筆者早前曾經寫過，本港不少大型工程及公營項目皆涉及地下水道或密閉空間，故在「4S 管理」（Smart Site Safety System）上一直有大量需求。而加上近年城中工業意外頻生，不少嚴重事故更涉及人命傷亡，故當局及業界都對「4S 管理」加倍重視，希望能更好地利用科技保障工人安全。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 然而筆者視察過眾多的工地項目，發現在落實科技應用方案時，往往費時，新科技方案由初始規劃、POC 試驗、系統銜接到正式應用，都花上超過一個月，對於急速的市場需求，顯然未可追上步伐。 此外，地盤場景複雜多變，對應橋底施工、大型機械移動、高架吊塔、多項吊臂機械、密閉隧道等不同場景，4S 方案都會有不同需求，故傳統的科技開發流程已然過時，市場需要更快捷、更靈活、更低成本的系統開發平台。而且在工程進行期間變數多多，更會有難以預測的環境變化與突發因素，科技方案需要即時支援配合。但若果要按每個場景製訂個別科技方案，不但成本大增，且需要更長的開發時間，趕不上應用需求。 因此，筆者認為市場需要的是一個創新的 4S 科技平台，能靈活配合不同層面的應用之餘，更可以讓用家隨時就使用起來，有如網店平台一樣。以往企業要設置自家網上商店，往往需要找專人或網站公司代勞，由零開始建構網站，從網頁編程到界面設計到加入網購功能等，隨時要花上數星期甚至數個月的時間才可正式開店。但自從出現了網店平台，為網店生態帶來了巨大的顛覆，任何人只需簡單的按幾個按鈕、自選預設好的網店範本，不用半小時就可以開始經營了。 筆者對 4S 科技平台概念正是如此，業界可以簡單下載軟件後選擇訂閱模式，就能透過人工智能代為設定，自行與相關的系統及硬件連接，即時使用，大大省卻了開發系統的時間及人力資源。除了更快捷、更低成本外，業界用戶亦可靈活按需更新模組，自行微調場景、地圖、定位、監察、探測等功能，需要更改設定亦可隨時修改，即改即用。用戶更可按偏好，自定專屬的界面，即使非 IT 技術人員亦懂得使用。此外，系統可加入 AI…

最近 OpenAI 震撼地發佈了其新一代旗艦 AI 模型「GPT-4o」。此「o」象徵「omni」，寓意該模型能夠處理多元化輸入輸出，無論是文字、語音，乃至透過視覺進行互動，都能即時回應。自推出以來，「GPT-4o」迅速成為與人類溝通的「最佳 AI 助理」，其易用性不但大大幫助職場人士高效完成任務，又能擔任「家庭教師」，甚至能進行即時口述翻譯，因此廣受用戶青睞。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 與此同時，Apple Intelligence 雖預計於 2025 年才會全面登場，但已有消息透露，Siri 將新增文字直接輸入功能，毋須進入輔助功能設定，且變得更具對話性，即使用戶言談間偶有口誤，Siri 亦能精準捕捉其意。 眾多科技企業，早已紛紛投入此類 AI 模組的研發。例如，筆者團隊正致力於「AI 中央數據資訊庫」項目，專為商用市場設計，其核心理念與「GPT-4o」異曲同工，可視為「商業版 Siri」。…

筆者不久前剛分享過，如何在地下水道及密閉空間實現「4S 管理」，以保障工人的安全。喜見有關當局早前迅速通過了《密閉空間工作守則》的修訂並刊憲，顯示了當局對相關問題之重視。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 新修訂的細則中，要求東主或承建商在整段工作期間於密閉空間出入口拍攝視頻，以監督相關人員在執行和遵守安全控制措施的情況，並須保存視頻記錄。此外，更新增了詳細的危險評估表格範本、空氣監測警報設備的設定等要求，進一步強化了對工人安全的保障。 在空氣監測警報設備方面，筆者曾撰文分享方案。簡單來說，業界可善用移動電源的空氣傳感器和藍牙感應器等裝置，配以工人佩戴的智能手錶或頭盔，與智能中央管理系統連結，若出現異樣，系統即時發出警報，及時作出救援。 至於視頻監督設備方面，以下是一些業界在採購時應注意的事項和重點： 1．鏡頭設置：必須覆蓋整個出入口，避免出現監測盲點，有需要時於出入口設置 2 至 3 個鏡頭，以確保全境監測，故應選輕巧的裝置。同時，建議地下空間內亦需要裝置掛牆式的視像鏡頭，能清楚看到工人地下施工的情況，確保工人安全。 2．便攜性：因裝置可能需要經常移動，建議選用一些便攜的裝置，最好是簡單到能在三腳架上設置影像鏡頭，要輕身又易於移動，可由 1 至 2 個工人輕鬆搬動及設置。 3．電池耐用量：這些裝置往往需要長時間運作，故維護電源是工地的一大痛點。有些影像鏡頭裝置主打 All in One，集合了影像鏡頭、路由器、偵測器、警報器於一身，概念雖好，但耗電量大，且裝置體積偏大不利移動。…

企業在加速發展步伐時，就需要增加人力資源。但許多時管理層卻發現，明明人手多了，但大家所花的工作時間卻沒有減少。公司一方面要花時間培訓新員工，一方面要花時間做好新舊同事工作分配與銜接，但過程往往難以順暢，尤其當幾項工作需同時推進時，新員工常應變不來，令上司及同事要花上更多時間精神去解釋、溝通、分配、安排、善後。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 根據微軟的《Microsoft 工作趨勢指數》年度報告，每位員工平均要花 57% 的時間在電郵交流、開會等溝通性工作上。這些「行政工作」既費時，又無助於改善溝通，且影響團隊效率和工作氛圍。 其實，這些「行政工作」大可以交給 AI 人工智能去做，讓員工們可以有更多時間做實事而更有效率。筆者的團隊正在積極開發的 AI 模組「AI 中央數據資訊庫」，可以幫助判斷工作項目的重要性和緊急性（Importance and Urgency），進而優化工作分配。它從企業不同部門（如人力資源、市場推廣、營運、財務等）的資訊數據、工作流程、工序優次中學習，利用其邏輯和數據分析能力，幫助企業管理層更加科學地判斷工作的分配，更有效地整合人力資源。 例如，有家公司的市場推廣部門需要每季籌辦一個推廣主題活動，這會涉及許多工作細節和流程，包括：設計及印製宣傳物料、設計及投放線上線下廣告、進行傳媒推廣及公關活動、舉辦線下快閃活動等。AI 模組可以根據以往推廣活動的記錄，自動編排工作細項、工作時間表、優先工作事項，以及各工作項目的負責人員等，從而節省了管理層和團隊溝通的時間，讓大家可以更專注於構思與創作活動內容及點子，提升活動的質素。 此外，AI 模組「AI Knowledge Dep.」還可以配合…

智慧工地的「4S管理」（Smart Site Safety System）項目，除了上回提及的地下水道工程外，更可以實施於不同工地場景，如橋下空間的施工、工地機械移動、吊塔區域，以及很易被人忽視其危險性的堆填區等。筆者近期處理過不少這類安全項目，都利用了物聯網（IoT）、人工智能（AI）及大數據等科技，並以中央管理平台統一控制去改善工作環境，提高工地安全水平。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 筆者印象特別深刻的是堆填區，最近曾前往視察，發現它除了環境惡劣、臭氣熏天外，另一個大問題是推土機、垃圾車等大型車輛在場內「暴走」，完全沒有固定的行駛路線，十分容易發生意外。 查看資料，去年在打鼓嶺堆填區就發生過悲劇，一名男工被垃圾車撞倒後困在車底及石塊之間，最終不治。而在美國佛羅里達州的堆填區，亦發生過有員工上流動廁所時遭推土機連人帶廁輾過壓死！因此我建議，堆填區管理機構應考慮在推土機和車輛上安裝藍牙網關，並在工人活動區域設置感應式標桿。當車輛或推土機接近標桿時，藍牙網關能即時感應並觸發警報，從而避免車輛或推土機誤入工人工作區域。 香港大大小小的行車天橋、大型橋樑多不勝數，橋下工程可謂日夜皆在進行。這類項目往往需要數十名工人同時作業，動輒上百人。在如此密集的作業環境下，一旦發生意外，工人很容易被困在施工區域內。因此，有需要實時監控工人的數量，確保他們在安全的區域內工作，並避免在非施工期間有工人被遺留或逗留。建議可以為工人配備智能手錶，這些手錶的定位及數據會統一連接到智能中央平台。一旦發生緊急情況，即可以通過多種渠道，如短訊、CMP、手機 App 等，向工人及工程管理人員發出警報，從而避免意外。這種模式在短期或即日的工程均適用，每日收工時再統一收回智能手錶即可。 至於建築地盤經常需要用到許多大型移動機械，如挖掘機、吊機等，都是安全隱患的重點。這些機械在運作時，如果工人不小心走入盲點位置，就很容易發生意外。解決這個問題，可以考慮使用藍牙方案。例如在移動的吊臂機械上安裝藍牙網關，並為工人配備智能監控手錶。藍牙網關會以 1 秒的頻率接收附近的藍牙設備信號，以此判斷工人與機械的距離。如果設備信號靠得太近，系統將會觸發警報。即使工人視線被遮擋，也能確保他們不會與移動機械距離過近。 在地盤和堆填區這樣的環境中實施智慧工地，當然有許多細節問題，例如維護電源的挑戰、智能影像辨識所涉及的數據儲存及保護等，但其實都不難解決，全部已有實用的方案。說到底，要把智能科技應用在工地上，並非甚麼複雜的編程，只要我們能夠將智能平台與所有硬件設備相連接，並進行統一管理，那麼在發生緊急情況時，系統就能及時發出警報，有效地保障工人的安全。 作者：思路富邦集團（SagaDigits）創辦人陳智銓（Arthur）欲觀看更多 Arthur 撰寫的文章，可按此瀏覽。

在香港這個建造業發達的城市，卻幾乎每個月都會發生致命的地盤意外事件。根據勞工處的統計數據，本港在 2023 年有 23 人在工業意外中喪生，其中 19 人是建造業工人。如何加強工地安全並保障工人的生命，可謂刻不容緩。當局已經加強罰則，着力提高建築業界的工地安全意識。而業界亦已積極推行智慧工地，即「4S 管理」（Smart Site Safety System），希望以科技幫助解決這個長期問題。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 然而要實現智慧工地，是一項相當困難的任務。因為工地的結構往往十分複雜，涉及高架、地下挖掘、地下水道和密閉空間等不同工程及場景，而不平坦的地表更散佈着各種建築材料，要安裝人工智能科技並貼合不同工程的需求進行系統設置，絕不簡單。筆者近年經常就處理有關建築安全的項目，透過物聯網（IoT）、人工智能（AI）及大數據分析以改進工地的安全性及效率。當中，有很多先進的硬件可以採用，包括智能手錶、頭盔、標籤、鎖、空氣質量檢測儀、警報器等，但最大的挑戰是如何把這些智能硬件串連，並透過中央管理平台控制，以有效地做到數碼化追蹤、數碼化工作許可、危險區域進出管制、智能監控設備等各項功能。 分享近期一個地下水道工程項目的一點心得。地下水道的建設是城市發展不可或缺的，而當中有不少密閉的施工空間，諸如水泵房和地下室等。當工人深入地底或在密閉空間工作時，有機會面臨缺氧或吸入有毒氣體的危險。另一方面，一旦在地下水道發生意外，其環境的複雜性也大大增加救援的難度，救援人員往往需要花費大量時間才能找到受困工人的位置。 要在地下水道和密閉空間等項目實現「4S 管理」，必須考慮到其空間環璄的特殊情況，而科技設備的便攜性更是十分重要。在維護電源上，要用上智能標籤（Smart Tag）方案，一年無需充電也可無縫運作，可配合即插即用（Plug-n-Play）設定模式的裝置，以及可移動電源的空氣傳感器和藍牙感應器等裝置。 而當工人配戴智能手錶或智能頭盔時，所有硬件設備與智能中央管理系統相結合，可監察施工區域工人人數，以及工人們的身體狀況等。當工人需要進入危險區域施工時，只需在應用程式提交申請，系統將即時處理；如果申請獲准，應用程式的二維碼將會更新。 工人在施工期間穿戴相關的配備裝置，智能設備將持續監測工人的健康指數，一旦發現問題（如工人的心率不正、缺氧、處於昏迷狀態，或檢測到空氣質素出現異樣），不用工人發出求救，系統已可即時透過簡訊或手機 App…

現時的「大型語言模型」（LLM, Large Language Model）雖然聰明，然而其聰明只在於模仿能力極高，它卻會出現「幻覺」、錯誤推理、整合出偏離的答案。筆者早前探訪一位企業客戶，他已廣泛應用 LLM 協助企業工作，初用時覺得非常便捷，但日子久了卻發現 AI 所提交的答案未如理想，並非他確切所要的回覆。 的確，現時市面上的商用 AI 軟件，未必完全能適切每個機構的用途，許多時仍需要專業科研人員發出像魔法咒語般的提示詞或程式碼，才能發揮其功能。當一般用戶在實際應用時，未必可以用得稱心如意。而且 AI 的回應亦難以控制，回覆跟用戶所期望的答案多有落差。 這亦讓我反思，如何讓企業使用者更好地管理、控制及運用 LLM？雖然 LLM 已經表現不錯，但要它確切理解用戶的需要再作出回應，當中似乎仍有缺口。 早前業內人士發布了新一代基座大模型 GLM-4，它能夠自主地根據使用者意圖，自動理解及規劃複雜指令。這正是我思考的方向，也是我們團隊正開發的 All…

現時大家所常用和熟悉的 AI 人工智能應用，如 ChatGPT、Copilot、文心一言等，都是「大型語言模型」（LLM, Large Language Model），只能算是 AI 界的「初級選手」。它們在處理文字、語音和平面影像時，尚可以勝任，但距離成為全面化的 AI 人工智能助手，仍然有一段距離。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 其中一大問題，是 LLM 對 3D 空間缺乏理解。當我們看到房間內有一張書桌，書桌上擺放了各類的書籍，我們能夠理解物件的大小、形狀、用途，以及它與其他物件的相對位置。但對於 LLM 而言，它對以上種種是無法識別及理解的，因此亦大大限制了其分析與互動能力。 AI…

在香港，幾乎每隔一陣子，就會在新聞看到地盤意外的消息，且往往都是十分嚴重，涉及人命傷亡。無疑，地盤意外頻生有許多原因，包括管理不善、人手不足、設備不妥、訓練不夠等等。建築業界近年已開始提倡「智慧工地安全管理」，即所謂「4S 管理」（Smart Site Safety System），希望工地透過應用人工智能科技，實時監察及分析地盤環境狀況，對潛在危險提前發出警報，盡量避免意外發生。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 談及人工智能，現時大家總會想到 ChatGPT，它是屬於「大型語言模型」（Large Language Model， LLM），通過大量資料與龐大參數的模型訓練，如同成為一個超級大腦（思維），可被應用在廣泛層面。但要把人工智能應用在工地上，LLM 需要配上「五官」，接駁「手手腳腳」，融合 AI、IoT、PNT 及大數據等，建構成人工智能中央管理平台，其與工地所有的數碼配備連接起來，配以電腦視覺、物件識別等 AI 技術，貫穿整合地 24 小時監測地盤環境，遇有情況可即時匯報反應。更可模擬真人對答互動，如同一個超級管理員，協助主管監察數據、分析環境、發出警告、作出反應，並提交報告等。 地盤工人可以透過手機 App…

「數字政府」並不是甚麼新概念，而香港可以說是推行「數字政府」的先驅之一，早於 1983 年就已經推出電腦身分證，2003 年開始簽發智能身分證，到了 2013 年又推出第二代智能身分證。當然，身分證智能化只是「數字政府」的其中一個小環節。2023 年的施政報告中，行政長官再度強調會全力邁向「數字政府」，推廣政府服務數碼化，善用人工智能，並開放更多政府數據，以推動「數字經濟」。因此，我相信未來 10 年，將會是香港政府全面數字化的關鍵 10 年。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 然而，要順利落實「數字政府」，在實際執行上最大的挑戰是數據基礎設施（Infrastructure）。現時政府內部系統，大多是由各部門獨立製作及應用，不同部門所應用的平台系統及數據參數並不一致。要做到「數字政府」，必先重整每個部門的數碼化結構，數據交流亦需要標準化。 換言之，最理想是要有一個能統一整合及快速交換數據的中央基礎平台，這如同我們最近所開發的 AI 生成決策平台 LIFE（Live Intelligent Futuristic Enterprise），同時利用…