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HKGAI發布大模型出海戰略 藉香港「超級聯繫人」角色連接世界

社會事

HKGAI發布大模型出海戰略 藉香港「超級聯繫人」角色連接世界
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HKGAI發布大模型出海戰略 藉香港「超級聯繫人」角色連接世界

2026年07月21日 12:50 最後更新:12:50

香港生成式人工智能研發中心(HKGAI)於2026年世界人工智能大會(WAIC 2026)舉行期間,宣布啟動「HKGAI 大模型出海戰略」,旨在發揮香港「超級聯繫人」獨特優勢,搭建中國人工智能科研成果與解決方案走向世界的橋樑。HKGAI 將憑藉其在模型、知識系統、應用、安全治理和人才培養方面的經驗,與全球夥伴攜手,共同構建安全、信任與可持續發展的主權人工智能生態。

香港生成式人工智能研發中心(HKGAI)在 WAIC 設置展位,向與會嘉賓及公眾展示HKGAI各項 AI 應用及出海戰略方案。

香港生成式人工智能研發中心(HKGAI)在 WAIC 設置展位,向與會嘉賓及公眾展示HKGAI各項 AI 應用及出海戰略方案。

2026 年世界人工智能大會期間,世界人工智能合作組織(WAICO)在上海正式成立。國家主席習近平在大會開幕式主旨講話中強調,踐行多邊主義,加強人工智能發展戰略、治理規則、技術標準的對接協調。與此同時,《人工智能合作發展行動計劃》正式發布,圍繞優質數據供給、智能算力普惠、開源生態共享、人工智能深度賦能、數智人才共育、規則標準共建、安全治理協作及人工智能向善等八大行動方向,為全球人工智能合作提供了清晰的實施路徑。

HKGAI 積極響應這一全球合作框架,深度對接 WAICO 與《人工智能合作發展行動計劃》的核心方向。香港一向被視為連接中國內地與國際市場的「超級聯繫人」,在金融、專業服務及創科領域具備成熟制度與國際化優勢。HKGAI 致力於發揮本港「超級聯繫人」及「超級增值人」角色,憑藉其涵蓋智慧政府、大模型、智能體應用等關鍵領域的全場景生態產品矩陣與經驗,積極促進中國人工智能與全球各國的深度交流與務實合作,共同構建開放、包容、普惠的國際AI生態。

香港科技大學首席副校長、香港生成式人工智能研發中心(HKGAI)主任郭毅可於 WAIC 2026「思想者論壇」發表主題演講。

香港科技大學首席副校長、香港生成式人工智能研發中心(HKGAI)主任郭毅可於 WAIC 2026「思想者論壇」發表主題演講。

面向未來,HKGAI 制定了國際合作推進藍圖:  

全力推動 V3 大模型落地應用,並加速國產芯片規模化部署,以全面服務大灣區政府機構與企業需求,打穩技術根基,形成可複製、可推廣的標杆經驗。  

以國際市場需求為導向,以WAICO多邊合作平台與《人工智能合作發展行動計劃》框架,為各國提供定制化的 「AI 城市」解決方案,推動中國人工智能技術在科學、製造、醫療、教育、農業、治理等領域的應用賦能。

HKGAI 將積極參與共建人工智能安全治理機制,加強網絡安全威脅信息共享與應急處置合作,防範技術誤用濫用,並著力提升人工智能的可解釋性、透明性與安全性。按照《人工智能合作發展行動計劃》框架,HKGAI將推動優質數據供給與跨境流動,促進高效、便利、安全的數據跨境流動,協同構建高質量語料庫和行業數據集,推動多語種語料共建共享。

同時,HKGAI 將協同共建拔尖數智人才聯合培養機制,推動大學、科研機構和企業的國際合作,並深化「人工智能+」合作,搭建跨國產業合作平台,推動人工智能在科學、製造、醫療、教育、農業、治理等領域應用賦能,以促進經濟發展、改善社會治理和增進民生福祉。HKGAI 始終秉持以人為本、智能向善理念,推動構建更有溫度的智能社會。

香港科技大學首席副校長、HKGAI 主任郭毅可教授指出:「HKGAI 以香港作為基地,透過自主研發的大模型將香港的科研成果、算力和治理經驗,轉化為可輸出的解決方案,協助全球加速 AI 轉型。我們定必與全球夥伴共同探索兼顧安全、信任與可持續發展的 AI 路徑,做好國際合作的橋樑,助力推動各地發展智慧城市。」

香港生成式人工智能研發中心(HKGAI)首席產品戰略官陳迪源, MH於 WAIC 2026擔任兩場分論壇的演講嘉賓。

香港生成式人工智能研發中心(HKGAI)首席產品戰略官陳迪源, MH於 WAIC 2026擔任兩場分論壇的演講嘉賓。

大會期間,郭毅可教授亦應邀出席 WAIC 2026「思想者論壇」專場分享環節,並發表題為《AI的第一性原理》主題演講。

郭毅可教授從「貝葉斯認知」出發,指出智能的核心不是簡單存儲信息,而是在先驗經驗與新證據之間持續預測、校正和學習。他進一步比較碳基智能與矽基智能的異同,並指出未來人工智能的關鍵並非取代人類,而是推動碳矽協同,由人類定義目標與邊界,機器擴展認知、推理和發現能力。

此外,HKGAI 首席產品戰略官陳迪源先生, MH,亦獲邀擔任兩場分論壇的演講嘉賓,會上圍繞HKGAI如何透過主權模型構建具競爭力且安全的創新生態體系;以及青年在AI可持續發展與政策創新中的關鍵作用等議題。

香港生成式人工智能研發中心(HKGAI)宣布正式上線全新專為高等教育場景打造的 AI教學及學習助理——「HKLearn」。該系統由 HKGAI本地研發的大模型HKGAI V3驅動,致力為學生和教師打造更加便捷高效的AI教與學工具,全力支持特區政府積極推動數字教育及建設國際專上教育樞紐的政策方向。

「HKLearn」操作介面,整合 Canvas課程大綱並提供「邊睇邊問」的AI互動學習功能。

「HKLearn」操作介面,整合 Canvas課程大綱並提供「邊睇邊問」的AI互動學習功能。

目前,HKLearn 首站已於香港科技大學(HKUST)上線(科大專屬版本稱為 HKUST Teaching Agent),並已吸引超過3,000名學生註冊使用,累計上載超過24萬份學習資料。

HKLearn 以「沉浸探索你的好奇心」(Indulge your curiosity)作為口號,完美結合「課程導向學習」(Curriculum-driven)與「好奇心驅動」(Curiosity-driven)的雙重優勢。不同於傳統學習管理系統(LMS)或通用AI聊天機械人(Chatbot),HKLearn貫徹「支架式教學」(Scaffolded learning)與課程認知對齊理念。系統以教學大綱為脈絡、原版教材為思維錨點,引導學生在邊學邊問的「結構化探究」中由被動接受轉為主動建構,激發主動學習(Inspires active learning)、刺激好奇心(Stimulates curiosity),並深化後設認知(Deepens metacognition)。

「HKLearn」課堂應用實景,學生上課時可以透過AI學習助理同步理解課程內容與提問。

「HKLearn」課堂應用實景,學生上課時可以透過AI學習助理同步理解課程內容與提問。

四大核心優勢:

1.一鍵同步LMS系統,講義教材無縫整合:HKLearn已深度打通Canvas等主流LMS系統。學生授權後,系統能自動同步最新的課程大綱、講義及閱讀材料,無縫建立個人專屬的AI學習工作空間(Workspace)。

2.精準原文比對,答案可「fact check」:學生可隨時「邊看講義邊發問」,HKLearn支援對講義及 PowerPoint 結構與視覺邏輯的精準理解。系統回覆提問時,能同步標註並定位到相應頁面,讓學習者隨時「fact check」AI 解答的出處,每個知識點均源自課堂真實教材,確保資訊可追溯、可驗證,大幅降低生成式AI幻覺風險,讓學習更安心。

3.即時做圖、出題,打造溫習神器:HKLearn具備強大的多模態解析能力,支援包含PDF、Word、PPT、圖片及影音等多種檔案格式,並可精準呈現流程圖、時序圖等複雜視覺內容。同時,系統能將課程教材即時轉化為多元化的「溫書神器」,包括自動生成測驗(Quiz)、記憶閃卡(Flashcards)、思維導圖(Mind Maps)、摘要文件(Word/ Excel)及播客(Podcast)等,其中測驗更附有解答分析與原文引用,顯著提升溫習效率。

4.掌握學習大數據,輔助因材施教:系統能夠記錄和分析學生的提問頻率、關注重點及學習工具使用情況,未來將為教師提供教學數據分析,協助掌握學生的學習需要、優化課程設計,實現數據驅動的因材施教。

HKLearn 在科大推出以來廣受師生好評。HKGAI 研發團隊表示,目前正積極計劃將HKLearn 推廣至香港其他大專院校試用,進一步透過本地主權AI技術賦能香港教育,培育具備國際競爭力和AI素養的新一代人才。

附件說明: HKLearn系統操作演示 (Product Walkthrough) ,影片展示AI 教與學助理HKLearn的核心功能及實際用戶介面: 

無縫同步LMS系統 (Canvas Sync): 展示系統如何與Canvas 學習管理系統對接,一鍵將學校的課程資料自動導入個人的學習工作空間。

結合教材的智能問答 (Start with Your Sources & Chat): 學生在閱讀課件(如PPT講義)時,可利用右側的AI聊天視窗,針對特定頁面或複雜圖表發問,AI會即時提供深入解析。

自動生成思維導圖 (Mind Map): 系統具備強大的資訊整合能力,能將教材內容一鍵轉化為思維導圖,協助學生掌握知識的整體架構。

智能測驗與精準溯源 (Quiz & Check the Source): HKLearn能根據課程內容自動生成測驗題,並在作答後提供詳盡的分析。更重要的是,系統會精準標示並跳轉至原版教材的對應頁面,讓學生隨時核對AI給出的答案來源,確保學習內容真確可靠。

有目的之學習流程 (Purposeful Learning): 影片最後總結了其建基於課程的學習循環:從「探索資料 (Input)」、「理解提問 (Chat)」到最終的「學以致用 (Output)」。

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