5.29至5.30香港建造學院開放日 參加者可操控無人機及機械人等體驗 AI 建築新常態

隨着香港基建及大型發展項目持續推進，建造業對專業技術人才的需求日益增加。香港建造學院將於5月29至30日假九龍灣院校舉行開放日，特設多項建造科技示範與互動體驗，參加者更可親身操控無人機、測量及放樣機械人及建造機械狗，並走進沉浸式模擬實境專區，直擊行業數碼轉型。

香港建造學院將於月底舉行開放日。資料圖片

提供一對一課程諮詢 即場報名及面試

香港建造學院致力培育建造業專業技術及監督人員，開辦多個涵蓋建築科技、工程技術及安全訓練的課程，為行業培育新一代具專業知識及創新思維的人才。學院每年舉辦開放日，讓年輕人親身體驗 AI 驅動下的建築新常態，掌握領先業界的科技職能，在人工智慧浪潮中提升個人競爭力，規劃更具前瞻性的職涯發展藍圖。

開放日現場將提供一對一課程諮詢，設即場報名及面試，以及升學與就業專題講座等，讓有意投身建造業的年輕人及DSEer全面了解學院課程特色及就業支援服務。

香港建造學院。巴士的報記者攝

符合資格的同學獲每月津貼

學院為同學提供一系列全日制免學費課程，並為符合資格的同學提供每月津貼(視乎所報讀的全日制課程而有所不同，每月訓練津貼由HK$3,600 至 HK$12,910不等)，同時設有完善的終身就業配對，協助畢業生順利投身建造業。為緊貼行業發展趨勢，學院亦引入先進科技，包括建造業機械人操作及數碼施工應用等內容，讓學生緊貼建築科技發展趨勢，裝備實用而具前瞻性的專業技能。高等文憑課程更可銜接學位課程，建立清晰及完善的學術及事業階梯，培育行業專才。

另外，學院亦開辦各類兼讀制課程，包括機械人課程、安全訓練課程、以及大師級培訓課程等，讓建造業從業員取得相關專業資格或認可資歷，同時推動業界提升領導文化、生產力、工程質量和項目表現，促進香港建造業的可持續發展。

學院每年舉辦開放日，讓年輕人親身體驗 AI 驅動下的建築新常態。網站圖片

除了開幕典禮外，香港建造學院亦精心策劃一系列建造科技示範與實作活動。參加者可參與多項結合創新科技與行業應用的互動體驗，包括由 AI Camera 及安全智慧工地系統（4S）、 AR ＋ BIM技術結合的建築透視空間，測量及放樣機械人與建造機械狗的實機操控、無人機尋寶遊戲等等。此外，現場更設有沉浸式虛擬實境專區、STEAM 創意工作坊及現代樹藝技術展示，全方位展現建造業數碼轉型的實力。參加者亦可透過遊戲闖關，贏取限定精美紀念品。

開放日特別邀請人氣創作歌手洪嘉豪擔任開幕嘉賓，於5月29日的開幕典禮上以全新身份「建造音樂C」登場；並透過音樂創作結合建築與科技元素，與現場觀眾互動jam歌，展現建造業中創新與科技互動的精神，寓意用節奏「Build」出未來夢想，帶領GenC以科技築構未來節奏，呈現建造業的無限可能。GenC的「C」寓意「Construction（建造）」 及「Z世代（Gen Z）」，象徵建造業新一代充滿創新的年輕力量，共同築構更具活力的建造未來。

免費入場！5.29-5.30香港建造學院開放日

開放日詳情一覽

- 日期及時間：

- 2026年5月29日 (星期五)　下午2時至下午5時

- 2026年5月30日 (星期六)　上午11時至下午5時

- 地點：香港建造學院九龍灣院校 (九龍灣大業街44號)

- 重點活動：開幕典禮（洪嘉豪表演）、AI及機械人互動體驗、AR+BIM技術展示、工作坊、課程諮詢及即場面試。

Chef Robotics，一間食品行業實體人工智能公司，今日公布開發雙臂實體人工智能系統，用於備餐枱食物組裝。現時Chef的機械人主要處理食品生產輸送帶上的大批量餐點組裝，而這個新的雙臂實體人工智能系統，將專注於處理幽靈廚房、快餐店、航空公司餐飲、學校、醫院、軍隊、監獄、體育館、企業餐飲及酒店等行業中，較低產量但較高複雜度的備餐枱組裝工作。

隨著實體人工智能及模仿學習的出現，Chef的AI團隊正開發一個新的實體人工智能系統，旨在處理備餐枱上的餐點組裝任務，例如後廚的漢堡或墨西哥捲餅組裝。這些任務的產量較低，但複雜度較食品生產輸送帶上的組裝為高，因為單一工人（或機械人）必須組裝整份餐點，而非將流程分解為每個食材的獨立工作站。

Chef的雙臂實體人工智能系統，用於備餐枱食物組裝。 AP圖片

為執行較高複雜度的任務，新系統將採用兩隻機械臂，實現雙臂控制。它將能夠執行與人類手臂及手部相媲美的協調靈活操作。系統的末端執行器將足夠靈活，可拾取不同的食材及餐具。

由Chef的食物基礎模型（FFM）驅動

這個新的實體人工智能系統將由Chef的食物基礎模型（FFM）驅動，該模型比傳統機械人系統學習更快，並能適應更廣泛的應用場景。

現成的視覺語言動作模型（VLA）及實體人工智能模型，不足以應付食物操作。大多數VLA及實體人工智能模型均針對剛體操作進行訓練，但食物操作涉及高度可變形材料（例如濕潤、黏稠、不規則的物品）。這要求Chef的AI模型能夠在廣泛的物理狀態及互動中進行泛化。

FFM無需為拾取及放置食物、偵測托盤、隔間及內襯，以及處理可舀取或獨立食材等任務，分別建立獨立模型，而是透過單一的「基礎」人工智能模型，支援所有這些功能。它亦能更高效地擴展至新任務，並提升表現。

FFM並非透過編程，而是透過示範（模仿學習）來執行特定任務，例如組裝漢堡或製作墨西哥捲餅碗。它亦透過學習可跨硬件實體（例如具有不同運動學、末端執行器及配置的系統）轉移的任務表示，從而在不同機械人硬件平台之間進行泛化。從這個意義上說，Chef正在為食物構建實體人工智能層。

FFM預計將隨著時間推移，解鎖更多功能。例如，它可能支援零樣本或少樣本食材導入，以最少訓練適應新食材。該模型亦將自我改進，並隨著時間自主提升產量及一致性。

其他優點

Chef的新實體人工智能系統將具備：

Chef Robotics創辦人兼行政總裁Rajat Bhageria表示：「我們最初專注於高產量食品製造，但行業大部分仍依賴人手備餐枱組裝。這些環境更複雜、結構性較低，令自動化更困難。透過這個新的實體人工智能系統及我們的食物基礎模型，我們將擴展實體人工智能，以應對這些現實世界條件，並為食品行業解鎖更廣泛的應用。」

關於Chef Robotics

Chef是首間將可擴展人工智能驅動食品機械人解決方案商業化的公司。Chef已在生產中製作超1億份餐點，利用ChefOS這個用於食物操作的人工智能平台，提供機械人即服務解決方案，協助行業領先的食品公司增加產量及滿足需求。Chef總部位於加州三藩市，旨在透過加速智能機器的出現，賦予人類做人類最擅長的事情。

（美聯社）