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AI技术引领智能经济 环球科技峰会预视趋势

知识产权

踏入人工智能(AI)时代,AI科技的发展正迅速融入各类产业。森林火险监控机器人、客服录音检测系统、射篮分析手机应用程式、无人驾驶汽车等,从商用到民用,AI技术不但带动社会创新,也引领着全球走向智能经济。

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BIP 2018

由香港特别行政区政府、香港贸发局及香港设计中心合办的第八届亚洲知识产权营商论坛于2018年12月6至7日盛大举行,吸引逾2,500人参加,当中的"环球科技峰会"以"人工智能的新动力"为主题,邀得多位业界专家开讲,揭示AI应用技术新趋势。

BIP 2018
由香港贸发局与香港特区政府及香港设计中心合办的第八届亚洲知识产权营商论坛,于2018年12月6至7日在香港会议展览中心举行,吸引逾2,500人参加。

AI+结合各行业

商汤科技被誉为全球估值最高的港产AI独角兽,于2014年早着先机涉足AI技术,成功研发全球首个超越人眼辨识度的AI人脸辨识系统,瞬间成为全球焦点。截至2017年,该公司已收集20亿张人脸数据,令AI识别的错误概率减低至一亿份之一。 商汤科技香港总经理尚海龙指出,全球进入人工智能时代,香港特区政府正致力推动相关产业,包括持续在中小学推动STEM教学,并预算拨款500亿港元投资创科,为AI发展创造空间。该公司不断发掘AI技术应用的可能性,目前已把技术融入至18个行业中。 商汤以"AI+"概念出发,发展"AI+手机"、"AI+汽车"、"AI+教育"等应用范畴,其中"AI+汽车"涉及无人驾驶的研发技术。尚海龙表示,AI技术能让车辆识别周边环境及物体,在恶劣天气下也能感知路况,而该公司已经与日本本田签定合作协议,共同研发无人驾驶方案。

尚海龙
商汤科技香港总经理尚海龙表示,全球进入人工智能时代,该公司正以"AI+"概念出发,发展"AI+手机"、"AI+汽车"、"AI+教育"等应用范畴,积极发掘AI技术于各行各业的应用性。

AI省人力又省时

随着AI的应用越见广泛,更多企业想利用AI技术提升客户服务水平。香港大学的衍生公司有光科技,把港大研发的语音识别及自然语言处理(NLP)技术商业化,用于分析企业客户服务中心的电话对话纪录,以评估客户服务素质。 有光科技行政总裁温豪夫表示,企业会不时随机抽查客户服务热线录音,用以评估员工表现、检查客户意见,以及培训新人,有企业更要求客服员填写纪录,但事实上客服员根本没有足够时间重听录音或填写对话纪录。 该公司旗下的人工智能客服录音检测系统能自动识别对话内客,并因应香港、中国内地及其他地区的语言、用词及口音差异作调整,提高辨识度:"系统更会分析对话者的情绪、语境、语气等,以及录音的紧急处理度,省去客服员填写表格的时间。"

温豪夫
有光科技行政总裁温豪夫表示,香港大学的衍生公司有光科技,把港大研发的语音识别及自然语言处理(NLP)技术商业化,该人工智能客服录音检测系统能自动识别对话内客,并因应香港、中国内地及其他地区的语言、用词及口音差异作调整,提高辨识度。

运动技术分析

除商业用途,AI技术亦融入运动中,作为篮球迷的NEX Team联合创办人宋安来,利用手机内的人工智能机器学习框架,与团队设计的HomeCourt射篮分析手机应用程式,用户只需开启App及手机镜头,程式便会自动实时识别及记录球员的投球过程、姿势、走位、入球次数及得分等数据,有助球员改善射篮技术。 宋安来表示,HomeCourt手机应用程式旨提升篮球爱好者的技术,为全球篮球迷带来不一样的AI乐趣,目前HomeCourt的用户已覆盖亚洲及美洲多个国家及城市。该公司早前更应邀登上苹果新产品发布会讲台,向全球科技客户介绍自家品牌。

宋安来
NEX Team联合创办人宋安来与团队设计的HomeCourt射篮分析手机应用程式,能通过手机镜头,实时识别及记录球员的投球过程、姿势、走位、入球次数及得分等数据,有助球员改善射篮技术。

活用AI防山火

有没有想过以AI技术保护环境?"我们没法一下子拯救地球,那么就一点一点来。"视野机器人创办人兼首席科学官岑棓琛,以AI机器人侦测山火,成为林木的守护者。他表示,每年全球有一亿公顷林地被烧毁,全球的二氧化碳量,有多达三成是源自山火,可见山火为生态灾难及经济带来难以量算的损失。岑棓琛指出,人们以往主要依赖人造卫星、监控镜头,以及人力去防治山火,但山火产生大量浓烟,掩盖森林,为寻找火势源头带来挑战。为此,该公司运用了摄像镜头配合视感及热感器,成功研制森林火险监控机器人。及后,他们更获得内地政府批准作真实的山火测试,收集下来的大数据,则用于AI技术分析及机器人的深度学习,从而提高机器人的监控准绳度,就算只是星星之火,也能准确找出火源,并可作前期预警功能,防患于未然。

岑棓琛
视野机器人创办人兼首席科学官岑棓琛表示,他们早年已获得内地政府批准作真实的山火测试,收集下来的大数据,用于AI技术分析及机器人的深度学习,大大提高了机器人的监控准绳度。

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