机电工程署为各政府部门提供人工智能技术支援，昨日介绍AI效能提升组落实推行的5项人工智能项目，涵盖跨部门AI支援、中央空调节能、高位灯具检测、水箱清洁及机场跑道维护等范畴，透过科技提升效率与职业安全水平。署方指，至今已有超过30个部门联系，协助逾90个具潜力的AI项目，已有超过20个项目已落实开展。

设跨部门AI支援平台　提供算力人才培训

机电署工程服务科总工程师赖震晖表示，为加快“人工智能+”项目在政府部门落地应用，将为工务部门及其他政府部门提供AI支援服务，包括项目促成、算力支援及人才培训三方面。

建私有云服务助各部门开发

在项目促成方面，机电署善用过往开发自家AI方案累积的经验，以及与本地及大湾区创科业界的联系，透过“机电创科网上平台（E&M InnoPortal）”协助各部门配对合适解决方案及进行试验。赖震晖说：“其实好多方案坊间唔可以直接套用，需要因应香港独特需求同工作流程做第二段开发同调整，先可以真正落地用。”

算力支援方面，署方已建立私有云服务，支援各部门在开发阶段、沙盒及前期规模测试时使用，避免采用公有云的数据安全风险，亦省却部门自行建立算力基础设施的时间。赖震晖解释：“好多部门构思完方案想试，但唔知用咩技术、用咩算力平台，我哋建立私有云，就系等佢哋可以喺安全环境下做开发同测试，加快整个落实流程。”他补充指，若方案试验可行并计划大规模推广，署方会协助部门接驳至政府云端设施或数码港数据服务平台，支援大规模应用。

赖震晖指出，署方将联同本地及内地培训伙伴包括清华大学等，针对高层首长人员、中层管理人员、前线人员及AI技术团队提供角色导向培训，协助政府部门在AI项目管理及企业管治范畴建立人才梯队，“其实方案落地最关键都系要人，有人才可以令到AI方案真正落实。”

AI空调系统节能5% 　医院体育馆已率先试行

针对政府建筑物及医院的中央空调耗电问题，机电署工程师叶子慇介绍署方自主研发的人工智能制冷机组优化系统“ChillStream”，“冷气系统一般就系大厦能源消耗占超过四成，而制冷机组就系其中重要部分，一般安装喺大厦天台上面。”

现时大部份政府建筑物及医院的中央空调仍采用预设或人手控制模式，她坦言“传统嘅操作模式往往缺乏弹性，冇办法因应环境变化调整设定”，例如当天气气温下降或人流量减少时，开启的制冷机数量维持不变，“令到开启嘅制冷机可能比实际需要多，造成不必要嘅能源消耗”。

叶子慇表示，“ChillStream”系统透过实时收集运作数据，包括人流量、用水量、室外气温及湿度等数据，经人工智能演算法即时拣选出最佳系统设定，包括制冷机的开关次序及冷冻水温度，让冷气系统保持在最高能源效益状态运作。“大家可以见到，由传统控制模式转变，以往需要开三部制冷机，而家可以减少至两部。”

她称，系统已率先在7个不同场地推行，包括医院及体育馆等，根据实测经验可实现3%至7%节能，取中间值约5%计算，单一建筑物全年可节省约25万度电。有关系统更在亚洲创新与发明展览会及日内瓦国际发明展取得奖项，获得业界肯定。

系统会持续自动监控，设有安全规则规范设定，防止出现安全问题，确保系统稳定运作，无需人手长时间看管。

无人机检查高位射灯 8小时工序缩至2小时

“以前我哋运动场啲灯三四十米高，都系用人上嘅，大家谂下都知危险啦、又耐又攰。”机电署工程师陈裕祥介绍全新的AI加无人机泛光灯检测系统时表示，新系统可实现自动飞行、自动生成路径、自动编号定位及自动识别缺陷，目标是“减人手、减时间，又提升质素、提高效率，最紧要安全”。

青衣运动场用AI无人机验灯　悭人手、加快检查效率

陈裕祥以青衣运动场为例指出，过往检查一个运动场的高位射灯需要3至5名工人，“上面同下面都有一堆人”，连同上落准备需时约8小时，事后“就算工友集齐晒所有相，都要成个礼拜时间先做到报告”；使用新系统后，“我哋而家一个人就得，𠮶个人嘅背景唔需要工程背景好强都得”，整个飞行检测过程仅需1至2小时，AI系统可于15分钟内自动生成检查报告并发送予调查人员，“成个过程快好多，效率好咗好多”。

他强调，无人机不仅提升效率，更重要是大幅改善安全性：“冇咗人上去，首先减少好多高空作业危险，又减少中暑危险。”而且以往人员高空作业视野有限，“而家透过无人机自动飞行，可以多角度全方位检测，仲睇到好多以前睇唔到嘅角度”。

他举例指，一支灯柱可能有四、五十盏灯，上面有许多结构件及电线交错，“平时用眼睇唔系咁易睇到嘅角度，好似灯背后嘅电力损伤呢啲位，而家都揾到，等我哋可以做预防性维修，喺佢坏之前就已经整好”。

率先在八场地完成12次检测

系统会透过高清镜头检测灯具有没有破损、电力系统是否完好、各部份的生锈情况，甚至辨识即将损坏的灯具，对预防性维护非常重要。陈裕祥透露，系统目前并非概念阶段，已在青衣、长沙湾、小西湾、将军澳等8个运动场地完成12次检测，“呢个只系运动场嘅第一步，我哋初步数过，起码有过千个场、九万支灯有机会应用呢个系统”，未来更可拓展至其他高危机电设备检测。

清洁机械人免工人入密闭空间　 1万公升水箱90分钟洗妥

“洗水箱其实系一个密闭空间工作，高温又通风差，以往新闻都见过好多工友入去洗水箱，中暑晕咗都冇人知，风险好大。”机电署工程师陈敏婷表示，传统水箱清洗每次需3至4名工人，连同安全主任在场，单是预备密闭空间工作签证、架设三脚架、准备通风及照明系统已经要大半日，“加埋清洁足足要一日时间”，期间更要暂停供水，对市民造成不便。

机电署联同建筑署、房屋署、香港房屋协会、香港智能建造研发中心及科技园公司，共同开发人工智能清洁水箱机械人。陈敏婷介绍，机械人设有水上及水下双模式，“首先将机械人摆落水，佢有超声波可以自己自动导航，入面完成擦洗工作，仲可以爬墙”；抽走污水后会切换至水上模式，针对水管、扶梯等不规则形状，以高压水枪喷洗及喷洒消毒剂，“两种模式双剑合璧，可以做到360度全方位清洁”。

机身采用食品级材料确保水质安全，并配备AI视觉分析技术，“佢可以识别唔同类型、唔同程度嘅污渍，我哋可以即刻睇到清洁效果系点”，若发现清洁不足可切换手动模式重点清理。

“而家洗一个一万公升嘅水箱，只需要60至90分钟就得。”陈敏婷指，操作人员只需在水箱外以平板电脑全程监控，无需进入密闭空间，大大降低工作风险，“夜晚瞓觉时间摆部机械人落去就可以完成，对市民来讲可以减少停水时间，方便好多”。

陈敏婷称，机械人目前在多个合作伙伴的屋邨试用，亦已在泳池进行测试，随著测试的水箱数量增加，定位及污渍识别的准确度不断提升，针对3米深的香港一般水箱已完全没有问题，未来有望应用于更多水务设施，甚至水族馆等场景。

机场跑道助航灯自动维护　单盏清洗时间减七成　年底前推全自动驾驶

机场跑道助航灯亦应用AI技术协助维护。机电署工程师郑敏辕指，助航灯负责在飞机降落时让机师对准跑道中线，是航空安全的重要设施，“成个机场有二万四千盏灯，跑道上面就有二千盏，每条跑道大概七八盏一排。”不过，郑敏辕表示，飞机平稳降落时，轮胎与地面摩擦受热，橡胶会熔化黏附在灯具上遮盖光线，“你见到好光嘅就系干净，被遮盖咗嘅就会影响透光，所以必须每日清洗”。

跑道每日仅有凌晨1时至6时共5小时封闭时间，郑敏辕坦言“要分秒必争”，过往依靠人手清洗，每盏灯需要2名人员到场，“人手下车去刮，如果污渍好顽固，仲要松螺丝拆走盏灯，带返去清洁完再装返，一盏灯就要十分钟，甚至更耐”，人手安排、时间安排以至安全方面都有很大改善空间。

为此，机电署联同香港机场管理局和广东省科学院共同研发“机场跑道助航灯自动维护机械人”。“以前洗一盏灯要十分钟，而家有呢架车，三分钟就可以清好一盏，顽固污渍都唔使拆，重复洗几次就干净，唔需要再落地逐盏处理。”

郑敏辕指，系统利用实时动态定位技术，配合AI图像分析辨识灯具位置、镜面范围及污渍状况，自动控制机械臂以最佳角度喷射高压干冰清洗，重复清洁直至达到标准清洁度，同步验证清洗成效。

郑敏辕称，研发团队曾测试用水、化学物质等多种清洗方式，“最终拣咗干冰，因为最有效，又唔会伤害个镜嘅表面”，而且机械标准化清洗能确保每盏灯的光亮度及清洁度更稳定一致。

项目分两阶段落地，第一阶段目前已完成，“而家需要一个人揸车去到灯具附近，架车自己就会定位同清洗，唔需要人落车”；第二阶段的全自动驾驶功能预计今年年底前推出，“到时揿一个掣，佢就根据𠮶晚编排嘅工作，自己行去逐盏清洗，人只需系系统度监察就得”。

新系统不仅大幅缩短跑道维护时间、提升跑道使用率，亦避免人员在跑道上作业的风险，提升职安健水平。郑敏辕指，有关技术已于广东省的机场应用，目前香港机场有1部测试车辆，会视乎实际需求考虑增设更多车辆，展望将来自动驾驶技术成熟后，项目将对航空安全有很大贡献。

机电署表示，署方一直以来向市民提供可靠优质的机电维修保养服务，未来会继续积极推动AI及创新科技应用，核心目标是以科技提升效率及安全，让人员可以更专注于高增值工作。