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上期提及決策偏誤之「一、模式幻覺」，今期再續。 二、熱手效應 「熱手效應」（Hot-hand Effect）來自1985年美國心理學家吉洛維奇（Thomas Gilovich）的研究，他們分析了美國職業籃球聯賽（NBA）球員連續成功投籃的數據，所謂「熱手」更多是觀察者一種認知偏見的現象。這個概念雖源於籃球比賽，人們觀察到當某球員連續得分後，似乎更有可能繼續得分，這種觀念也廣泛存在於其他領域。 以賽馬評論員為例，這個心理偏差經常在其評論顯現。當一位練馬師旗下的馬匹連續贏得兩場比賽後，評論員和馬迷往往會認為，同一練馬師訓練的馬匹會有更高獲勝概率，因而在下一場比賽成為投注選擇。 神秘一點說，就是得到命運之神的眷顧。但筆者的焦點是，我們會否因為之前的連勝紀錄，而忽視其他重要的競賽因素，如當下馬匹的狀態、賽道條件及對手實力等。 這種現象在企業分析亦經常出現，筆者在淘寶網工作時，經常有一段時間，商品類目的線上交易額（GMV）增長過不了30%，都無顏見江東父老。大家都在問，如何能增長得更快。縱然目標已達，誰不知道類目客單價已經悄悄地下降，僅是大家被勝利沖昏了頭

上周專欄賣了個關子，迅即就有幾位朋友同時追問筆者，優秀的決策者應該具備什麼素質。這件事情讓我想起從前在阿里巴巴（09988）的時候，筆者寫了一本公司內部小冊子，內容涉及決策時一般人容易出現的盲點。於是忽發奇想，不如重新整理在專欄公諸同好，希望能起教學相長的作用。 一、模式幻覺 你有沒有在雲朵中隱約看到面孔，或在雲石中看到動物的輪廓？當然，這是完全正常的，我們的大腦天生就喜歡尋找規律，就像古代商旅看到北斗七星來指引方向一樣。現代商業領袖亦希望在數據尋找成功的路徑，但這種模式識別的本能有時也會誤導我們。相信大家都熟悉澳門賭場的骰寶「賭大細」，如果我問讀者是否可以從5局「大大大小小」這個序列找出什麼規律，那以上的序列會讓你聯想到下一鋪很大機會開大還是小。有一位心理學教授曾經訪問了數百人類似上述的問題，大多數人相信這些序列不是隨機的，他們認為之後一定有什麼規律存在。 在金融市場，每秒鐘都會產生大量的數據，有人發現過去有一段時間當股價和油價同步下跌，黃金在未來數天後上漲的機會率特別高。於是，有投資者基於近期股價和油價的升跌，來預測黃金的走勢。許多交易分析員

大概一年前，我為內地出版社翻譯了一本名為《小數決策》（Decisions over Decimals）的書籍，背後原因是看了英文原文版本後，覺得書內很多觀點很有意思，值得推薦給廣大的中文讀者。 《小數決策》的作者是美國運通副總裁、Google全球戰略聯盟負責人及哥倫比亞大學商學院教授，該書核心理念是關於「定量直覺」（Quantitative Intuition），定量分析強調正確的數字作決策。反之，直覺則依賴經驗和感覺，表面上看來好像有些矛盾。 作者把定量直覺定義為，在訊息不完整下作出決策的能力。他認為定量直覺不只是一種方法，應該成為一種企業文化，指導多元化的決策團隊，培養團隊的數據素養。筆者特別喜歡，書中第一章開宗明義說出，普羅大眾對數據決策有兩大謬誤： 第一：只有數學專家才能用數據做決策。 這種錯誤的觀念，阻礙了許多人利用數據來做決策。實際上，數據驅動決策不是一種選擇，而是一種必要，不管你的數學好不好，都需要以數據驅動分析來做決策。掌握高深的數學知識，並非成為優秀決策者的核心要求，這就像是一名賽車手，並不需要像機械工程師一樣熟悉車輛的各個零部

香港特區是國際金融中心和多元文化的交滙點，一直以其獨特的地理位置、法治環境，以及開放的市場經濟為優勢，最近再次成為全球最自由經濟體之首。雖然近年來香港面臨前所未有的挑戰，不僅需要應對內部壓力，還要面對全球的複雜政治的經濟環境。展望未來，期望還需要在高科技和可持續發展等領域重新定位，捉緊機會，因此北都會及河套區域的發展尤其重要。 1. 由行政長官主持的「河套區港深創新及科技園督導委員會」，帶領政府制定香港園區發展的整體策略、計劃和布局部署。 2. 於今年內發布的《河套深港科技創新合作區香港園區發展綱要》，提出促進港深兩地園區間人員、物資、資金和數據流通的創新政策，把合作區打造成為國家培育新質生產力的重要策源地。正與國家有關部委探討試行創新的便利措施，包括港深兩地園區特定人員便捷過境；利用無人低空運輸，方便物資跨境流動；便利落戶香港園區的內地企業跨境調撥資金。 深港河套的定位是打造科技創新開放合作新標杆和國際科技創新高地，合作建設發展高效深港科技創新協同機制，為跨境基礎設施互聯互通，實現運轉高效的通關查驗。探索深圳與香港及國際全面對接的科研管理制度，

美企OpenAI本月初推出的「Canvas」功能，標誌着人工智能（AI）與用戶交互方式的重大轉變。與傳統的AI工具相比，之前用戶往往在輸入問題後，只能接受AI生成的輸出結果；如不滿意答案，就要重新輸入問題。Canvas功能提供一種更為動態和互動的工作環境，用戶不僅可直接與AI對話，還能在同一平台實時編輯及完善AI輸出，這大大改良了使用的靈活性及個性化體驗。 Canvas不僅是一項技術更新，它重新定義了人們與AI的互動方式，把AI的角色從工具轉變為合作夥伴，除了提升用戶體驗，還可能推動AI技術在多個領域的創新應用。但有很多人提出疑問，這類科技會否帶來副作用？人類的決策自主權是否會被削弱？ 加拿大學者麥克魯漢（Marshall McLuhan）曾經深入探討技術對人類行為和感知的影響，其理論強調：技術不單止是工具，更是塑造我們交流方式和生活環境的力量。他提出的「媒介即是訊息」這一理念，主張媒介本身對社會和文化的影響，超過它傳達的具體內容。 對麥克魯漢來說，每一項技術都可以被視為對人類某種能力的延伸。 以運輸工具為例，如汽車和飛機延伸了我們的移動能力，使

為促進粵港澳大灣區金融市場的聯通與一體化，中央和地方金融監管機構一直探索和推動安全有序的數據跨境流動。在廣東省推出的「粵信融」粵澳跨境數據驗證服務，已覆蓋大灣區多個主要城市，如廣州、珠海、佛山和東莞。 「粵信融」服務允許用戶在滿足監管機構的要求下，進行跨境數據的傳輸和驗證。這一服務基於「訊息可攜帶權」，用戶可自主進行數據的跨境傳遞，而不依賴數據提供者與接收者之間的直接交換，保障了數據流動的合規性。此外，利用數據指紋和區塊鏈技術，在可信的環境中，能在不接觸或保留原始訊息前提下，驗證數據的一致性和真實度，同時保護數據私隱。 尤其值得一提的是，該試點平台不僅服務個人用戶，還通過提供如內保外貸（境內擔保，境外貸款）等金融服務，支持了澳門企業的跨境資金需求。澳門居民可以通過在澳門的銀行機構，申請提供資產證明的「數據指紋」上傳至平台，內地金融機構則可通過與平台上的數據，進行一致性核對完成驗證。這線上化的程式，大大簡化了傳統的借貸成本，以及提升了金融機構的跨境業務效率。 「粵信融」平台成功運作，有賴得到多間銀行的支持和應用，包括工商銀行（01398）、中國銀行

歐洲委員會本月初在立陶宛首都維爾紐斯舉行司法部長會議，美國、英國、歐盟等多方共同簽署了《人工智能框架公約》，應對人工智能（AI）技術可能帶來的風險。《公約》是全球首個具有法律約束力的人工智能國際條約，旨在管理人工智能系統的「生命周期」，防止技術濫用，並促進負責任的創新。 歐洲委員會是由46個成員國組成的國際組織，包括27個歐盟國家。自2019年，歐洲委員會成立特設委員會研究制定公約的可行性，2022年成立人工智能委員會負責起草文本。過去兩年，來自成員國、非成員方、私營部門、民間社會和學術界的代表共同參與。 《公約》目的在於保護人權，防止人工智能對基本權利的影響，並協調全球框架。與歐盟《人工智能法案》有所不同，《公約》在側重點和適用範圍上皆有分別。《公約》只有12頁，列出人工智能系統必須遵循的關鍵原則，如保護用戶數據、禁止歧視、尊重法律等。 儘管《公約》被認為具有法律約束力，其內容卻被批評為「稀釋」、措詞模糊且存在漏洞。例如，對國家安全目的為由而使用的人工智能系統豁免，並未對違反者施加明確懲罰，主要依賴監督來強制遵從，這引發了對其法律確定性和有效性

今年8月，智庫新美國安全中心（The Center for a New American Security, CNAS）發布了一份引起廣泛關注的報告，標題為〈人工智能與國家生物安全風險的演變：能力、閾值和干預措施〉。該報告詳細探討了人工智能（AI）如何在推動生物科學發展的同時，可能增加生物安全的風險，當中特別提及生化武器的製造和使用。 報告指出，AI技術在醫學和生物科學領域帶來顯著進步，這些包括改進疾病治療、加速病原體研究，以及革新基因編輯技術。然而，相關技術發展亦帶來潛在負面影響，尤其是在安全方面。 AI的驚人分析和模擬能力如果被惡意利用，甚至設計出傳統方法難以生產的致命生物武器，將增加生物恐怖襲擊的威脅。 歷史上的幾次大流行瘟疫和生物恐怖襲擊事件，如西班牙大流感、黑死病及911後的炭疽孢子郵件事件，這些都說明了生物攻擊的災難性威脅，也提醒我們在AI快速發展的背景下，防範生物攻擊的必要性。尤其值得注意的是，隨着實驗室自動化和數據處理能力的提升，即使是缺乏專業知識的個體，也可能獲得製造生化武器的能力。AI降低了製造生化武器的門檻，使得非科學家更容

知名計算機科學家、美國史丹福大學教授李飛飛，今年4月在加拿大溫哥華的TED大會上發表演講，介紹人工智能（AI）研究的前沿方向，特別是空間智能算法。這種演算法能夠推算圖像和文本在三維空間的呈現方式。 接着最近李教授創辦的空間智能初創企業World Labs正式啟動，並成功融資2.3億美元（約17.94億港元）。她致力於開發能夠在三維世界使用的AI軟件，目標是構建「大型世界模型」，把AI從二維像素的平面，擴展到虛擬與現實世界的三維空間。此次融資由Andreessen Horowitz、New Enterprise Associates和Radical Ventures聯合領投。儘管未公開其估值，但外界猜測已突破10億美元。 什麼是空間智能？它是一種讓AI能夠在三維空間中理解、生成並與世界互動的能力。空間智能是人類智能的基礎，能夠幫助人們理解周圍環境並產生互動，同時還可把想像中的場景轉化為現實。通過構建能夠感知三維世界的AI模型，World Labs希望為各類用戶提供3D虛擬空間，允許他們創建和調整其中的變量。這技術對藝術家、設計師、開發人員和工程師等

最近美國科技初創企業OpenAI，據報即將推出新一代人工智能（AI）推理模型「草莓專案」，預計今年秋季面世。項目由OpenAI行政總裁阿爾特曼（Sam Altman）透過一張花園種植的草莓照片作出暗示，引發業界廣泛討論。 「草莓專案」是OpenAI實現「通用人工智能」（AGI）計劃的第二步（合共5個階段），旨在開發能夠處理更複雜問題，以及接近人類思考程度的AI。這個階段的AI模型，將能夠處理從解答數學問題到程式設計，以至回答多步驟和主觀性質問題的任務。這些功能超越了目前市場上的一般對話式AI，例如聊天機械人ChatGPT的能力。 美國媒體報道，這款新AI將被視為ChatGPT的升級版推出。除了解決複雜數學問題，大家還期待比填字遊戲等更具挑戰性的能力。例如一間中型企業打算啟動一個新的產品開發項目，該項目涉及市場調查、產品設計、原型製作、用戶測試、生產規劃和市場推廣等多個階段。此時，企業需要一個AI模型來全面管理整個項目流程，不僅要進行任務調度和資源分配，還要根據實時數據和反饋來優化決策。對於「草莓」的能力，就讓我們拭目以待。 儘管OpenAI目前仍

美國加州議會上周通過一項名為SB 1047的前沿人工智能（AI）安全法案，引發廣泛爭議。法案主要目的是要求從事大規模AI開發的公司採取必要措施，確保其技術不會對社會造成重大傷害及損失。 法案規定，訓練成本超過一億美元或擁有相當算力的AI模型開發者，必須遵循一系列安全標準，包括進行預部署測試、模擬黑客攻擊、建立網絡安全保護措施，以及為舉報公司不當行為的員工提供保護。法案還要求AI開發者在模型出現問題時，能夠迅速關閉系統，擁有一個「強制終止開關」。 事實上，法案在推動過程期間已引起科技界廣泛關注和爭議，許多科企領袖和創投人士擔心法案會遏制創新和技術發展，尤其是在AI這一新興領域。然而，也有不少業內人士支持法案，認為面對AI技術快速發展，有必要作出適當監管。在法案投票前的最後階段，包括馬斯克（Elon Musk）在內一些科技界重量級人物表態支持法案。 另一方面，政界對這項法案亦出現分歧。眾議院前議長佩洛西（Nancy Pelosi）和其他一些政治人物均在反對行列，當中大部分人認為，應該由聯邦政府而非州政府來制定此類重要政策。他們擔心相關州級法案或會妨礙

人造衞星遙感技術在監測全球氣候變化和國際合作上，扮演着至關重要的角色，特別是於支持國際轉移緩解成果（ITMO）機制的施行方面。這種技術的應用，極大提升了遙距監測，以及驗證全球溫室氣體排放和吸收的能力，對執行如《巴黎協定》第6.2條ITMO機制的國際氣候協議，以至制定有效氣候政策的基礎上，同樣不可或缺。 衞星遙感技術能夠持續提供地表和大氣數據，例如在碳滙及碳排放量的監測方面，能精確監測地球大氣的二氧化碳、甲烷等關鍵溫室氣體的濃度。這種監測幫助科學家評估不同國家和地區的排放和吸收量情況，並驗證各國排放數據報告的準確性。通過定期檢測森林覆蓋率的變化，從而評估森林砍伐或再生林對氣候變化的影響。 ITMO機制協助締約方賣出其多餘碳額度給其他締約方，為全球氣候行動開闢新道路，這一機制允許各國通過國際合作達成減排目標。 ITMO的核心優勢在於推動全球碳市場的發展及加強國際合作，加速全球轉向低碳經濟。該機制特別強調發達國家與發展中國家之間的合作，發達國家可以通過資助發展中國家的減排項目，以實現自己的減排目標，同時協助後者提升技術水平和實現可持續發展。這種合作形式

近日百度（09888）旗下自動駕駛出行服務平台「蘿蔔快跑」，在內地武漢受到廣泛關注，亦引起市民一陣熱烈反響。平台通過無人駕駛出租車提供出行服務，引發了大眾對其背後技術及營運模式的好奇。 據報道，「蘿蔔快跑」在武漢已部署超過400輛無人駕駛汽車，服務訂單數量在短時間超過158萬宗，服務人次達約198萬。這迅速擴張過程中，「蘿蔔快跑」面臨了一些爭議和挑戰，例如7月與行人發生輕微碰撞事故。 儘管宣傳為無人駕駛，但「蘿蔔快跑」在駕駛途中仍依賴人工遠程監控，每位雲艙安全員負責遠程監控，控制多達3部車。這些雲艙安全員使用的設備，類似電子遊戲的賽車座艙，配備方向軚盤和腳踏，正前方是顯示實時路況的大熒幕。他們主要職責是監控車輛狀態，留意路面情況，並在出現問題時及時介入處理。 此外，關於無人駕駛技術的安全性，業內人士指出，車輛的行駛速度是嚴格按照城市道路交通限速進行設定，確保不會有超速情況。儘管如此，自駕車輛在實際路況仍存在一些挑戰，例如應對不遵守交通規則的行人或其他車輛。成本方面，「蘿蔔快跑」提供的服務通常比傳統出租車便宜，但在某些情況下，由於路線選擇限制及行駛

第二屆「數據要素×滬港合作開放數據競賽」即將在上海舉行，該活動旨在鼓勵香港和上海的數據流通，同時希望資料運用能力經兩地互動後得到提升，甚至找到商機。 香港和上海作為國家最國際化的城市，在數字經濟和數字化轉型上有類似的地方，又具有獨特優勢和挑戰。隨着跨境數據流通重要性日益突顯，滬港應充分利用這一機遇，加強合作溝通，共同推動數字經濟和智慧城市建設。關於兩地如何利用數據流通機會，筆者有幾個建議： 1.數據基礎設施建設 香港借鑑上海大數據中心的經驗、雲計算基礎設施等。這些基礎設施皆是數字經濟發展和數據流通的基礎，能夠支援大規模數據儲存、處理和傳輸，為企業和機構提供穩定、高效的數據服務。香港作為國際金融中心，更有利把國家領先的數字技術，推動成為國際標準。 2.數據開放與共用 香港和上海有各自的數據開放方式，在建立開放的數據共用機制上可以互相學習。從香港角度看，企業應該通過與上海的互動，加強對內地數據資源的分布及使用方式，作出商業創新。上海則可與香港共同建立對標國際數據共用的創新機制。 3.數據安全與私隱保護 在數據流通過程中，香港和上海極需要重視數據安全和

早前Meta發布最新的開源大型語言模型Llama 3.1系列，這系列模型包括8B、70B和405B三種參數規模。其中405B參數規模的模型，在多項基準測試表現出色，超越了OpenAI的GPT-4o，並可媲美其他領先的閉源模型，例如Claude 3.5 Sonnet。Meta創辦人朱克伯格表示，Llama 3.1版本是行業的一個轉折點，預示着開源人工智能（AI）將成為未來主流。 在此次發布中，Llama 3.1版本的模型不僅在規模上有所擴展，還增加了上下文窗口的大小，從原來的8K增至128K，擴大了15倍，同時支援8種語言。尤其是405B模型，使用了超過15萬億個Tokens訓練，期間採用了1.6萬顆H100 GPU（繪圖處理器），是首個能達到如此規模的模型。評估了超過150個基準數據集後，Llama 3.1 405B模型在常識推理、操作性、數學等任務的表現，可比擬GPT-4、GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。同時，規模較小的8B和70B模型表現，與其他同等規模的開源和閉源模型不遑多讓。 在實際場景應用中，Llama 3.1...

上周五微軟（Microsoft）系統因第三方軟件牽連，引發全球技術故障。根據報道，航空公司、銀行、醫療、支付服務和傳媒機構等營運受到嚴重影響。 故障發生後，服務恢復進展緩慢。當時筆者正身處香港機場，看到自助登機區域出現混亂，人群擠擁、長龍湧現，航班取消或延誤，幸運的是自己航班沒受影響。根據數據顯示，原來全球有超過5000班航班取消，佔預定航班的4.6%，比想像中嚴重。 歐洲主要機場如德國柏林、美國達美航空一度暫停所有航班。英國天空新聞報道，故障導致早晨新聞廣播中斷，澳洲廣播公司也遇到類似困境。澳洲的超市付款系統出現問題，許多公司的客戶服務陷入癱瘓。涉事網絡安全公司CrowdStrike承認，其防毒軟件更新引發問題，並已盡力修復軟件錯誤。但筆者認為，影響如此大的安全軟件，怎麼居然沒有快速的Recover方案，實在無法想像。 經過這次技術故障事件，引起了對訊息技術系統脆弱性的深刻反思。首先警醒我們，全球對訊息技術系統的高度依賴已成不爭事實，帶來了系統性風險不容忽視。對於企業和政府而言，維持IT（資訊科技）系統的穩定性是當務之急，需要加大投入和高度重視

一年前受內地出版社委託，翻譯一本名為Decisions Over Decimals的書籍（中文譯名：小數決策），差不多忘記這件事時，忽然接獲通知此書可以正式出版。《小數決策》這本書提供一個全新視角，挑戰傳統決策過程中許多固有思維，並引導我們在數據驅動的世界中尋求更有效的決策方法。 通過精心鑽研和豐富的案例分析，本書作者萊坊（Christopher J. Frank）、馬格農（Paul F. Magnone）及內策爾（Oded Netzer），展示了如何在直覺和數據分析之間找到平衡點。這種方法為決策者提供了一種新的思維工具，幫助我們在面對大量訊息和複雜情景時，能夠更快、更準確地做出決策。這種方法被稱為「定量直覺」（Quantitative Intuition），它強調在決策過程中，對數據的敏感性和直覺的重要性。 以一間企業想擴展其市場份額作例子，並考慮是否推出一款新產品。團隊通過市場調查收集大量數據，包括潛在客戶的偏好、競爭對手的市場表現、價格敏感度等訊息。以下是書中提到的幾個步驟： 精確提問（Precise Questioning）：在這個階段，

本月初在北京參加全球數字經濟大會，其中一位講者指出軟件（Software）與數據件（Dataware）的區別。事實上，他提及的Dataware並非一個常用詞，更貼切的名稱應該是數據驅動軟件（Data-driven Software）。 首先傳統軟件是基於開發者編寫的靜態預定義邏輯，基本上演算法不會改變並直接輸出，除非通過新的代碼修改或更新。軟件內的數據需要有明確定義，操作通常由預設的輸入所控制，而不是動態數據模式驅動。在開發過程中，重點是收集需求、系統設計、編碼、測試和維護。數據管理可能是一個組成部分，但不是核心特性。典型示例包括文書處理器、財務管理系統和庫存控制系統。傳統軟件的性能通常考慮用戶需求，平衡效率、速度、可靠性，也兼顧響應性和資源利用率。 另一方面，數據驅動軟件是基於數據訓練出來的模型及數據分析來操作，它依賴動態（甚至實時）數據輸入，不斷調整其行為或輸出。數據驅動軟件核心功能，取決於數據質量、數量和相關性，通常包括自適應學習、預測建模和實時數據處理等功能。 這種軟件開發過程強調數據完整性，數據源整合，且具備可擴展性以及高效處理大量數據

回想我寫第一本書的時候，適逢阿里巴巴（09988）上市前夕，一心希望把阿里大數據的經驗分享出來。事實上，當時社會對大數據的認知還是一知半解，但出乎意料的是《決戰大數據》這本書得到很多業界朋友認同。在撰寫《決戰大數據》的時候，正值工作上最忙碌的日子，僅能騰空早上5時來寫，實不容易，心想出版後絕不再寫書了。 誰不知從2013年起，我不知不覺間寫了三本中文書，分別是《決戰大數據》、《數據的本質》、《數循環》，還有一本英文書和翻譯了三本書。我相信這種動力，應該是來自推動大數據的初心，每當聽到朋友的鼓勵，便不期然覺得分享自己的經驗是對行業的一份責任。 2016年從杭州回到香港後，我一直關注香港大數據的發展，參與了不少特區的委員會職務及一些企業的顧問和培訓。香港企業普遍對數字化投入不足，鮮有清晰的數字化戰略布局。因此，每當見到國內的新政策，很多企業僅可望門興嘆，不知道如何應對。雖然近年香港特區政府已急起直追，但企業對數字化的意識仍薄弱，尤其是中小企業在數字化轉型方面遭遇不少挑戰，他們缺乏投資新技術的資金，也缺乏招募和培養數字技能人才的能力。...

智慧城市快速發展，近日深圳的低空經濟展示了其革新和實用性的雙重意義。通過應用無人機和其他低空飛行設備，深圳不僅極大地提高了物流效率，還推動城市管理和服務的新模式，有部分創新項目值得香港參考。 舉例，市民在深圳灣公園可以享受無人機送餐服務，標誌着低空經濟能夠融入日常生活。從海岸城商圈出發的無人機，可以在10分鐘內把食物送達公園，這種服務的出現，體現了低空物流在提高生活便利的潛力。 深圳的低空物流不僅限於餐飲及日常生活用品配送，在羅湖區，貴重物品也可透過無人機專線運輸，把30分鐘車程縮短至12分鐘，顯示了低空物流在提高運輸效率和安全性方面的優勢。深圳還開通了跨海低空物流航線，進一步擴展低空經濟的應用範圍。 此外，低空飛行科技目前被廣泛應用於城市中的公共服務，例如，使用無人機運送血液包或協助超高層建築撲滅火災，這些應用對提高城市突發事件的應急能力和服務效率，發揮重要作用。 低空經濟的發展不僅僅局限於物流應用，深圳還探索了低空交通出行，例如通過電動垂直起降航空器（eVTOL）進行的城市通勤，大幅縮短深圳往返珠海的交通時間。另外，直升機運營商也在積極拓展市