《紫荊論壇》專稿/轉載請標明出處

黎少斌｜香港生產力促進局首席數碼總監 

人工智能（AI）已被視為推動經濟增長和產業升級的重要引擎。各國政府紛紛制定發展策略，投入資源促進技術創新，旨在通過 AI 提升在全球市場中的競爭力。在全球競逐AI高地的浪潮中，香港的角色與路徑為何？答案不在於單純跟隨技術潮流，而在於將AI轉化為驅動產業升級的扎實生產力。這不僅是香港自身發展的需求，更是回應國家戰略、把握時代機遇的關鍵。香港生產力促進局依託豐富產業經驗，形成多領域可複製「AI+」應用案例。本文基於其「AI+」實踐，探討香港AI賦能產業升級、對接國家戰略的路徑。

從國家藍圖到本地挑戰 ：

香港的AI機遇與鴻溝

2025年12月召開的中央經濟工作會議將「堅持創新驅動，加緊培育壯大新動能」列為2026年重點任務，其中特別強調要「深化拓展『人工智能+』，完善人工智能治理」。這一最新部署，清晰指明了「十五五」開局之年的工作重心：推動AI從廣泛的戰略布局，邁向更深、更實的產業融合與安全發展。這與國家「十五五」規劃及於2025年8月發布的《關於深入實施「人工智能+」行動的意見》一脈相承，共同構成了當前國家AI發展權威的頂層設計與行動指南。

聯合國貿易和發展會議（UNCTAD）最新發布的《2025年技術和創新報告：包容性人工智能促進發展》指出，AI到2033年有望成為市場份額最大的前沿技術，規模約達4.8萬億美元。在此全球評估框架下，香港的表現尤為突出。該報告以「基礎設施、數據、技能」三大維度評估各經濟體的AI準備度，香港在全部三個維度均被評為「領先者」，意味著香港無論在採用AI還是發展AI方面，均已達到高階水平，為其AI產業發展奠定了堅實基礎。

早在2023年，香港生產力促進局（生產力局）已經進行《香港人工智能產業發展研究》，並建議多達9項具體措施，助力香港發展為「國際AI及數據產業發展樞紐」。在此宏觀背景下，香港2025年《施政報告》提出的「AI+」發展措施及「AI賦能產業」與「產業促進AI」的雙軌框架，正是積極響應中央戰略，將其「因地制宜」本地化實踐，將香港打造成為粵港澳大灣區國際科技創新中心的重要一極。

AI發展的焦點已從技術革新轉向產業落地。香港特區政府正積極推動AI的發展，明確支持各部門應用AI，並撥款10億港元成立「香港人工智能研發院」，促進從上游研發到中下游的成果轉化。 行政長官還要求各個政府部門提交研究適合其業務的AI應用方案，以刺激需求，協助業界發展相關產品。這一舉措展現了香港「銳意創新、務實前進」的施政新風，並為企業創造了良好的政策環境。

總體而言，無論是從國家層面還是香港，AI都被認為是未來經濟高質量發展的重要驅動力，是香港經濟驅動的新引擎。

然而，歷史經驗告訴我們，從宏偉的戰略藍圖到廣泛的產業實效之間，往往存在一道需要艱苦耕耘才能跨越的「應用鴻溝」。這道鴻溝，關乎技術如何理解行業「深水區」的痛點，關乎成本如何能被廣大中小企業所負擔，更關乎創新如何在安全與信任的基石上穩健前行。填平這道鴻溝，正是將政策機遇轉化為香港切實競爭力的關鍵，也是生產力局作為本地重要公營研發機構的核心使命所在。

生產力局發布《2025年香港企業AI應用趨勢調查》的調查顯示，近九成（88%）的企業員工雖已接觸AI工具，但其應用場景高度集中於客戶服務問答、基礎數據整理、市場文案生成等輔助性、事務性工作。換而言之，AI的價值絕大部分仍被局限在「勞動力增強」層面，其效能仍未獲充分發揮，遠未觸及核心業務流程整合優化、戰略決策支持與商業模式創新的深水區。

這種「淺層應用」的背後，是企業普遍面臨的結構性挑戰，我們將其歸納為四大痛點：

一是人才之困：兼具AI技術與行業知識的複合型人才極度稀缺。學校培養速度追不上技術迭代，企業內部培訓體系尚未建立，導致「有想法，沒人手」。二是整合之難：企業現有的IT系統如同盤根錯節的「遺留架構」，與新型AI工具之間存在巨大的技術代溝。數據孤島、協議不通，使得部署成本高昂、周期漫長，令許多企業望而卻步。三是成本之慮：尤其是對中小企業而言，高性能算力、定制化模型開發與長期維護的費用，是一筆難以估量且充滿不確定性的投資。他們迫切需要清晰、可預期的投入產出比論證。四是安全之憂：數據私隱合規（如應對GDPR、PIPL等跨境監管）、算法可解釋性、AI生成內容的責任歸屬等問題，構成了法律與倫理上的潛在風險，使得企業在創新時不得不「踩著剎車前行」。

生產力局的「四大支柱」AI解決方案

當前香港AI應用的核心挑戰：從「知道」到「做到」，中間隔著一道巨大的「應用鴻溝」。此外，在推動 AI 應用的過程中，技術專家往往難以深入理解行業需求，而產業專家則缺乏運用 AI 的前瞻思維。這種「認知落差」使跨界合作成為關鍵。這道鴻溝，正是生產力局致力於填平的。我們認為，推動AI發展，必須聚焦四個關鍵維度：易用的平台、差異化的場景應用、可負擔的算力、可信的治理。

面對複雜的系統性問題，需要同樣系統性的解決方案。生產力局憑藉其深耕產業近60年的深厚積累，扮演著「技術翻譯官」、「生態連接器」與「創新試驗田」的獨特角色，旨在為企業提供一套端到端、可執行的AI轉型支持體系，並推出以自主研發的「HKPC天工開物」開放式AI平台為核心樞紐的四大支柱AI解決方案，轉化為企業觸手可及的生產力工具。平台已有為各類行業客戶發展的整合方案，大幅縮短用戶開發應用所需的時間，助力中小企更好把握AI帶來的機遇。

生產力局發揮「推動者、連結者、實施者、守門人」四重角色，推動全民AI與新質生產力的實現。儘管業界普遍認識到 AI 的重要性並接受其使用，但實際上許多公司員工目前僅用 AI 完成高重複性或行政工作，與全面運用 AI 的潛力相比，存在明顯距離。此外，亦有企業管理者坦言自己對AI的使用不夠熟悉。為加速AI普及，企業需協助員工掌握使用技能，推動員工再技能培訓（upskilling），而生產力局正帶領這一趨勢，滿足企業在AI應用上的需求。

AI的成敗，繫於場景。回顧AI發展歷程，2016年AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍的里程碑事件，首次向全球展示了機器在複雜決策領域超越人類的潛能。那時的AI更像是矗立在遠處的燈塔，光芒耀眼卻距離產業的實際航道甚遠。時至今日，AI發展的重心已從攻克尖端「棋局」，全面轉向賦能千行百業的實際「戰局」。對香港而言，真正的課題不再是讚嘆技術，而是如何將這股「AI之力」，轉化為提升企業效率、優化客戶體驗、重塑商業模式的扎實生產力。

支柱一：降低創新門檻，共建產業生態。不是每家企業或是工廠都需要或有能力從零開始訓練AI模型。許多行業的需求具有共性，這正是平台化解決方案的用武之地。因此，生產力局自主研發了「HKPC天工開物」開放式AI平台。其設計初衷，正是見及企業不論大小經常須為各類行業重複開發類似的AI應用。它並非一個封閉的軟件，而是一個能提供AI多功能組件庫的開放式開發者平台。我們匯集了多種常見開發任務（如資料標註、模型部署等），以及經過預先驗證、標準化封裝的核心AI模組，更提供可擴充的架構與元件庫。用戶能快捷部署視覺檢測、大語言模型（LLM）等能力，無需從頭構建基礎設施，實現高效且符合國內外合規標準的智能化轉型。平台亦支持開發者利用其架構與元件庫進行深度整合與創新，與用戶協作共創。例如，一家中小型製造廠希望實現產品品質的自動檢測。過去，這需要企業自行組建AI團隊，收集大量資料，訓練模型並進行系統整合，過程既耗時又昂貴。如今，工程師只需在「HKPC天工開物」平台上，直接調用已預訓練完成的「視覺缺陷檢測」模組，透過直覺化的圖形介面，以「拖拽式」的方式與生產線上的攝像頭與PLC（可程序邏輯控制器）進行串聯，數周內即可完成部署與上線。

這樣的平台設計大幅縮短了從「概念」到「驗證」的周期與成本，讓中小企業也能輕鬆實現智能化轉型，無需重複投入大量資源在基礎建設上，真正落實AI技術的普及與應用。

支柱二：AI場景化應用從「替人幹活」到「與人共創」。生產力局自2022年起，透過一站式數碼資訊平台「數碼不求人」(DDIY)，為本地企業（尤其是中小企 ）連結各類具信譽的數碼轉型方案供應商。該平台匯聚不同行業的數碼解決方案，並提供切合中小企需求、低成本高效益的轉型選項。因應近年各行業轉型步伐加快，平台亦積極引入更多AI及生成式人工智能（Generative AI）方案，協助企業提升營運效率、開拓新增長機遇。

當企業選定適用於業務的AI方案後，若需進一步客製化或建立長期運作的AI模組，則可以透過「HKPC天工開物」，實現持續且貼合場景的深度應用。這一模式至今已在智能製造、網絡安全、智慧城市等多個領域落地實踐，取得具體可見的成效。生產力局還協助大灣區推動超過1,500個智能化項目，約七成在內地落地，涵蓋電子、珠寶、食品等多個產業。

在物流運輸領域，物料搬運系統由輸送帶、貨運、堆高機等數千台設備組成，每天需處理多達過萬噸的貨物，物流中心設施更不時發生瓶頸阻礙，這些瓶頸可能由設備故障、人為因素或其他尚未充分利用的容量引起。本地的一間空運貨站面對著這些挑戰，採用由生產力局的香港工業人工智能及機械人研發中心（FLAIR）研發的智能物流系統，利用AI進行瓶頸識別和根本原因分析、預測分析，並提供以有效能指標顯示的流程監控和分析。引入系統後，運貨站分析問題出處由原先需要30分鐘分析一個瓶頸縮短至僅需5分鐘分析一天約700個瓶頸，顯著提升了運作效率。AI的價值不再是事後補救，而是事前預防與流程優化，這正是「AI賦能業務」的體現。

餐飲業方面，不是每家企業都有資源自建AI平台。一些香港大型連鎖餐飲集團每日要處理數百間分店的物流配送，還要考慮如何做到又快又準確又不浪費。生產力局的技術支援引入了智能倉庫系統後，自主移動機械人、物聯網及AI，徹底改變了傳統倉庫操作模式。現時所有倉存貨品的存取都得以智能化，不但提升了效率，還減少了人為錯誤。此外，即時數據分析幫助管理層隨時掌握庫存狀況，還可以進一步優化貨存管理流程。

當然，AI的價值遠超自動化與流程優化，更在於創造前所未有的個性化體驗與互動智能。這不僅適用於物流與製造業，更能在數碼娛樂等創意產業開闢新局。一個生動的例子是生產力局與本地遊戲公司合作的「遊戲知覺」AI系統。傳統遊戲匹配機制粗糙，容易導致玩家因難度不適配而流失。該系統運用強化學習等AI技術，構建實時玩家行為模型，動態調整遊戲內的非玩家角色（NPC）行為、關卡難度甚至敘事節奏，為每位玩家創造了「專屬難度曲線」。初步測試顯示，玩家留存率與平均在線時長獲得顯著提升。

這項以娛樂為載體的項目，其深遠意義在於成功驗證了「自適應智能」框架的通用性與強大潛力。 其核心邏輯——即通過實時數據分析，動態調整系統輸出以匹配個體需求與狀態——為眾多需要「千人千面」精細化服務的領域開闢了新路徑。同樣的技術框架，可遷移至在線教育平台，為學生定製個人化的學習路徑與內容；應用於數字醫療輔助領域，能提供個性化的健康干預與康復建議；亦可賦能金融科技，打造更貼合個人風險偏好與財務目標的智能顧問服務。這標誌著AI正從服務於標準化流程的工具，進化為驅動大規模個性化體驗的核心引擎，開啟智能服務的新篇章。

AI更進一步的價值，在於從提供解決方案的服務引擎，進化為輔助企業進行「戰略決策/預測」的智囊團（Think Tank）。從而處理人類無法快速整合的海量數據、跨領域知識與複雜模型，其核心功能是輔助區分優良決策與潛在誤判，讓決策者「少走歪路」。

面對老師傅的「傳統智慧」隨退休而流失的行業痛點，大數據可以把這些傳統智慧吸收，學習老師傅們的經驗邏輯、日常習慣與最佳實踐（Best Practises），將難以言傳的隱性知識轉化為可使用、可傳承的數字資產。這個知識庫會經過審核校對，有助後來的決策者在面對新問題時能夠在知識庫協助下快速識別背後的癥結，配合寶貴的前人經驗，推敲為可傳承的良好決策。

一個成功的案例是AI應對供應鏈與零售管理的複雜性。以高端零售業為例，領先企業通過部署AI智能系統，利用AI對銷售數據進行深度學習與預測建模。系統可動態分析不同門店、時段、節日推廣甚至其他相關外圍因素的商品動銷關聯與顧客偏好，將這些隱性洞察轉化為未來對商品需求的精準預測（Good Decision），並自動生成最優化的生產排產方案、庫存與跨倉配貨方案。這意味著管理者的「市場直覺」、「調貨經驗」與「排產經驗」可以被轉化為可量化、可優化、可大規模複製的數據模型。AI在此扮演了「超級分析員」與「預測引擎」的角色，幫助決策者從被動響應市場變化，轉向主動塑造供需平衡，從而顯著降低滯銷與缺貨風險。

這正是AI作為「決策共創夥伴」的典範：它將人類的專業智慧與經驗，通過算力轉化為不斷自我優化的智能決策系統。這不僅是效率的提升，更是決策模式的根本性進化：讓企業在傳承核心智慧的同時，獲得前所未有的前瞻性與精準度，從而在複雜的市場環境中穩健導航，開闢新增長航道。

支柱三：可負擔的算力方案。企業對算力的需求，本質上源於對業務價值創造與顛覆性創新的根本追求，而非對技術本身的追逐。當AI的使命從處理靜態文檔，躍升至實時解構全域數據、洞察細分用戶的隱性需求，甚至模擬推演全新產品的市場潛力時，對計算能力的需求便發生了質的飛躍。此時，算力已遠超支撐工具運行的「基礎電力」，進化為驅動企業洞見未來、生成新機遇的核心引擎。它直接決定了企業能否將海量數據轉化為精準的市場策略、能否從群體行為中預見下一個趨勢，乃至能否將創意快速驗證為全新的增長點。

理解AI從「執行指令的工具」到「生成機遇的夥伴」這一角色演變，以及由此催生的算力從「輔助性成本」到「戰略性核心資產」的轉變，是規劃一切算力策略的根本前提。

基於這一前提，生產力局提供的算力方案，始終以精準匹配業務場景與創新階段為準繩。我們提供從評估到落地的一站式服務，讓算力從一項令人望而卻步的複雜成本，轉變為一筆清晰可期、驅動增長的戰略投資，助力香港企業在智能時代穩步前行：

對於探索階段的輕量應用（如內部知識庫問答、基礎內容生成），我們建議採用部署迅速、成本靈活的雲端API服務，以最低門檻啟動智能化嘗試。

對於涉及核心業務與敏感數據的場景（如供應鏈動態預測、工業視覺質檢、個性化推薦引擎），我們則規劃並實施安全合規的本地化或混合部署方案，在確保數據主權與業務連續性的同時，提供充分運用算力、滿足運作需要的定製化方案，合理降低企業使用算力的成本，從而可把預算投資到其他領域，真正讓算力賦能業務創新，驅動增長。

生產力局的核心工作，是研究如何 「讓每一份算力投資都精準釋放業務價值」。無論是採用常見顯卡滿足一般AI運算，還是整合高性能計算群組以訓練行業模型，我們已協助多家企業成功部署如DeepSeek、通義千問等主流模型，並基於「HKPC天工開物」平台快速實現視覺檢測、安全監控等場景應用。我們的使命不僅是降低算力門檻，更是確保企業能以合理的成本，獲取與其業務創新相匹配的計算能力。

支柱四：為創新安裝「穩定的導航系統」。隨著AI從概念邁向大規模應用，構建全球公認的「信任框架」已成為產業可持續發展的基石。為此，國際標準化組織（ISO）與國際電工委員會（IEC）共同發布了ISO/IEC 42001標準，為組織建立可認證的AI管理體系提供權威框架。該標準的核心目標，是在充分釋放AI價值的同時，為其發展築牢負責任、可信賴的根基。顯然，AI治理已從可選的「最佳實踐」，邁向系統化、國際化的「必要基建」。

然而，理想框架與現實落地之間仍存在顯著差距。生產力局的調查揭示了一個嚴峻現狀：超過半數已使用AI平台的企業，尚未建立完善的AI治理政策。在已設有正式AI平台的受訪企業中，更有超過一半（54%）坦言缺乏完善的政策指引。這意味著大量AI應用是在缺乏「安全護欄」的情況下運行，潛藏著巨大的合規與信譽風險。

在當前的法規環境下，企業不僅需遵守單一法例，還需同時符合多個地區的監管要求，保持數據收集、用途及流向的透明度和可追溯性。管理範圍應擴展至AI訓練所需的數據、模型的輸入與輸出，以及供應鏈和雲端的數據流。香港企業面臨包含歐盟《一般資料保護規則》、內地《中華人民共和國個人信息保護法》及香港《個人資料（私隱）條例》等多重法律要求，數據本地化成為重要趨勢，跨境傳輸需要使用標準合同條款和安保評估以確保合規。此外，企業在AI系統設計與培訓中應採用匿名化、差分隱私及加密等技術，減少個人訊息被識別的風險，並且建立多雲和多地區的部署策略，自行管理加密金鑰，加強對外判商的數據處理監管。

生產力局AI治理框架

創新必須行穩致遠。針對超過半數企業尚未建立完善AI治理政策的現狀，以及AI深偽詐騙等真實風險，生產力局推出「AI治理及安全測評服務」。我們提供符合國際及國家標準的一站式解決方案，涵蓋全景圖繪製、全生命周期治理框架以至第三方安全測評，協助企業（尤其是金融、醫療等受監管行業）構建可信、可審計的AI應用體系，扮演可靠的「守門人」。 

生產力局目前已為多個政府部門、金融機構、企業以及跨國企業提供AI治理服務，並提供全面的諮詢與解決方案。這些服務涵蓋遵循內地和香港的相關法規和指引，如全國網絡安全標準化技術委員會發布的《中國人工智能安全治理框架》、香港特區政府數字政策辦公室及香港個人資料私隱專員公署的AI指引，同時參考國際標準（包括ISO/IEC 42001）以建立完善的AI治理框架。在實務層面，生產力局協助企業撰寫AI策略、政策及指引，並進行風險與合規評估，確保系統符合安全與法規要求。此外，生產力局亦提供AI大模型安全測試與基準評估，並採用多種安全控制方案以降低潛在風險，保障AI應用的可信度與合規性。

許多企業管理者期待員工能善用AI解決瑣碎問題，但有些管理者自己卻對AI感到陌生。這揭示了一個關鍵需求：AI的普及，需要自上而下的認知革新與技能提升。技術的落地，終究依賴於「人」的認知與技能。生產力局深信，應對AI時代的挑戰，必須實施一場「由內而外、自上而下」的系統性人才革新。我們不僅對外培養產業人才，更率先在內部啟動「全民AI」行動，並積極搭建吸引與培育全球青年的平台。

為破解企業內部「認知落差」與技能不足的普遍難題，生產力局以身作則，自2024年10月以來，我們已為全體員工提供超過6,000小時的AI培訓。為實現AI與日常工作的深度交融，生產力局以自身為試驗場，啟動一系列內部賦能舉措：我們憑著自主開發內部協作AI助手「HKPC 天工開物」，搭建共享的「Prompt Library」知識庫，將AI工具無縫嵌入員工的工作流程，推動智能應用成為一種工作習慣。所有相關培訓與實踐均由內部超過100名AI專家領銜，確保其高度貼合業務實戰場景。我們更設定了在全局推動 100項AI工具及項目的具體目標。值得一提的是，「HKPC天工開物」其中一個AI應用方案是我們在內部孵化並成功應用的「開心果」系統，這是全港首個用於政府資助計劃審批的AI技術方案，並且已獲得專利。它整合了問答式機械人、中央知識管理窗口與AI批核助理，在「提質」與「提效」兩個維度均取得顯著成果。「開心果」已經落地應用在一個大型政府資助計劃的審批工作上，並可應用於其他政府資助計劃或政務流程工作上。

解決當下「人才之困」的同時，我們更著眼於投資未來。生產力局每年舉辦的 「夏季及冬季實習計劃」（InnoTalent），已成為匯聚全球頂尖青年、培育本地創科生態的標誌性平台。在人才培訓方面，由生產力學院系統化推動人才培養，提供專業課程、資格認證與能力提升計劃，持續為產業輸送AI專業人才。2023年至2025年，學院舉辦超過500場與AI相關的培訓，培訓約22,000人，反映市場對AI技能的高度需求。學院亦將與多家領先科技企業合作，邀請具實戰經驗的導師授課，推出一系列免費AI活動，協助企業員工與公眾掌握AI技能。

本文發表於《紫荊論壇》2026年1-3月號