剛從 Beyond Expo 展覽回來。今年最受矚目的，是各大中國機械人製造商競相展示的人型機械人。其外觀設計更為精緻，運動控制日益流暢，整體呈現出較高的技術成熟度。作為業界一員，這類進展自然令人期待——機械人走入日常的願景似乎又近了一步。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 然而，在走訪多個展台並與各行業的潛在用家交流後，一個觀察逐漸成形：對於實際需於第一線部署機械人的客戶而言，他們最關注的並非人型外觀或動作模擬，而是機械人能否真正自主行動、獨立完成指定任務。 這並不否定人型路線的價值。長遠來看，人型設計具備適應人類環境、操作人類工具的潛力，可視為機械人形態的終極方向。但回顧當前技術水平，人型機械人在行走、抓取或執行特定作業時，大多仍需專業操作員以遙控器或動作捕捉系統輔助控制。換言之，現階段的人型機械人更像一套高階遙控系統，而非完全自主的智能化平台。 相對地，市場需求始終明確：用戶需要的是一部能自主導航、環境感知、決策判斷的機械人，可在深夜無人時段自動巡邏，可於崎嶇工地攀爬移動，可在狹窄樓梯間進行檢測。這些功能正是專注於自主行動能力的服務機械人的核心優勢。 M20 機械犬技術持續優化 這也正是托寶智能方案有限公司持續優化 M20 機械犬的技術出發點。最新型號 M20 已具備按編程路線自主行走的能力，適用於屋苑及工地等場景。屋苑管理處可預設巡邏路徑，讓 M20 定時巡查公共區域、停車場及後樓梯，有效分擔保安人力；建築工地方面，M20 的四足設計使其具備樓梯攀爬與狹窄空間穿梭能力，配合 AI 視覺模組即時偵測火災、人員跌倒或安全裝備佩戴合規性，實現…

任天堂美國分公司早前承認公司內部採用的員工問卷平台遭受黑客入侵，部分員工資料外洩。據知事件起源於由醫療資訊集團 WebMD 旗下子公司 TinyPulse 營運的第三方內部評估服務，任天堂強調外洩數據僅涉及少數員工的匿名問卷及部分舊資料，與核心遊戲系統、玩家帳戶及財務資料無關。不過，承認發動攻擊的勒索組織 Shadowbyt3$ 就強調，掌握的數據絕不止這麼簡單。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ Shadowbyt3$ 在自己的爆料平台上聲稱，盜取的資料不限於問卷內容，而是包含員工姓名、電郵地址、銀行對賬單、美國稅務表格 W-9，以及橫跨 2016 至 2026 年的員工 ID、晉升計劃與內部報告等合共近 1GB 的資料。 任天堂未有回應 組織最初給予任天堂…

近年人工智能（AI）的發展，已經由「回應指令」逐步走向「主動執行任務」。這種轉變不僅代表技術能力提升，更意味著企業對 AI 的使用方式正進入全新階段。要在競爭中保持優勢，企業不能只靠部署模型或引入工具，而是要重新思考 AI 基礎建設的部署方式。Agentic Web（代理式網絡），正正能讓 AI 代理在分散的環境中，繼續保持高效運作。 兩種 AI 運作重點不同  由 ChatGPT 引爆的生成式 AI 熱潮，儘管只是僅 3 年前的事，但 AI 的重點已經轉向現今的代理式 AI（ Agentic AI）。當時的 AI 主要用於生成內容、回答問題或提供建議，而時至今天，隨著 Agentic AI 的興起，AI 正演變為能夠自主檢索資料、規劃步驟、執行操作，甚至協同其他系統完成複雜工作流程的數碼代理。  與傳統生成式 AI 相比，Agentic AI 並不只停留於一次性的內容輸出，而是需要持續推論（Inference）、反覆判斷及即時互動，而每一次互動都可能牽涉多輪推論，延遲一旦累積，便會直接影響使用體驗與業務成效。 這代表 AI 的重心，正逐漸由單純的集中式訓練，延伸到高頻率、低延遲的推論運算，企業需要同時兼顧訓練與推論架構，才能支撐下一代 Agentic AI 的需求。對企業而言，再不能只關注模型是否夠強大，而是要考慮整體架構能否支撐大規模、即時且分散式的 AI 工作負載。 邊緣運算助大幅提升效能  換言之，AI 基礎建設不應只集中於單一中心，而是應該按應用場景與地理位置分布，將推論運算部署於更接近使用者的節點，以降低延遲、提升效率，並改善整體服務表現。由此衍生的基礎架構 —— 正是 Agentic Web，並不單是更智能的網絡環境，而是更接近用戶、更具彈性，並能按需分配算力的推論架構。 在 Agentic Web 的架構下，邊緣運算越來越重要。當推論工作能夠在更接近數據來源及使用者的地方完成，AI 代理便可更快作出反應，支援即時決策與互動。同時，分布式架構亦有助提升系統的擴展能力，使企業能夠更靈活地應對不同的使用需求，例如流量波動或來自不同地域。對於需要處理大量即時請求的行業而言，這種部署方式不但提升效能，亦有助優化成本與安全管理。 企業若要在智能化競爭中保持優勢，便必須重新思考 AI 的運作模式、部署位置與推論效率。想了解更多 Agentic Web 的架構原則，以及 Akamai Cloud…

隨著企業加速導入 AI，「員工」的定義正在重新改寫，工作場景已不再只是人類員工的世界，而是逐步走向人與 AI 代理共存的混合勞動力模式。網絡安全公司 KnowBe4 認識到，傳統的安全培訓已不足以滿足現今的需求。該公司近日將其企業網絡安全防禦能力延伸至 AI 風險管理，推出全新方案 Agent Risk Manager，專門針對 AI 代理（AI agent）的可視性與治理而設。 KnowBe4 更與本地分銷商 ACW Distribution (以下簡稱「ACW」) 合作，將安全管理延伸至數碼勞動力安全（Digital…

一個近乎科幻的命題：AI會要求加薪嗎？它不付房租、不養家、不需要醫療保險，按理說應是人類所能想像的最廉價勞動力——近乎免費，如同空氣或水。然而現實給出了相反的答案。AI 雖不領薪水，卻正在經歷一場全行業的「薪酬暴漲」。這不是演算法的集體談判，而是整個 AI 基礎設施——從記憶體晶圓到資料中心冷卻塔——的成本曲線正在急劇上揚。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 算力通脹：從 HBM 到電費的連鎖反應 近月，DRAM、NAND、NOR Flash 罕見地同步進入供給收縮。高頻寬記憶體 HBM4 更傳出報價上調，直接反映出生成式 AI 對記憶體頻寬與容量的無止境飢渴。然而，這只是冰山一角。 AI 變貴的本質，是算力經濟的邊際成本正在由降轉升。訓練一個千億參數的大模型，不但需要數萬顆加速器，更伴隨著晶片製造成本、封裝與互聯產能供不應求、冷卻與電力問題等。 這是一條連鎖反應鏈：AI 需求推高記憶體與加速器價格 →…

消委會測試 24 款收費及免費網絡安全軟件。結果發現，雖然網絡安全軟件並未提供滴水不漏的防護，但不少樣本於防護效能表現理想。至於 Microsoft的 Windows 內置作業系統，於防護釣魚攻擊、勒索程式等方面，則表現欠佳。 是次測試包括 16 款 Windows 及 8 款 macOS 作業系統的網絡安全軟件，前者有 15 款同獲最高 4.5 分，當中 11…

騰訊雲首度在香港舉辦年度峰會，以 「AI in Action」 為主題，展示騰訊最新的雲計算與人工智能（AI）技術如何支持金融服務、醫療保健、能源、傳媒及公用服務等領域的實際應用，同時展示即將推出全球市場的多款產品。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 是次 Tencent Cloud Day Hong Kong 2026 於 5 月 28 日假香港麗晶酒店舉行。騰訊雲同時宣布生產力工具 WorkBuddy、設計工具 Miora 及 MaaS 平台…

Apple 近日公布 App Store 年度打擊不法活動報告，過去一年成功阻止近 200 萬個不良 App 上架，並停止了約 19.3 萬個涉嫌欺詐問題的 App 開發者帳戶。Apple 的 App Store 每星期平均有近 8.5 億人次瀏覽，服務遍及 175…

醫管局九龍東聯網最近發生了一宗涉及逾 5.6 萬名病人的資料外洩事件，受影響資料包括姓名、身份證號碼及醫療記錄。初步調查顯示，事件並非黑客入侵，而疑似有人未經授權取得資料。醫管局指出，這次並非中央數據外洩，而是外加系統的個別資料事件。事件本身雖然局部，但與政府近年推進的醫院聯網整合與智慧醫療發展政策放在一起看，卻折射出一個重要問題：在系統愈來愈複雜、科技愈來愈強大的今天，我們的管理能力是否同步升級？ 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 醫療體系的隱形挑戰 醫療機構或其他大型組織的運作，本身就涉及大量跨部門流程，分工細緻，系統複雜。作為業界觀察者及系統供應商，筆者發現，雖然不少機構在數碼化上投入大量資源，但「人與制度」的持續管理卻仍有空間。 過往經驗顯示，許多優化往往是在事故或事件之後才逐步完善。即便引入先進技術或優化系統，如果缺乏持續監督與文化配合，容易出現「制度齊全，但執行不到位」的現象。長此以往，便形成一種「流程存在但未必被遵守」的文化慣性。這在醫療領域尤其敏感，因為關乎的不只是效率，還涉及病人的私隱與安全。 科技不是萬能，人才與文化同樣重要 在管理上，科技扮演關鍵角色。無論是病人識別系統、資產管理平台，還是各類數據應用，其技術已相當成熟。以筆者參與的 UPI（病人識別）項目為例，透過標準化身份驗證流程，並配合前線人員嚴格執行，確實能有效降低錯誤配藥或輸錯血的風險。 然而，再完善的系統，如果缺乏規範和監控，也可能被忽略或繞過。資料安全同樣不只是IT問題。系統可以設定權限、記錄操作，但最終是否遵守規則、妥善處理資料，仍取決於人。隨着機構愈來愈依賴數據，內部文化的提升更顯重要，包括尊重程序、重視私隱，以及對違規零容忍。 智慧醫療時代的三大管理支柱 筆者認為，智慧醫療的成功不單是新科技的引入，更在於以下三方面的平衡： 1．制度設計：明確權限，流程可追蹤； 2．持續監察：定期審核與風險評估，而非只在事故後檢討； 3．文化建立：每位員工明白自身責任，意識到每個環節都與病人安全與信任息息相關。 對公營醫療機構而言，醫管局面對的挑戰比一般企業更複雜，既要兼顧效率與成本，也要守住安全與公眾信任。智慧醫院、醫健通及系統整合等政策方向雖正確，但在技術之外，更需要建立能長期運作的管理機制，確保制度不因時間而鬆弛。 安全與信任，是日積月累的成果 這次事件提醒我們：科技能提升效率，但無法替代責任。系統愈先進，愈需要人去把關；規模愈大，愈需要文化去支撐。與其在事故發生後才補救，不如在制度層面建立「預防為本」的邏輯，讓風險管理成為日常操作的一部分，才能真正提供安全可靠的服務。 對企業而言亦同樣適用：面對複雜環境與資源限制，如何在效率與穩定之間取得平衡、建立完善的應對機制，才是管理核心。與其事後修正，不如從制度、監控與文化三方面同時發力。…

我哋 Sangfor 應急響應團隊喺 2026 年 3 月處理多宗企業入侵個案時，留意到一個幾值得警惕的趨勢：黑客開始將「AI 工具熱潮」變成釣魚入口，而且手法比以往更加隱蔽、更加貼近用戶行為。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 老實講，呢個已經唔單止係技術升級咁簡單。我自己比較在意的一點係——黑客其實係利用緊企業對「新工具」嘅容忍度。好多公司對未知 AI 工具未有清晰管控，但員工又急於試新嘢，結果就形成一個非常理想嘅攻擊面。 今次呢單所謂「OpenClaw AI」事件，我認為幾有代表性。表面睇係下載一個 AI 工具，但實際上係一條設計得相當完整嘅攻擊鏈，由誘導下載到記憶體執行，全程自動化，而且快到你未必察覺。 我想藉住呢個案例，拆解整個攻擊過程，同時分享幾個我自己喺實戰中嘅判斷。 入侵流程解析：由「搵工具」到「記憶體入侵」 根據我哋實際捕捉到嘅數據，整個攻擊由用戶下載，到觸發 EDR…