| Capital 資本平台

可持續發展

實施智慧工地於不同工作場景

2024-04-30

工地安全除了上回與大家分享的地下工程「4S管理」外，其他場景如橋底施工、機械移動、高架吊塔，以及堆填區等的安全問題，也不容忽視。就筆者近期處理過不少這類安全項目的經驗，今回與大家分享一下如何運用物聯網（IoT）、人工智能（AI）及大數據，通過中央管理平台統一控制去改善工作環境，提高安全管理水平。首先說說橋下工程項目，時常會有數十名工人同時作業，環境相當密集，一旦發生意外，工人很容易被困在施工區域內。因此最重要的是實時監控工人數量，確保他們在安全的區域內工作，避免在非施工期間有工人被遺留或逗留。應為工人配備智能手錶，把定位及數據統一連接到智能中央平台。遇有緊急情況，可以通過多種渠道，如短訊、CMP、手機App等，向工人及工程管理人員發出警報。這種模式在短期或即日的工程均適用，每日收工時再統一收回智能手錶即可。在一些大型機械移動及吊塔環境，都是安全隱患的重點。這些機械在運作時，如果工人不小心走入盲點位置，就很容易發生意外。工地應考慮使用藍牙方案，在移動的吊臂機械上安裝藍牙網關，並為工人配備智能監控手錶。藍牙網關會以1秒的頻率接收附近的藍牙設備信號，以此判斷工人與機械的距離。如果設備信號靠得太近，系統將會觸發警報。即使工人視線被遮擋，也能確保他們不會與移動機械距離過近。筆者早前曾到堆填區視察，發現除了環境惡劣、臭氣熏天外，另一問題是推土機、垃圾車等車輛在場內來回穿梭而沒有固定的行駛路線，極易發生意外。去年在打鼓嶺堆填區就發生過悲劇，一名男工被垃圾車撞倒後困在車底及石塊之間最終不治。因此，有關方面應考慮在推土機和車輛上安裝藍牙網關，並在工人活動區域設置感應式標桿。當車輛或推土機接近標桿時，藍牙網關能即時感應並觸發警報，從而避免車輛或推土機誤入工人工作區域。此外，在工地和堆填區這樣的環境中，維護電源是一大挑戰。相關企業機構可以考慮使用低用電量的Smart Tag方案，即使一年不充電也能無縫運作。而在各項智能安全方案中，需要利用智能影像辨識技術，以識別人物或指定物件如車輛、重型機械、吊臂等。智能鏡頭的使用或會引發公眾對私隱的擔憂，但一般情況下，鏡頭不會使用任何人臉識別的功能，只會辨認鏡頭前影像是人物或是指定物件。其實智能科技在工地上的應用，並不用涉及複雜的編程，只要我們能夠將智能平台與所有硬件設備相連接，並進行統一管理，那麼在發生緊急情況時，系統就能及時發出警報，大大加強保障工人的安全。作者簡介：陳智銓（Arthur），思路富邦集團（SagaDigits）創辦人暨集團成員隨賞科技（Compathnion）行政總裁 =============================== 深入閱讀政經生活文化，更多內容盡在： Website：www.capital-hk.com Facebook：www.facebook.com/CapitalPlatformHK Instagram：www.instagram.com/capital.ceo.entrepreneur LinkedIn：www.linkedin.com/company/capitalhk/ [...]

可持續發展

如何在地下水道工程實施智慧工地

2024-03-20

建造業工人，向來予人印象是「高危職業」，因本港幾乎每月都會發生致命的地盤意外事件。根據勞工處的統計數據，本港在2023年有23人在工業意外中喪生，其中19人是建造業工人。建築業界已經積極加強工地的安全意識，並且利用科技推行智慧工地，即「4S管理」（Smart Site Safety System），然而這是一項相當困難的任務。因為工地的結構往往十分複雜，涉及高架、地下挖掘、地下水道和密閉空間等不同工程及場景，而不平坦的地表更散佈着各種建築材料，要安裝人工智能科技並貼合不同工程的需求進行系統設置，談何容易？筆者近年經常處理有關建築安全的項目，透過物聯網（IoT）、人工智能（AI）及大數據分析以改進工地的安全性及效率。當中，有很多先進的硬件可以採用，包括智能手錶、頭盔、標籤、鎖、空氣質量檢測儀、警報器等，但最大的挑戰是如何把這些智能硬件串連，並透過中央管理平台控制，以有效地做到數碼化追蹤、數碼化工作許可、危險區域進出管制、智能監控設備等各項功能。以近期一個地下水道工程項目作為例子。地下水道的建設是城市發展不可或缺的一部分，當中有不少密閉的施工空間，諸如水泵房和地下室等。當工人深入地底或在密閉空間工作時，很容易會面臨缺氧或吸入有毒氣體的危險。再者，地下水道環境的複雜性也增加了意外發生的可能，救援人員需要花費大量時間才能找到受困工人的位置，從而影響了救援速度。要在這類項目實現「4S管理」，必須考慮到地下水道和密閉空間的特殊情況，以及科技設備的便攜性。維護電源是一大痛點，若用上了智能標籤（Smart Tag）方案，一年都無需充電，也可無縫運作，配合即插即用（Plug-n-Play）設定模式的裝置，以及可移動電源的空氣傳感器和藍牙感應器等裝置。當工人配戴智能手錶或智能頭盔時，所有硬件設備與智能中央管理系統相結合，可監察施工區域工人人數，工人們的身體狀況等。當工人需要進入危險區域施工時，只需在應用程式提交申請，系統將即時處理；如果申請獲准，應用程式的二維碼將會更新。工人在施工期間穿戴相關的配備裝置，智能設備將持續監測工人的健康指數，一旦發現問題（如工人的心率不正、缺氧、處於昏迷狀態，或檢測到空氣質素出現異樣），不用工人發出求救，系統已可即時透過簡訊或手機App通知有關人員，同時傳送工人實時位置，以便進行及時救援。實現智能工地與一般商業應用不同，當中所涉及的技術設備、實地情況、裝置配套等，可謂千變萬化，沒有標準方案。最近我參與的幾個工程項目，都以實現「4S管理」為目標，例如橋下空間的施工、工地機械移動及吊塔區域的安全管理等，不同項目都有不同的智能安全管理應用，下回再與大家分享。 [...]

可持續發展

All in One人工智能平台— AI LIFE

2024-02-19

上文曾分享LLM進化版LLMgt，透過結合空間數據及IoT，處理3D環境及在3D空間內發出指令以進行操作，但要管理這種AI模型，仍需要專業科研人員編程，才可發揮功能，當一般用戶在企業組織將之實際應用時，未必可以用得稱心如意。最近，探訪一位企業客戶，他已習慣使用智能科技應用，日常工作亦會應用「大型語言模型」（LLM）協助企業工作。他坦白說初用AI時覺得非常方便，但日子久了卻發現AI所提，然而其聰明只在於模仿能力極高，它卻會出現「幻覺」、錯誤推理、整合出偏離的答案，那企業使用者如何可更好地管理、控制及運用LLM？誠然，人工智能雖然聰交的答案未如理想，並非他確切需要的回覆。這亦讓我深思人工智能於商用層面的應用，的確，現時市面上的商用AI軟件，未必完全適合每間企業機構，AI的回應亦難以控制，回覆跟用戶所期望的答案多有落差。 LLM模型雖然很聰明明，但要它確切理解用戶的需要再作出回應，當中似乎仍有缺口。早前業內人士發布了新一代基座大模型GLM-4，它能夠自主地根據使用者意圖，自動理解及規劃複雜指令。這正是我們團隊開發的方向—All in One人工智能平台AI LIFE，其可結合LLM，實時融匯IoT、PNT及大數據，駁通不同的API，進行快速分析，向有關使用單位提供即時的對應方案。用戶可根據自己所想，有效地驅動它理解並執行複雜的指令。舉例問它：「睇下公司數據庫，A產品仲剩幾多貨？」回答這個問題的難度在於，模型要理解廣東話「睇下」、「仲剩幾多」的意思，同時問題中也沒有告之是哪個數據庫、要在哪兒搜尋。模型會懂得自動接駁公司數據系統進行搜索，根據該指令自行規劃檢索任務、自行選擇資訊來源、自行與資訊來源互動，再提交回應給你。我們團隊努力建構的All in One人工智能平台AI LIFE，是管理LLM模型的平台，旨在填補落差，先理解用戶的發問（Reasoning），繼而作出相應回覆（React）。看似簡單，但過程卻殊不簡單，特別是我們用的廣東話，字詞多義又多變化，上述例子中「睇下」已含觀看、檢視、查閱等意思，日常我們又會講成「睇睇」、「Check下」、「數下」等不同說法，要讓模型準確理解用戶的意思並非易事，我們正努力開發以更方便用戶使用。陳智銓（Arthur），思路富邦集團（SagaDigits）創辦人 [...]

可持續發展

AI新進化：由ChatGPT發展到LLMgt

2024-01-24

說起人工智能，大家現時會用到的ChatGPT、GPT-4、Copilot、文心一言等，嚴格來說都是「大型語言模型」（LLM, Large Language Model）。你與它們對話，它們會提供一些建議資料給你，也能幫你撰寫文稿及信件等，在處理文字、語音和平面影像時頗能勝任。然而，這些LLM對3D空間及事物，是無法識別及理解的，故其分析與互動能力仍然很有限。當我們看到房間內有一張書桌，書桌上擺放了各類的書籍，我們能夠理解物件的大小、形狀、用途，以及它與其他物件的相對位置。但對LLM而言，這一切都超出了它的理解範圍。要進一步開拓AI的功能，就需要開發嶄新的LLMgt模型。未來的LLMgt，能夠應對及處理3D環境，透過結合空間數據及IoT，從而開發出更貼近人類的思維，以及能在3D空間內發出指令、進行操作。其原理，就如給予AI一副「肉身」，或許到時只需打開手機鏡頭掃瞄一下你的房間，AI就能提醒你放在一角的吸塵機需要充電、冷氣機似乎有異樣需檢查維修。AI將可以真真正正擔任人類生活上的助手，協助大家處理大小事務，就像Marvel電影中Tony Stark的AI助手Jarvis一樣完美！而當LLMgt技術被應用於社會、商業、工業等範疇，AI助手的潛力絕對是超乎想像。例如在大廈管理的層面，LLMgt 能夠收集大廈各處的冷風機、風速、氣流等數據，當AI助手察覺到有異樣，如風速過強、變弱、冷風機口過熱等，能自動發出指令，檢測大廈的冷風機運作情況；若進一步配合使用機械人，AI助手更可自動指派機械人前往維修冷風機。而在工業製造範疇，LLMgt 的AI助手更是無往不利，能協助管理人員監察機器運作、自動檢查Sensor、防止及應對工業意外等。目前，筆者的研發團隊正在積極開發LLMgt技術項目，並將在我們擅長的建築業、醫院、商場等的智能系統中優先投入應用。可以肯定在不久的將來，AI助手將會更有效地輔助人類工作，讓大家的時間可以用於處理更高價值的工作，從而大大提升生活質素。陳智銓（Arthur），思路富邦集團（SagaDigits）創辦人暨集團成員隨賞科技（Compathnion）行政總裁 [...]

可持續發展

掌握2024年全球電商物流科技

2024-01-04

近年電商市場急速崛起，據大數據平台Statista統計，預測2026年全球電商物流市場收入將達到約7,708億歐元，較2021年的4,410億歐元增長高達75%。隨著電商市場蓬勃發展，電商物流扮演關鍵角色，產業積極投入科技發展，提升物流效能、成本效益以及服務水準。在這篇文章中，我們將揭示2024年最新的電商物流科技趨勢，助您在快速變遷的電商市場中穩健發展！物流科技新動向1：倉儲與配送智能自動化物流科技廣泛應用，包括倉儲與配送智能自動化、物聯網（IoT）技術、無人機遞送、AI預測物流需求等，顯著提升電商物流作業的便捷性和效率。e+Solutions最近引進智能物流機械人（AMR），實現全面倉庫自動化，大幅提升營運效率。AMR改變了倉庫操作模式，由「人到貨」轉為「貨到人」，揀貨準確率超過99.9%，同時訂單處理效率增加1倍，為電商提供更迅速、準確的網店物流支援。未來物流科技發展將邁向更成熟階段，持續提升作業處理速度和準確度。延伸閱讀：【電商倉庫再升級】30部AMR智能物流機器人正式運作物流科技新動向2：一體化系統，連結全球倉庫網絡跨境電商物流需求強勁，電商品牌欲拓展全球市場，可能需利用多個地區的倉庫進行備貨和配送，整合為一的系統能有效管理和追蹤各地庫存和訂單。採用「一體化系統連接多個倉庫」（One System, Multi-Warehouse）模式將成為新趨勢，電商只需透過雲端系統便可經營全球電商生意，不受地域限制。例如，e+Solutions許多中小企電商客戶遷居外地後，仍能透過物流系統管理庫存和訂單，持續營運香港網購生意。延伸閱讀：e+Solutions 3大高效倉庫管理，自動出貨快狠準物流科技新動向3：AI智能整合多方數據在大數據時代，深度數據分析成為業務成功的關鍵。對電商而言，數據分析有助預測產品需求、優化庫存和制定銷售策略。許多倉庫開始引入AI並增設自動化物流設備，整合即時營運數據，如庫存總覽、訂單狀態、銷售業績和訂單分佈等，進一步協助他們做出更精確的營運決策。展望2024年，電商物流行業將持續迎接創新科技，積極探索更多智能物流應用，與全球電商攜手開啟嶄新的電商篇章。文：e+Solutions 副總經理葉翠玲（Sandra） e+Solutions [...]