把握五年規劃機遇 建設全球AI創新樞紐


  楊紅霞 香港理工大學人工智能高等研究院執行院長 理大生成式人工智能講座教授

  趙汝恒 香港理工大學高級副校長(研究及創新) 理大熱能及環境工程講座教授

  行政長官李家超日前公布香港第一個五年規劃和發表新一份施政報告。人工智能(AI)作為驅動全球經濟社會變革的核心力量,是兩份文件中備受關注的戰略議題。國家「十五五」規劃為AI發展確立了整體方向,香港第一個五年規劃及新一份施政報告進一步立足自身產業結構、資源條件與城市定位,為香港AI創新勾勒出一條由夯實基礎、保障安全到賦能產業的清晰路徑。

  勾勒香港AI創新清晰路徑

  相關部署可概括為四個方面:第一,夯實AI算力及基礎設施建設,為科研創新和產業發展築牢基礎;第二,推動數據與AI深度融合,在促進數據共享和跨機構協作的同時,加強安全可信的人工智能治理,實現發展與安全並重;第三,從「少數人掌握AI」走向「全民AI」,把市民、學生、專業人士和在職人士都納入AI發展版圖,讓技術進步真正轉化為全社會共享的能力;第四,全面推進「AI+」和「產業AI化」,加快AI在醫療、金融、政務、教育及專業服務等香港優勢領域落地,讓AI成為千行百業提質增效和香港培育新質生產力的重要引擎。

  這一系列發展方向,與香港理工大學(理大)近年的發展高度契合。理大正逐步搭建起貫穿「AI基礎設施—領域模型—模型協同—數據私隱與安全—產業應用—人才培養」的完整創新鏈條。近年來,理大積極推進「教育4.0」轉型,探索以AI、大數據及數碼技術推動更加個性化、以學生為本的教與學。在科研層面,理大亦正推動AI成為不同領域共享的研究能力,支持跨學科探索,幫助不同學科提出新問題、運用新的研究方法,加速知識發現和科研成果轉化。

  對大學而言,除了培養AI人才,深耕前沿技術,更要立足全球AI競爭格局,協助香港尋找差異化路徑,持續提升本地AI發展的國際競爭力。香港的AI發展面對幾個無法迴避的核心命題:土地能源約束之下,算力有限,如何提高效率?數據敏感,如何實現協作?通用模型能力愈來愈強,如何真正轉化為產業價值?2025年成立的香港理工大學人工智能高等研究院(PAAI),正從前沿研究與技術轉化兩個維度,嘗試為這些問題尋找答案。

  以特色化發展提升國際競爭力

  第一,從「增加算力」走向「用好算力」,打造高效、可持續的人工智能基礎設施。 算力是人工智能時代的重要基礎資源。香港土地、能源等資源相對有限,在全球算力競爭日趨激烈的背景下,既要增加算力供給,更要思考如何提升每一張GPU、每一度電所產生的智能價值。

  理大近年在FP8、FP4低比特訓練、低資源大模型訓練及訓練推理一體化等方向積極探索,核心目標就是以更少算力、更低成本完成大模型的訓練、微調和部署。這為香港提供了一條具有自身特色的發展思路:香港未必需要單純比拚算力規模,而可以在「算力效率」上形成國際競爭力,讓同等算力服務更多科研團隊、企業和行業,把有限的算力資源轉化為更大的創新和經濟價值。

  第二,從「數據流動」走向「智慧流動」,探索安全可信的人工智能協作新模式。 數據是人工智能發展的重要基礎,但愈是醫療、金融、政務等高價值領域,數據往往愈敏感,也愈難集中使用。如何既守住數據安全和私隱底線,又充分釋放數據蘊含的智能價值,是香港推進「AI+」必須回答的重要問題。

  理大正在探索的「模型之上模型」(Model-over-Models)、模型融合及協作式人工智能(Collaborative AI),提供了一種新的可能:原始數據可以原地保留在醫院、銀行、企業和政府部門,由各自的領域模型學習專業知識,再通過模型之間的融合與協作實現「數據不動、智慧流動」。未來,這一模式還有望服務粵港澳大灣區不同城市和機構之間的人工智能協作,在符合安全、私隱及相關監管要求的前提下,探索跨機構、跨行業乃至跨境的智能協同,將香港「超級聯繫人」的優勢延伸至人工智能時代。

  第三,從「通用大模型」走向「領域智能」,形成香港差異化的人工智能競爭優勢。 全球人工智能競爭正在從單純追求模型規模,逐步走向真正創造產業價值。香港擁有國際領先的醫療體系和高校科研力量,也是全球重要的國際金融中心和專業服務中心,這些正是發展領域人工智能的獨特優勢。理大近年的研究已顯示,經過高質量專業數據和針對性訓練,參數規模相對較小的領域模型,也可以在特定專業任務上展現出與超大規模通用模型相比具有競爭力的表現。

  這意味着香港不必簡單複製全球科技巨頭「做更大模型」的道路,而可以充分發揮自身產業、科研和國際化優勢,率先在醫療、金融、政務、教育、能源等領域形成一批具有國際競爭力的專業模型,並進一步通過模型協作形成更強大的「協作式領域智能」。如果能將算力效率、數據安全、領域模型和產業應用有機結合,香港有條件探索一條具有自身特色的人工智能發展道路,並朝着全球「協作式與領域人工智能樞紐」(Collaborative & Domain AI Hub)的方向發展。