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整合政府 App 的重要性 從「智方便」到「智未來」的戰略機遇


整合政府 App 的重要性 從「智方便」到「智未來」的戰略機遇

 

近日,立法會議員 黃俊碩 Edmund Wong 就政府部門開發及維護應用程式(App)的事宜提出質詢,指出部分 App 使用率偏低、開發及維護成本高昂,甚至出現功能重疊、操作不便等問題。他期望政府能整合分散的 App 至「智方便」平台,實現「一 App 通用」。黃議員的提議切中時弊,筆者對此深表贊同。整合政府 App 不只對提升市民便利性的技術作出優化,更是一次重大的戰略機遇,其核心在於整合原本分散在各部門的數據,為香港發展人工智能(AI)應用和開放數據生態奠定堅實基礎。

作者:Emil Chan 陳家豪

全球趨勢:從單一功能 App 到一站式服務平台

縱觀全球,各國政府早已意識到分散式 App 帶來的弊端,並積極轉向建設一站式、綜合性的「超級 App」(Super App)或數字服務平台(編按:即數碼服務平台,下依筆者個人意願寫為「數字」)。不只是簡單的應用程式整合,更是政府服務理念的根本轉變——從「部門為本」轉向「市民為本」。以下幾個國際及內地案例,為香港提供了寶貴的借鑒。

中國廣東省的「粵省事」平台展現了移動政務服務整合的強大潛力。該平台於 2018 年 5 月正式上線,整合了微信小程序、支付寶小程序和獨立 App 三端,成為全國首個集成民生服務的移動政務平台。「粵省事」的核心創新在於「一碼通辦」——通過「粵省事碼」,市民可以完成住店、乘車、疫情防控查驗、政務大廳辦事等多種場景的身份認證和服務獲取。截至目前,該平台已累積近 2 億實名註冊用戶,上線服務事項超過 2500 項,成為全國用戶最多、活躍度最高的省級移動政務服務平台。

新加坡的 Singpass 平台則代表了另一種整合模式——通過 API 驅動架構實現公私營機構的深度連接。Singpass 不只是一個身份認證平台,更是一個數據共享基礎設施。其核心功能 Myinfo 實現了「一次性原則」(once-only principle),即公民只需向政府提供數據一次,系統會在用戶授權後自動在不同服務中重複使用這些數據。此外,Singpass還提供數字簽名、生物識別等高階功能,確保交易的安全性和便捷性。目前,該平台擁有超過 500 萬用戶,每月處理約 4100 萬次交易,已成為新加坡公私營數字服務的關鍵基礎設施。

愛沙尼亞的 X-Road 平台則展示了數據整合的最高境界。X-Road 是一個去中心化的安全數據交換層,自 2001 年推出以來,已連接了所有政府部門及部分私營機構的數據庫。通過X-Road,警察可以閱覽醫療系統、稅務機關或商業登記處的數據,反之亦然,實現了完全互操作的數字政府。這一平台每年為愛沙尼亞節省超過 1300 年的工作時間,使該國成為全球首個實現100%政府服務數字化的國家。X-Road的開源技術方案已被超過 20 個國家採用,成為全球數字政府的標杆。

這些成功案例的共同點,在於它們都超越了簡單的應用程式聚合,而是建立了一個統一的底層數據基礎設施。廣東「粵省事」的便捷,源於其背後龐大的數據庫整合;新加坡「Singpass」的強大,在於其標準化的 API 接口打通了公私營機構的數據壁壘;愛沙尼亞之所以能成為全球首個 100% 數字化服務的國家,其「X-Road」數據交換平台居功至偉。

 

數據整合:釋放 AI 潛能、催化開放數據

將政府 App 整合至「智方便」平台,其最深遠的意義在於打破「數據孤島」。當原本分散在運輸署、稅務局、食環署等不同部門的數據能夠在一個統一、安全的平台上互聯互通時,其價值將呈指數級增長。這為政府發展AI應用和推動開放數據帶來了前所未有的機遇。

 

賦能政府 AI 應用

人工智能的發展離不開海量、高質量的數據。數據整合恰恰為政府 AI 應用提供了最寶貴的「燃料」。波士頓諮詢公司(BCG)的研究指出,政府機構若能充分利用AI,可在案件處理等領域節省高達 35% 的預算成本。例如,AI 可以自動審閱大量申請文件,利用跨部門數據驗證資訊,將以往需時數天甚至數周的審批流程縮短至幾分鐘,大幅提升行政效率。

整合的數據還能勾勒出更完整的市民畫像和城市運行狀況。AI 可以基於這些數據進行分析和預測,例如,通過分析交通、天氣和人口流動數據,智能調控交通燈信號;又或者根據市民的個人情況(如家庭狀況、收入水平、健康記錄),主動推送其可能符合資格的福利或服務,實現從「人找服務」到「服務找人」的轉變。

 

催化開放數據生態

數據整合也為「開放數據」(Open Data)政策的實施鋪平了道路。當政府內部數據實現了標準化和互聯互通,對外開放的技術門檻和成本將大大降低。一個統一的平台可以作為官方的數據開放門戶,通過標準化的 API 接口,向公眾和企業安全、有序地開放脫敏後的政府數據。

開放數據將極大激發社會創新。初創企業可以利用開放的交通數據開發創新的出行應用;金融機構可以結合經濟統計數據開發更精準的風險評估模型;學術機構可以利用公共衛生數據進行流行病學研究;非政府組織可以利用環境監測數據推動環保政策的完善。美國聯邦政府的《開放政府數據法》要求聯邦機構使用標準化的機器可讀數據格式發布信息,這一要求的實現,需要政府首先在內部實現數據的標準化和整合。

數據整合、AI 應用和開放數據三者將形成一個良性循環:數據整合為 AI 和開放數據提供基礎,AI 應用提升了數據處理能力和服務效率,而開放數據則引入社會力量,反過來推動政府服務的持續創新。

 

對香港的啟示:從「智方便」邁向「智未來」

黃俊碩議員的提議為香港數字政府的發展指明了方向。特區政府應抓住此次整合 App 的契機,將「智方便」的定位從一個「應用程式入口」提升為一個「數據與服務的基礎設施平台」。
首先,香港需要借鑒愛沙尼亞 X-Road 的經驗,建立一個類似的底層數據交換平台。這個平台應制定統一的數據標準和安全協議,在保障數據主權和隱私的前提下,打通各政府部門之間的數據脈絡。這不僅能提升政府內部的協同效率,更能為未來的智能化服務奠定基礎。

其次,在平台設計之初,就應為 AI 應用預留空間。政府應主導開發一批具有示範效應的AI應用,如智能客服、自動化審批、個性化服務推薦等,並通過 API 接口,賦能業界開發更多創新的智能化公共服務。新加坡的 Singpass API 就是這種模式的體現,政府機構和私營部門都可以通過標準化接口,取得身份認證和數據服務。

第三,政府應盡快制定清晰的開放數據路線圖,明確開放的數據範圍、格式和時間表,並建立一個統一的數據開放平台。通過開放數據,香港可以激發社會創新,培育數據經濟,提升城市競爭力。同時,必須建立健全的數據治理框架,明確數據所有權、使用權和共享規則,制定數據質量標準,建立數據安全和隱私保護機制,確保數據在整合、應用和開放過程中的合規性和安全性。

 

結語

將政府 App 整合至單一平台,絕非僅僅是為了減少手機屏幕上的圖標數量。這是一場深刻的數字化變革,其核心是數據的整合與流通。這一步棋走好了,將極大提升政府的治理能力和公共服務水平,為香港在AI時代的競爭力打下堅實基礎。我們期待政府能高瞻遠矚,採納黃俊碩議員的建議,不只要做到「一 App 通用」的「智方便」,更要通過數據賦能,邁向一個真正萬物互聯、智能驅動的「智未來」。

 

 

 

作者:Emil Chan 陳家豪
Unwire Pro 特約編輯

以「還俗IT人」自居。香港金融科技革命「吹哨人」。主要工作除了擔任金融科技初創企業顧問外,也在香港多家知名商學院擔任特約教授及客席講師,積極透過教育推動本地及大灣區金融科技及智慧城市發展。 放下幾十年編寫電腦程式的鍵盤後近年重新以此寫作。以「但憑愚公志,復我獅山茂」為工作目標。

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YouTube TV 與迪士尼陷入僵局:串流時代的權力博弈正重塑媒體版圖


YouTube TV 與迪士尼陷入僵局:串流時代的權力博弈正重塑媒體版圖

迪士尼與 Google 旗下 YouTube TV 的內容分銷談判破裂,導致這家娛樂巨頭每日損失約 430 萬美元(約港幣 3,354 萬元)收入。根據摩根士丹利分析師 Ben Swinburne 的估算,在包括 ABC、ESPN 等超過 20 個頻道「黑屏」持續至第 12 天之際,迪士尼每週損失高達 3,000 萬美元(約港幣 2.34 億元),預計 14 天爭端期間總損失將達 6,000 萬美元(約港幣 4.68 億元)。這場始於 2025 年 10 月 30 日午夜的停播事件,不但暴露出傳統媒體與科技平台之間日益激化的矛盾,更預示著串流產業權力結構的深層轉變。

千萬用戶成為談判籌碼

YouTube TV 擁有超過 1,000 萬訂閱用戶,目前已超越傳統有線電視業者成為美國第三大付費電視供應商。根據市場研究機構 MoffettNathanson 的預測,YouTube TV 將在未來兩年內超越 Charter 和 Comcast,成為產業領導者。該平台的營收已從 2019 年不足 10 億美元(約港幣 78 億元)飆升至 2024 年的近 80 億美元(約港幣 624 億元),預計 2025 年將達到 96 億美元(約港幣 748.8 億元)。然而這場爭端也讓 Google 付出代價——市場調查公司 Drive Research 針對 1,100 名美國消費者的調查顯示,24% YouTube TV 用戶已取消或計劃取消訂閱。為安撫用戶 Google 已向受影響訂戶發放 20 美元(約港幣 HK$156)的補償金。

定價權之爭揭示產業斷層線

這場爭端的核心在於內容授權費用定價權爭奪。Google 指控迪士尼要求「前所未有的費用增長」,這將迫使 YouTube TV 提高訂閱價格;迪士尼則反擊稱 Google 拒絕支付「公平的市場費率」,並試圖「消除競爭」以及「低估那些促使其服務成長的內容價值」。根據 CNBC Sport 報導,ESPN 每月向每位付費電視訂戶收取超過 10 美元(約港幣 HK$78)的費用,是美國最昂貴的頻道。知情人士透露,迪士尼向 YouTube TV 提供的條款與其與 Comcast 和 Charter 等最大付費電視供應商達成的條款相似,但 YouTube TV 尋求更優惠的費率,因為它是唯一仍在增長的主要分銷商。

一位參與談判的 YouTube 高管匿名向 Deadline 表示,迪士尼在談判中表現出「不必要的侵略性和武斷」,反映出對付費電視經濟的「過時觀點」。然而 Wells Fargo 分析師 Steven Cahall 將此類爭端稱為媒體業務的「清算時刻」,認為「每家媒體公司都要承擔部分責任」。

串流戰爭進入新階段

這場停播事件發生的時機值得玩味。就在爭端爆發前兩個月,迪士尼於 8 月 21 日推出獨立串流服務 ESPN Unlimited,定價每月 30 美元(約港幣 HK$234)。根據訂閱數據公司 Antenna 統計,該服務在推出後首月即吸引約 210 萬訂戶,其中 57% 選擇完整版 ESPN Unlimited 服務。摩根士丹利預測,ESPN Unlimited 到 2026 年 9 月將吸引約 300 萬訂戶,每位用戶每月貢獻 18 至 20 美元(約港幣 HK$140.4 至 HK$156)的淨收入,2026 財年訂閱收入將達約 5 億美元(約港幣 39 億元)。

然而這也引發 YouTube TV 擔憂。該平台在聲明中指控迪士尼行動「對我們的訂戶不利,同時偏袒他們自己的直播電視服務,如 Hulu + Live TV 和 Fubo」。這凸顯出內容所有者與分銷平台之間日益尖銳的利益衝突——當迪士尼既是內容供應商又是 YouTube TV 的直接競爭對手時,談判的複雜性大幅增加。

頻繁爭端成為產業新常態

值得注意的是,YouTube TV 在 2025 年已經歷四次內容授權爭端。8 月與 Fox 爭端雖然迅速解決,但 9 月與 TelevisaUnivision 衝突至今未解,該西語廣播公司的頻道自 9 月 30 日起從 YouTube TV 下架。此前 YouTube TV 還與 NBCUniversal 就 Peacock 串流服務整合問題發生摩擦,Google 要求存取這個月費 8 美元(約港幣 HK$62.4)服務完整內容庫。維吉尼亞大學媒體研究學者指出,「YouTube TV 持續捲入內容授權爭端,反映出串流電視產業更廣泛的結構性緊張,而非單一平台的問題」。

行業分析師警告,隨著剪線潮 (cord-cutting) 加速,付費電視營運商對節目支出更加謹慎,內容授權爭端將變得更加頻繁和激烈。然而諷刺的是,根據串流媒體分析師的數據,過去 1.9 年間僅有約 20% 剪線用戶轉投 YouTube TV,遠低於媒體普遍認知的「大多數剪線者湧向 YouTube TV」的說法。

套餐模式捲土重來

在串流服務價格不斷攀升、消費者疲勞感加劇的背景下,產業正見證套餐模式復興。根據 TiVo 2025 年第二季度影片趨勢報告,消費者平均訂閱串流服務數量正在反彈,平均每月在影片和電視服務支出達 169.12 美元(約港幣 HK$1,319.14),高於 2024 年第二季度的 140.06 美元(約港幣 HK$1,092.47)。套餐特別是推動新訂閱的關鍵,透過重現傳統電視熟悉感來簡化娛樂決策。根據 Fabric 2025 年第一季度分析,主要串流平台 (Netflix、Prime Video、Disney+) 的月流失率已攀升至約 5.5%,遠高於幾年前的 2%。這促使 43% 平台現在依賴套餐優惠,其中超過半數與寬頻/電信供應商合作。

對企業的影響與未來展望

這場迪士尼與 YouTube TV 對峙,預示著串流產業正進入一個新競爭階段,傳統內容巨頭與科技平台之間的權力平衡正在重新洗牌。對內容供應商而言,如何在維護內容價值與避免過度疏離分銷夥伴之間取得平衡,將是關鍵挑戰。對串流平台來說,在追求增長同時控制內容成本,並提供消費者可負擔的訂閱價格,考驗著其商業模式可持續性。隨著更多傳統媒體公司推出自有串流服務,類似內容授權爭端可能成為常態而非例外。

資料來源:cnBetaBusiness InsiderDeadlineVarietyCNBC

 

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加強北都算力基礎建設 招攬更多優質科創企業


加強北都算力基礎建設  招攬更多優質科創企業

 

鄧淑明博士
香港大學計算與數據科學學院及社會科學學院地理系客席教授

 

為推動香港建設國際創新科技中心,政府正研究方案吸納更多科技巨企及科研人才進駐北部都會區。然而,香港現時的算力資源配套與北京、上海、廣州和深圳仍有距離,加上北都規劃並未有提供高性能計算資源的基建,讓不少創科企業對落戶香港裹足不前。

深圳為招攬更多優質科創企業,特別推行專項政策《深圳市前海深港現代服務業合作區管理局關於支持研發中心發展的若干措施(試行)》,為企業提供200萬至600萬元人民幣及免租免稅等資助,投資門檻只須於深圳市累計研發總投入不低於 200 萬美元或 1,500 萬元人民幣。加上深圳今年3月宣布發放總額近2億人民幣的算力補貼(「訓力券」),大大提升該地發展科研的吸引力。

與深圳的相關政策比較,香港雖已撥款30億元推行「人工智能資助計劃」,支持企業大規模的算力要求及AI應用。惟面對不斷上升的營運成本,特別是高昂的電費、租金和薪酬,還有科研人才不足的問題,令科創企業對來港發展仍有保留。

縱使數碼港的人工智能超算中心的運算速度,預計在今年內提升至3,000 PFLOPS,與深圳智算中心所提供的算力看齊,不少科研人員仍擔心,在香港進行AI大模型訓練時,無法得到足夠算力支持,反映香港要吸引更多AI重點企業落戶,就要為北都的算力基建作出更多超前部署,才能配合AI龐大的算力需要。

九月份公布的《行政長官2025年施政報告》多次強調要全方位拓展人工智能(AI)的應用。為此,我們更要高瞻遠矚,加快在北都建設更多先進的運算基礎設施,以配合香港發展成國際創科中心的目標。

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Microsoft 宣布推出員工匿名舉報機制: 化解產品技術與倫理問題的轉折點


Microsoft 宣布推出員工匿名舉報機制: 化解產品技術與倫理問題的轉折點

Microsoft 宣布為全球 200 萬多名員工推出「值得信賴的技術審查」(Trusted Technology Review) 內部舉報機制,允許員工匿名舉報公司產品與服務在部署過程中的倫理問題。這一舉措標誌著科技巨頭在面對內部倫理衝突時的重大態度轉變,也反映出高科技企業在 AI 時代所面臨複雜的雙重用途困境。

危機與回應:從爭議到改革

Microsoft 在加沙衝突中的角色引致了長達數月的內部風波。今年 8 月,《衛報》披露以色列國防軍第 8200 部隊利用 Microsoft Azure 雲端基礎設施存儲和分析巴勒斯坦通訊數據,用於大規模監控平民。這一揭露激發了 Microsoft 內部的廣泛抗議,多名員工被解僱或辭職以示抗議。同月,Microsoft president 布拉德·史密斯 (Brad Smith) 在 9 月 25 日的備忘錄中確認,公司調查發現 Azure 確實被用於存儲通過大規模監控獲得的數據,違反了 Microsoft 服務條款。隨後 Microsoft 採取行動終止了以色列國防部的部分訂閱服務,包括特定雲端儲存、AI 服務和技術。

然而業內人士指出這些措施只是冰山一角。被解僱的 Microsoft 員工霍薩姆·納斯爾 (Hossam Nasr) 將此稱為「前所未有的勝利」,但也批評 Microsoft 與以色列軍方的大部分合約仍未改變,僅有一個軍事部隊的部分服務被停用。這種有限的回應暴露了科技企業在利益與原則之間的平衡困境。

治理創新:員工賦權的新模式

11 月 5 日,史密斯在新備忘錄中宣布推出整合於 Microsoft 誠信門戶 (Integrity Portal) 內的「值得信賴的技術審查」系統。這個機制允許員工以與舉報工作場所行為、法律問題或資料安全漏洞相同的方式提交關於技術開發與部署的倫理隱憂。史密斯強調,員工可匿名舉報,受 Microsoft 標準的非報復政策保護。

這一舉措代表企業治理的結構創新。不同於傳統自上而下的倫理審查流程,新系統將 200,000 多名員工轉變為主動的道德看守者。通過內部民主化的舉報機制,Microsoft 試圖將倫理監督權力分散到整個組織,從而在產品開發早期階段識別潛在政策違反。

更深層的承諾:前置人權盡職調查

除了內部舉報機制,Microsoft 同時宣布加強現有前合同審查流程,在評估需要額外人權盡職調查的業務中採用更深層審查。這表明 Microsoft 認識到,真正的倫理治理應該從業務談判開始,而非事後補救。根據 Microsoft 的全球人權聲明,公司承諾在五個關鍵領域尊重人權,包括對政府資料請求的政策、客户風險評估、AI 負責任應用、私隱保護以及集體行動。

業界啟示與未來趨勢

Microsoft 此舉對整個科技產業具有示範效應。Amazon AWS、Google Cloud 和其他雲端提供商同樣面臨類似的雙重用途困境——相同的技術可用於民用資料分析,也可能被軍事機構挪作他用。Microsoft 的實踐表明,企業倫理不應僅靠外部監管或公共輿論推動,內部民主化的監督機制同樣至關重要。

然而專家們對這些改革的實際有效性仍持謹慎態度。真正的考驗在於:Microsoft 是否會基於員工舉報真正改變商業決策?員工匿名舉報是否真的能在企業利潤壓力下得到公正處理?

複雜時代的平衡之道

Microsoft 此舉反映了科技巨頭在監管壓力、員工期待和商業利益之間尋求平衡的現實。根據今年 6 月的報導,Microsoft 甚至推出了 AI 使用強制政策,要求員工將 AI 工具融入日常工作,將其納入績效評估指標。這形成了微妙的張力:公司一方面要求全面擁抱 AI,另一方面又面臨員工對該技術被軍事化的疑慮。

此外 7 月的報導揭示美國國防部項目由駐華 Microsoft 工程師管理,引致了額外的國家安全擔憂。這些多層面的複雜性突顯出,建立有效的技術倫理治理框架遠比建立技術本身更具挑戰性。

展望:倫理科技的未來

Microsoft 在建立 50 週年之際推出這些舉措,標誌著公司對長期可持續發展的承諾。尤其是在 OpenAI 加深對 Azure 依賴、AI 業務蓬勃發展之際,Microsoft 意識到信任的喪失可能會威脅其在 AI 革命中的領導地位。問題不再是科技企業是否應該考慮倫理,而是如何將倫理原則有效地融入每一個商業決策。

Microsoft 新舉措為全球科技行業提供了一個參考案例:在追求創新和商業增長的同時,企業能否真正將員工的道德聲音轉化為實質性的政策改變?這個問題的答案將決定科技巨頭在未來社會中的合法性與信任度。

資料來源: CNBC Moneycontrol Times of India Al Jazeera Microsoft Global Human Rights Statement

 

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華為攜手中電信創造光纖傳輸紀錄:空芯光纖技術突破無中繼傳輸極限


華為攜手中電信創造光纖傳輸紀錄:空芯光纖技術突破無中繼傳輸極限

中國電信聯合華為、長飛、廣東工業大學創造光纖傳輸距離世界紀錄,基於空芯光纖技術實現全球首個單波 1.2 Tbps 實時系統超過 436 公里的無中繼傳輸,相當於每秒傳輸完整 500 部高清電影。這一突破除了突破傳統光纖的物理極限,更為未來的高速長距通訊打開嶄新局面,標誌著光通訊技術已進入全新發展階段。

技術創新:從複雜組合到簡化方案

過往實現單波 800 Gbps 長距傳輸需要依靠兩台遙泵放大器才能支撐 404 公里距離,如果要突破這一限制,還需搭配遙泵與拉曼放大器組合,並借助非實時離線算法處理數據。而中國電信這次的突破在於採用最為常規的 EDFA 光放大器(摻餌光纖放大器),卻創造兩項世界紀錄:單波 800 Gbps 實時傳輸 611.9 公里,比之前紀錄多出 174.2 公里,相當於從北京直接傳到青島而無需任何中繼;全球首個單波 1.2 Tbps 實時系統超 200 公里無中繼傳輸。

技術突破關鍵在於空芯光纖應用。與傳統實芯光纖依靠玻璃材料導光不同,空芯光纖通過空氣而非玻璃傳輸光訊號,由多層微米級厚度的同心玻璃管構成,這些管壁如同微型反射鏡,將光不斷反射回中央空氣通道內。這種革新設計使得光在空氣中傳播,除了速度更快、延遲更低,還能有效減少非線性效應,進一步提升傳輸品質。在光學性能上,空芯光纖已全面超越實芯光纖:傳輸速度提升約 47%,傳輸時延降低約 31%。

全球技術對標:中國方案的領先優勢

在國際層面,空芯光纖技術正成為全球科技企業競爭焦點。Microsoft 支援的 Lumenisity 研究團隊於 9 月在頂級期刊《自然·光子學》發表成果,實現 1550 納米波長下 0.091 dB/km 的衰減水平,打破石英光纖 0.14 dB/km 的理論極限,這是過去 40 年波導技術領域最值得關注的進展。值得注意的是,中國電信此次採用的空芯光纖技術已驗證其在實時傳輸中的優越性能,除了實現超長距離傳輸,更重要是採用實時算法而非離線處理,這對於實際商用部署具有重要意義。

長飛光纖作為中國光通訊行業領軍企業,市場佔有率已連續九年全球第一。該公司在空芯光纖領域的進展同樣矚目,已建立全球首個 800G 空芯光纖傳輸技術試驗網,實現全球首個單波 1.2T、單向超 100T 空芯光纜傳輸系統的現網示範。中國移動和中國聯通也相繼展開空芯光纖試點工作,推動這一新技術從實驗室走向實際應用。

產業應用前景:算力時代的光速解決方案

空芯光纖技術應用場景正在快速擴展。根據中國銀河證券分析,空芯光纖在金融高頻交易、分布式智算中心等時延敏感場景,IDC 互聯、海底光纜等大容量長距離傳輸場景中應用廣闊。隨著人工智能和大數據時代對算力傳輸的需求爆炸式增長,這種能夠實現超長距、超高速、超低延遲傳輸的新型光纖已成為關鍵基礎設施。

中國電信研究院傳輸網絡研究中心總監霍曉莉評價,Microsoft 等企業的戰略舉措預示著光通訊技術的一次重大飛躍。領纖科技創始人、暨南大學教授汪瀅瑩則表示,從現網試點運行的情況看,規模商用在技術層面是可行的,關鍵取決於國內需求的時間節點。運營商真金白銀採購空芯光纖,代表著產業已從技術驗證階段邁入實際部署階段。

商用化挑戰:標準缺失與成本問題

雖然前景廣闊,空芯光纖要實現規模化應用仍面臨關鍵障礙。目前由於量產工藝升級和行業標準缺失,大批量、大長度生產仍難以實現。在應用環節,空芯光纖與實芯光纖的轉接也構成技術瓶頸。汪瀅瑩呼籲,空芯光纖作為極具創新性的產品,應擺脫無序價格競爭的「內卷」,重視知識產權,拼產品技術指標,推動中國空芯光纖產業健康發展。

國際方面,Microsoft 已於 2024 年 11 月宣布未來 24 個月內部署 15,000 公里空芯光纖計劃,目前已有約 1,200 公里的新型光纖投入現網運行。這標誌著全球主要科技企業都在加速推進這一技術的商業化過程。

中國網絡基礎設施的戰略升級

此次紀錄創造對中國建設新一代超寬帶光網絡具有深遠意義。中國電信已建成覆蓋全國的一二干融合骨幹全光交換網絡,覆蓋近 200 座城市,包括 500 個以上的 ROADM 節點和 2,000 個以上的光放大節點。空芯光纖技術突破將進一步推動骨幹傳輸網向著更高速率、更大容量、更長距離、更智能的方向演進。

在數據中心互聯方面,華為超高速光傳輸技術積累也功不可沒。華為光接入領域總裁馮志山在第 11 屆全球超寬帶高峰論壇上表示,將加速千兆、超千兆發展,激發光寬新增長。這反映出業界已達成共識:下一代光網絡將以空芯光纖等新型光纖為基礎,支援 AI 時代對算力的無限需求。

未來趨M:技術革命還是逐步演進?

業界普遍預期,空芯光纖將沿著「場景突破—技術迭代—成本下降—生態協同」的路徑,逐步實現規模化發展。短期內,商業前景將聚焦對低時延、大頻寬有剛性需求的特定應用場景,如全球互聯網樞紐間的超高速互聯、金融機構的實時交易鏈路等。中期來看,隨著生產工藝改進和成本下降,應用範圍將逐步擴展到骨幹網、城域網等更廣泛領域。

這次光纖傳輸距離的世界紀錄突破,正是中國光通訊產業從跟跑到領跑的生動縮影。華為、中國電信、長飛等企業的聯合攻關表明,中國在下一代光通訊技術上已具備全球競爭力。隨著空芯光纖技術的進一步成熟和商業化推進,它將成為支援數碼經濟發展、賦能 AI 時代的關鍵基礎設施。

 

資料來源:新浪財經新浪財經(空芯光纖商用分析)C114通信網通信世界

 

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Google 啟動「陽光捕手計劃」:2027年發射AI衛星數據中心 繞過地球能源限制


Google 啟動「陽光捕手計劃」:2027年發射AI衛星數據中心 繞過地球能源限制

Google 正式宣布「陽光捕手計劃」(Project Suncatcher),計劃將其張量處理單元(TPU)AI 晶片搭載至衛星並發射到太空,構建全球首個大規模太空數據中心星座網絡。這項革命性計劃期望能利用太陽能為人工智能運算提供幾乎無限的潔淨能源,同時繞過地球上日益嚴峻的能源限制。Google 行政總裁 Sundar Pichai 表示,太陽發出的能量是全球總電力生產的 100 兆倍,在合適的軌道上,太陽能板的發電效率可達地面的 8 倍,且能近乎全天候發電。該計劃將與衛星公司 Planet Labs 合作,預計在 2027 年初發射兩顆原型衛星進行軌道測試,為未來 10 年的太空 AI 基礎設施建設奠定基礎。

太空競賽白熱化:科技巨頭爭奪軌道運算主導權

太空數據中心已成為全球科技巨頭的新戰場。就在 Google 宣布「陽光捕手計劃」前兩天,2025 年 11 月 2 日,NVIDIA 的 H100 GPU 首次被 Starcloud 公司發射至太空軌道。這顆名為「Starcloud-1」的衛星重僅 60 公斤,卻搭載了迄今進入太空最強大的處理器——NVIDIA H100 GPU,其 AI 運算能力高達 2,000 teraflops,是國際太空站現有 T4 GPU 性能的 1,000 倍。Starcloud 行政總裁 Philip Johnston 大膽預測:「10 年內,幾乎所有新建數據中心都將位於外太空」。

中國在這場競賽中同樣動作迅速。2025 年 5 月 14 日,中國浙江實驗室與國星宇航合作發射了 12 顆 AI 衛星,構成「三體計算星座」的首批部署。每顆衛星提供 744 TOPS 的運算能力,透過 100 Gbps 雷射衛星間鏈路連接,並能運行 80 億參數的 AI 模型。這個星座計劃最終將擴展至 2,800 顆衛星,創建太空超級計算機網絡。國際能源署數據顯示,全球數據中心目前消耗約 415 兆瓦時的電力,約佔全球總電力消耗的 1.5%,而美國數據中心的電力使用量預計到 2030 年將達到全國電力的 9%。

技術突破與挑戰:輻射防護與散熱成關鍵

Google 已針對太空環境的極端條件展開深入測試。Travis Beals——Google「智能範式」部門高級總監、陽光捕手計劃負責人表示,團隊利用粒子加速器對新一代 Trillium TPU 進行了輻射耐受測試,結果顯示這些晶片能夠承受相當於 5 年任務壽命的總電離輻射劑量而不會出現永久性損壞。這項突破至關重要,因為太空輻射是地球軌道電子裝置面臨的最大可靠性威脅,遠超汽車等地面應用場景。

然而散熱問題仍是技術瓶頸。由於太空是真空環境,傳統的對流冷卻風扇完全失效,只能依靠熱輻射散熱。Siemens 數碼工業軟件航太防務副總裁 Todd Tuthill 指出:「太空中的冷卻必須透過熱交換器輻射完成,這就是為什麼太空梭在軌道上會打開艙門——那些艙門充當熱交換器的輻射屏蔽」。雖然真空環境被 NVIDIA 描述為「無限熱阱」,但被動輻射散熱的效率遠低於地面的主動冷卻系統。

通訊頻寬是另一重大挑戰。Google 的研究論文指出,太空數據中心需要衛星鏈路支援每秒數十太比特的傳輸速率,這要求衛星星座保持緊密隊形並採用自由空間光學鏈路連接。但衛星間距離太近會增加碰撞風險,需要精密的軌道動力學控制。新加坡南洋理工大學研究團隊在《自然電子學》期刊發表的數碼雙胞胎模擬研究證實,軌道數據中心在原理上可行,但必須解決發電、散熱和連接性的系統性挑戰。

經濟效益分析:2035 年或達成本平衡

發射成本是太空數據中心商業化的關鍵門檻。Google 的成本分析預測,到 2030 年代中期,在太空發射和運行數據中心的能源總成本(含發射費用)可能與地球上同等規模的數據中心大致相當。業界估算顯示,太空太陽能數據中心的能源成本可能比地面低 10 倍,且運行成本可降低 20 倍。

這種經濟前景的改善主要源於 3 個因素:首先,SpaceX 等商業航太公司大幅降低了發射成本;其次,太空中持續的太陽能供應消除了昂貴的電網基礎設施和能源採購成本;第三,無需耗水冷卻系統,大型地面數據中心每天需消耗 500 萬加侖的水用於冷卻。麥肯錫顧問公司報告預測,全球 AI 數據中心容量需求將從 2023 年的 60 GW 以 19-22% 的年複合增長率增長至 2030 年的 171-219 GW,樂觀情景下甚至可能達到 298 GW。

然而 Semafor 分析指出,太空數據中心要實現真正的成本競爭力,還需要克服微重力對電子裝置的長期影響、軌道維護成本、以及衛星生命週期結束後的太空垃圾處理等問題。目前地面 AI 數據中心的機架功率需求已從傳統的 7-10 千瓦飆升至 30-100 千瓦,平均達 60 千瓦以上。

合作夥伴與時間表:Planet Labs 的關鍵角色

Planet Labs 是這項計劃的戰略合作夥伴,該公司運營著全球最大的地球觀測衛星星座,包括超過 150 顆 Dove 衛星和高解像度 SkySat 衛星。Dove 衛星僅有鞋盒大小,提供 3-5 米解像度的每日地球影像,而 SkySat 則能達到 50 釐米解像度,每天可重訪同一地點多達 10 次。Planet 正在部署的新一代 Pelican 星座衛星將實現 30 釐米解像度,並大幅降低數據延遲。

這些衛星技術經驗將為 Google 的 TPU 衛星提供關鍵支援。根據官方時間表,2027 年初發射的兩顆原型衛星每顆將搭載 4 個 TPU 單元。這次「學習任務」將驗證硬件在軌運行的實際狀況、測試分散式機器學習工作負載在衛星星座間的執行效能,以及驗證 Google 的軌道設計、控制和通訊系統。Travis Beals 強調:「我們的初步分析顯示,太空機器學習運算的核心概念不會被基礎物理或無法克服的經濟障礙所阻礙」。

產業影響:重塑全球 AI 基礎設施格局

陽光捕手計劃代表著 Google 繼自動駕駛和量子計算之後的又一登月計劃。15 年前 Google 投資自動駕駛技術時,這項技術還被視為遙不可及的夢想,如今已轉化為 Waymo 並在全球提供數百萬次乘車服務。同樣,10 年前 Google 開始建造大規模量子計算機時,也被認為是不切實際的工程目標。

這項計劃將對全球 AI 產業產生深遠影響。亞馬遜創辦人 Jeff Bezos 預測,AI 數據中心將在 20 年內轉移至太空運營。研究機構 Epoch AI 的數據顯示,若當前 AI 訓練規模趨勢持續,2 年內最大規模的 AI 訓練運行可能需要約 250 萬個 H100 等效單元,而 Meta 的 Hyperion 和 Microsoft 的 Fairwater 數據中心完工後將擁有 500 萬個 H100 等效單元的運算能力。TechCrunch 報導指出,美國消費者已對數據中心推高電價表示擔憂,數據中心目前佔美國發電量的 4%,較 2018 年增長一倍以上,到 2028 年這一比例還將繼續攀升。

太空數據中心若能成功實現,將徹底改變這一困境。新加坡南洋理工大學研究負責人 Wen Yonggang 表示:「太空為運算提供了真正永續的環境,透過利用太陽能和太空的冷真空,軌道數據中心可以轉變全球運算格局」。Singularity Hub 的分析認為,雖然技術挑戰巨大,但這項計劃若成功,將使 AI 運算實現碳中和,同時不對地球資源造成負擔。隨著 Google、NVIDIA、中國等多方力量的投入,太空正在成為 AI 時代的新前沿陣地。

資料來源: Google Official Blog Google Research Data Center Dynamics Singularity Hub Tom’s Hardware

 

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百度 AI 專利霸主地位再鞏固:連續七年中國第一的技術突破與產業化佈局


百度 AI 專利霸主地位再鞏固:連續七年中國第一的技術突破與產業化佈局

百度在 2025 年 11 月 3 日發佈「十大科技前沿發明」,標誌其在人工智能領域的專利積累達到新高度,連續七年穩居中國 AI 全領域專利申請量第一,生成式 AI 與大模型專利申請量位列全球前列,深度學習專利申請量全球第一。這一成就除了展現中國科技企業在全球 AI 競賽中的強勁實力,更突顯專利佈局從數量擴張轉向品質提升與產業化應用的戰略轉型。北京市知識產權局局長孟波出席活動時指出,百度憑藉高活躍度的開源項目和專利申請佈局,展現了其在科技創新行業中的領先地位。

專利數據折射的技術生態系統

根據《2025 人工智能創新與專利白皮書》,百度在生成式 AI、智能體專利領域位居中國第一,大模型專利申請量全球第二、中國第一,深度學習專利申請量全球第一,高級別自動駕駛專利族數全球領先。這一系列資料背後,是百度歷經十餘年技術投入累積的成果,涵蓋 AI 算力、框架、模型、場景應用全棧技術體系。2025 年,中國人工智能專利申請量達 2,950 件、授權量 1,371 件,領跑中國創新主體。值得注意的是,中國 AI 專利佔全球總量的 60% 以上,2022 年專利申請量是美國的四倍,2014 至 2023 年間更達到六倍。

專利品質的提升同樣值得關注。世界知識產權組織 (WIPO) 報告顯示,中國生成式 AI 專利的授權率從 2019 年的 30% 上升至 2023 年的 55%,連續四年實現雙位數增長。騰訊、百度、阿里巴巴等科技巨頭成為推動中國生成式 AI 專利申請增長的主要力量,特別在電腦視覺、自然語言處理和 AI 模型等子領域表現突出。全球 AI 專利競賽中,中國國家電網公司以 33,976 項專利位列榜首,Samsung 以 31,418 項緊隨其後,騰訊和 Google 分別以 26,591 項和 23,893 項排名第三和第四。

十大前沿發明的技術內涵

百度 2025 年發布的十大科技前沿發明包括「自回歸統一建模的原生多模態大模型」、「大模型訓練全流程高效容錯技術」、「劇本驅動的高說服力數字人技術」、「基於多智能體協同的 AI 搜索引擎」、「蒸汽機 (文心專精) 音訊影片一體化生成大模型技術」、「從晶片到集群的跨層級訓推一體 AI 基建系統性技術」、「兼容端到端軌跡方案的自動駕駛橫縱聯合控制技術」、「資訊流端到端內容理解與序列生成技術」、「飛槳科學計算高效求解技術」以及「基於智能體的自進化應用生成技術」。這些發明涵蓋大模型、深度學習框架、AI 算力、智能體、AI 搜索、數字人、無人駕駛等 AI 技術突破,展現百度 AI 應用加速走向效果湧現背後的底層創新實力。百度首席技術官王海峰在發布會上表示,作為以技術立身的人工智能公司,百度始終站在 AI 創新前沿,重視通過專利保護自主創新成果,也致力於推動成果轉化,為產業和社會創造價值。

模型競爭力的市場驗證

在激烈的市場競爭中,百度於 2025 年 3 月發布的 Ernie 4.5 和 Ernie X1 兩款 AI 模型展現出與國際頂尖模型競爭的實力。Ernie 4.5 在文本理解與通用知識、中文語言處理、推理與複雜文本任務方面表現優異,在多項基準測試中超越 OpenAI 的 GPT-4o,而成本僅為 GPT-4.5 的 1%。Ernie X1 推理模型在性能上與 DeepSeek R1 相當,但成本僅為其一半,API 定價為每百萬輸入令牌 2 元人民幣(約港幣 HK$2.16)、每百萬輸出令牌 8 元人民幣(約港幣 HK$8.64)。

百度在 2025 年 9 月 10 日發布的 X1.1 推理模型,在第三方 AI 基準測試中超越 DeepSeek-R1,與 OpenAI 的 GPT-4o 和 Google Gemini 2.5 Pro 性能相當,知識準確度提升 34.8%。然而百度在編程任務、多模態推理與複雜數學領域仍需提升,在 LiveCodeBench 和 HumanEval 等編程基準測試中表現遜於 GPT-4.5 和 DeepSeek。雖然如此,百度作為中國首家在 2023 年 3 月推出大語言模型聊天機械人的大型科技公司,其先發優勢正受到字節跳動、阿里巴巴等競爭對手的挑戰。

國家戰略與產業生態支援

中國 AI 產業的快速發展離不開國家戰略的強力支援。2015 年發布的「中國製造 2025」首次將智能製造定位為工業基礎現代化的關鍵方向,鼓勵 AI 等新興技術與傳統製造業融合。2017 年的《新一代人工智能發展規劃》將 AI 提升為國家級戰略,制定分階段路線圖,強調 AI 在智能製造中的應用。2024 年啟動的「AI+ 行動」倡議將 AI+ 製造列為優先事項,部署大模型、機械視覺、預測性維護和智能控制技術,以提升效率和品質。

中國核心 AI 產業目前價值接近 6,000 億元人民幣(約港幣 6480 億元),預計未來十年將以 15.6% 的複合年增長率增長,到 2030 年市場規模將超過 1 萬億元人民幣(約港幣 1.08 萬億元)。清華大學、中國科學院、浙江大學等頂尖研究機構在培養 AI 創業公司方面發揮核心作用,孵化出智譜 AI、月之暗面 AI 等初創企業。百度 AI 雲已證明其市場實力,佔據 19.9% 的市場佔有率,去年營收達到 4,900 萬美元(約港幣 3.822 億元)。

專利商業化的挑戰與機遇

雖然中國在 AI 專利數量上佔據絕對優勢,但專利品質和商業化轉化仍面臨挑戰。中國專利策略和相關評估機制歷來強調申請數量,往往以犧牲專利品質為代價,這種政治驅動、獎勵導向的專利政策深深植根於中國體制之中。AI 專利的商業化面臨多重法律和技術挑戰,包括 AI 生成發明的發明人身份認定、原創性標準界定、創造性評估等問題。大多數司法管轄區要求發明人必須是自然人,這對 AI 輔助或生成的發明構成專利授權障礙。然而生成式 AI 專利的品質總體上優於中國大多數專利,因為生成式 AI 是新興技術領域,主要貢獻來自騰訊、百度、阿里巴巴、字節跳動、華為等大型科技公司,以及平安保險、國家電網等知名國有企業,還有中國科學院、清華大學、浙江大學等高校和研究機構。

全球競爭格局的演變

美國對中國實施的先進晶片出口管制並未阻止中國 AI 企業的技術突破,反而促使其通過架構創新、效率改良和開源協作實現從依賴到韌性和自力更生的轉變。DeepSeek 的 R1 和 V3 開源模型在多項性能指標上與美國頂尖聊天機械人相當甚至超越,雖然受到美國出口管制的限制。阿里巴巴的 Qwen3 在推理和語言任務的全球排行榜上名列前茅,最近推出的 MiniMax M1 僅使用 512 塊 Nvidia H800 GPU 進行訓練,成功與領先的西方模型競爭。這些突破在美國科技和政策界引發「斯普特尼克時刻」般的震撼。中國 STEM 教育規模、計算基礎設施密度、應用研究基礎成熟度,以及治理體系協調投資、政策和人才的能力,使得這種性能水平的實現在預期之內。

在應對晶片限制方面,華為等中國公司在國產 AI 晶片生產上投入巨資,其 Ascend 系列正在取得進展,雖然與最新美國晶片相比仍面臨挑戰。一些中國公司正致力於更高效地利用有限的計算能力,以更少的資源實現具有競爭力的結果。百度和華為等公司正在開發自己的機器學習框架,減少對 PyTorch 和 TensorFlow 等美國選項的依賴,這些本土框架在產業中日益普及。

未來趨勢與企業啟示

百度的專利佈局和技術突破對企業具有多重啟示。首先,全棧技術體系建設至關重要,從晶片到演算法、從框架到應用的完整生態系統能夠增強企業在技術封鎖環境中的韌性。其次,開源與專利保護的平衡策略正在成為新常態,百度宣布開源 Ernie 模型反映了行業從封閉走向開放的戰略轉變。第三,專利商業化能力將成為衡量創新價值的關鍵指標,單純追蹤專利數量的時代已經過去,品質和轉化率成為新焦點。中國政府制定的時間表顯示,到 2027 年,六大關鍵領域的 AI 集成應超過 70%,應用於下一代智能裝置和智能代理等領域;到 2030 年,這一比例應超過 90%,將智能經濟確立為主要增長驅動力;到 2035 年,中國的目標是成為完全的智能經濟和社會。

 

資料來源:快科技,香港商報網,科學網,世界知識產權組織,南華早報

 

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基因編輯初創公司挑戰七年禁區 人類遺傳病防治迎來「第二階段」


基因編輯初創公司挑戰七年禁區 人類遺傳病防治迎來「第二階段」

自 2018 年賀建奎因非法進行人類胚胎基因編輯而入獄以來,這一領域在全球範圍內形成了近乎絕對的禁忌。然而七年後的今天,這條「紅線」正面臨來自資本和技術的全新衝擊。剛剛度過 30 歲關口的華裔生物技術創業家凱茜·蒂(Cathy Tie)創辦的 Manhattan Genomics,以及西海岸的 Preventive,分別在 2025 年 10 月宣布進入這片曾被禁錮的領域,Preventive 更已籌集 3,000 萬美元(約港幣 2.34 億元)資金,這標誌著一場關乎人類未來健康的激烈博弈已重新拉開序幕。

多元視角下的業務模型差異

不同於賀建奎秘密進行的「學術冒險」,新一代初創企業更強調透明性和倫理自覺。Manhattan Genomics 由連續創業者蒂與頂級基因編輯研究者艾瑞歐娜·海索利(Eriona Hysolli)聯合創立,後者曾任 Colossal Biosciences 生物科學負責人。該公司已組建了包括生殖医学專家諾伯特·格萊赫(Norbert Gleicher)、倫理學家約翰·奎恩(John R. Quain)等在內的「科學貢獻者」團隊,這一架構的設計邏輯在於——將倫理審查內嵌於商業營運的核心流程。而 Preventive 的創辦人盧卡斯·哈靈頓(Lucas Harrington)則在其官方聲明中強調,企業將進行「徹底的安全與倫理調查」,承諾不會倉促推向市場。這兩家公司雖然都以「預防遺傳病」為目標,但在業務模式、資金結構和技術路線上顯示出了差異化的戰略定位。從融資角度看,Preventive 已獲得近 3,000 萬美元(約港幣 2.34 億元)投資,而 Manhattan Genomics 尚未披露具體融資數字,但其在 Thiel 獎學金獲得者身份和學術聯繫上的優勢可能為其爭取到更廣泛的科學界支援。

精準度突破能否化解安全隱憂

新興初創企業的信心源於近年來基因編輯技術的重大突破。相比賀建奎時代採用的初代 CRISPR-Cas9 系統,當今的「鹼基編輯」(base editing)和「引導編輯」(prime editing)技術已獲得了質的飛躍。中國科學院院士、中山大學生物學家黃軍就教授曾率先進行人類胚胎基因編輯的基礎研究,他對這一技術進步的評價是:新技術更像一支「基因鉛筆」,能精確改寫 DNA 上的單個「字母」,而無需切斷整條鏈條。2025 年 4 月,MIT 科學家大衛·劉(David Liu)因發明鹼基編輯和引導編輯技術獲得突破獎殊榮,其所領導團隊在 2025 年 9 月又報告了一項重要成果——將引導編輯的錯誤率從 1/7 降低至 1/121,這意味著相比七年前,技術精準度至少提升了一個數量級。

然而科學保守派對此持謹慎態度。加州大學聖地牙哥分校生物化學家亞歷克西斯·科莫爾(Alexis Komor)用四個「非常」強調了安全門檻的極高性:「安全門檻非常、非常、非常、非常高。我們絕對還沒達到那個水平」。科莫爾博士指出,對這些新技術的意想不到的影響,人類所知甚少。胚胎編輯的關鍵風險在於其「不可逆性」——任何「脫靶」的基因錯誤都會隨著胚胎發育擴散到嬰兒的每一個細胞,導致無法預測的級聯效應。黃軍就教授也明確表態,這項技術「有前景,但尚未準備好進入臨床」。從 2023 年首款 CRISPR 基因療法獲批用於治療遺傳性血液疾病來看,全球已接受的基因編輯方式仍限於「非遺傳性」領域——即僅改造成體細胞、不會遺傳給後代。與此形成對比,胚胎編輯涉及可遺傳的永久性改變,其每一步推進都需要突破倫理、科學和社會三重防線。

法律框架滯後與商業邏輯的張力

美國的政策框架為私營部門創造了某種程度的「監管機會」。由於聯邦政府明確禁止用公共資金資助胚胎編輯研究,學術機構的進展陷入癱瘓。但私營資本面臨的法律约束相對寬鬆——美國雖然法律上禁止胚胎編輯,但沒有「禁止私營資本進行非臨床研究」的明確規定,這為初創企業留下了一片灰色地帶。俄勒岡衛生與科學大學的生殖內分泌學家保拉·阿馬托(Paula Amato)博士預言:「如果我們沒有看到更多公司冒出來,我反而會感到驚訝」——這道出了市場邏輯與規制真空之間的必然碰撞。

中國的情況更為嚴格。2020 年全國人民代表大会通過的《民法典》修正案明確禁止人類基因編輯和克隆,違反者將被追究刑事責任,最高刑期達七年。但全球性的倫理共識仍未成形。凱茜·蒂以民意調查來支援其合法性——2018 年皮尤研究中心的數據顯示,72% 的美國民眾支援為治療嚴重疾病而編輯未出生嬰兒的基因。然而同一調查中,65% 的人認為直接用人類胚胎進行基因編輯測試「做得太過了」。更為關鍵的是,當問題從「治療疾病」轉向「增強能力」(如提升智商、改變膚色)時,公眾支援率急劇下降。瑞士蘇黎世聯邦理工學院的生物倫理學家凱利·奧蒙德(Kelly Ormond)指出,這一「滑坡」是監管者最深層的憂慮——一旦技術大門打開,就很難阻止其朝增強方向滑行。科莫爾博士坦言,目前人類對複雜遺傳增強的遺傳學原理理解有限,「但這只是時間問題。我們最終會弄明白的」。

科學共識的裂隙與制度創新的嘗試

2019 年全球頂級科學家聯署呼籲對可遺傳基因編輯實行暫停,其中包括 CRISPR 技術共同發現者、加州伯克利分校教授詹妮弗·杜德納(Jennifer Doudna)。杜德納一直強調胚胎編輯需要「比典型研究更嚴格的審查」。但她同時承認:「如果這種方法被證明安全,它可能將遺傳病從慢性管理轉向預防,這是醫學的根本性改變」——這一措辭透露出即使是最謹慎的科學家也在為「可能性」留出想像空間。

黃軍就教授則對 Manhattan Genomics 的創立時機提出了直接批評,認為相關倫理、社會共識和法律框架尚未成熟。對此,凱茜·蒂做出了尖銳反駁:「如果大家都不去負責任地推動,這些框架永遠也不會成熟」——這句話揭示了創新者與保守派的根本分歧:前者認為「做」會創造共識的條件,後者則堅持「共識」必須先行。值得注意的是,新興初創企業正在通過組建倫理顧問委員會、發布透明的研究路線等方式,試圖改寫賀建奎事件遺留下的「信任赤字」。這種制度創新能否有效彌補監管真空,仍需時間檢驗。

遺傳病「防治模式」的演進與倫理成本

圍繞胚胎編輯的爭議本質上是一個範式轉變的問題。當前,許多攜帶遺傳病風險的父母已可通過「胚胎植入前遺傳學診斷」(PGD)技術篩選出健康胚胎,這是一種「被動選擇」模式。胚胎編輯則代表了「主动修復」——理論上,即使父母雙方都攜帶相同的致命基因突變(目前 PGD 無法解決的罕見情景),也可通過編輯實現健康生育。這一轉變的醫學潛力是巨大的,但社会成本同樣沉重。

首先,技術獲取的不平等問題已開始浮現。Preventive 籌集的 3,000 萬美元(約港幣 2.34 億元)級別融資意味著這項技術將最初只能被富有家庭承受,這可能進一步加劇遺傳上的社會分層。其次,「預防」與「增強」的邊界雖然在理論上清晰,但在實踐中不斷模糊。例如,如何界定「對基因病的預防」與「對群體平均性狀的最佳化」的分別?科學界迄今缺乏共同的答案。第三,對正常人基因多樣性的威脅。如果胚胎編輯廣泛推行,可能導致人類遺傳庫的「單調化」,某些罕見基因變異雖然在某些環境下會致病,但在不同環境條件下可能帶來適應優勢。

歷史教訓與未來抉擇

七年前,賀建奎的 CRISPR 寶寶事件震驚世界,但留給科學界和政策制定者的不只是教訓,更是一個懸而未決的問題:人類是否有權力改寫自身的遺傳宿命?凱茜·蒂和她的同行們正用資本和技術的語言重新提出這一古老問題。他們眼中看到的是沒有遺傳病的未來,而批評者則高舉「謹慎」和「倫理」的警示牌。這是一場關乎速度與安全、企業家精神與科學保守主義的碰撞,也是人類試圖重新定義自身命運的開始。

資料來源:Nature | CRISPR Medicine News | Business Wire | MIT Technology Review | Pew Research Center

 

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「技術框架」與「適應態度」奪全球榜首:香港於 IMD 世界數碼競爭力排名躍升至全球第四


「技術框架」與「適應態度」奪全球榜首:香港於世界數碼競爭力排名躍升至全球第四

香港在國際管理發展學院(IMD)最新發布的《2025 年世界數碼競爭力排名》中躍升至全球第 4 位,這是香港連續第二年實現三位數的排名躍進,展現出這個亞洲金融中心在數碼轉型領域的強勁動能。在全球 69 個受評經濟體中,香港在「技術框架」和「適應態度」兩大子因素中奪得全球榜首,同時在「科技」和「知識」領域穩居全球前五位,突顯其在數碼基礎建設與人才培育方面的深厚實力。這項成績的取得正值全球面臨貿易碎片化和技術標準分歧的挑戰之際,香港如何在數碼競爭中持續保持優勢?三大創科園區的布局將如何推動新質生產力發展?

排名躍升背後的三大支柱

香港此次排名提升的關鍵在於三大評估因素的全面進步。在「科技」因素中,香港連續第三年維持全球第 3 位,反映其在研發投入和技術創新方面的持續領先地位。根據 IMD 的評估方法,該因素涵蓋科學濃度、監管框架和資本等指標,香港在「技術框架」子因素中排名全球第 1,顯示其在技術監管和基礎設施方面的優越性。在「知識」因素中,香港排名全球第 5 位,其中「人才」和「培訓與教育」兩項子因素均位列全球前五,這與香港近年來大力推動 STEAM 教育和 AI 人才培育計劃密不可分。

最值得關注的是「準備程度」因素的顯著躍升,香港從去年的第 15 位大幅上升 5 位至第 10 位。這一進步主要源於「適應態度」子因素的全球第 1 排名,反映香港企業和社會對數碼技術的接受度和應用速度遠超其他經濟體。根據國際貨幣基金組織 2024 年 11 月的亞太地區經濟展望報告,60% 的亞太組織預計將採用針對本地市場的 AI 語言模型,這需要高帶寬和低延遲的連接解決方案,而香港在這方面的基礎設施投資已初見成效。

全球數碼競爭格局與香港定位

在 2025 年 IMD 世界數碼競爭力排名中,瑞士、美國和新加坡分別佔據前三位。瑞士以其世界級的基礎設施和人才庫保持領先,而新加坡的數碼經濟已佔其 GDP 的 18.6%,較 2018 年的 13.9% 大幅增長。香港排名第 4,領先於丹麥、荷蘭等傳統科技強國,這一成績在亞太地區僅次於新加坡。根據 IMD 世界競爭力中心的分析,當前貿易碎片化正日益侵蝕數據流動、技術標準和投資優先事項,各國正在爭分奪秒地尋找數碼領域的新戰略優勢。

新加坡作為香港的主要競爭對手,其數碼轉型策略值得借鏡。新加坡政府在 2025 年預算中向國家生產力基金注資 22 億美元(約港幣 171.6 億元),專門用於加速 AI 採用和企業創新,並推出 1.119 億美元(約港幣 8.73 億元)的企業計算計劃。相比之下,香港特區政府宣布將向創新科技基金申請 10 億港元,於 2026 年成立香港人工智能研發研究院(AIRDI),促進上游 AI 研發、中下游成果轉化及應用場景拓展。根據 Expereo 亞太區總裁 Eric Wong 的觀點,企業越來越依賴數碼解決方案,使強大的基礎設施對於提高連接性和運營效率至關重要。

三大創科園區構建產業生態

香港特區政府正以「北、中、南」三大創科園區為核心,建構完整的創科產業鏈。位於北部的河套深港科技創新合作區香港園區佔地約 87 公頃,面積約為科學園的四倍,將分兩期由西至東發展。該園區第一期首批三座建築物將於今年底陸續落成,並於明年正式進入營運階段,首批來自生命健康科技、人工智能及數據科學等支柱產業的租戶預計於明年下半年起陸續遷入。根據香港特區政府 2025 年政策地址,河套園區將聚焦生命與健康科技、AI 與數據科學,以及新技術與先進製造等前沿技術領域。

位於中部的香港科學園將繼續支援深度科技的研發,並培育更多本地科技初創企業。政府已通過 AIR@InnoHK 研究集群資助成立 16 個專注於 AI 和機械人技術的研發實驗室,匯聚超過 1,000 名專家,加強香港在 AI 基礎研究方面的能力。位於南部的數碼港則專注於推動本地數碼科技和 AI 生態系統的發展,並孵化更多相關初創企業和人才。特區政府發言人表示,隨著河套園區今年正式啟用,香港三大創科園區的「北、中、南」布局規劃將基本實現,為進一步推動創科合作和發展奠定穩固基礎。

政策支持與人才培育雙管齊下

香港特區 government 在 2025 年政策地址中提出一系列 AI 發展措施,全面推動「AI+」發展。除了成立 AIRDI 外,政府還將推出 30 億港元的前沿技術研究支援計劃,協助本地資助院校吸引 AI 等領域的頂尖國際科研人員來港。在基礎設施方面,政府正擴展 AI 超算中心的容量,並在北區指定 10 公頃土地發展數據設施。根據香港創新科技及工業局 2025 年 9 月的立法會檔案,這些措施既符合國家「AI+」倡議,也與全球 AI 發展路徑高度一致。

在人才培育方面,特區政府已成立由政務司司長領導的教育科技人才委員會,統籌和推動教育、科技和人才的融合發展。政府正加強中小學的 STEAM 教育,特別是 AI 相關內容,包括教授基礎 AI 知識、數據處理方法和跨學科知識,以提升學生的 AI 技能、批判性思維和創新能力。根據 Renub Research 的市場預測,亞太地區數碼轉型市場預計將從 2024 年的 4,261.9 億美元(約港幣 3.32 萬億元)增長至 2033 年的 2.37 萬億美元(約港幣 18.49 萬億元),年複合增長率達 21%。香港特區政府財政司司長在 2025-26 年度財政預算案中提出,將以一對二配對方式向在港營運生產線的企業提供最多 25 萬港元資助,推動製造業數碼轉型。

未來展望:雙重優勢下的機遇

香港在數碼競爭力排名的躍升,反映其在技術基礎設施和人才培育方面的成就,更突顯其作為國際創科中心的潛力。特區政府發言人強調,國家支援香港發展成為國際創科中心,香港同時擁有國家和國際機遇的雙重疊加優勢。在全球面臨 AI、人才流動和監管發展的不確定性之際,世界級基礎設施和人才庫目前是可靠的依賴機制。然而 IMD 的分析也警告,在貿易戰導致的不確定性中,這種優勢可能難以持續,對國家和企業層面的數碼競爭力都構成重大壓力。

香港能否在數碼競爭中持續領先,關鍵在於如何將技術優勢轉化為實際的產業競爭力,以及如何在快速變化的全球科技格局中保持靈活性和適應能力。隨著三大創科園區的全面啟用和 AIRDI 的成立,香港正朝著培育新質生產力、推動經濟高質素發展的方向邁進。

資料來源: 香港電台 國際管理發展學院 香港特別行政區政府新聞公報 香港金融管理局 香港立法會

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重構金融未來:香港金管局「金融科技 2030」DART 戰略解讀


重構金融未來:香港金管局「金融科技 2030」DART 戰略解讀

香港金融管理局在《香港金融科技周 2025》正式公布「金融科技 2030」前瞻策略,為香港金融業指引未來 5 年發展方向。金管局總裁余偉文在開幕致辭中闡述此願景,目標是將香港發展成為穩健、有韌性與前瞻性的國際金融科技樞紐。該策略聚焦 4 大重點領域(DART),涵蓋超過 40 個具體項目,其中數據與支付基建、人工智能、韌性與代幣化成為香港金融科技發展 4 大戰略支柱。

是次公布適逢香港金融科技周踏入 10 周年的重要里程碑,標誌著香港金融科技發展從探索階段向全面融合轉變。金管局此戰略佈局,除了反映出香港將自身定位於全球金融創新樞紐的決心,也表明香港正在準備應對金融科技 3.0 時代的全新挑戰。

新一代基建驅動信貸普惠與跨境融資

「金融科技 2030」首個支柱為構建新一代數據及支付基建(Data and Payment Infrastructure)。金管局將發展穩健且面向未來的基建,以支援安全、高效及可擴展的數據共享,並加強跨境支付互聯。根據金管局計劃,這一基礎設施將在多方面創造新機遇,包括為企業開拓信貸渠道、促進貿易融資,以及為市民提供更個人化金融服務及更便捷跨境匯款體驗。金管局副總裁李達志指出,該方案特別著眼於為未來數碼化資產使用和交易創造便利條件,讓數碼化銀行存款能夠直接交易,甚至實現即時交割。這一基建升級對香港金融市場的長期競爭力具有戰略意義。

AI2戰略深化銀行服務的個性化與責任擔當

第二個支柱為支援業界全方位應用人工智能(Artificial Intelligence),金管局將推出全新「AI2」戰略(Artificial Intelligence x Authorized Institutions),進一步推動香港及其他地區金融業全面並負責任地應用人工智能。根據金管局 2025 年發布的「科技成熟度評估」報告,香港金融科技使用率已達 95%,而 AI 融入銀行業務比例更從 2022 年的 59% 上升至今年的 75%。 中銀香港等金融機構已在生成式 AI 沙盒計劃中成功測試「數碼人助理」及防欺詐解決方案,超過半數參與測試客戶和員工表示對進一步擴展應用充滿期待。

金管局與數碼港合作設立的生成式人工智能沙盒,為銀行提供風險可控探索環境、針對性的監管反饋和免費運算資源,同時機構已試驗涵蓋風險管理、客戶服務、反欺詐方案及深偽檢測等多項應用場景。金管局致力透過應用人工智能提升銀行服務的普及、便捷及個人化程度,同時維持透明度與責任感,以維護公眾信任。

量子時代布局與代幣化生態系統齊頭並進

第三支柱為強化業務及科技韌性,為量子電腦時代做好準備(Resilience)。金管局將為金融科技網絡安全制訂全新認證架構,並透過實時分析建立新預警系統,加強金融體系的穩健。面向未來,金管局將推動業界為「後量子密碼學」做好準備,並構建具備抗量子能力基礎設施。 第四支柱促進金融代幣化(Tokenisation),這已成為香港金融科技戰略中最具重點的領域,涵蓋 12 個具體項目。金管局計劃進一步推進現實世界資產(包括金融資產)的代幣化,並帶頭示範,如將代幣化政府債券發行恆常化,並探討外匯基金票據及債券代幣化的可行性。

金管局於 2024 年 3 月展開 Ensemble 項目(一個全新批發層面央行數碼貨幣項目),以支援香港代幣化市場發展。根據 10 月底完成的「數碼港元」先導計劃,試驗結果顯示「數碼港元」及代幣化存款能夠促進具成本效益、可編程及穩健交易,為用戶帶來顯著好處。 微眾銀行數碼金融發展部負責人姚輝亞於金融科技周一項活動表示,該發展藍圖對行業具有重要指導意義。金管局即將推出 Ensemble 項目試點計劃以支援真實交易,並繼續與業界持份者及其他央行合作,培育創新代幣化用例。

綠色金融與政策協同建立可持續生態

香港政府於 2025 年 6 月發表《香港數碼資產發展政策宣言 2.0》,重申將香港建設為全球數碼資產領域創新中心的願景,並訂定「LEAP」發展框架,包括優化法律與監管、擴展代幣化產品種類、推進應用場景及跨界別合作、人才與合作夥伴發展 4 大面向。香港亦透過發行代幣化綠色債券、拓寬本地綠色金融科技生態圈等方式推動綠色和可持續金融發展。至今,在香港安排發行的綠色和可持續債券總額約 430 億美元(約港幣 3,354 億元),自 2018 年起連續 7 年居亞洲區市場首位。

「金融科技 2030」推出展現了香港政府與金融監管層對公私營合作的重視。余偉文指出:「公私營及跨境合作力量,正為我們邁向『金融科技 2030』之路奠下更堅實基礎。」這一願景將通过金管局與業界、政府部門及其他央行的協同合作逐步實現,為香港構建可持續且共融的金融科技生態。

未來前景與產業轉型的深遠意涵

「金融科技 2030」對香港金融業的影響是多維度。首先,DART 戰略強化了香港作為國際金融科技樞紐的地位,特別是在代幣化資產交易、央行數碼貨幣應用等前沿領域的領先優勢,將有助於吸引全球金融機構與金融科技企業在港投資和創新。其次,這一戰略為本地銀行和金融科構提供了明確轉型方向,從客戶服務、風險管理到金融產品設計等各個環節均將迎來技術升級和業務創新機遇。

再者,通過強化科技韌性和為量子時代提前布局,香港金融體系將增強抵禦未來技術與安全風險的能力。 展望未來,「金融科技 2030」將繼續推動香港金融業實現數碼化轉型,推動金融普惠發展,增強香港在全球金融科技領域的競爭力。香港將如何在日益激烈的亞洲金融中心競爭中,通過 DART 戰略實現金融科技 3.0 時代新躍升?

資料來源: 香港政府新聞公報香港金融管理局Yahoo香港財經立法會秘書處香港金融管理局洞察

 

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APEC 2026 將於深圳舉行 AI 與數碼經濟成焦點 港企迎來哪些機遇

2026 年 11 月第 33 次 APEC 經濟領導人會議將於深圳舉行。APEC 這場亞太區最高級別的經濟合作論壇首次選址粵港澳大灣區,意味著這個全球知名的「中國矽谷」將成為焦點,預計將為區內企業帶來重大的商務機遇。

圖片 : 新華社

深圳獲選的商務實力

深圳之所以獲選,關鍵在於其強大的科技創新實力及經濟引擎地位。截至 2025 年深圳 PCT 國際專利申請量連續 21 年居中國城市首位,國家高新技術企業總數突破 2.5 萬家。在 2025 年全球創新指數榜單上,「深圳-香港-廣州」科技集群更首次超越傳統科技中心登頂。

這座城市是 Huawei、Tencent、BYD 及 DJI 等國際科技企業的總部所在地。這些企業在 5G 通訊、人工智能、新能源汽車和無人機等領域具有全球領導地位,並形成了一個獨特的創新生態系統。2025 年的數據顯示,深圳的戰略性新興產業增加值佔 GDP 比重已超過 45%,其中民營企業貢獻了近七成份額。

APEC 議程演變:從貿易到 AI

APEC 峰會的議程焦點一向是亞太區商務趨勢的風向標。2001 年上海 APEC 會議時,正值中國準備加入 WTO,議程重點是貿易自由化與《數碼亞太經合組織戰略》。到 2014 年北京 APEC 會議時,重點已轉向啟動「亞太自貿區 (FTAAP) 北京路線圖」及《APEC 互聯通藍圖》。

預計 2026 年的深圳峰會,議程將在更複雜的全球經濟環境下制訂。除了繼續推進 FTAAP 議程和互聯互通外,數碼經濟和人工智能 (AI) 將成為核心優先領域。值得企業關注的是,APEC 在 2025 年慶州峰會上已通過《APEC 人工智能倡議 (2026-2030)》,明確提出透過 AI 創新推動經濟韌性增長、提升成員參與度,並促進 AI 基礎設施投資。

粵港澳大灣區的戰略機遇

深圳主辦 APEC 會議,將為整個粵港澳大灣區(GBA)帶來輻射效應。霍英東集團行政總裁霍震寰分析指,香港作為「近水樓台」將直接受惠。預計大量國際嘉賓和企業代表團將取道香港進入大灣區,為香港的金融、物流及專業服務帶來商機,並促進國際交流合作。

數據亦支援香港在 GBA 中的獨特角色。香港貿易發展局研究總監范婉兒 (Irina Fan) 指出,香港扮演著「超級連接器和超級增值者」的角色。2024 年,約三分之二與中國內地相關的投資是通過香港引導;同年香港與內地間的轉口貿易額高達 3.78 萬億港元,佔香港轉口貿易總值 84.3%。香港特首李家超亦表示,港深作為兄弟城市,將全力配合籌備工作。

企業如何把握峰會契機

對亞太區企業而言,2026 年 APEC 深圳峰會提供了多重商務切入點。首先是自由貿易網絡的擴展。2025 年 APEC 領導人《慶州宣言》重申將以市場驅動方式推進 FTAAP 議程。APEC 過往已成功將亞太地區平均關稅從 17% 降至 5%。

數碼經濟和 AI 領域的合作將是重中之重。中國工業和資訊化部官員表示,將與 APEC 成員在 AI 政策實施、經驗分享和人才培養方面加深協作。APEC 電訊和資訊工作組聯合主席 Hayun Kang 亦強調,AI 能力建設已是經濟社會發展的緊迫優先事項。

深圳的創新生態提供具體的合作模式。例如該市推出的「企·航」計劃,讓資深製造業企業向 AI 創業團隊分享供應鏈及市場經驗;同時年輕創業者為傳統工廠導入 AI 質檢模型,成功將產品不良率降低 35%。這種「雙向奔赴」的價值共創模式,正是深圳創新生態的獨特之處。

全球經濟新挑戰與峰會焦點

在全球經濟復蘇乏力、保護主義抬頭的背景下,2026 年 APEC 峰會的議程顯得尤為重要。基於 2025 年峰會的討論,預計 2026 年深圳峰會將聚焦三大務實領域:強化數智賦能以塑造創新優勢;堅持綠色低碳轉型;以及實行普惠共享,確保中小企能參與數碼經濟。

深圳本地的基礎設施亦為企業提供了獨特的發展環境。例如深圳市政府在 2025 年完成了全球首個全市域級「空天地一體化低空通感網絡」覆蓋,為 DJI、豐翼科技等無人機及「低空經濟」企業提供了最佳的商業試驗場。

隨著 2026 年 11 月峰會臨近,深圳正加速籌備工作。這場峰會不僅是展示大灣區創科實力的平台,更是亞太區企業家尋求 AI、綠色科技及數碼貿易合作的關鍵節點。

 

資料來源: 新華網 中國外交部 南華早報 中國日報 APEC 官方網站

 

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