科技园区科企AI水箱清洁机械人 首个跨部门公私营合作成功案例

撰文: 江逸然
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现时大厦洗水箱,每次需动用数名工人耗时约半日,而工人进入密闭空间长时间工作存在风险。为此香港科技园公司园区科企、InnoHK 创新香港研发平台旗下的香港智能建造研发中心(HKCRC)成功研发“人工智能水箱清洁机械人”,其AI系统能辨识脏污并自动清洁,操作人员只需在水箱外利用平板电脑操作,比以往更安全快捷和节省人手。
项目由建筑署、机电工程署、房屋署、香港智能建造研发中心、香港房屋协会及科技园公司携手促成,是全港首个跨部门公私营合作的相关应用成功案例,并于第51届日内瓦国际发明展夺得金奖。
负责研发的香港智能建造研发中心副主任梁浩博博士表示,研发过程需要多次实地考察和现场测试机械人,幸得科技园协助与政府部门联系,安排场地和分享经验,大大加速研发过程,令技术有望更快推出市面正式应用,而科技园所发展的蓬勃创科生态圈有助科研应用落地。

香港智能建造研发中心副主任梁浩博博士 (左) 及高级产品经理陈威霖 (右)。 (邓倩萤摄)

人工智能水箱清洁机械人约20公斤重,体积与登机小型行李箱相若,设有水中清洁和排水清洁两大模式,充电后可连续使用7小时。水中清洁时,机械人会在水中自动导航,并利用浮力刷洗墙面、水线及地面,透过前方镜头利用AI系统辨识脏污,并以滚刷清洁水箱;而排水模式时机械人会利用两侧履带移动,并可加装高压水枪,为水箱作深层清洁和消毒。

梁浩博博士表示,这是全球首部能两栖自动运作的清洁水箱机械人,为了令机械人能实际应用,团队成员需考取密闭空间核准工人证明书,实地视察和亲身清洁水箱。

比人手清洁水箱快 大大减低意外风险

他指出,现时每次洗水箱约需3小时,工人事前需花一至两小时做足安全措施后,才能正式进入属密闭空间的水箱工作,采用AI水箱清洁机械人则可节省进入密闭空间前的准备工作时间,而工人只需在水箱外用平板电脑监察和操控机械人,大大减低意外的风险。

加上机械人会利用AI系统判别脏污和清洁后的成果,有助确保水箱清洁,更有效保障市民食水安全。

实地测试成研发最大挑战 科技园助科企联系政府部门提供协助

谈及研发过程中的最大挑战,梁博士认为是寻找实境场地考察和测试机械人。一方面他们需寻找不同类型、大小的水箱做测试,确保机械人能在现实应用,再加上大厦每三个月才清洁一次水箱,因此需要寻求不同政府部门或机构协助,“例如政府机构、私人公司、清洁公司都要联络,要肯提供水箱我们试,测试完分析再改再试”。

他特别感谢科技园为他们协调多个政府部门提供协助,令研发时间由原本需时两年大大缩减至一年,而各政府部门亦为项目提供各种支援。例如建筑署推动技术融合及提供实境测试;机电工程署利用“机电创科网上平台”,整合各方需求并进行配对,协助投入实际应用;房屋署提供屋邨作试验场地,以及香港房屋协会在研发初期,分享前线清洁水箱的实例与痛点等。

全港首个跨部门公私营合作成功案例 项目荣获日内瓦国际发明展金奖

香港智能建造研发中心(HKCRC)成功研发“人工智能水箱清洁机械人”,更于第51届日内瓦国际发明展夺得金奖。

项目为全港首个跨部门公私营合作的相关应用成功案例,更于第51届日内瓦国际发明展荣获金奖。建筑署总物业事务经理刘卓杰先生表示,为配合国家“十五五”规划与智慧城市方针,建筑署以“AI+”将人工智能融合楼宇维护,这设计除提升效率与节省成本,更减少人手进入密闭空间的风险,做到“早发现、早预防、早维修”,以保障公共设施质素。

机电工程署总工程师赖震晖先生表示很高兴署方能透过‘机电创科网上平台’整合各方需求促成配对,并透过多方协作成功研发,既提升职安水平,也能优化工序。房屋署物业管理总经理李莅女士称,期望技术成熟后,能提高清洗水箱效率并缩短停水时间,减少对居民的日常影响,从而提供更优质、稳定的居住环境。

香港房屋协会(房协) 总经理(保养)张仁贵先生表示,透过分享清洁水箱的痛点,房协协助研发团队精准掌握前线需求,成功研发出能提升职安健、保养及营运效率的项目,携手推动房地产科技与智慧社区的发展。

香港科技园公司策略伙伴及客户管理总监温宝玲表示,项目体现园区企业与公私营机构携手协作的成果,亦非常高兴见证这项目夺得国际奖项,充份展现香港具备世界级的研发实力,能够解决真实行业挑战,并对业界带来影响力和创造可量化的价值。

科技园创科生态圈蓬勃 有助科企将项目商业化

梁浩博博士感谢科技园公司协助联系政府部门提供机械人测试场地,大大缩减研发时间,同时认为科技园公司推动的蓬勃创科生态圈有助科研落地。(邓倩萤摄)

梁浩博博士表示,创科不能单单只有研发者,还需要不同持份者、资金、人才等配合,认为科技园公司推动的创科生态圈,将最好的资源汇聚在一起,“科技园是一个创科生态圈,对我们研发工作有好大帮助。一个科研项目需要有上下游的供应链,做机械人还有其他技术问题,生态圈内有不同的伙伴就可以协助解决到这些挑战”。

展望将来,梁博士表示期望项目将会商业化并推出市场,目前未决定商业模式,未来希望有更多公私营机构测试并使用,令机械人可以进一步优化,切实帮助业界减轻成本,保障工人工作安全。