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郑嵎 | 当工作不需要人

有人说人工智能（AI）的发展会使得失业率飙升，我却觉得就算没有人工智能，失业率也会继续飙升。

1月前

谢保恒：AI自动化智能制造重塑城市发展产业结构

九洞州议员谢保恒指出，当今正处于科技迅速变革的时代，人工智能（AI）、自动化及智能制造已不再只是未来概念，而是正在重塑城市发展与产业结构的重要力量。

2月前

【多点AI】设计 AI X 人力混合管理系统：让工作重新有灵魂

这不只是技术革命，而是管理哲学的转型。对我来说，AI不会取代人——它只是让那些有准备的人，走得更远、更快。近日，我开始扩展我们的AITransformation顾问业务，准备在公司内聘请多位新员工。这过程让我深深体会到，未来的团队管理，不只是找对人，更要懂得如何让人与AI共事。在我们的情况下，我们要考虑的不仅是员工能否操作AI，而是他们是否具备设计AI工作流程（Workflow）的能力，愿意建立SOP，并懂得用数据与逻辑与AI协作。这正是我写下这篇文章的原因。一、AI不是员工的替代品，而是管理制度的镜子企业导入AI，不只是节省人手，而是对整个管理制度的一次“照妖镜”。没有清晰流程的团队，导入AI之后只会更乱。因为AI最擅长的，就是放大人类行为的结果——好的会更好，坏的会更坏。我常提醒管理层：AI不是帮你“解决混乱”，而是让你更快看到问题出在哪里。如果团队没有明确的责任、缺乏数据纪录或决策透明度，那AI会把这些漏洞毫不留情地放大。二、招聘时要找“愿意设计SOP”的人现在的招聘，不再只是问“你懂不懂AI？”而是：“你愿不愿意让AI帮你工作？”在我实际顾问经验中，那些能真正与AI共事的员工有3个特质： ❶具备流程设计思维：能把任务分解成步骤、条件与结果。 ❷懂得反馈与优化：愿意分析AI的错误，并改进流程。 ❸能教AI工作：把脑中的经验转化成SOP，让AI执行。 AI型人才不一定是程式员，而是能用逻辑思考与清晰表达流程的人。这类人才会让公司越来越自动化，也让团队的知识不再只停留在个别人手上。三、从“做得多”到“设计得好”：新时代的绩效标准在AI时代，勤力不再是核心竞争力。真正重要的，是“你能否设计出让AI帮你做更多的系统”。因此，绩效评估也要转型。传统企业看“完成量”，未来企业要看“系统化能力”。例如：你是否能把重复工作自动化？你的SOP是否被其他同事成功复制？你设计的流程是否能被AI稳定执行？这些新指标，将会成为AI时代下的管理新语言。四、设计AI Workflow的实战经验设计AIWorkflow，不能只靠技术部门。最了解业务的人，应该是主导设计的核心。我在企业顾问中总结出4个步骤： ❶找出痛点：从最重复、最浪费时间的工作开始。例如：数据整理、客服回复、报表生成等。 ❷设定触发点：什么情况下AI介入？由谁批准？ ❸建立监控点：确保每个步骤都有可追踪纪录。 ❹持续优化：鼓励用户反馈问题，定期更新流程。我的原则是：“AI做初稿，人类负责最后审核。” 当AI被正确训练后，人类可以专注于策略、创意与决策层面。五、AI工具之间也要被“管理” 一间公司同时使用多个AI工具是常态，但问题也随之而来：资料分散、权限模糊、重复操作。因此，我们必须建立一个“AI混合管理系统”，让不同AI工具有明确的角色、资料流向与任务逻辑。简单来说，要管理的不只是人，而是“AI团队”——一群看不见、但持续工作的虚拟员工。这正是未来管理者的新挑战：AI治理（AI Governance）。六、从“怕被取代”到“善用被放大” 我遇过很多企业的员工，一听到AI便焦虑。他们担心自己被取代，但事实是，AI取代的不是人，而是“拒绝学习的人”。 AI能放大你的优点，也会放大你的懒散。真正的安全感，不在于逃避，而在于学会使用它。管理层的角色，就是营造一个“容许试错”的文化，让员工能放心实验、逐步建立信心。当AI成为工作的一部分，人就能专注于创造价值。七、AI是镜子，人是灵魂 AI可以让工作更快，但不能让工作更有意义。企业的灵魂，仍在于那些愿意思考、愿意优化流程的人。 AI × 人力的混合管理，是企业文化的升级：从“我怎样做”变成“我怎样设计系统去做”。这不只是技术革命，而是管理哲学的转型。对我来说，AI不会取代人——它只是让那些有准备的人，走得更远、更快。更多文章：【多点AI】AI与餐饮业的“内在进化”：从甄文达的一席下午茶谈起【多点AI】开源与知识产权：AI创新的双引擎——华为论坛观察（上）【多点AI】开源与知识产权：AI创新的双引擎——华为论坛观察（下）

6月前

【多点AI】AI与餐饮业的“内在进化”：从甄文达的一席下午茶谈起

世界知名的美籍华人名厨Martin Yan（甄文达）告诉我，这几年全球餐饮业面对疫情、人手短缺、租金压力、供应链不稳等挑战，许多餐厅都在“撑住”和“结业”之间反复挣扎。然而，AI和自动化技术的突破，让这个行业重新看到久违的希望。最近，我与世界知名的美籍华人名厨Martin Yan（甄文达）共进下午茶。即使出道超过40年，他仍然维持着一种对餐饮文化的热情，一种能让全场气氛瞬间亮起来的魅力。甄文达告诉我，这几年全球餐饮业面对疫情、人手短缺、租金压力、供应链不稳等挑战，许多餐厅都在“撑住”和“结业”之间反复挣扎。然而，AI和自动化技术的突破，让这个行业重新看到久违的希望。这句话成为我们谈话的开端，也成为我重新审视AI与饮食业关系的一把钥匙。40年的欢乐与文化：甄文达的节目教会了我们什么？在正式谈未来之前，我必须说一个心底的观察。过去40年，甄文达的节目陪伴了全球华人。他的影响力并不只在厨艺本身，而是在他所传递的人性、快乐、文化与食物的故事。他总是用最生活化、最幽默的方式，把食材、文化、历史、创意变成一个又一个令人捧腹的瞬间。他翻镬的速度、他招牌式的声音节奏、他双手合十的表情、他一边煮一边说笑的轻松感，让人看着看着，心情也变好了。每一次看他的节目，都像在看一场把食物当舞台的表演。他的经典金句“If Yan can cook, so can you!”其实背后是对生活的信念：食物是用来分享的，是用来带给人快乐的，而不是冷冰冰的技术展示。这种跨越语言与文化的“食物魅力”，在我们的下午茶现场依然如故。那天他讲故事、重演手势、模仿声音，全场嘉宾都拍烂手掌。整个气氛被他一瞬间点亮了。这就是餐饮业最珍贵的“人性”。也是AI永远无法复制的部分。 AI走进厨房：饮食业底层逻辑正在改写甄文达认为，AI最大的作用并不是“炫技”，而是替餐饮业解决一个困扰了数十年的根本问题：餐饮业太倚赖人手，同时又有人手永远不够的现实矛盾。AI正好是解方。今天，AI在厨房的应用已经从想像变成现实： ● 自动化备料设备以毫米计算切割厚薄，稳定度远超人手 ● 智能烹饪机械臂准确掌握火候、时间、程序 ● AI食物质检分析色泽、熟度、卖相，甚至预测变质风险 ● AI库存管理根据销量自动调整采购和出货这些技术的核心不是“取代厨师”，而是让厨师不再被重复、疲累、机械化的动作绑死。甄文达说了一句非常深的话：“厨房最辛苦的不是长时间工作，而是要重复做同一件事几千次。AI正好把这些最不‘人性’的工作接走。” 这也是AI为何正在重塑餐饮业的本质。 AI不是剥夺，而是让餐饮找回灵魂很多人误以为：AI一进入餐饮业，人就会被取代。事实刚刚相反。AI可以处理标准化工序，但永远无法取代： ● 侍应的眼神交流 ● 主厨分享食材故事的那种温度 ● 老板跟熟客之间的幽默对话 ● 一顿饭带来的回忆与情感甄文达最懂得这一点。10年来，他不是靠花巧的刀功，而是靠“食物中的人性”感染全球观众。因此AI的角色不是接管，而是释放人类去做更有价值的部分。未来的餐厅很可能是这样：AI在内场负责标准化生产、计算、质检、供应链；而前场的人可以专注服务、体验、文化、故事。这样的餐厅，不但更高效，更有品质，更有灵魂。 AI也将改写餐饮经济学：小店也能做到“连锁级”品质 AI对饮食业的冲击不只在厨房，还延伸到整个商业模式： ❶ 用更少的人达成更高效率今天要8个人做的事，未来或许3个人就能做到。人不是被取代，而是被重新配置到增值的位置。 ❷ 成本变得可预测 AI能预测销量、计算备料量、避免浪费。利润不再靠运气，而是靠数据。 ❸ 小店也能做“连锁级”稳定品质 AI能精准复制主厨的烹饪参数，让小店也能保持稳定水准。对租金和人工高企的香港而言，这是一场“结构性”解放。香港餐饮业真正的机会：不是和机械人斗快，而是和“人性”斗深度中国内地已经跑在AI餐饮前沿，从智能火锅到全自动快餐店，比比皆是。但香港反而应该走另一条路：利用AI提升效率、稳定品质，但把更多资源放在人情味、文化与体验内容。这正是香港餐饮的核心竞争力。 ● 茶餐厅可用AI预测繁忙时段、提升出餐速度 ● 高级餐厅把AI用于食材管理，前台则深化体验叙事 ● 零售＋餐饮混合店利用AI分析客流与消费行为 AI应该是香港餐饮业的“效率引擎”，而不是“灵魂替代品”。 AI让更多人看见，食物的价值在“人” 访谈尾声时，甄文达说了一句很动人的话：“AI让我们有能力，把更多情感放回食物之中。” 这句话完美总结了AI与餐饮业的本质关系。AI的角色不是消灭人性，而是让人性在餐饮中变得更珍贵、更明显。未来的餐饮竞争，不是谁自动化得最多，而是谁在AI的基础上，把文化、故事、体验的深度做得更好。这就是餐饮业的“内在进化”。AI是推动者，而人，是永远的灵魂。更多文章：【多点AI】开源与知识产权：AI创新的双引擎——华为论坛观察（上）【多点AI】开源与知识产权：AI创新的双引擎——华为论坛观察（下）

6月前

【多点AI】AI 2027：当代理人成为我的日常基建

对我来说，真正的课题是：如何利用AI，避免自己与企业被世界取代。这两个月，我已经全面把日常工作的重担交予AI代理人（Agent）。这些代理人不只是聊天机械人，而是能够真正“落手落脚”处理事情的工具。举凡更新网站、维护LinkedIn、在网上填写表格、输入资料、整理报告，甚至安排全天候的工作日程与资料搜集，代理人都能自动完成。这种感觉，就像忽然多了几个不用请假的助理。2026年开始，我就亲眼见证初代AI Agent出现在市场，虽然仍处于试验阶段，但已经能执行不少过去必须由人类处理的行政与操作工作。这个过程让我重新思考“工作分工”的概念。以前我们总以为“人类负责决策、机器负责执行”是自然分界，但当代理人能在Slack或Teams上接收指令，甚至能自主完成程式代码的修改和提交，这条界线开始模糊。半熟状态的“蹒跚学步” 根据《AI 2027》报告（由Daniel Kokotajlo等人于2025年4月3日发表，AI Futures Project出版，ai-2027.com），2025年被称为“蹒跚学步的代理人”阶段。研究指出，当时的代理人在OSWorld电脑任务基准测试中的表现约为65%，仅稍低于一名熟练人类的70%。换句话说，它们仍不够稳定，需要人类监督与复核。但这种“半信任”状态恰恰是企业的试炼场。因为这正迫使我们去重新设计流程：哪些工作可以外判给AI，哪些需要设置权限与监管，这些问题都必须被清楚定义。对我而言，这样的“半成熟”并不是坏事。因为企业转型不是等到AI完美才开始，而是要在风险可控范围内边走边试。这和创业精神有异曲同工之妙：永远没有最理想的时机，行动本身就是学习。日常生活的例子：AI在“前线” 举个例子：以前我需要一个助理每天整理新闻，帮我找出和AI、医疗或金融相关的资料。现在，一个AI Agent就能在30分钟内自动爬梳数十份新闻、研究和报告，然后浓缩成3页摘要，再自动送到我的邮箱。它虽然偶尔会错引或重复，但节省下来的时间，已经远超这些小错误的代价。另一个场景是财务：AI Agent可以直接打开会计系统，输入收支数据、做简单报表。虽然需要人类会计师最后审核，但流程已经由“手工输入”变为“监督检查”。这正是《AI 2027》所描述的“从工具转向代理”的过程。成本曲线的“剪刀差” 我读到最震撼的一段，是《AI 2027》提到尖端AI的成本和普及型AI的成本正出现“剪刀差”。专业级代理系统的月费可能达到数百美元，但达成“既有能力”的成本却在急速下降，研究估计下降速度达到每年50倍。这意味着什么？意味着未来的企业结构将会出现“双层账本”：一方面，企业会投资昂贵的尖端AI，用于战略性与高价值任务；另一方面，则以低成本的普及型AI渗透到员工日常工作。这种模式能同时创造差异化与规模化优势。从我的角度来看，这不仅是成本分配的问题，而是管理哲学的转变：领导层必须学懂怎样把资源分层使用，既不错失技术前沿，又能确保全体员工的工作效率获得提升。算力即国力：OpenBrain的启示《AI 2027》报告中虚构了一家公司“OpenBrain”，在2025年底建立了史上最大规模的AI丛集，相当于250万片H100 GPU，耗资1,000亿美元，功耗达2GW，并计划于2026年再度加倍。这不再只是工程壮举，而是国家级基建。当AI的进展和电力、光纤网络、供应链安全挂钩时，竞争已经超越“谁的模型更好”，而是“谁能负担这庞大基建”。这让我联想到冷战时代的核武竞赛。不同的是，这次竞争的武器不是导弹，而是GPU、数据中心和能源供应。换句话说，未来的“国力”，会和算力画上等号。 2027：AGI是否真的会来？报告同时引述了OpenAI、DeepMind、Anthropic等公司领导层的预测，他们一致认为AGI（通用人工智慧）可能在五年内出现。Sam Altman更曾公开表示，OpenAI的目标是“真正意义上的超级智慧”（superintelligence）。 2027是否真的会是AGI元年？这个问题，我认为没有人能准确回答。但可以确定的是，AGI已不再只是科幻小说中的想像，而是必须严肃对待的未来选项。就算AGI没有如期出现，AI的普及和渗透速度，已经足以改变社会的运行逻辑。我读后的反思：设计容错的系统我在阅读《AI 2027》后得到最大的启发，是“容错性”的重要性。真正的挑战不在于AI能否取代人类，而是我们是否能设计出一套能容忍错误、能快速调整的制度，让我们在面对AI的不稳定时，仍能继续前进。这也许是对所有企业和个人的提醒：不要期望AI给我们完美答案，而是要打造一个能够“失败后迅速恢复”的环境。这样，即使AI犯错，我们仍然不会被世界淘汰。《AI 2027》给我的最大感受，是它让未来不再只是遥远的科技预言，而是一份必须立即行动的待办清单。 2027年的核心问题，不在于AGI是否真的诞生，而在于我们是否已经准备好迎接它。准备的重点，不是找到最正确的答案，而是设计能容错、能快速调整的制度，让我们即使在AI犯错时，仍能持续向前。对我来说，真正的课题是：如何利用AI，避免自己与企业被世界取代。这正是《AI 2027》抛出的最深刻问题，也是我写下这篇专栏的原因。更多文章：【多点AI】全自动程式设计：程式员会消失吗？【多点AI】在深圳设立AI办公室的数位北上体验

8月前

视频 | 外企高层访中震撼！“工厂没人”全靠机器人矿业大亨放弃竞争

）英媒报道，包括美国福特汽车在内的西方企业高层，近日访问中国后相当震惊，因为中国工厂产线上没看到工作人员，产线几乎全面自动化，由机器人操作，甚至因此不需照明，有企业高层坦言因此放弃公司的生产计划，改委托中企制造，自认竞争没有意义。

8月前

【多点AI】全自动程式设计：程式员会消失吗？

究竟“全自动开发软件”是否真的可能出现？如果会，它何时才能成为现实？作为专栏作者，我经常思考一个问题：在心中有几个不同的商业构想时，如果能够透过人工智能完全自动化地营运，将会是怎样的一幅景象？试想像，不再需要与软件工程师反复沟通、不必等待冗长的开发周期，也不必为调试或维护而烦恼。若人工智能能够全自动完成应用程式的开发与部署，这将彻底改变创业与创新的方式。于是，一个核心问题浮现：究竟“全自动开发软件”是否真的可能出现？如果会，它何时才能成为现实？ ◢从“写程式”到“对AI讲话” 这个未来已经逐步成形。生成式人工智能工具，例如GitHub Copilot、ChatGPT、Claude，能够自动生成代码、修正错误，甚至完成简单的应用程式。根据GitHub的研究，开发者使用Copilot的情况下，编码速度提升高达55%，并有约30%的建议会被直接采用，而90%的开发者已经提交过包含Copilot代码的程式。到2025年，微软更宣布Copilot已有2000万用户，并推出能够执行多步任务的“Coding Agent”模式，让AI可以自动化处理更复杂的开发工作。这已经意味着，软件开发正从“人写程式”转向“AI主导、工程师监督”。另一方面，“低代码╱无代码”平台则让没有技术背景的人，也能拖拉模组、输入简单指令，搭建业务流程或手机应用。这种趋势令数码化创新加速普及，技术门槛被进一步打破。同时，新一代“AI程式代理”（AI Dev Agents），例如Cognition推出的Devin，已经展示出能自我规划与调试的能力：它能够自动撰写代码、执行测试，再反复优化。这家公司在2025年初更获得5亿美元融资，并得到Goldman Sachs、Ramp、Nubank等大型企业采用，显示资本与产业对这类自动化工具的高度信心。 ◢为何仍未能全自动？虽然AI的进展惊人，但要达到“全自动”仍有三大难关： ●第一，规格差距（Specification Gap）。人类的需求经常模糊或矛盾，甚至在开发过程中随时改变。AI虽能生成代码，但未必理解背后真正的业务逻辑或市场意图。 ●第二，安全与可靠性。程式不仅要能运作，更要符合保安、合规、隐私与效能要求。今天的AI仍然会“幻觉”（hallucination），输出错误或不完整的代码。在医疗、金融等高风险行业，这种风险是无法接受的。 ●第三，社会整合。软件必须嵌入真实世界，涉及法律、文化与用户体验。AI可以模仿规范，但难以真正理解使用者情感、社会规范或组织内部复杂关系。 ◢产业观点与时间表对于“程式设计将走向自动化”的未来，不少科技领袖已公开表态。NVIDIA CEO黄仁勋在多个场合表示：“未来的编程语言将会是人类语言”，甚至强调“每个人现在都是程式员，这就是AI的奇迹”。微软CEO Satya Nadella则直言，AI正在把“过去三十年的变化压缩到未来三年”，并预告AI代理（AI Agents）将重新定义SaaS和知识工作，从根本上改变应用开发的方式。研究机构亦给出具体的时间框架。Gartner预测，到2028年将有三分之一的企业软件内建AI代理，约15%的日常决策会由系统自动完成。麦肯锡则指出，到2035年，自动化与生成式AI将可能影响高达55%的工作活动。这些数据与预测，为“2025–2035是自动化软件开发的关键十年”提供了清晰的佐证。 ◢能力曲线的突破技术评测亦显示出飞跃式进展。以AI模型在SWE-bench（软件工程修Bug基准）上的表现为例，2023年初最佳模型仅能解决2%的问题；2024年Devin把正确率推升到13.86%；而在2025年，OpenAI GPT-4.1已能解决54.6%的任务，GPT-5更声称可达74.9%。虽然这些数据仍有争议，但整体曲线清楚显示：AI已经从“几乎无法处理”进入“能完成一半以上任务”的区间，逼近大规模实用的临界点。 ◢真正的挑战：想像力与治理当“写程式”逐步被AI取代，最大的挑战反而不再是技术，而是“人类如何使用这项能力”。未来任何人只需一句话，就能生成一个应用程式。这样的环境一方面可能带来“垃圾应用”泛滥，让市场被大量低质素的程式充斥；另一方面，也可能迎来一个全新的黄金时代，真正具备创造力的人能够即时将想法付诸实现，推动创业与创新以前所未有的速度发生。因此，未来的竞争将不再是谁的技术最强，而是： ●谁的想像力更具价值，能提出对社会与商业最有影响力的构想。 ●谁能建立有效的治理与伦理框架，决定哪些应用应该存在，哪些应该被禁止。这不仅是企业的课题，也是政府与社会共同面对的挑战。 ◢十年之内，定义将被改写综合科技领袖的言论、研究机构的数据与产业现况，我们可以得出一个清晰的结论：2025至2035年将是程式设计从“人工为主”迈向“AI主导”的关键十年。黄仁勋提出“人类语言就是未来的编程语言”，Satya Nadella强调“AI代理将重塑应用开发”；Gartner预测2028年三分之一的企业软件内建AI代理，麦肯锡则指出2035年一半以上工作活动将受自动化影响。再加上Copilot的普及、Devin的巨额融资，以及SWE-bench能力曲线的突破，这些都印证了自动化程式开发的未来已在眼前。然而，这并不等于程式员将完全消失。程式的形式会被重新定义，人类的角色会上移到更高层次——规划规格、设计架构、把关合规、设定伦理与社会边界。到那时候，真正的问题将不是“还需不需要程式员”，而是“人类要保留多少创造世界的控制权”。在这个意义上，程式员或许会逐渐退居幕后，但“创造者”的角色，将永远不会消失。更多文章：【多点AI】在深圳设立AI办公室的数位北上体验【多点AI】用AI强化ESG中被忽略的“G”──企业管治的新武器【多点AI】AI重塑娱乐产业：虚拟歌手如何改写音乐与影视的未来？

8月前

大柔佛焦点

李廷汉：士乃机场城迅速崛起促进本地企业跨国合作

（古来18日讯）柔佛州投资、商贸、消费事务及人力资源委员会主席李廷汉表示，士乃机场城（Senai Airport City）正迅速崛起成为柔州先进制造、精密工程和物流的旗舰工业园区，为本地中小企业、供应链整合，以及构建长期产业韧性的集群效应带来机遇。

8月前

大柔佛焦点

【科技TALK】越疆Dobot Atom登场，人形机器人即将走进职场？

有没有想过，以后双足人形机器人会出现在超市、工厂或医院？这一两年，人形机器人正在疯狂进化，技术也变得越来越成熟。现在它们可不只是会搬运货物和跳舞，还化身“格斗拳手”，在擂台竞技，上演现实版的《铁甲钢拳》。当然，格斗比赛只是一项极限测试。但，足以证明人形机器人的发展速度已超乎想像。通过运动控制算法、AI神经网络和高灵活度的关节设计，它们可以自然行走，执行各种复杂任务。说不定很快进入职场，成为人类的同事。日前，专注于研发机械臂和智能机器人的越疆科技股份有限公司（Dobot Robotics，简称越疆科技）在马来西亚设立分公司，为本地企业提供各种创新的机器人解决方案，以提高生产效率，推动工业4.0转型进程。协作机械臂低成本和低门槛越疆科技马来西亚和印度区域总经理吴仁杰表示，公司成立至今已有10年历史，而在5年前就已经进军马来西亚市场。他坦言，大马的中小型企业数量众多，在自动化领域有很大的发展潜力。但要业者一次投入数万令吉购买机械臂，难免会让对方却步。因此，越疆科技推出更亲民的MG400协作机械臂，协助企业逐步迈向自动化。工厂过去是采用传统机械臂，虽然设备本身成本不高，可是仍需聘请专业人士编写程式和设定动作，无形中整合成本（integration cost，或称编程成本）会比较高。如今，越来越多厂家转向协作机械臂，操作简单，成本很低，还支持流程图式（flow chart）的编程，工厂人员无需技术背景也能快速上手。吴仁杰指出，当AI技术普及后，整合成本会进一步缩减。比如在训练协作机械臂“自动拾放”（pick and place）时，只需为它搭配3D视觉传感器，再由员工示范动作，协作机械臂便能通过“观看”学习并建立操作模型。相较之下，他更看好人形机器人的未来发展。它的成本会更低，自由度更大。它拥有双臂，又可以走动，未来可以应用在工厂、零售、酒店或家庭服务等领域。越疆拥有“机械臂+人形+六足” 越疆科技以机械臂技术起家，近年却积极进军具身智能机器人领域。今年3月份，该公司发布了全球首款“灵巧操作+直膝行走”具身智能人形机器人Dobot Atom。同年7月再推出六足仿生机器狗Dobot Hexplorer，成为了全球少数同时布局“机械臂+人形+六足”机器人平台的企业。吴仁杰说，Dobot Hexplorer是业界首款六足机械狗，能够承担更重的负载。它也可以依照需求去搭配一些零件，像是在狗背上安装机械手臂。目前，机械狗的应用潜能很大，可以应用在军事、安防、勘灾，甚至是成为消防部队的灭火机械狗。最吸睛的产品莫过于Dobot Atom，它是一款工业级双足人形机器人，搭载自研的神经驱动操作系统（NDS），专为工厂、零售和物流等重复性工作而设。在规格方面，以“Dobot Atom”Max旗舰版为例，它身高1.65米，体重58公斤（不含灵巧手或夹爪），全身配备41个自由度关节，采用1:1仿人手臂结构，搭载精度达±0.05mm的7自由度工业级仿生协作手臂，以及类人联动的头颈与五指灵巧手。 Dobot Atom有何特别之处？通过视觉技术和灵活的手指，Dobot Atom可以完成非常细腻的动作，例如焊接电子元件或夹取樱桃。此外，它还具备200Hz高频控制刷新率，每0.005秒会重新计算一次，确保系统能即时响应，没有任何延迟或卡顿。 Dobot Atom还有一个亮点，那就是像人一样伸直膝盖走路。传统人形机器人会屈膝步行，以确保重心稳定。然而，它采用了AWS仿人直膝行走系统，不仅动作自然，还能够节省约42%的能耗，延长它的续航时间。吴仁杰补充说，一般人形机器人运作1小时会消耗1.5kW的电力，而Dobot Atom运作2小时只需0.85kW。另外，它充电1小时即可使用2小时，还还支持hot swap batteries，换电池不需关机。它拥有“安全皮肤”避障系统 Dobot Atom搭载了越疆科技自研的操作技能模型ROM-1，具备高达1500 TOPS的AI端侧算力。官方称，透过模仿学习和强化学习进行训练，它能够自主分解复杂任务并作出决策。此外，它还支持语音对话，并内建精简版的大语言模型，如Deepseek和Qwen。在处理复杂任务时，它会连结云端，调用数据库的资料。它还支持VR或MR远程操控功能，用户只需戴上头盔和连接系统，即可远程操控机器人。在研发过程中，最大的挑战是机器人算法。以搬运货物为例，如何让机器人稳稳抓住1kg的箱子，然后顺利地往前走？背后需要一套复杂的感知和动作协调系统，技术人员需要不断地优化和调整算法。未来若进入人机共生时代，需要确保使用安全。吴仁杰说，为了避免任何碰撞和伤害，Dobot Atom配置了“安全皮肤”避障系统。它能够感知15cm周围的物体，一旦侦测到有人靠近，将在0.1秒内自动急停，避免碰撞或伤害。随后，他接着说，如果想要提升国家GDP增长，自动化是关键因素，不仅能提升整体效率，还可以解决3个市场痛点：❶员工可转向更有技术含量的工作；❷改善工作环境和员工健康，让机械臂或机器人承担更重的负载；❸解决劳力短缺的问题。更多文章：【科技TALK】AI摘要“拦截”网络流量，打破媒体机构饭碗【科技Talk】内容条款掀起争议，难道要卸载CapCut？

10月前

隆MRT是宝马槟轻快铁是宝腾？槟轻快铁非全自动化大马捷运：更省钱

与吉隆坡地铁的全自动模式不同，槟城珍珠线的轻快铁并非完全无人操作的全自动模式，大马捷运公司首席执行员拿督莫哈末扎里夫笑说，到时不要质问为何吉隆坡的地铁是宝马轿车、槟城轻快铁宝腾轿车

11月前

【多点AI】面对未知的十年，年轻人该如何准备？献给2025年毕业的一代（上）

未来十年，我们将见证的不只是部分职位的流失，而是整个职场逻辑的重写。本文很荣幸邀得岭南大学陈元通教授（Professor David Y.T. Chan）共同撰写。他长年关注教育政策、跨领域学习与创新思维的推动，与笔者在人工智能应用与未来人才培育的理念上高度契合。本文章融合实践经验与教育专业的视角，旨在为正在迎向AI浪潮的新一代毕业生，提供更具前瞻性与启发性的参考。我们正处于一场技术巨变的交叉口。人工智能的崛起并非一场单纯的科技革命，而是一场关于工作本质、知识价值、人类角色的大重构。从语言模型到自动化代理人（AI Agents）、从无人商店到AI客服、从虚拟教师到智能决策，AI正在逐步接手过去属于人类的核心能力。未来十年，我们将见证的不只是部分职位的流失，而是整个职场逻辑的重写。大量例行、可预测、低认知的工作将被AI完全替代。连一些过去被视为“专业”的中阶职能，如会计、审计、行销设计、基础程式开发、文书处理等，也面临重大威胁。而AI不只会做事，还会学习我们的偏好、模拟我们的语气、生成我们的创意。面对这样的局面，年轻人不禁要问：我的专业在AI世代还有价值吗？我又应该学什么？做什么？这篇文章正是写给即将毕业、即将离开校园、迎向现实职场的新世代学生们——尤其是将于2025年毕业的应届大学生与硕士生。我们希望回应你们的焦虑与迷思，从教育制度到个人选择，从技能建构到价值定位，为你们描绘一条（我们认为）能在AI世代中生存、成长的道路。作为实践者之一，我在今年成立了全新的“AiX Society（人工智能应用研究学会）”，旨在研究与推动企业如何实际应用AI，从日常营运到业务创新，建立新的工作流程与商业模式。我们观察到，不只是大企业，越来越多创业家与中小企业主也正投入AI改革。这不仅是一场技术革命，更是一场市场结构的全面重塑。在这场变革中，每一位管理者与创业者都在思考：我们应该拥有怎样的人才？现在的员工还需要什么技能？答案并不简单，但这些问题将决定下一代职场的样貌与企业的竞争力。面对职场巨变，他们该如何规划未来？当今社会，正站在人工智能（AI）引发的巨大转型门槛前。2025年毕业的大学生与硕士生，进入的职场与他们入学时所想像的，已经完全不同。ChatGPT横空出世，无人收银、自动编辑、AI客服普及，我们看见一个警讯：传统意义上的“稳定工作”，不论蓝／白领，正迅速消失中。这一代年轻人投入大量时间金钱接受高等教育，却面临“知识落伍”、“产业重组”、“职位消失”三重压力。他们该怎样面对即将来临的变局？大学所学还有用吗？本文希望从AI技术的演进谈起，探讨新世代毕业生在未来十年的定位与方向。一、职场再造：人力与程式的竞赛根据麦肯锡（McKinsey）的一份报告，2030年前，全球约三分之一的工作职位将面临自动化威胁。这不只是重复性的基层工作，如收银员、资料输入员、仓务员；连许多专业工作——如会计、法律助理、基础医学影像判读、甚至初级程式开发——也已出现AI取代迹象。这波变革之所以可怕，是因为它“全面且快速”。与以往的科技革新不同，AI不只是提高效率，更直接侵蚀知识工作者的核心价值。会写报告的AI、会画图的AI、会做简报的AI已成现实。刚毕业的学生，往往技能不足以胜任高阶决策，又与AI在操作层面重叠，成为“最尴尬的一群”。二、大学教育再定位：知识还有用？面对技术快速演进与职场变化，许多即将毕业的大学生心中浮现相似的疑问：这些年所学的知识还适用吗？AI会不会让我们白读了书？这样的焦虑，其实反映了整个教育制度正处于转型的过渡期。一方面，AI的普及确实让知识的价值结构改变了；但另一方面，学校教育依然是个人建立逻辑思维、价值观、专业技能与跨界理解的重要场域。要回应这些挑战，我们认为高等教育的角色必须重新定义。今天的大学不再只是知识的提供者，更应成为学习方法的培养者与创造实践场景的设计者。我们也观察到，高等教育在面对AI时代的挑战上，仍有一些值得讨论与改进的空间：教材更新慢于技术进步部分课程内容可能尚未完全紧贴业界的最新应用与AI技术的演进，这使得学生需要额外主动学习新的数位工具与思维模式。未教会学生如何学习未来的技术在知识更新极快的时代，学会如何学习、如何吸收与应用新知识，成为学生最重要的能力之一。缺乏跨领域与应用导向训练 AI是一个结合技术、人文、逻辑与创意的产物，而传统学术往往过度专门化，学生在应对跨领域问题时，仍需要更多实作与整合的机会。未能提供机会场景让学生创造和第一点相关，除了利用AI帮忙做功课，处理一些文字上的事情，学生未有机会利用AI去创造，真正去体验、发掘AI的功能。当“知识”这个概念被工具取代、被搜寻引擎即时发掘调取后，教育的重心不再是记住知识，而是运用知识创造价值。三、新职场游戏规则：价值从哪来？进入AI主导的职场，传统的履历不再是唯一门票。新世界对年轻人提出了新的生存法则： ❶会用AI，比懂AI更重要即使你不会写程式，也应该学会怎样用ChatGPT自动生成报告、用Notion AI整理会议纪录、用Gamma写简报，而不只局限而用AI写电邮。AI是工具，不是敌人。当然，在知道AI的进化，跟上步伐去运用AI的同时，你也要懂得AI的局限。 ❷人类学，是未来职场最重要的能力之一我在不同演讲、课堂与企业培训中反复强调：真正让我们与AI区分开来的，是“人性”与对“人性”的理解。这不只是文科，而是未来最实用的职场技能。因为创作、管理、团队领导、灵感与感应，皆建立在人与人之间的互动之上。AI虽能模仿语言与图像，却无法真正在“情境中”人怀感知价值。人类可在不同空间、文化与气氛中感知细微差异，进而创造崭新价值，这是教育应该训练的核心能力。（下期待续）

11月前

創客妙想|文开小学4学生研发　有了自动浇水机　植物不会枯死

去年，文开小学要参加一项以环境保护为主题的科创比赛。杨康毅、黄得轩、杨芊恩和杨浚劭因为科创表现特出，被选中组成一支队伍

12月前

【多点AI】[ LLMOps新纪元 ] 利用Manus AI重塑企业SOP：智能自动化与流程革新的未来

与市场上以数据检索为主的Deepseek相比，Manus AI不仅能够迅速检索和深度分析信息，更具备独立执行任务的能力，从规划旅行、进行股票分析、到生成教育内容等，都能一键搞定。在当下人工智能技术日新月异的背景下，一款全新的自主智能代理——Manus AI正在悄然改变我们的工作和生活方式。作为中国首个全自主AI代理，Manus AI由Monica.im研发，其背后的团队致力于打破传统人工智能助手仅仅停留在对话和建议的局限，实现从数据采集、信息分析到任务执行的全流程自动化。与市场上以数据检索为主的Deepseek相比，Manus AI不仅能够迅速检索和深度分析信息，更具备独立执行任务的能力，从规划旅行、进行股票分析、到生成教育内容等，都能一键搞定。核心功能与技术优势根据近期的报道（如《经济时报》、Medium、LinkedIn等多家媒体的详细解析），Manus AI在设计理念上真正实现了“让思想落地”的目标。它不再只是一个智能聊天机器人，而是一整套跨领域、多模态的信息处理系统，能自动调用各类外部工具，实现以下几方面的突破：全自主任务执行 Manus AI能够独立完成从报告撰写、数据可视化到复杂流程自动化等任务。例如，在进行股票市场分析时，一个模型实时抓取数据，另一个模型则负责生成图表，系统内部还有专门的质量检测模块，确保最终输出的准确性和实用性。这样的多模型协作模式，使得Manus AI在GAIA基准测试中取得了领先成绩，远超传统仅能提供建议的人工智能助手。多模态数据处理与工具集成 Manus AI不仅能处理文本，还支持图像、代码等多种数据形式。它可以借助外部浏览器、代码编辑器及数据库管理系统，实现与其他应用的无缝对接。无论是自动生成PPT、定制化旅行攻略，还是智能化的供应链数据分析，Manus AI都能根据用户需求快速响应，形成一整套完整的自动化工作流程。自适应学习与个性化优化通过持续学习用户的操作习惯与偏好，Manus AI会不断优化自身的决策模型，逐步实现从“建议”到“执行”的转变。这意味着，在日常办公或业务处理过程中，用户无需频繁干预，AI便能按照既定的标准独立完成任务，极大地提高了工作效率和数据处理的精确度。正因如此，Manus AI被视为继Deepseek之后，又一具有颠覆性意义的技术产品。Deepseek主要侧重于数据深度搜索和内容挖掘，而Manus AI则在自主执行、跨模态集成和实时优化上展现出了更大的潜力。随着Manus AI在市场上逐步展开试用，其引发的热潮也预示着未来AI应用将不再仅仅停留在“对话层面”，而是全面进入实操领域，为各行各业注入强劲的智能化动力。重构SOP：从传统流程到LLMOps的转型之路从传统流程到LLMOps的转型之路在Manus AI引领的技术浪潮中，企业不仅需要关注新工具本身，更需要反思和重构自身的运营机制。标准作业程序（SOP）作为企业管理的重要组成部分，在信息化、数字化迅速发展的今天，已显得尤为滞后。面对新经济形势中不稳定与不断改革的市场环境，企业更应主动“停下来思考”，找出SOP中存在的缺陷、浪费和人为失误，并借助新一代人工智能技术实现全流程重构。 ❶传统SOP的局限与挑战许多企业长期沿用几年前甚至十年前制定的标准流程，这些SOP往往基于过去的经验和单一场景，难以适应今日复杂多变的市场需求。主要问题包括：信息滞后与流程冗余传统SOP往往存在数据更新不及时、流程环节重复等问题，导致资源浪费严重。比如，在人工审核、数据录入等环节中，既耗费时间又容易出错，严重影响服务质量和运营效率。人为操作引发的错误由于人工干预不可避免地带入主观因素，许多SOP中存在的“关键节点”容易因人为失误而导致整体流程出错。无论是文件整理、数据分析，还是审批流程，都可能因操作不当而造成不可逆的后果。缺乏灵活性与个性化支持许多标准流程无法根据市场变化或用户需求进行快速调整。固定化的SOP模型在面对突发情况或特殊需求时，显得束手无策，无法发挥应有的效率优势。 ❷LLMOps：推动流程再造的智能解决方案在新经济环境下，企业需要利用停下来反思和重构的“沉淀期”，通过引入LLMOps（大语言模型运营）的理念，重新定义和优化SOP。LLMOps强调的是借助大型语言模型的强大分析与自我优化能力，实现企业流程的全自动化管理与动态调整。具体而言，可以从以下几个方面入手：数据治理与实时监控现代企业应构建完善的数据治理体系，利用Manus AI这样的自主智能代理，对业务流程中的每个环节进行实时监控与数据分析。通过对数据的清洗与整合，及时发现流程中的低效和重复环节，为后续优化提供精准依据。跨部门协同与信息互通传统的部门割裂和信息孤岛问题在新经济中尤为明显。LLMOps提倡打破部门壁垒，构建一个互联互通的智能生态系统。Manus AI的多模态处理与工具集成功能，可以将各部门的数据实时整合，形成一个全局视角，帮助企业管理层做出更科学、及时的决策。持续学习与流程迭代 LLMOps的核心在于持续学习和不断优化。企业应建立反馈机制，借助Manus AI等智能系统不断收集实际业务数据，对SOP进行动态调整。这种自适应机制不仅能减少人为失误，还能使流程更加灵活高效，真正实现从传统作业流程向智能化、自动化运营的转型。 ❸实施路径与未来展望在实践中，企业可以通过以下步骤逐步推进SOP的智能化改造：评估现有流程：全面梳理企业内部现有SOP，明确每个流程节点存在的缺陷和浪费情况；引入智能系统：借助Manus AI等先进工具，对各个环节进行数据化管理和自动化监控，实现从数据采集到决策执行的无缝衔接；构建反馈迭代机制：建立一个基于大数据和人工智能的持续反馈系统，实时调整和优化SOP，确保流程始终符合市场变化与企业战略需求；培养LLMOps思维：在企业内部推广LLMOps的理念，不仅重视技术升级，更强调管理理念和组织架构的变革，让智能化工具真正融入企业的每个业务环节。正如Manus AI所展示的那样，未来的智能时代不仅需要先进的技术工具，更需要企业在管理模式和流程设计上的全新突破。只有重新审视和重构传统SOP，并以LLMOps为支撑，企业才能在新经济环境中稳固自身竞争优势，实现从“人”到“智”的蜕变。 Manus AI的崛起不仅展示了中国在全自主AI代理领域的技术实力，更为企业开启了一扇通往智能化未来的大门。通过借助Manus AI强大的自主执行、多模态处理和工具集成功能，企业可以在日常运营中大幅提升效率，降低人为错误。而在此基础上，重新审视SOP并引入LLMOps思维，将帮助企业构建一个灵活、高效、自动化的运营体系，为应对不稳定经济环境和激烈市场竞争提供强大支撑。在这个转型过程中，企业需要不断探索、迭代和创新，以适应未来技术发展的新趋势。只有真正将先进AI技术与企业管理深度融合，才能在智能时代抢占先机，实现高质量、持续稳定的发展。相关文章：【多点AI】ChatGPT-4.5的突破：更准确、更少幻觉：AI会比人更可信吗？【多点AI】AI时代，孩子不需要去学校了？谈谈ARK Invest《Big Ideas 2025》报告总结……

1年前

大柔佛焦点

【州议会】州政府鼓励农民从传统变现代农业，提高产量

（依斯干达公主城24日讯）柔佛州农业、农基工业及乡村发展委员会主席拿督扎哈里沙礼表示，为了协助业者提高柔州的农业产量，政府将通过奖励方式鼓励业者通过使用技术、机械化和自动化方式投入运作，以便柔州的农业环境从传统农业转变为现代农业。

2年前

大柔佛焦点

“I人”的救赎：扫码点餐/熊谷太壹（麻坡）

对于近年来盛行的扫码点餐，相信很多人对之又爱又恨。反对的声音，大部分表示扫码点餐不人性化，失去温度。例如点餐时无法很好地向餐厅表达自己的诉求，如菜品的辣度、有什么配料是不想加的；或是部分店家的网络情况不佳导致难以顺利点餐。再者就是觉得扫码点餐对一些不熟悉在手机上操作的老年人来说是个累赘。赞成的声音，则包括觉得扫码点餐更有效率。对于那些特别繁忙的店家，不需要苦等或依赖服务员就能自行下单。自己要吃的菜自己点，也不会因为与服务员的沟通不良而下错单。我家中也有老人，去到扫码点单的餐厅还是需要依靠我们去帮他们下单。我也曾经去过有些餐馆由于网络不好，扫码点餐不太顺利。所以那些反对的声音我能理解。然而作为一个“I人”，我对扫码点餐有一定的偏爱。流行过一段时间的MBTI人格类型测试里的“I人”与“E人”，相信很多人都知道。“I人”（Introvert）性格内向，不善于表达自己的情感，在社交场合可能感到不自在。“E人”（Extrovert）性格外向，善于交际和表达自己，也依赖于外界的反馈。不需要多余的温度对大部分时候都挺“I”的我来说，可以在家吃就不会在外头吃，能够点外卖的就尽量不会去堂食。但有时候我还是希望在假日独自去外面逛逛，偶尔换个环境换个心境；有时也觉得有些食物打包回家吃少了些滋味。然而有些餐厅，是需要排队点餐再入坐的。有些餐厅是入座看了菜单后，才招呼服务人员点餐。如果中间还需要加点甜品还是饮料，就需要再传呼服务人员加点。我每次一进到餐厅都选那些离入口及人潮最远，最靠边及最不轻易被发现的角落坐下。想要点餐时也不会去催喊服务人员，都是先等到跟哪位对上眼后才默默举起手。如果那间餐厅有服务铃，对我来说就是个幸运。如果能够扫码点餐，更是对我的救赎。我常常处于这种需要外食却又容易感到各种尴尬与不安的境地。扫码点餐的确能解除我这样的困境。我不需要人情味，不需要多余的温度，扫码点餐几乎能满足我所有点餐的需求，我最多只需要在饭后去扫码结账。点餐，等菜上桌，加上中途可能的加单，整套下来我只需要跟送餐上桌的服务人员说谢谢。店内如果用的是那种送餐机器人，在我心目中这家店就是个王炸！我会毫不吝啬地在各种点评网给出五星好评。我常去的一间“吃到饱”无限量供应的火锅店，位于台湾基隆港旁的好食城。除了刚开始点汤底需要跟服务人员对话，中间要加点肉品都是直接扫码点餐，主食、酱料及饮料，得在公共自助区领取。而把肉品饮料送上来的，就是送餐机器人。每次机器人把餐点送到我桌子，冷冰冰的机器人带给我的感受却是无尽的温暖。我不会担心那两颗闪烁着霓虹的电子眼是不是对我一个人吃火锅产生疑问，也不会担心它朝我翻白眼，觉得我点的太多还是吃的太多。我在日本每次光顾的一间连锁旋转寿司店，一开始是机器取号，然后由工作人员领位入坐。过后就是自行在旋转带上取用那些已备好的寿司及菜品，也可以通过平板电脑点餐，并由旋转带送来。我就会因为这种都是自助式的点菜送菜方式，下次选择餐厅时优先考虑这些商店。还有一次，我在麻坡一间知名咖啡厅的柜台点了杯百香果茶芝士奶盖，最后却送上了一杯抹茶拿铁芝士奶盖。我问服务人员是不是上错了，那位接我单子的服务员就走过来告知，刚才我点的就是抹茶拿铁芝士奶盖，他还再次跟我确认过了。我不讨厌抹茶，所以照单全收了。但是我知道自己平常很少喝咖啡，如不是我口误，就是服务人员听错了。那个时候我想，如果是个自助扫码点餐就好了，就算是服务人员看错单上错饮料，至少我下的单是对的，还有迹可循，还我个清白。当然，我还是尊重每间店自己的经营模式。但我对于愿意为现代化、自动化点餐付出努力的店家更报以善意的支持，毕竟这是对“I人”的救赎。同时也希望店家保留传统的纸质菜单，以提供更灵活的点餐方式，以防哪天系统崩溃，设备没电；或是遇到无法自助点餐的客人。

2年前

詹瑞雄：需配合设备手工家具制造业仍无法自动化

甲家具同业公会主席詹瑞雄则表示，虽然政府一直在提倡工业4.0技术，将智能数字技术集成到制造和工业流程中，以便提高生产力、效率和灵活性，但是以现阶段而言，家具制造业还无法完全自动化或单靠机械制造，一些家具类别还需要配合先进设备以及娴熟的手工技能方能完成。

3年前

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