「飲啖茶，食個包，再整籠蝦餃！」一個朝早起身與家人飲茶的畫面出現在你眼前。你拿着的點心紙是怎樣的呢？是要用筆「剔」點心？還是連點心紙都沒有，是用手機掃 QR Code 落單？如果說，是拿着點心卡，走到點心車前揀點心，再找點心姐姐蓋印……這個畫面，你有沒有共鳴呢？ 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 回想起舊時中式酒樓的飲茶時段，點心車是不可或缺的一部分。點心姐姐推着點心車，在席間穿梭叫賣，讓顧客能夠選擇自己喜愛的點心。有時會有些新鮮出爐的熱門點心，或突然做特價的美點，大家都會伸長頸等候點心車由廚房駛出的一刻，然後如同賽車來到維修站般，一眾食家火速圍着點心車搶點心，手快有手慢冇！而我最懷緬的，是看着點心姐姐即場煎製腸粉、蘿蔔糕，又有得睇又有得食。 然而，大家都明白點心車逐漸式微的原因：現代化點餐方式既快捷省時，管理上又方便有效率，同時能保障食物品質，而人手上的需求大大減少。在餐飲業的發展上，點心車被淘汰是必然，但難道風味和記憶也要隨之消失嗎？ 我們的酒店客戶不願讓這種傳統風味消失，為了讓顧客能夠重溫舊式酒樓的體驗，在使用我們的送餐機械人 BellaBot 時，希望我們能特別編寫程式，讓 BellaBot 可以模擬點心車的功能，載着剛出爐的點心，巡遊到每一張枱，讓顧客能夠揀選自己所喜愛的點心。這讓顧客彷彿回到過去，感受到傳統點心車所帶來的熱鬧氛圍，善用了現代科技的便利性之餘，也傳承了傳統點心車的樂趣。 當然，要機械人完全做到重現當年的風味，是不可能的。但此舉可以將點心車的重要元素保留，就如一道鑰匙打開了大家的記憶之門，讓顧客有機會回味或重新體驗這種傳統飲茶文化。無論是老一輩經歷過點心車時代，還是新一代對點心車充滿好奇的顧客，都能夠在這種科技應用下獲得獨特的用餐體驗。 酒店的原意，不僅僅是為了追求時尚和便利，更是為了保留及傳承我們的文化遺產。通過創新和融合，我們成功地讓傳統文化在現代社會中煥發新的生命力。很希望能見到更多這類傳統與科技的融合，為餐飲業及其他行業帶來更多創新和發展的機會。 作者：Tobot Solution創辦人兼行政總裁王嘉敏（Jazzy） 相關文章：【機械人語】七老八十的小良伴

「60 歲啱啱是中年。」這個「中年論」當年曾經引起大眾一番討論，但無可否認，現今 60 歲還在拼搏事業發展的大有人在。香港已獲取全球最低生育率的「認證」（聯合國最新公布），人口老化必定更為明顯，不可逆轉，「登陸」人數比例只會越來越多。也許討論如何解決和舒緩人口老化問題已不合時宜，如何接受和配合才是要思考的方向。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱 ！ 我相信開發服務型機械人方案，是其中一個大方向，而且是勢在必行的。隨着 AI 語言處理技術發展日趨成熟，現在大家每日與 ChatGPT「交談」其實正正是進入與機械人溝通的新一步，我們距離與「多啦 A 夢」一樣「有傾有講有表情」的家庭助理機械人，可以說已經是一步之遙。 機械人可透過對話理解到長者的需要而作出相應行動，例如長者若有身體不適的情況，機械人可分析大量的醫學資料及根據長者的病歷，作出準確的判斷和應急建議，並將資料報告給家庭醫生。機械人配合影像分析技術，可以感知長者突然倒下並持續不動的異常情況，即時聯絡家人、護理院或急救團體。 機械人亦可幫助長者完成飯菜的烹調、網上購物、打掃等家務工作，從而提高長者們的生活品質和自主性。機械人技術還可以提供長者更多的娛樂和社交機會，例如陪伴聊天、玩遊戲等，改善他們的精神狀態和生活滿意度，同時幫助長者透過社交網絡建立社交聯繫，拓展他們的圈子。 雖然現時的機械人未必能「入得廚房、出得廳堂」，許多功能未能做到一機包辦，但現時物聯網技術發展漸趨成熟，機械人已可與其他智能設備進行更加深入的協同工作，從而實現更加全面的服務，提高長者的生活品質和舒適度。 可以預計，就算將來我們「年紀大、機器壞」，行動不便也可足不出戶自在生活。即使我們需要出行，相信未來的無人駕駛技術，亦可以帶我們行街睇戲食飯，七老八十也能好好生活。 相關文章：【機械人語】「我們會被AI取代嗎？」會。也不會。

最近 ChatGPT 成為全球熱話，大家在驚嘆其分析及回應能力的同時，亦再次引發危機意識，人人自問：「我們會被AI取代嗎？」同樣的問題，在每次機械人技術有重大進展或突破時，都會被反覆提起。若要給出一個簡單答案，必然是：「會。」 想睇更多專家見解？立即免費訂閱 ！ AI 機械人協助並代替我們工作，只會越來越多，要不然為甚麼要發明它們呢？試回想一下，在沒有吸塵機的年代，我們都是用掃帚打掃的。到了現在，何止是吸塵機，不少人家中都有吸塵機械人吧！ 運用 AI 機械人，我們就可以騰空更多寶貴時間和精力，專注於更高層次、更複雜的工作，進而提升工作效率、降低成本、改善安全、減少錯誤。例如在餐飲業活用 AI 機械人，就可以將接待、推廣、點餐、烹飪、送餐、結帳、庫存管理等工作全部交託，不但效率大大提升，我們更可以用騰出的時間多與顧客溝通，了解市場反應，創作更好的菜式和服務。 說到這裏，同一條問題讓我再答一次：「我們是不會給 AI 及機械人完全取代。」咦？怎麼自打嘴巴、前後矛盾？因為這條問題的答案關鍵，是在於我們如何活用科技並自我提升。 有了 AI 機械人，我們多出更多時間，就應該好好把握時間為自己增值，不斷進步學習，同時又多點與人作實際交流。要知道，人與人的當下情感交流，是不可能由 AI 計算出來的，而是要用心去感受的。所以，當我們正在邁向一個人與機器人和諧共處的全新可持續發展社會模式時，我們更要提醒自己，如何做一個有血有肉的有心人。…

隨著自動化的應用逐步普及，近年無論在商場或港鐵站，都見到越來越多機械人「投入服務」，惟它們的系統存有差異，難以統一使用。本地機械人應用系統研發商精銳動力科技（RV Technology）針對此 Pain point，推出首個港產中央化多元機械人控制系統（Agnostic Robotic Control System，ARCS），透過運用 Microsoft 香港的 Azure 雲端技術，減少編程和集成時間，靈活地協調不同功能的機械人。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱 ！ 經過近 3 年的研發，ARCS 於日前正式發佈。平台集中統籌及控制不同牌子、功能、系統的機械人，具備高兼容性，支援 4 至 5…

IT 界一直給予外界的印象是陽盛陰衰，然而隨科技發展一日千里，不少女性選擇投身 IT 界，甚至成為集團中的領軍人物。巾幗不讓鬚眉，留有一頭長髮，說話溫婉的 Jazzy ，一早洞悉科技將是未來趨勢，於 20 年前入行成為 IT 界的「少數族裔」。她認為男女各有長處，女性憑著獨有的特質，絕對能在 IT 界突圍而出。 想睇更多業界訪談？立即免費訂閱 ！ 「嗰陣仲係用緊 DOS Mode、打 Command，好麻煩㗎！」Jazzy 口中的「嗰陣」，正是中學校舍未有冷氣、仍然流行打字機、電腦尚未普及的年代。她笑言，選科前對 IT…

香港工業人工智能及機械人研發中心（FLAIR）由香港生產力促進局設立，並與主要合作者德國 RWTH Aachen Campus 共同營運，本月中與四家來自大灣區和歐洲的業界合作夥伴簽署研發贊助協議，包括 Rompa 集團、睿智系統工程有限公司、Stackpole Powertrain International Aachen GmbH 及 TCL 工業研究院（香港）有限公司，建立人工智能和機械人研發合作夥伴關係。 （資料及圖片來自 FLAIR）

正所謂魔高一丈，由於黑客不停採用新技術避開安全檢測，所以專家警告殭屍網絡 (Botnets) 愈來愈難防禦。除了倚賴傳統防禦方法，專家建議還可經常留意上網設備的表現，如發現有以下特徵，好可能已中招…… 簡單來說，殭屍網絡指一個由受感染電腦設備組成的網絡，它受到黑客所操控，在有需要時發動網絡攻擊，當中包括 DDoS、釣魚電郵等。現時可被操控的電子設備相當廣泛，由以往的桌面電腦、手提電腦、伺服器擴展至智能電話、各種 IoT (物聯網)產品。加上近年黑客發明出各種反射及放大 (amplification) 技術，可將細少的數據封包放大至數億倍，因此令 DDoS 攻擊成為更令人頭痛的問題。 專家指出，近年黑客採用更多新技術，可有效繞過防毒軟件的偵測，導致 Botnets 防禦工作變得更困難，這些隱密技術包括： · 化整為零：以往黑客大多會設立一個 C&C 控制中心，向整個殭屍網絡軍團收集及發送指令。不過，單一或固定控制中心較容易被偵測及封鎖，因此黑客改以分散式手段，或交由殭屍大軍分散式傳輸數據，提升打擊難度。 · 暗渡陳倉：殭屍網絡會透過第三方軟件或社交平台傳輸數據，特別是後者的用家經常會發布或下載相片、連結，誤導防毒軟件認為是正常網絡活動，從而隱藏惡意網絡行為。…

傳統的神經元網絡 (neural networks) 人工智能機械學習模型，數據工程師必須預備大量合適及準確的數據套件，供系統自行分析及反覆學習。不過，並非所有情況下都可以使用這種機械學習方式，例如要訓練深海機械人，就要採用另一種稱之為強化學習網絡 (reinforcement learning network) 的訓練模式，而且訓練效果更超過預期，水中暢泳竟然較海洋生物更慳力。 這項強化學習網絡訓練計劃由多間大學如加州大學、哈佛大學的研究團隊組成，成立的目的，旨在希望透過新的機械學習方式，去訓練深海機械人能夠用更少組件、以及在水底下以更慳電的方式前進到目的地。研究員解釋，因為深海機械人會潛入 2,000 呎以下水深探索海底世界，操作員基本上無法控制它們，更別說要將附近海域的水流數據傳送給它們，所以深海機械人只能靠自己，以身處環境有限的數據判斷前進方法及如何以最有效率的方式到達目的地。研究另一個原因是深海機械人必須長時期在海中航行，同樣需要使用最少的電子零件，因此編寫的軟件不能過於複雜及容量要細。考慮過種種因素後，研究員便決定採用只須以自身收集到的數據進行訓練的強化學習網絡模式，而且更指出一旦成功訓練深海機械人可以僅靠有限數據達到以上目標，它亦可應用於其他星球的海域深索上。 在計劃開始後，研究員製造了一隻只得手掌大小的潛水機械人，它的微電子控制元件是於 Amazon 以 30 美元購得，大小只得 2.4×0.7 吋，便可配備研究員撰寫的程式碼、水平儀及體感儀，而且非常慳電。通過強化學習網絡訓練了一段時間後，研究員發現機械人已懂得如何利用水流，例如水流遇到障礙物時產生的逆向漩渦，更有效率地移動到目的地，這種做法就有如麻鷹懂得利用熱氣流翱翔一樣，但出來的結果更超出研究員的預期，因為機械人竟能比真實的海洋生物游得更慳力更有效率。 研究成果令人振奮，但研究員指出強化學習網絡訓練模型仍處於起步階段，離投入實戰用途還有一段距離，例如除了深海水流外，如何利用海潮漲退及近岸的亂流移動也是重點研究之一。而研究員更謙虛地說，正在學習的不僅僅是機械人，人類也能透過機械人學懂穿越海流的新方式。 資料來源：https://bit.ly/3H8v89T

在新冠疫情下，可能你都試過通過網上會議見工，但你又有否想過，畫面上雖然只得一個人事部職員同你會面，但背後原來還有一個隱形面試官？無錯，全球各大企業已陸續引入人工智能 (AI) 技術去篩選求職者，不幸求職失敗，分分鐘只是栽在機械人手上。 人工智能招聘 (AI recruitment) 技術，最大的好處是可以減少人事部的工作量，通過精準的大數據 (Big Data) 分析資料庫，從數以千計的求職申請中找出合適的人選，減少因人手不足而走漏人才的風險。專家指出，由於人力資源始終有限，人事部員工往往未能詳細閱讀所有求職者的個人履歷，而且又無法安排所有達標人士接受面試，而可以 7/24 工作的人工智能機械人，便不會受到這方面的影響，而且態度亦較為持平，減少先入為主的偏見，適合用於初選階段。 到底人工智能在篩選時，會用哪些方法去測試求職者的能力？一般來說，現時人工智能招聘會以兩種方法進行評估。 遊戲測試 以美國公司 Pymetrics 為例，其測試手法是讓求職者接受一個為時約 25 分鐘的遊戲，例如計數、配對詞語、限時內完成指定任務等，目的在於測試求職者的個性及危機處理能力。據知目前大企業如 McDonald’s、JP…

WhatsApp 跟 Facebook 共享用家數據事件，香港大量用戶轉投 Signal 及 Telegram 的懷抱。其中 Telegram 就錄得在短時間內全球大增 5,000 萬新用家。不過在轉會之時，各位轉會人士亦要留意新的即時通訊服務上的詐騙技倆，例如 Telegram 就被發現有黑客正利用其 chat bots (聊天機械人) 功能，上年在歐洲地區騙取至少 650 萬美元，大家要提防新型「電話詐騙」！…