根據調查顯示，去年被道德黑客發現的漏洞超過 65,000 個，現時企業動輒面對數十萬甚至幾百萬個系統漏洞，如何能快速找出並判斷哪些漏洞需要優先處理，屬企業一大難題。小編今日就介紹一項相應的解決方案，可提高企業的 IT 營運效率，每年足足能節省 7,800 小時，同時降低資料洩漏風險 20%，投資性價比非常高。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 統一不同品牌掃描結果　有效篩選嚴重漏洞 根據HackerOne 2022黑客驅動的安全報告發現，道德黑客在 2022 年發現逾 65,000 個漏洞，比前一年增加 21%。而很多網絡攻擊都是由系統漏洞引致，但是坊間各個廠商的漏洞掃描，所得出的結果和分數並不統一。 Cisco Cybersecurity Lead…

在數碼轉型旅程中，不少企業會優先選擇將數據上雲，享受雲端儲存服務帶來的彈性及成本下降。不過，有調查顯示三分一採用雲儲存服務的企業表示，雲端儲存成本較預期高四成有多，而且更有進一步上漲趨勢！要有效地控制數據儲存的成本，就要借助人工智能 (A.I.) 將數據去蕪存菁。 根據業內人士估計，單在 2020 年全球產生的數據量便達一萬億 GB。而在現時全球企業追求大數據分析、人工智能運算的潮流下，可以預見數據量只會持續爆炸性上升，如何管理及儲存數據，便成為企業必須克服的重要任務。而在數碼轉型過程中，雲端儲存是較容易開展的一步，特別是不少服務供應商均向企業管理者展示各種轉型好處，例如儲存量可隨需要即時彈性擴充、節省人手管理及硬件採購成本等，令管理者在未能完全掌握公司的數據運用狀況下已優先採用服務，難怪有三分一企業在雲端儲存預算上會超支四成。 為了協助企業解決相關問題，市場上便出現了採用 A.I. 技術優化數據儲存的服務供應商，當中包括 Densify 及 Cast AI 等。這些供應商聲稱其人工智能演算法可替不同行業的客戶，自動計算出最適當的儲存計劃，例如應選擇哪一間雲端儲存服務供應商、採用哪一種先進的檔案壓縮技術、分類數據的重要性及成本效益。Densify 便曾在訪問中提及，人工智能可在首兩至四個星期內為客戶節省五成儲存成本，而且計劃還會持續優化，最終可在未來的兩至四個月內讓成本再減一半。 A.I. 管理數據服務亦照顧到在地及混合雲架構，例如 Accenture 提供的數據優化分析服務，便借助人工智能去了解企業的數據內容，自動為數據進行分類，搜尋出重複或接近重複的數據，協助企業客戶在適當時機將數據轉移或歸檔，令數據管理更有效率及省錢。除此之外，人工智能演算法還可更有效壓縮圖像及影片質素，令影像能在近乎保持原貌下儲存。在大數據時代，數據管理及儲存將會是企業另一個重大戰場。…

「跌倒」是導致長者受傷和死亡的重要原因之一，本港 65 歲及以上的社區長者，每年約五人便有一人跌倒，當中更有四分之三長者因此骨折及傷及頭部。傳統的跌倒預防測試，是使用問卷調查及肉眼觀察，前者易因患者的主觀回答導致誤判，後者的精準度存疑。本地初創公司步固（Booguu）因此研發了一套智能防跌系統 Aspire，結合人工智能（AI）及大數據科技，提供準確可靠的評估方法和指數，辨別長者及中老年人的跌倒風險。 AI收集百分之一秒身體數據　雲端運算分析步姿 Aspire 使用一個輕便的裝置，讓受試者在約 5 分鐘內，完成三組測試動作，包括行走、睜眼及閉眼分別站立 30 秒，及於 15 秒內反覆坐下起立 5 次，AI 在綜合各種因素後，再使用雲端（cloud）計算，最後得出智能評估報告。 步固行政總裁 Gary Jin 表示，很多老人沒有明顯的跌倒症狀，甚至在行山時健步如飛，自己也不察覺有跌倒風險，但…

數據分析在企業數碼轉型旅程的重要性，已經不用多解釋，不過採集及管理數據，卻同時為企業帶來極大挑戰。早前由 ICT 服務供應商中信國際電訊 CPC（以下簡稱 CPC）及網絡安全服務供應商 Fortinet 合辦的午餐會，便跟與會人士分享了各自的心得，讓企業管理者能夠有效及安全利用數據創造真正的商業價值之餘，同時又能合規地管理數據，享受數碼轉型帶來的營運效益。 數據應用潛力無限 擬定法例防數據外洩 在企業數碼轉型的旅程中，不同種類的數據都可提升各行各業的市場洞察力。經濟學人首席貿易分析師 Nick Marro 舉例汽車業可利用數據分析為汽車加入自動導航、多媒體娛樂甚至無人駕駛功能，金融業可持續提供新的流動理財、程式盤買賣等服務。大數據分析讓企業能夠預視市場走向，靈活地修正營運方針，享受增加生產力、減少成本等成果，最終達到改善客戶體驗的終極轉型目標。 隨著全球不同國家開始立法管制數據採集， Nick 認為儲存數據及數據跨境問題將會變得非常重要，導致 ICT 服務供應商或客戶不能只採用單一數據管理政策，打後必須「因地制宜」。 不過，Nick 指出收集及管理數據的難度正在與日俱增，其中一個原因是不少國家正全力就數據管理訂立法例。他以中國為例，2017 年…

今時今日，任何事情都可以跟人工智能（AI）或大數據扯上關係，咖啡也不例外。有本地咖啡店近日利用大數據，分析生態環境、社會經濟、生活質素三方面資訊，嘗試找出未來 40 年社會環境走勢，並推出 12 款呼應不同時代的「Future Drinks」，包括咖啡、雞尾酒及無酒精飲品。 這間名為 Preface Coffee 的咖啡店，本身屬於編程學校 Preface Coding 旗下，一直標榜科技與咖啡結合。Preface Coffee 創辦人盧炳棠表示，今次的「Future Drinks」計劃，主要是分析全球 260 個國家，由 1960 年至…

分享FacebookTwitterWhatsApp 醫療事故不時涉及人為失誤，特別在香港的公營醫療體制下，前線經常人手不足，而為應付每天上門的大量病人，醫生亦無足夠時間詳細為病人問症，令病人接受不到適合治療的機會大增。結合人工智能 (AI) 及大數據分析，就可大大紓緩醫療機構的人手壓力，並提升各種病症的確診機會。 現時各種病症診斷，主要仍依賴醫生的經驗，雖然各種影像檢查技術如磁力共振 (MRI)、電腦掃描 (CT-SCAN)、正電子電腦掃描 (PET-SCAN) 均發展迅速，有助發現微細的徵狀，但最終醫生還須配合病人的病歷、家族遺傳等風險因素作評估，以決定整個治療方案。以癌症為例，影像檢查雖可及早發現微細的細胞異變，但部分器官位置如鼻咽、乳腺等腫瘤發展可以非常快速，再加上部分影像檢查始終有一定的輻射量，不能經常安排病人進行檢查，導致病人有可能延醫。 人工智能及大數據分析，便有助醫生及早找出高風險病人以便密切監察。研究員可以將病人資料庫的數據匯入系統，分析出不同的風險指數，包括年齡、性別、家族遺傳、運動量、生活習慣等，同樣以治療癌症為例，即使新求診的病人未有在影像檢查出發現異常，但如其病歷被人工智能系統判斷為高風險，便可安排病人進行後續檢查，盡早發現異變；如病人屬低風險則可安排較長的覆診期，紓緩醫療機構的工作壓力。IBM 的人工智能系統 Watson Genomics，便在乳癌、心臟病等病症評估上有很大的貢獻。 除此之外，穿戴科技如智能手表的普及，亦有助一般人及早找出潛在病症。通過收集及分析大量使用者的健康數據，同樣可讓人工智能系統識別各種健康指標，家庭醫生只要運用適當的工具，便可更準確發現求診者的異常之處，例如求診者的身體機能有否比同年齡層人士差，令醫生可以在「望聞問切」的傳統斷症方法上，得到更有力的數據支持。 資料來源：http://bit.ly/398yPgc

上星期四至日，香港電訊（HKT）於觀塘啟德郵輪碼頭舉辦 5G 科技嘉年華，大包圍式將 5G 科技應用及智慧城市技術曬冷！嘉年華分為七大展區，包括 5G 及智慧城市、企業方案、金融科技、全球網絡、革命性生態系統、流動方案及智慧生活，由生活、教育、個人健康管理等各方面，展示 5G 應用概況。而在眾多網絡科技中，其中一個最令人關注的項目，自然是上月從運輸署手上取得、價值 6.8 億元智能停車收費錶系統合約，預計今年底就會開展工程。作為車主，今次有福。 HKT 商業客戶業務董事總經理陳紀新表示，有信心工程毋須用盡三年時間，預計可提前數月完成更換 12000 支智能咪錶。 採集大數據靈活應變 香港車多咪錶少，駕駛人士不想繳付昂貴的私營停車場泊車費，唯有駕車不停在街上兜圈搵位，或在設有公眾停車收費錶的位置冒險並排停車，苦候有車主駕車離去。情況快將有變，上月運輸署拍板將價值 6.8 億的智能停車收費錶系統合約，交予 HKT…

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…

面對極端氣候挑戰，傳統防災思維仍偏向災後補救與被動應對。斜坡加固工程慣用大規模剛性混凝土灌漿及打泥釘，此類「硬碰硬」手法雖具成效，卻耗用大量物料、工期冗長，且對前線工人構成安全隱患。更根本的問題在於，暴雨頻率與強度持續上升，剛性結構易因內部積水積壓誘發二次崩塌。值得深思的是，我們究竟應繼續「抵擋」災害，抑或應構建一套能與極端天氣共存的「韌性」系統？ 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 回答這個問題前，先看清香港面對的真實處境。香港依山而建，空間極度狹窄，極端天氣的頻率與強度已遠超歷史經驗。2023 年 9 月「世紀暴雨」襲港，天文台錄得一小時 158.1 毫米雨量，創下紀錄，黑色暴雨警告維持 16 小時 35 分鐘；去年全港共 257 宗山泥傾瀉事故，高於近年年均約 200 宗。超強颱風與極端暴雨不再是偶發事件，而是城市營運必須納入常態考量的風險變數。 數據主導・因地制宜：從進口依賴到本地智能斜坡防護的轉型之路 歐美進口防護產品難以靈活適應本地施工環境，船期亦無法應付突發需求。這驅使我們從根本研發更切合本地環境的解決方案。 而要突破傳統思維，關鍵在於引入新的決策工具。 過去數年，我們與本地及內地大學科研團隊合作，將智能演算技術導入斜坡防護設計。傳統做法倚賴工程師現場經驗，面對香港密集複雜的地形，人腦終究有限。新系統以數據模擬不同地質與地形的受力狀況，精確計算重點加固位置與可簡化區域，一切由數據主導，既確保安全，亦避免大規模土方工程造成的資源浪費。 這套從研發走到落地的理念，去年於薄扶林斜坡工程迎來首次實戰考驗，在符合所有安全標準下，防護網成本顯著降低，施工周期亦大幅縮短。…

AI 是科技界增長最快的領域，但在背後支撐其運作的數據中心，卻與傳統數據中心有很大分別。AI 數據中心不單耗電量驚人，而且亦有完全不同的新架構及數據傳輸規格。現實情況是在市場需求急升的情況下，不少建造商都要全力趕工興建。最近就有安全機構發表研究報告，指建造商未必真正明白 AI 數據中心與傳統版本有何分別，結果興建出來的新設施便直接曝露在網絡攻擊的風險之中。 AI 數據中心似共享辦公室 到底傳統數據中心與 AI 數據中心有什麼不同？傳統數據中心的架構就像傳統貨倉，內裏有一排排獨立儲物櫃，各自存放不同客戶的貨物，由於客戶已知，因此可在可控的基礎設施下運作。相反 AI 數據中心卻像共享辦公室，租戶來自五湖四海，但卻共用同一組硬件，一旦其中一個環節出事，全條生產線都會受影響。 負責《十大數據中心與 AI 基建安全風險》研究報告的安全機構 Lava Labs 就指出，當原本數據中心的架構是為「熟客」設計，如今卻要應付「陌生人」的工作，風險自然大增。研究員舉例說，AI 數據中心的 GPU…