貿澤電子宣布推出最新一期「賦能創新同行」(EIT) 技術系列，題為「電腦處理的量子飛躍」。這次系列探討新興的量子運算領域，並審視量子力學原理如何為解決傳統運算架構難以處理的問題，開啟新的運算能力。
量子電腦與傳統電腦不同，它利用疊加、糾纏及干涉等量子力學現象，以根本不同的方式執行運算。儘管現今的量子系統在錯誤率及可擴展性方面仍面臨挑戰，但量子位元開發及量子糾錯的迅速進展，正使這項技術更接近實際應用。工程師及研究人員正探索量子運算在優化、材料發現、人工智能、密碼學及藥物開發方面的潛力。這次EIT系列匯聚業界專家、教育資源及實際應用案例，協助工程師為下一代運算創新做好準備。
探索量子運算如何協助工程師解決傳統系統難以處理的問題。 AP圖片
貿澤電子總裁謝夫．紐維爾表示：「量子運算代表現代工程中最令人振奮的前沿領域之一。這項技術雖然仍在發展中，但有潛力重新定義運算的可能性。透過這次『賦能創新同行』系列，工程師可以更深入了解量子系統從實驗室走向實際應用時的潛力與實際情況。」
在「我們之間的科技」播客中，貿澤電子技術內容總監尹禮文與物理學家、量子糾錯先驅、馬里蘭大學布林家族理論電腦科學冠名教授丹尼爾．戈特斯曼一同探討量子運算的基礎概念，同時討論當前的硬件架構、主要技術挑戰及該領域的未來發展軌跡。
尹禮文指出：「量子運算常被視為未來技術，但現時正取得重大的工程進展。在這次節目中，我們將深入剖析量子電腦的實際能力、尚存的障礙，以及量子糾錯等領域的進步如何協助這項技術更接近具意義的實際影響。」
除了播客外，EIT系列還包括深入影片、技術文章、相關主題資訊圖表及訂閱者專享內容，審視量子運算的現狀及其新興應用。重點資源包括對量子位元、嘈雜中等規模量子 (NISQ) 系統、糾錯、優化、人工智能/機器學習 (AI/ML) 及後量子安全的探索。讀者亦可查閱一個案例研究，探討量子退火器如何透過讓研究人員更有效地探索廣闊的化學設計空間，從而加速藥物發現。透過審視量子技術的機遇與局限，這次系列為工程師提供了對運算研究最具變革性領域之一的寶貴見解。
貿澤電子於2015年成立的「賦能創新同行」計劃，是電子元件行業中最受認可的教育計劃之一。
作為全球授權分銷商，貿澤電子提供最廣泛的最新半導體、電子元件及工業自動化產品選擇。貿澤電子的客戶可預期獲得100%經認證、正宗的產品，這些產品均可從其每個製造商合作夥伴處完全追溯。為協助加快客戶的設計，貿澤電子網站設有廣泛的技術資源庫，包括技術資源中心，以及產品數據表、供應商特定參考設計、應用說明、技術設計資訊、工程工具及其他有用資訊。
工程師可透過貿澤電子的免費電子通訊，掌握現今令人振奮的產品、技術及應用新聞。貿澤電子的電郵新聞及參考訂閱可根據客戶及訂閱者獨特且不斷變化的項目需求進行自訂。沒有其他分銷商能給予工程師如此多的自訂及控制權，以管理他們所接收的資訊。立即註冊，了解新興技術、產品趨勢等。
關於貿澤電子：貿澤電子是領先的電子元件及工業自動化產品授權分銷商。憑藉來自超過1,200個製造商品牌的逾680萬種產品，我們提供最廣泛的現貨產品選擇。我們的電子元件業務透過半導體、無源元件、互連及相關電子技術的新產品發布，服務設計工程師及採購社群。我們的工業自動化業務透過包括最新感測器、面板、可編程邏輯控制器 (PLC) 及馬達控制器等現貨解決方案，協助公司設計、建造及維護其製造設備及營運，以供即時付運。貿澤電子在全球28個地點提供一流的客戶服務，以當地語言、貨幣及時區提供支援。我們每天從位於德州達拉斯都會區、佔地超過150萬平方呎的先進分銷設施，向223個國家及地區的逾65萬名客戶付運產品。
（美聯社）
彭一邦博士工程師 亞洲聯合基建行政總裁
過去兩年AI 與機械人的發展一日千里，這場衝擊的廣度與速度，比以往任何技術轉型都更凌厲、更難迴避。有研究指出，雖然不少機構已在日常使用AI，但能把 AI 轉化為實質成效的企業仍屬少數，其差別不在於是否使用 AI，關鍵是企業是否願意重新設計流程、投入資源，並由管理層推動。
對建造業以至各行各業而言，AI 帶來的並非單純「個人」技術升級，而是一場重塑「企業」競爭力的策略性轉變。
知識轉變：現場經驗被 AI 理解
公共知識（General Knowledge）AI 早已學會；產業知識（Domain Knowledge）則是長期累積的專門經驗與隱性智慧，過去是各行各業的本錢。當 AI Agent 已能自主記憶、選工具、分步執行並互相協作，AI 對企業知識的吸收方式已不同以往。隨着 AI 對物理世界的理解與模擬能力提升（World Model），加上機械人、感測器、Body cam 持續收集現場數據，過去資深人員難以言傳的經驗，會逐步變成 AI 可以學習、複製和傳承的知識。媒體、IT 及法律等多個行業已首當其衝，建造業因涉及現場判斷與實體手藝，或許暫不會是被全面取代的行業，但一樣不能倖免。
企業轉變：由「個人效率」轉向「企業智慧」
AI 若只讓個別員工做事快一點，作用有限。員工快30分鐘寫完報告，但審批與跨部門協調沒改，只是把塞車路段往後推。真正的方向是提升整間公司的企業智慧（Enterprise Intelligence）——根據企業累積的 Domain knowledge 量身訂造方案，利用 AI 重新設計工作流程，令同事可借助 AI 輔助處理部分以往依賴資深人員經驗的工作，亦令資深人員可專注更高價值的決策，減少組織對少數關鍵人物的依賴，真正突破流程樽頸。
治理轉變：當機械人走進前線
當 AI 從電腦走向物理世界，企業下一步要面對的就是機械人。內地已有人形機械人訓練中心，讓機械人透過示範與數據學習人類動作；但機械人走進建造業前線，最大難點不在技術，而在責任歸屬：若機械人碰撞令工人跌倒，或搬運時意外傷人，責任誰屬？
早前的立法會提問指出，香港現時並無專門法例規管機械人應用，亦無強制第三者責任保險。近月已發生 IT 專家被機械人踏傷、將軍澳騎單車者險因機械狗釀意外等個案；律政司亦已於今年 3 月成立跨部門工作小組，檢視 AI 及機械人應用所需的法律配套。
地盤環境比公共空間更複雜，政府、業界與保險界或需共同研究機械人施工守則、責任界定及相應保險安排，讓試點企業有法可依、有險可保。否則，先行者將獨自承擔法律風險，反而拖慢整個行業的採用。
人才轉變：由操作技能走向 AI 協作能力
AI 最先取代的往往是知識為主的工作，如文書、設計、資料分析先受衝擊，現場操作技能相對較難，但長遠亦會逐步觸及——只有先後之別，沒有永久安全的工種。未來數年至十年，人才過渡、培訓內容與技能組合如何重新設計，討論宜及早開始。
建造業議會提出三個培訓方向：前線技能提升、專業人員培訓、AI 沙盤。以髹漆機械人為例，工人由「親自髹漆」轉為「操作與監督」——被淘汰的不是工人，而是不肯更新的技能。
順此思路，業界或需培養一類具備 AI 協作能力的工程人才，核心在向 AI 提出正確問題、驗證結果，並為關鍵判斷簽名負責。有調查亦提醒，企業在使用 AI 時仍會面對準確性、風險管理與責任分工等問題，而「Human-in-the-Loop」則是高績效的重要特徵。這正好呼應工程界專業簽署制度的精神：關鍵判斷不能只由工具自行承擔，而須由具資格人士把關，並為每個 AI 與機械人動作建立可追溯記錄與緊急停機機制。
AI 的轉變不會因遲疑而暫停。與其等答案齊全才行動，不如今天就在公司創造讓同事親手試用 AI的環境，而試用不能停留在個人層面，企業需要把成功案例、失敗經驗、風險控制和工作流程有系統地整理下來，才能把 AI 從零散工具變成真正的企業能力。
