以為雙重驗證碼（Two Factor Authentication, 2FA）好安全？魔高一丈嘅黑客已經成功破解，所有 Andriod 用戶嘅帳戶都有極大被盜用風險！ TrickBot 自 2016 年被發現至今，一直係最活躍嘅銀行木馬病毒。IBM X-Force 研究團隊最近公布 TrickBot 正利用一款 Andriod 惡意軟件 Trickmo，順利竊取多間銀行發出嘅雙重認證碼，竊取用家交易認證碼。 專攻德國銀行用戶 根據 IBM…

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…

IT 業界年度重頭戲——由本地解決方案分銷商安領科技（Edvance Technology）舉辦的 TechFORWARD 27，正式開場！今年活動以 「Empowering the Autonomous Enterprise – AI, Cloud & Cyber Resilience」為主題，現場有多達 20 間網絡安全供應商攤位展示，全日設有 12 場專家演講及專題討論，聚焦 4…

在城市建設與現代營運管理中，固定式閉路電視與各類定點感應器早已成為基礎設施。然而，此類設備受限於物理視角，往往涵蓋特定範圍，面對瞬息萬變的動態環境時常顯得力不從心。當突發狀況或跨行業營運問題出現，傳統固定監控便露出明顯盲區。要真正突破城市與企業管理的瓶頸，必須打破單純依賴鏡頭的思維限制，將目光投向動態巡檢、異常回報與現場處置的實質層面，而自主移動機械人正是引領這場轉型的核心力量。 痛點剖析：數據實時化與巡查人手化的矛盾 近年各級政府與企業積極推動數碼化轉型，期望透過人工智慧、大數據與物聯網技術，實現整體運作的實時感知、風險預警、即時預測與跨部門協同處理。宏觀的科技願景點出了方向，但在各行各業的實際運作中，當颱風過後出現塌樹阻路、暴雨引發局部水浸、商業園區設施損壞或物業場地環境異常時，絕大多數情況仍然依賴前線人員逐點巡查與人工處理。這種資訊流動速度與實地物理行動之間的落差，成為制約現代管理效率的主要痛點。 核心挑戰：有「思考大腦」更需「靈動雙手」 「AI城市大腦」的概念目的是在將工務、環境、交通、應急等多個部門及企業數據全面串聯，藉此大幅提升突發事件的綜合處理能力。然而，當宏大的數據平台無法無縫連接前線實體設備與具體執行單位時，智慧治理便容易停留在發出預警的階段，而缺乏解決問題的動態閉環。換言之，管理中樞雖然具備強大的思考與分析能力，但若缺乏靈活的四肢與執行末梢，精準的決策便難以迅速轉化為前線的具體行動。 解決方案：智能機械人作為前線執行主體 面對上述挑戰，應當將智能機械人定位為各行各業與城市治理的執行層，透過多元化的機械人應用建立完整的動態生態： ．巡邏機械人｜具備二十四小時全天候巡查、AI影像識別與異常警報功能，作為物業管理、建築工地及公共空間的流動感知節點，主動發掘潛在風險。 ．清潔機械人｜結合自動清潔作業、聯網技術與遠程管理系統，有效減輕前線人手不足的壓力，同時在運作過程中持續產生寶貴的營運數據。 ．配送機械人｜專責在酒店、醫院、大型屋苑及商業大廈內部運送各類物資，大幅減少重複性的人力消耗，提升後勤運作效率。 ．數據閉環系統｜透過機械人回報現場實況，管理平台智能派發任務，機械人完成後再將結果回傳，最終形成「感知、分析、執行、復核」的完整數據閉環。 多元場景 讓科技成果惠及大眾 在香港的發展脈絡中，政府首階段以保安局緊急事故監察及支援中心作為核心應用場景，並逐步將 1823 市民熱線與應急相關數據全面接入，這屬於極佳的政策起步。在此基礎上，香港應當同步在屋苑、商場、醫院、機場及建築工地等高頻場景中建立機械人應用試點。透過這些多元場景的落地，不只為「城市大腦」與企業管理平台提供真實且源源不絕的數據來源，更能讓廣大市民與各企業切實感受到科技革新帶來的便捷成效。 撰文：Tobot Solution 創辦人兼行政總裁王嘉敏（Jazzy）欲觀看更多 Jazzy…

近期 AI 代理（AI Agent）安全事故頻生，美國晶片商英偉達（Nvidia）宣布推出開放 AI 代理安全平台（NVIDIA Open Agent Safety Platform），加強監管可自主執行任務的 AI 代理，防範其越權存取資料、使用未獲授權工具或執行意料之外的操作。 想睇更多科技新聞，立即免費訂閱！ AI 代理與一般聊天機械人不同，它們不僅能回答問題，更可自行瀏覽網頁、操作軟件、處理檔案、使用工具，甚至編寫和執行程式。因此，一旦代理繞過原有的應用程式安全控制，便可能取得超出授權範圍的資料或完成非預期任務。 新平台由兩個主要部分組成：開源軟件「NVIDIA OpenShell」，以及參考系統設計「NVIDIA Sentry」。OpenShell 主要負責為 AI…

近期，多位科技企業家與投資人對人形機械人的實際應用價值提出具體質疑，涵蓋製造成本居高不下、物理世界泛化能力薄弱、雙足行走能耗較大且存在摔倒風險，以及短期商業化路徑仍不明朗等層面。這些觀點值得深思。若從開發成本與功能效益的角度衡量，四足機械狗在許多場景下反而更為務實。而當機械狗具備移動監測能力之後，再添上一隻靈活的機械臂，其功能邊界便從「觀察」擴展至「干預」，這項組合究竟能否動搖人形設計的既有地位？ 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 機械狗擁有出色的移動能力，能夠攀爬樓梯、穿越狹窄通道，並搭載多種感測器進行巡邏與數據收集。然而，若在其身上加裝一隻靈活的機械臂，則可將這份「觀察力」進一步延伸為「執行力」。有了手臂，機械狗便不再限於察看，而能主動按鍵、開關閥門、提取工具、搬移物品，甚至進行簡單維修。尤其在危險環境中，這種「移動加操作」的組合可大幅減少人員進入高溫、高壓、有毒或狹窄空間的需求。 近年視覺模型與模仿學習技術的進展，使機械臂能夠更準確地辨識眼前物體的類別、位置及處理方式。系統可透過觀察人類操作，自動學習抓取與移動物件的方法，無須工程師逐一設定。例如，要教導機械臂拿起一個橙，工程師只需戴上動作捕捉手套，親自示範伸手、調整手指角度、控制力度等步驟，系統便會將這些動作與鏡頭拍攝的畫面結合，自動學習複製該動作。即使橙的位置改變，或換成蘋果，機械臂仍可透過視覺模型辨識，並調整抓取策略。 適合物業管理場景 在香港的物業管理場景中，這種「機械狗＋機械臂」的組合具備不少潛在應用。大型屋苑與商業大廈的機房、隧道等區域，機械狗可執行巡檢任務，利用機械臂檢查儀表、按鍵或開關閥門，減少人員進入危險環境的次數。建築地盤方面，機械狗能巡視各區，用機械臂移動障礙物、開門檢查密室，或遞交簡單工具給工人；在夜間或惡劣天氣下，亦可降低保安人員外出巡邏的風險。 將機械狗與機械臂結合，最大好處在於擴展機械狗的價值，從單純的「移動感測」升級為「移動加操作」，能夠處理更多類型的工作。相比人形機械人，四足平台加機械臂的技術成熟度更高，成本也相對可控，且同一平台可透過更換不同末端工具來適應多種任務。配合視覺模型與模仿學習，機械臂能更快學會新任務，節省工程師逐項編程的時間。 人形機械人仍是重要的長期方向，但在短期至中期，「機械狗＋機械臂」可能是一條更實際、更能迅速產生價值的發展路徑。它的目的不在於取代人形機械人，而是在特定場景中提供一個更平衡的方案：有四足移動、有手臂操作、有視覺模型理解環境，並能在指定工作流程中可靠完成任務。隨着機械人技術日益成熟，真正決定哪個方案能夠落地的，不是誰最像人，而是誰最能於實際場景中解決問題。 撰文：Tobot Solution 創辦人兼行政總裁王嘉敏（Jazzy）欲觀看更多 Jazzy 撰寫的文章，可按此瀏覽。

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…