首屆減少使用包裝約章頒獎 75間企業獲獎減約13000噸包裝物料

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首屆減少使用包裝約章頒獎 75間企業獲獎減約13000噸包裝物料

2026年10月01日 09:22 最後更新：12:10

環境保護署星期三（9月30日）舉行首屆《減少使用包裝約章》頒獎典禮，表揚在2025至26年度為減少包裝廢物作出卓越貢獻的企業，共有75間簽署《約章》的企業獲獎。參與企業合共減少約13,000噸包裝物料用量，相等於約900輛雙層巴士的重量。

環境及生態局副局長黃淑嫻在頒獎典禮上致辭時表示，今年是國家「十五五」規劃的開局之年。規劃明確提出，要加快經濟社會發展全面綠色轉型，以碳達峰、碳中和為牽引，增強綠色發展動能。為主動對接國家「十五五」規劃，《香港特別行政區經濟和社會發展第一個五年規劃（2026—2030年）》也提到環保署將深化都市固體廢物治理體系改革，力爭在2035年前基本擺脫依賴堆填直接處理都市固體廢物，實現「零廢堆填」。

她表示，香港特別行政區政府一直以務實可行原則，積極與業界共同探討和推動減少本港的包裝廢物。她讚揚獲獎企業持之以恆的努力與付出，強調工商業界積極源頭減廢，是香港邁向「零廢堆填」和碳中和的重要拼圖。她感謝各行業為環保的付出，並期望未來有更多企業加入，一同宣揚綠色營商文化。

《約章》評審準則分為「包裝減量」、「包裝可回收性」、「重用或回收包裝」、「可持續包裝」及「推動包裝減量」五個範疇。得獎機構分別獲頒鉑金獎、金獎及優異獎。得獎名單已上載至《約章》專題網站（www.lesspackaging.hk）。

環保署在去年三月推出《約章》，鼓勵企業重新檢視和減少包裝使用，在商業活動中建立減廢文化，協助香港邁向「零廢堆填」及碳中和的長遠願景。至今，共有148家本地及跨國企業簽署了《約章》，涵蓋全港約3,000個服務和零售點，涉及不同零售和餐飲類別，反映《約章》獲業界廣泛支持且成效顯著。

為協助業界實行減少包裝及包裝管理，環保署已為八個特定行業制訂《減少包裝及包裝管理實用指引》，並上載至環保署網站供業界參考。另外，為應對網購快速發展所伴隨的包裹、紙箱及填充物料大增情況，環保署自2026年起，聯同主要物流企業逐步推行自提點即場回收計劃，方便市民在自提點提取包裹後，即場交還包裝物料以供重用、再造。有關《約章》的最新資訊，可參閲專題網站。

八個特定行業包括超級市場及雜貨店、物流業、電子商貿業、酒店及旅遊服務業、電子產品及電器業、飲品製造業、食品製造業及進口業。

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Google 發布 Gemini 4 Argon 主打寫程式與查漏洞防黑客助企業做法律金融

Google 推出全新前沿 AI 模型 Gemini 4 Argon，專為處理複雜、長周期的企業工作流程而設計。這款新模型在真實世界的軟件工程、法律、金融及網絡安全防禦等專業領域展現出卓越效能，並已顯著提升 Google 內部的開發效率與工作方式。

根據 Google 發布的資訊，Gemini 4 Argon 具備強大的深度推理能力。在定價方面，Argon 推出初期的輸入詞元（Token）價格為每百萬個 2 美元，輸出詞元則為每百萬個 10 美元；若使用快取輸入詞元，更可享有輸入價格的 95% 折扣。目前 Google 正透過 Fairwind 計劃，率先向受信任的網絡安全防禦專家開放該模型，並採取分階段策略，在收集早期測試者意見及完善安全防護後，將逐步開放予開發者、企業及大眾使用。

在 Google 內部應用中，Gemini 4 Argon 已協助數以千計的員工優化專業編程任務及深入研究。模型在量子演算法最佳化方面，曾在幾分鐘內將基準效能提升達 40%；在資料中心記憶體管理上，預計全面部署後可節省 500 TiB 至 1 PiB 的容量。此外，Argon 亦成功應用於大規模程式碼庫遷移，包括將高達 80 萬行程式碼的 Fuchsia Zircon 核心從 C/C++ 遷移至 Rust。在 libgav1 影片解碼器的改寫案例中，Argon 產出的安全 Rust 程式碼令執行速度較以往版本快 2.7 倍。

為瞭解決更棘手的難題，Google 將 Gemini 4 Argon 的輸出詞元上限大幅提升至 100 萬個，遠超先前的 6.4 萬個限制。這項改進為模型提供了充足的深度思考空間，使其能夠在單次推演中生成數十萬個詞元，展現出更高層次的推理能力。

在各項性能基準測試中，Gemini 4 Argon 均錄得領先數據。模型在 DeepSWE v1.1 軟件工程基準測試中取得 77.9% 的得分；在評估金融、編程、法律及税務工作影響力的 Vals Index 中同樣處於領先地位。針對業務自動化的 AutomationBench 測試，Argon 以 51.3% 的得分登榜首；而在長影片理解測試 LVBench 中，更取得 91.7% 的業界領先表現。

網絡安全防禦是 Gemini 4 Argon 的核心強化領域。該模型能自主尋找並修復關鍵軟件漏洞，在 CWE-bench v1 測試中以 68% 的高分並列首位。Google 的合作夥伴 Wiz 已將其應用於「Scan for Good」計劃，Argon 曾成功識別出一個存在於醫療保健軟件中、足以洩露全球醫院敏感個人資訊的關鍵漏洞，相關風險在以往曾被其他前沿模型遺漏。

針對漏洞識別，Argon 與 3.8 Flash Cyber 相比有顯著進步。Google 內部測評顯示，Argon 能在涵蓋 20 種程式語言的複雜程式碼庫中揭露廣泛風險；而在 Wiz 的黑箱滲透測試中，其在攻擊面探測及概念驗證（PoC）生成方面的表現亦全面勝過 3.8 Flash Cyber。

為確保前沿能力的安全釋放，Google 持續加強防護機制，包括防範網絡及 CBRN 攻擊的濫用、抵抗「提示詞注入」攻擊，以及嚴密監測對齊偏差。在 Gray Swan 的間接提示詞注入測試中，Argon 的防禦穩健性表現出色。Google 亦正強化沙盒環境的安全性，並倡導行業增加模型推理透明度，以即時中止任何偏離意圖的越界行為。