」（Smart Decision Planning）實踐在智慧醫院解決方案中，開發出全新的 AI…

近月 ChatGPT 風潮迅速吹襲全球，成為 IT 界及網民的新寵兒，大型科企如微軟、Google、百度等都着力開發同類的應用程式軟件，投入龐大資源去優化更切合人類需要的 ChatGPT，相信不用多久它就會成為我們日常使用的 AI 工具，為我們解答甚至解決各種問題。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱 ！ 然而，不良分子卻趁着這股熱潮混水摸魚，進行詐騙。香港生產力促進局轄下的香港電腦保安事故協調中心（HKCERT）早前就發出公告，提醒用戶要小心假冒 ChatGPT 的網站與應用程式。 據網絡安全情報公司 Cyble 的報告指出，坊間已有超過 50 個假冒和惡意的應用程式，正使用 ChatGPT 商標，進行…

尖沙咀中間道「海員之家」重建項目地盤，本月初晚上發生四級火警，通宵焚燒超過 9 小時後終救熄，幸未造成重大傷亡。地盤火警時有發生，筆者建議業界可考慮安裝 IoT 傳感器，透過簡單低成本的技術，避免再出現同類意外。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱 ！ 消防處指，去年 8 月曾派員巡查該涉事建築工地，並測試其輸水設施以確保運作正常，同時亦曾向負責人提供消防安全建議。然而火警當日，消防處卻發現位於工地地面的固定消防泵未能正常運作，加上工地的建築材料雜物多，火屑飄落各處，以致大廈多處同時起火，火勢急速蔓延，很快由三級升至四級。 雖然四級火警近年比較少見，但本港地盤發生火警的比率卻並不低。據消防處資料顯示，2019 年至 2022 年間的 22 宗三級或以上火警中，至少 3 宗為地盤火警，比例達 13.6%；近年每月平均更有 3.6…

一場影響全球多年的疫情，對人們的工作模式帶來了許多改變。在家工作（Work From Home）的新趨勢，令不少企業開始增加應用雲端計算，同時也要為員工提供高速網絡、自動化和遠程訪問工具。正正因為企業對網絡更加倚賴，網絡安全成為了相當重要的課題。 據網絡安全供應商Check Point指出，香港中小企近年所面對的網絡攻擊威脅日趨嚴重，香港公司過去半年平均每周遭受 789 次攻擊，而當中有 9 成惡意檔案，乃是透過電郵發送。雖然網絡安全風險大增，但許多中小企卻未有加強防護意識。據電訊營辦商於 2022 上半年的調查顯示，超過 8 成中小企客戶為節省成本，沒有定期更新網絡防護軟件，這會令公司資料被入侵和盜取的危機大增加，隨時會損失慘重。 筆者曾經聽客戶提及，其團購公司因網絡防護做得不好，被黑客攻擊，整個網站即時停運。而媒體亦不時有報道，指有黑客入侵和盜取公司郵箱，假冒商業夥伴或公司高層要求轉款；2022 年 9 月就有一宗本地肉類批發商公司被黑客盜取資料，損失達 2 千萬港元匯款的案件。 來自黑客的網絡攻擊，大多是勒索軟件、釣魚攻擊，或是系統漏洞攻擊，以破壞防禦系統並偷取資料。而最常見的是木馬程式、代碼注入，它們會攻擊企業的內聯網及電子郵箱。針對這些攻擊風險，筆者建議企業在網絡安全防禦方面要執行以下措施：…

創業絕非易事，陳智銓（Arthur）早年曾兩度創業，未幾就放棄，直至 6 年前第三度創業，他確定循大數據方向發展，在新冠疫情期間，設計相關的抗疫應用程式及居家工作平台，現正謀求擴大業務。他認為，創業的孤獨不足為外人道，創業者最重要是找到正確發展方向，「如果知好望角在東南面，你方向正確，最終都到達那範圍，但確認方面正確後，就要鬥效率。」 Arthur 的創業之路，可說是由「受氣」開始。他在科技大學畢業後，在科技公司打工，2003 年某日加班至半夜，翌日 9 時半返回公司，老闆怪他為何遲到，刺激他思考往後要如何走下去，就找來幾位大學同學「起義」自立門戶；隨後他第二次創業，更走到東莞開實體玩具店。 兩度創業皆死於無突破 Arthur 形容，創業三個月後是「第一個死亡峽谷」，「你預備的『軍糧』已不見了，人會以為自己有很多朋友，其實三、四個月已月盡（人的資源）」。他又指創業後，每半年就會遇上一個大挑戰，而他首兩次創業，亦只歷時一年多，死因可說是死於無突破，月入數萬元，令他覺得倒不如打工。 直至第三次創業，Arthur 已是團購公司的技術部門主管，兼兩個孩子的父親，朋友質疑他冒險創業，他心意反而更堅定。「你想過的困難，95% 不會出現，但有 95% 是你想像不到的困難。」 「當時有前輩說騎牛搵馬，一定追不到那隻馬，這句話對我啟發很大。」Arthur 因而辭去全職工作，全情投入初創公司隨賞科技（Compathnion Technology Limited），確定公司循大數據方面發展，在網上搜尋到熟悉大數據的中文大學教授劉建南，相約及邀請一同合作，於是做出全國平安證券計劃。…

近年推同科技有關嘅產品，只要加人工智能或 AI 字眼，身價即時上升。不過到底點先算係人工智能？然後機器學習（Machine Learning，簡稱ML）功能又係咩嚟呢？擁有機器學習功能就一定有 AI？下面就為大家一次過解答。 要解釋人工智能同機器學習嘅分別，首先就要回一回帶重溫歷史。如果有睇過幾年前《解碼遊戲》呢部戲，男主角 Alan Turing 一直都俾人叫做「電腦之父」，其實佢亦係第一個提出人工智能概念嘅人。佢喺上世紀 50 年代寫咗篇論文，用一個簡單測試去分辨機器識唔識得思考。方法好簡單，只要將相同問題搵人同電腦解答，得出嚟嘅答案係分唔到由邊個解答，就代表部電腦能夠思考擁有智慧，後世就叫呢個做 Turing Test。 呢個測試好有代表性，因為佢將人工智能嘅概念規範化，不過直到今時今日，都未有人可以百分百做到一部符合 Turing Test 要求嘅電腦，所以為咗貼地少少，有人就將人工智能定義收窄少少，只要電腦可以自行完成單一工作，而且做得比人類好，就叫人工智能喇！然後喺呢個狹義嘅人工智能定義下，又衍生咗機器學習呢個分類。1959年，當時喺 IBM 做工程師嘅 Arthur…