估唔到黑客都咁追得上潮流，連殭屍病毒都吹起韓風。最近有新品種殭屍病毒專攻南韓同埋中國嘅 Torrent 網站，主要針對韓劇種子嚟落毒，用家一唔留神就會中招。韓劇迷 BT 嘅時候要小心！ 網絡安全品牌 ESET 嘅研究員發現新品種殭屍病毒，趁住韓劇、韓國電影甚至韓國遊戲大受歡迎，廣泛喺南韓同埋中國嘅 Torrent 網站落毒。只要網民打開咗有問題嘅 BT 檔，病毒就會喺受害者嘅電腦上打開後門，將電腦變成殭屍大軍嘅其中一員。研究員指出，該病毒其實係 2017 年爆發嘅 GoBot2 變種，由於變種元素主要針對韓國，所以就命名為 GoBotKR。 GoBotKR 通常以韓劇、韓國電影、遊戲嘅種子作包裝，爆開之後，就有幾個檔案，通常包括無毒嘅 MP4…

隨著生成式 AI（Generative AI）從單向的「對話問答」（ChatBot）演進至具執行力的「自主智能體」（Agentic AI），全球及本地企業正經歷一場從「人找工具」到「讓 AI 編排工作流」的範式轉移。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 傳統的 AI 屬於「一問一答」，而 Agentic AI 則具備目標導向（Goal-Oriented）、任務拆解（Task Decomposition）、自我修正（Self-Reflection）以及工具調用（Tool Use）的能力。企業不再只是用 AI 撰寫電郵，而是讓 AI 自動分析數據、編排系統指令甚至生成合規報告。然而，「賦予 AI…

智慧城市、工業自動化、物業管理……幾乎每個領域都在談 AI。然而，當市場熱烈討論各種智能方案時，真正「養大」這些系統的 AI 工程師，卻鮮少被細緻審視。他們的工作，遠非「寫程式」三字可概括。 早前在創科展會上，筆者與合作夥伴智建系統（3S）交流。3S 的 NexSite 平台整合工人進出管制、UWB 定位與影像監測，而我們的巡邏機械人則補足固定鏡頭的死角，兩者疊加，工地監測覆蓋趨於完整。展場上，筆者與 3S 的 AI 工程團隊代表 Keith 談到模型訓練的實務挑戰，在此也分享一下他們的崗位，讓大家對這群「轉譯者」的具體工作有更深的理解。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ AI 工程師的真實面貌：溝通重於編碼 許多人以為 AI…

過去幾年，生成式 AI 應用快速普及，從撰寫電郵、企劃構思、圖像生成到程式編寫，各行業已廣泛採用。到了 2026 年，技術焦點已轉移至 AI Agents（智慧代理）。這類系統已超越問答式聊天機械人的功能層級，具備目標理解、任務拆解、工具調用及持續執行的自主能力，被視為數碼勞動力的延伸。業界預測，未來相當比例的決策與工作流程，將由這類智慧代理自主完成。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 如果說生成式 AI 解決的是「怎樣表達」，AI Agents 處理的則是「怎樣執行」。在辦公場景中，它能自動整理郵件、匯總數據、生成報告，甚至主動發送予相關人員；在實體環境中，它則驅動機械人與 AI 攝影機，進行自主巡邏、即場分析，再將結果呈交人類決策者。對智慧城市與智慧保安系統而言，這標誌著巡邏模式正從「人為主、機器為輔」，轉向「AI 自主、人工監督」的架構。 要實現智慧代理在實體環境中的可靠部署，Edge Computing（邊緣運算）扮演著關鍵的技術支撐。違例泊車監察、工地安全巡查、酒店保安巡邏等場景，俱屬高即時性、環境多變且不容系統中斷的應用，將 AI 算力集中於雲端雖具彈性，卻在延遲、可靠性與數據私隱方面存在制約。相比之下，將運算能力直接嵌入機械狗或巡邏機械人，使影像在現場即時分析與決策，可實現毫秒級反應，同時降低對網絡連線的依賴，顯著提升系統穩定度與安全性。…

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…

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 →…

隨著人工智能 (AI) 的應用成為具備自主執行能力的代理角色，互聯網正邁向與 AI 更深度融合的 Web4.0。Akamai Technologies 率先在全球部署 NVIDIA AI Grid，利用創新智能工作負載協調系統，將日益重要的 AI 推理工作負載，從孤立的 AI 工廠，擴展至統一的分散式網格上執行，使企業用戶能同時以環球網絡的規模與本地運算的反應速度，執行代理式及物理 AI。 想知最新科技產品方案？立即免費訂閱！ 按照此新延展策略，Akamai Inference Cloud…

四月香港，創科氛圍熾熱。今年，我們托寶智能方案（Tobot Solution）聯乘 Smart Site（智建系統有限公司），於 InnoEX 2026 RoboPark 專區，為大家帶來一場融合 AI 機械人與可持續發展的技術盛宴。我們展示了多款服務機械人，更重點呈獻正代表公司角逐「B4B 大數據商業應用挑戰賽 2025-26 碳科技獎項」的「AI GreenGuard 設施套件」。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 過去幾年，房地產及建造業面臨的痛點日益尖銳：前線勞動力短缺、能源消耗居高不下、ESG 數據難以量化。我們一直在思考，機械人技術不應只是噱頭，而必須是能解決這些真實難題的「得力助手」。AI GreenGuard 正是這理念的結晶。…

Lenovo聯想日前於「2026年香港創新科技大會」（Tech World ’26 Hong Kong）上，展現對香港市場的持續承諾，並展示如何憑藉其全球人工智能（AI）技術實力，支持香港在 AI 方面的重點發展方向，包括推動產業化、人才培育及生態圈協作。  會上，Lenovo聯想展示了其混合式AI（Hybrid AI）策略，協助企業在不同產業及基礎設施中高效部署、完善管治並規模化地拓展AI應用，同時兼顧合規要求及負責任發展。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 聯想集團執行副總裁兼方案服務業務集團總裁黃建恒表示，AI 正進入一個以落地執行和可衡量成效為核心的新階段。隨著香港在各行各業加快 AI 應用步伐，成功關鍵在於可信賴的基礎設施、完善的管治機制，以及整個生態系統的協作。Lenovo 聯想的混合式AI策略正正協助企業以安全、高效及負責任的方式拓展AI應用。 推動AI規模化應用  Lenovo 聯想於香港的展示，承接了今年 1 月在拉斯維加斯國際消費電子展舉行的 Lenovo 全球創新科技大會（Tech World @ CES 2026 ）公布的多項 AI 技術進展，反映行業正由試驗階段加速邁向規模化部署。  根據 Lenovo 聯想與…

2026 年央視春晚的機械人武術表演成為熱話，數十台人形機械人與武術演員同台，動作整齊、步伐一致，確實令人眼前一亮。這場演出讓大眾見識到中國在機械本體、運動控制與群體協調領域的快速進展，也引發業界內外無限遐想。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 然而，作為一家專注應用落地與產業化的科技公司負責人，我更關心的不是「跳得有多齊」，而是「這些機械人有多聰明」。掌聲過後，真正值得追問的問題是：它們有多少是具身智能，有多少只是將動作編寫得更精準？ 表演是壓力測試，不是終點 首先必須肯定，春晚的舞台從來不易駕馭。要在億萬觀眾面前完成高難度表演，對機械人的可靠性、同步性、抗干擾能力都是極致考驗。從這個角度看，這場「秀」其實是一場高規格的壓力測試，成功展示出中國機械人技術在結構化場景中的控制能力，對工廠、倉儲等環境的應用同樣具有參考價值。 但問題在於：「動得好」與「用得起、用得穩、用得懂」之間，存在一道根本分野。控制能力可以透過大量排練與精準編程來實現，但真正的具身智能要面對的，是充滿不確定性的現實世界。正如不少工程師社群觀察到，這類表演很可能建基於預設程式的固定套路——機械人能自我平衡，但行為仍以編排為主，並非真正理解環境並自主決策。 就在剛剛過去的農曆新年，南京一場企業年會上，人形機械人表演後需要工作人員抱離現場，這段影片在網上引起熱議。我認為，這類片段的價值不在於「嘲笑誰翻車」，而在於它們提醒我們：現階段許多展示仍停留在「可控場景」的成果，一旦離開場控、標定、重複排練與人工介入，真正的商業考驗才剛剛開始。 我們要的不是更整齊，而是更聰明 具身智能不是一句口號，它至少包含三個層次的現場能力：感知（知道發生甚麼）、理解（知道這代表甚麼）、決策（知道接着做甚麼），並將決策安全地落實到物理世界。如果機械人仍主要依靠人手操控，或只能在固定腳本中執行指令，那麼即使它再精準，也只是在「表演級自動化」上更進一步，離真正的商業應用仍有距離。 更現實的問題是：即使控制與機械本體達標，如果無法在複雜動態環境中穩定自主運作，企業就需要為「例外處理」配置大量人力，最終單位經濟效益很難成立。所以我更願意把春晚看作「上半場」——它證明了本體與控制的進步；但「下半場」的勝負手，仍在於 AI 大腦與場景落地。當全球都在為這個「大腦」苦惱時，這正是香港切入的絕佳時機。 香港近三年：政策已鋪路，角色要更清晰 如果香港要在這一輪機械人商業化浪潮中找到自己的位置，最務實的切入點不是與別人比拼硬件量產，而是將香港打造成「可把 AI 大腦裝進不同機械人本體」的研發與轉化中心。 回看過去三年，特區政府其實已做出一系列「可落地」的鋪路動作，足以支撐業界把研發做深、把試點做大：從 2024 年投入…