【人工智能】港初創研機械學習  優化大廈設備

科技 17:00 2021/12/03

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Carnot Innovations以及有光科技(Fano Labs)剛奪得新世界發展的「New World Innovation Challenge」挑戰賽的初創組冠軍和亞軍,有機會跟新世界集團合作,將其解決方案商業化。(黃顯晴攝)

新常態下,企業重視數碼轉型,但轉型時如何對準痛點善用科技,令不少企業頭痛。而不同行業的需求及痛點有異,同一科技亦要微調才能發揮最佳效用。如初創Carnot Innovations以及有光科技(Fano Labs),最近為商廈及物業管理提出解決方案。

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預測建築物故障  有助管理節能
 
商廈及物業管理一向是人手較為密集的行業,疫情下工作量大增以及人才難求,又要保障員工的安全,確實需要科技的協助。
 
初創Carnot Innovations 利用機械學習分析引擎,從中優化大廈設備的控制、確保機械設備在最佳性能下運行,提高維護效率及延長設備壽命。其聯合創始人Ashish Justin表示:「現時商廈營運設施方式效率偏低且過時,公司軟件平台的分析引擎可利用機械學習異常檢測模型,從而預測、發現建築物中90%隱藏的故障,令管理人員可以在短時間內找到問題源頭並進行維修。」同時Carnot的數據可驅動人工智能去優化大厦中不同電機的速度、數量設定和排序邏輯,並將數據分析放進設備控制器,做到即時節能效果,能為大廈每年節省約3萬美元(約23萬港元)的運營開支。
 
據悉現時Carnot的方案,應用於香港及新加坡等四個城市中超過28座甲級大廈內。但其另一聯合創始人之一蔡子良坦言,要在節能及保持環境舒適之間取得平衡,是他們面對的難題之一。
 
客製化語音合成  有利市場推廣
 
AI初創企業有光科技(Fano Labs),以語言人工智能開發及進行語言識別與語言自動偵測等研發與應用,提出自助客戶服務機械人及物業事故管理系統的解決方案。其首席科學家林潤生博士指,留意到香港人普遍都習慣使用語音通訊,其自助客戶服務機械人可讓客戶直接用語音或文字方式進行查詢,而系統可以自動以最合適的方式回答,有助提升客戶體驗及節省時間。
 
當中的技術涉及語言自動偵測與處理不同口音的功能,客人不需事先選擇語言,方便應用在中英混合的香港獨特場境,同時可提供客製化語音合成。假設若與某名人合作推廣,系統可建立一個跟名人像真度非常高的語音合成協助推廣宣傳。
 
據悉該方案現時已可提供較小眾語言使用如泰文﹑阿拉伯文,以及不同口音的英語等,該公司現有跟東南亞客戶合作,但主要市場仍在香港,未來將與K11 MUSEA研發客服chatbot技術。
 
林潤生強調,相關技術亦可應用於電訊商或政府部門的電話熱線服務。他解釋指,現時電訊商平均每日需要處理大量客戶電話查詢,工資成本高亦相當耗時。若以人工智能代為處理,可於短時間內聽取上萬條電話錄音;更可結合數據分析,讓公司的管理層得悉現時顧客的真正訴求。
 
Carnot Innovations以及有光科技(Fano Labs)剛奪得新世界發展的「New World Innovation Challenge」挑戰賽的初創組冠軍和亞軍,有機會跟新世界集團合作,將其解決方案商業化。

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記者:黃顯晴

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