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01隨著 2026-27 年度《財政預算案》正式揭曉，香港創科政策出現了明顯的戰略轉向。在國家「十五五」規劃的背景下，今年的預算案不再停留於「播種」階段，而是透過大規模的資本注入（如北都雙百億注資）與頂層制度創新，全力驅動科技成果轉化為實質的經濟「生產力」。
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02行政長官於9月發表任內第四份施政報告——《施政報告2025》，內容包括鞏固國家安全、提升治理效能、推動經濟多元化、吸引企業及人才、土地房屋供應、促進生育、青年發展及優化醫療服務等。本文從「施政報告2025」抽取與創新科技（I&T）相關的重點措施，讓業界人士快速了解是次施政報告中創新科技、人工智能（AI）、數據發展、研發資助及基礎設施等相關內容。
Read article區塊鏈技術在企業營運中的應用：提升安全性、效率與透明度的最佳實踐 預估閱讀時間：5分鐘 隨著數碼化轉型的加速，區塊鏈技術已成為全球各行各業探索與應用的新熱點，尤其在企業營運中，帶來了明顯的優勢。區塊鏈的透明性與安全性使得企業能夠實現更高效的運作，並增強消費者信任，從而在商業競爭中獲得優勢。 目錄 區塊鏈在企業營運中的應用方向 區塊鏈技術導入流程 技術優勢與創新面向 實施挑戰與風險 結論 常見問題解答 區塊鏈在企業營運中的應用方向 供應鏈管理區塊鏈的透明性使得供應鏈管理變得更加高效。企業能夠利用區塊鏈技術追蹤產品的每個環節，從原材料到消費者，確保信息的真實性與不可竄改的特性。 金融服務區塊鏈能夠簡化跨境支付，提高結算效率，很多銀行與交易所也開始採用此技術。 智能合約區塊鏈的智能合約能自動執行合約條款，使商業流程得以高度自動化。 身份驗證與資料管理有助於建立分散式身份驗證機制，降低詐騙風險。 資產及版權管理透明化的管理方式改善了媒體與娛樂產業的版權收費方式。 能源管理能創建一個點對點的能源交易平台，提高能源的使用效率。 區塊鏈技術導入流程 可行性評估 建立商業案例 挑選區塊鏈架構 製作概念驗證（PoC） 技術開發與測試 部署及整合 選擇共識協議 教育與培訓 擴展及生態建設 技術優勢與創新面向 安全性提升 提高運作效率 透明稽核 新商業模式 實施挑戰與風險 企業在導入區塊鏈技術過程中面臨著技術的成熟度、法規遵守、系統整合及初期成本等挑戰。 結論 區塊鏈技術是現代企業數字化轉型與商業模式創新的重要工具，企業應該根據自己的需求制定相應策略，推進區塊鏈的應用。 常見問題解答 1. 什麼是區塊鏈技術？ 區塊鏈是一種去中心化的數據儲存技術，以加密方式保障資料安全。 2. 區塊鏈如何提高供應鏈的透明度？ 通過記錄不可更改的運輸與處理過程，增強消費者對產品的信任。 3. 區塊鏈能改善金融服務嗎？ 是的，區塊鏈能提高跨境支付的速度及安全性，並減少成本。 4. 實施區塊鏈的過程是什麼樣的？ 包括可行性評估、建立商業案例、選擇區塊鏈架構等步驟。 5. 區塊鏈技術面臨哪些挑戰？ 主要挑戰包括技術的成熟度、法規遵循及與現有系統的整合。 #區塊鏈技術 #企業營運 #數瓦化轉型..
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04區塊鏈公鏈（Public Blockchain）與區塊鏈私鏈（Private Blockchain）的主要分別 預計閱讀時間：4分鐘 在當今數字轉型的浪潮中，區塊鏈技術成為了許多企業的重要工具。無論是銀行、醫療還是供應鏈管理，區塊鏈正以各種形式改變傳統的商業運作方式。本文將探討區塊鏈公鏈和私鏈的主要分別，幫助讀者理解它們的應用及實現潛力。 內容目錄 主要分別一覽 詳細技術與創新層面比較 全球發展與未來趨勢 常見問題解答（FAQ） 結論 主要分別一覽 在理解區塊鏈公鏈和私鏈之前，首先讓我們來看看它們在各個關鍵方面的差異。以下的表格簡要概述了這兩種區塊鏈技術的主要特徵： 項目 公鏈（Public Blockchain） 私鏈（Private Blockchain） 參與權限 任何人皆可自由參與，無需授權 僅限經授權/邀請的特定成員 開放性 完全開放、無需許可 限定於組織或企業內部 去中心化 高度去中心化，由社群共同管理 以組織或管理團隊為中心，權限集中 透明度 全部交易公開透明，可公開查證 僅授權用戶可見，重視數據私隱 安全機制 透過廣泛節點共識機制（如PoW或PoS） 節點管理嚴謹，內部安全審核機制 身份狀態 用戶匿名（僅公開錢包位址） 用戶多需身份驗證，節點彼此熟識 數據不可篡改 交易確認後不可逆轉 基本具備不可篡改性，但管理方可介入 交易效率 相對較慢，擴展性有限 高效能與快速處理，容易擴展 應用場景 加密貨幣、DeFi、NFT、公證等社群型 企業內部管理（供應鏈/審計/監管） 代表例子 Bitcoin、Ethereum、Solana、Cardano Hyperledger Fabric、MultiChain 詳細技術與創新層面比較 1. 開放性與權限管理 公鏈是完全的「無需許可」系統，任何人都可以在此平台上進行交易，或作為節點參與網絡活動。而私鏈則有「需授權」的特性，只有經過特定組織批准的成員才能參加。 2. 去中心化與控制權..
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05在全球科技與創新脈絡下，使用生成式 AI（GenAI）時的資料隱私議題 估計閱讀時間：5-7 分鐘 隨著生成式人工智能（GenAI）的快速發展，企業無不朝著數字化轉型邁進，但同時也引發了關於資料隱私的重大議題。企業在使用 GenAI 時，面臨著資料生命週期中的個資與敏感資訊暴露風險，以及法規與治理要求如何影響技術實作與營運模式。 目錄 生成式 AI 的個資隱私風險 法規與監管動態 產業實務與案例洞察 技術與治理對策 值得關注的發展趨勢（2024–2025） FAQ 生成式 AI 的個資隱私風險 訓練資料與記憶外洩 多數的 GenAI 模型靠著從網路上爬取的大量數據進行訓練，這些數據中可能包含未經同意的個人資料或可識別的資訊。這意味著，模型可能會「記住」並再現這些敏感內容，造成潛在的隱私外洩及合規風險。 使用情境中的無意揭露 員工或使用者無意間將敏感資料暴露的風險，在2023年的三星事件中再次被凸顯，這一情況對企業的數據保護措施提出了挑戰。 提示攻擊與越獄 攻擊者可能透過操縱輸入來繞過系統的防護機制，導致系統輸出敏感內容。企業在部署 GenAI 時，必須考慮這些風險並設計防護措施。 模型資料投毒與偏見 若在訓練過程中注入惡意內容，模型可能會複製歧視性輸出，企業必須仔細管理資料來源，以確保數據的公正性。 跨境流動與資料透明性不足 隨著透明度要求提高，企業面臨著治理上的挑戰，必須建立內部治理机制。 社會工程與深偽濫用 生成式 AI 的能力令社會工程攻擊的風險上升，業界已見到利用 AI 技術進行的詐騙事件，企業必須加強安全措施。 組織風險感知與支出上升 近年來，企業對於 AI 資料隱私的擔憂顯著增加，將安全及合規列為預算重點。 法規與監管動態 通用個資法規基底 GDPR、CCPA/CPRA、HIPAA 等框架需適用於 AI 系統的個資處理，違反可能帶來重大罰則。 風險為本的 AI 特定規範趨勢 各國推動「風險分級」機制，企業須對其 AI 系統加強管理與審計。..
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06從「度身訂造的對話式程式設計」理解新世代開發模式的優勢與挑戰 引言：程式設計，從寫語法走向「對話邏輯」 隨着 AI 工具（如 ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor）的普及，程式開發不再只是打字與寫語法的工程，而是逐步轉變成「人與 AI 合作設計邏輯」的過程。 這種新的開發方式——Context Coding / Vibe Coding，正是一場開發者與人工智能共同工作的革命。 一、什麼是 Context Coding / Vibe Coding？ Context Coding（上下文編程）是指開發人員透過自然語言與 AI 模型溝通，讓 AI 根據目前開發「上下文」理解需求、補全程式碼、提供修改建議，甚至主動提出邏輯修正方案。 Vibe Coding 強調「語意」、「情境」與「開發節奏」，目標是讓 AI 工具貼近開發者的思維方式與當下需要，從而達成一種順暢、互動的開發體驗。 二、用比喻理解：從畫圖紙到與建築助理討論想法 傳統開發就像建築師親手繪製所有藍圖。Context Coding 則像與一位智能建築助理討論建案——你描述你的需求與風格，他即時產出草圖，並協助修正、補強與驗證設計。 三、Context Coding 的優點 1. 加快開發速度 只需用自然語言描述邏輯，AI 即可自動補全、生成甚至優化程式碼，大幅減少撰寫與查詢時間。 2. 降低技術門檻 非資深工程師也可透過簡單描述建立可行的功能模組，加快 MVP 或 PoC 的落地速度。 3. 即時學習與知識轉移 AI 可隨時提供語法解釋、架構建議、函式庫使用方法，提升團隊整體學習曲線。 4. 強化團隊溝通與代碼一致性..
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07technine.io is proud to have participated in the Career Aspiration Youth Enlightenment Scheme 2022-2025, organized by Hong Kong Children & Youth Services, to inspire and support Hong Kong’s youth in their career journeys. We welcomed three secondary students last week, for a hands-on work experience at our office. Their enthusiasm and dedication shone through as..
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08On July 17, 2025, LIVE4WELL hosted “Wellness AI – Reshaping Future Healthcare” talk at Sports & Leisure Expo 2025 at the Hong Kong Convention & Exhibition Centre (HKCEC), alongside prominent industry leaders. The talk delved into AI’s transformative role in healthcare, sparking engaging discussions on the future of health management.
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09The technine.io workshop, skillfully hosted by our co-founder Lucas Mo, at the technine.io office on July 2, 2025, marked a significant milestone as part of the school’s innovative “與專業同行計劃”. Organised by the dedicated career planning team, this event was designed to ignite a passion for technology among students while broadening their professional perspectives.
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10technine proudly participated in the Asia Smart App Workshop yesterday (24/4). The event, themed “AIoT Innovations: Building a Future of Smart Connections,” brought together innovators, developers, and entrepreneurs to explore the future of app development. We were thrilled to have our co-founder, Lucas, deliver an engaging talk on AI and IoT implementation. His insights into leveraging cutting-edge..
Read articleAgent2Agent（A2A）：解構人工智能協作新紀元 預計閱讀時間： 8分鐘 關鍵動態： Google主導的A2A開放協議正重塑企業AI協作生態，透過標準化通訊層解決多AI代理整合難題。香港科技園已成立亞太首個A2A認證測試基地，跨國銀行實例顯示貸款審批自動化率提升67%。這項技術被視為企業數碼轉型的戰略基礎設施。 目錄 什麼是 Agent2Agent（A2A）？ A2A 如何重塑企業智能協作版圖？ 企業導入 A2A 的五大戰略價值 部署 A2A 的關鍵考量 全球產業變革進行式 展望與挑戰 FAQ：高階主管最關心的實務問題 什麼是 Agent2Agent（A2A）？ 在人工智能技術爆發式發展的當下，企業面臨一個關鍵挑戰：如何讓不同技術框架開發的 AI 代理（Agents）像團隊成員般無縫協作？由 Google 主導、全球頂尖科技企業共同推動的 Agent2Agent（A2A）開放協議，正是為解決這一難題而生。 A2A 被視為「AI 代理的通用語言」，其核心在於建立一套標準化通訊層，讓來自不同供應商、平台和技術架構的 AI 代理能夠互相發現、溝通與協作。這項技術革新，猶如為分散的智能系統搭建起一座跨海大橋，使企業能自由組合最適合的 AI 工具，無需受制於單一廠商的技術生態。 A2A 如何重塑企業智能協作版圖？ 1. 代理發現機制：AI 世界的名片交換 每個參與 A2A 的 AI 代理都會發佈一份標準化「Agent Card」——這份 JSON 格式文件如同代理的專業履歷，清晰定義其功能特長（例如自然語言處理、圖像識別）、通訊模式（文字/音頻/視覺）、安全要求等關鍵資訊。 透過兩種主要途徑： 自主註冊：代理將自身資訊發布至專屬註冊中心 主動探測：其他代理可透過標準網址（如 /.well-known/agent.json）直接查詢 此機制使企業能快速建立「AI 技能庫」，根據實時需求靈活調配最適合的代理組合。 2. 任務協作架構：智能流程的指揮中樞..
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12AI 代理人（AI Agent）與一般 AI 的主要分別：解鎖下一代智能協作的核心差異 預計閱讀時間： 8 分鐘 重點摘要： AI 代理人（AI Agent）與傳統 AI 的本質差異在於其具備跨領域的全局思維與自主行動能力，能夠在動態環境中自主管理多變量任務。這種新型態的智能系統整合了感知、決策、行動與學習的完整認知循環，被視為企業推動數位轉型的關鍵引擎。本文將深入剖析兩者的技術特性、應用場景與未來潛力。 目錄 一、重新定義智能：AI 代理人與傳統 AI 的本質差異 二、五大核心能力對比：為何 AI 代理人代表技術躍升？ 三、技術架構革新：AI 代理人的四大創新支柱 四、產業變革進行式：AI 代理人的實戰應用場景 五、企業導入策略：從認知到實踐的關鍵步驟 六、挑戰與前瞻：AI 代理人的發展關鍵 七、FAQ：企業決策者常見疑問 一、重新定義智能：AI 代理人與傳統 AI 的本質差異 若將傳統 AI 比喻為「專業技師」，AI 代理人則更像「全能管家」。前者擅長單一領域的精準操作，後者則具備跨領域的全局思維與自主行動能力。這種根本差異，源自兩者在設計架構與運作邏輯上的革新。 1. 從「工具」到「夥伴」的角色轉變 傳統 AI 的定位是「任務執行者」： 運作邏輯：基於預先訓練的模型或規則庫，針對「明確指令」進行反應 典型應用：影像辨識系統精準標註圖片內容、聊天機器人根據關鍵字回覆預設答案、數據分析模型產出統計報表 限制：缺乏環境感知與策略調整能力，任務流程需完全由人類規劃 AI 代理人 則扮演「智能協作者」： 核心突破：整合感知（Perception）、決策（Decision-Making）、行動（Action）、學習（Learning）的完整認知循環 實例： 企業IT維運代理人可主動偵測系統異常，協調備份、故障排除、通知相關部門 供應鏈管理代理人能即時分析交通延誤、庫存波動、市場需求，動態調整採購與物流策略 優勢：在動態環境中自主管理多變量任務，減少人為介入需求 二、五大核心能力對比：為何..
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