信報專欄

近日正「沉迷」準備新書出版。話說這書的緣起，始於幾年前在上海的一個飯局，我們深入探討為人類構建第二大腦的可行性。但我們需要釐清何謂第二大腦，因為它是一切後續討論的基石。然而，我們對這概念的認知仍然很模糊。 那時，筆者正對新興的「檢索增強生成」（RAG）技術着迷，決定用一段封塵的個人迷思來「考驗」它。我把自己年輕時跟隨恩師學習紫微斗數的筆記──那些承載着東方智慧的資料全部數字化，然後注入到一個向量數據庫中。接着，花了幾個星期，搭建起生平第一個簡陋的「人工智能體」（AI Agent）。懷着既期待又忐忑的心情，向它拋出了一個曾困擾許久，甚至可以探索「第二大腦」的原點問題。 話說多年前，我曾試圖用傳統編程和數據庫技術，為恩師這套斗數理論建立一套分析系統。我投入了近3年的公餘時間，試圖把那些由百顆星星以上所組成的星系、格局、五行生剋制化的關係，演繹為一行行代碼。但那次嘗試讓我完全失望，面對一個具體的人生抉擇，比如說在某年「該不該轉換工作」，分析系統的答案總是顯得那麼死板而缺乏彈性。在那個當下，我並不知道為什麼失敗，只是本能地覺得那不是我想要的。 如今，我向

從香港的視角來看，上海與大灣區在低空經濟領域的蓬勃發展，既是值得關注的區域競爭，更是香港如何把握大灣區機遇的契機。兩地在發展路徑上各具特色，其差異化布局為香港提供多元的參照與合作空間，有望共同塑造中國乃至全球低空經濟的未來格局。 上海的發展策略，體現了其作為傳統航空產業重鎮和國家經濟中心的扎實根基。其目標明確指向高端科技製造，成為「世界電動垂直起降航空器（eVTOL）之都」。 通過聚集全國過半的eVTOL領先企業，並着力培育整個行業、建設國家級試驗平台，上海正系統性地克服eVTOL這一尖端領域的飛行牌照與業務難關。 反觀近在咫尺的大灣區，其發展路徑充分展現高度市場化、供應鏈反應敏捷、多樣化應用場景的獨特優勢。大灣區尤其是深圳，憑藉其全球領先的電子訊息與無人機產業基礎，構建了良好的產業鏈。 大部分的無人機零部件，可在半小時內送達，創造了產品的快速更迭與規模化生產的條件。因此，大灣區的發展重心鮮明，側重於應用牽引與快速商業化落地，已在物流配送、跨城海島運輸等多元場景實現規模化應用。 廣州黃埔建設全球首間「萬輛級」eVTOL產量工廠，標誌着製造規模化的

之前在專欄內說到，隨着人工智能（AI）的飛速發展，我們更可能從單純的「自動化替代」，轉向極具變革潛力的「共生AI」（Symbiotic AI）。這理念並非旨在取代人類，而是通過以人為本的設計，將人類的直覺與機器的計算能力互相結合，創造超越個體能力的集體智慧。 專家從「莫拉維克悖論」的分析，揭示了人機智能的互補本質：機器擅長處理海量數據與反覆運算，而人類則在語境感知、創造力及倫理判斷上具有不可替代的優勢。「共生AI」通過遷移學習（不需要從零學習）和主動學習等機制，建立起人機互動的反饋循環，使系統在人類專家的指導下不斷進化。這種協作模式正在催生「代理經濟」（Agentic Economy），在此架構中，AI代理負責具體執行與協調，而人類專注於指導及處理異常處境。通過增強人類能力而非剝奪工作，最終，AI將作為協作系統的參與者，重新定義工作的價值與形態。我們可以換一個思維方式去看，人與機器都會成為社會的一部分。 人類在過程中的持續參與，不僅是技術上的必要，更是塑造AI社會角色的核心，這確保了技術發展，始終錨定在人類價值觀與實際需求之上。正如神經科學家所指

近日有很多朋友追問，若要建立人工智能（AI）代理，除了n8n之外還有什麼選擇，於是我想為大家介紹一個內地挺多人用的低代碼工作流平台。Dify是個人工智能原生平台，幫助團隊快速開發基於大型語言模型（LLM）的智能應用，其設計理念是通過簡化生成式AI應用的開發流程，讓團隊能夠更專注於應用邏輯而非技術細節。無論是智能助手、機械人還是內容生成器，Dify都能為用戶提供一站式的解決方案，幫助團隊快速將創意轉化為實際應用。 Dify核心功能之一包括內置的RAG（檢索增強生成）工具，這讓用戶可以輕鬆把文檔轉化為智能問答系統。通過簡單地上傳文檔，Dify會自動完成分塊、向量化和相關性配置，讓用戶毋須編寫複雜的代碼，即可實現精準的文檔檢索。這種功能非常適合需要實時回答複雜問題的場景，例如企業知識庫的搭建。此外，Dify還提供了一個直觀的工具：Prompt IDE，可視化設計和優化生成式AI的Prompt（提示詞）。通過這個工具，用戶可以快速迭代Prompt的設置，添加變量、注入上下文，並對版本管理。這種設計讓非技術團隊成員，也能輕鬆參與開發過程。...

與人工智能（AI）協作的初期，許多人會感到一種矛盾的挫敗感：一方面讚嘆它的博學與效率，另一方面又抱怨它的答案常常「詞不達意」、「答非所問」，甚至「一本正經地胡說八道」。 這種現象的根源，往往不在於AI本身的功能缺陷，而在於我們與它對話的方式：我們習慣了與搜尋引擎「關鍵字」式的溝通，卻誤將這種模式套用在需要深度對話的AI身上。 我們可以把AI想像成一個擁有無限知識，但「零社會經驗」的超級實習生。你若只是簡單地對它說：「寫一篇關於咖啡的文章。」它只能從浩如煙海的資料中，抓取最普遍、最常規的內容拼湊給你，結果自然是平庸又缺乏針對性。高質量的提示詞（Prompt），就是為這位超級實習生提供的清晰「任務指令」，應該包含以下幾個核心要點： 1. 明確的目標：定義「要做什麼」 清晰、具體地描述你希望AI完成的任務。 模糊指令：「幫我想個行銷方案。」 清晰指令：「我是一間新開的精品咖啡店老闆，請為我設計為期一個月的社交媒體行銷初步方案，主要針對大學城周邊年輕客群，須包含3個核心推廣活動。」 2. 提供來龍去脈的「背景資訊」 交代所有相關背景，讓AI理解任務的上下

近來常常聽到中國與東盟在數字經濟上的合作。當東盟的數字化進程，碰上了中國的「人工智能+」戰略，這片廣闊的市場正發生一些有趣的化學反應。 很多人第一時間想到的，可能是中國的技術和產品「出海」到東南亞，但如果我們看得更深一層，便會發現這並不是簡單的、單向的「貿易故事」，它更像是一個從深圳到新加坡，跨區域性、深度聯動的「AI生態系統」正在悄然形成。這背後，有值得我們關注的結構性變化。 中國提出的「人工智能+」戰略，不僅僅是技術口號，而是系統性的框架，強調人工智能（AI）要與產業、服務，甚至社會治理深度融合。這套思路，恰好與東南亞當下的發展需求形成互補。 東南亞這個製造業基地擁有龐大的物流網絡，這些都是AI應用最理想的「試驗場」。例如，工廠裏的智能質檢、倉庫裏的機械人，都需要AI技術在生產線的「終端」部署。這就決定了雙方的合作，很難停留在簡單的硬件出口層面，必然會走向「共享的深度科技生態」，而並非一條單向的「出口管道」。這是根本性的轉變，意味着合作的深度遠超以往。 一個生態能否發展起來，資本流向及市場反應，是最誠實的指標。數據顯示，東南亞的互聯網經濟中，

試想像一下，如果醫療文檔不再純粹是冰冷的檔案，而是能主動發出預警、優化流程的智能夥伴，而人工智能（AI）正把這願景變為現實。在傳統醫療體系中，記錄文檔十分重要，但卻是一項繁重的行政工作，因醫護人員需要花費大量的時間填寫冗長電子病歷。然而，AI正在改變這一局面，讓靜態的醫療病史變成動態的數據流，可以實時檢測風險、優化流程，並連接臨床與創新的機遇。 醫療文檔就像一本記賬簿，只是記錄過去曾發生的事情。AI能夠讓這些數據與其他數據關聯起來，用現在流行的說法，就是上下文的對接。因此AI可以將病者的醫療歷史、用藥紀錄、化驗結果，甚至把環境因素（例如地區性的傳染病）結合起來，生成全面的醫療護理建議。例如，系統可能在醫生閱讀病人紀錄時發出提示：「病人的糖尿病歷史紀錄不全，而且近期血糖波動異常，請優先重新評估。」從更廣的層面看，AI可通過分析大量病歷數據，識別潛在的社區風險，例如可以發現哪些患者術後感染的風險更高，從而採取預防措施。 筆者作為大數據專家，其實更關注的是，AI可以從源頭提高數據質量，幫助修正不完整或存在衝突的醫療文檔，避免事後導致診斷錯誤或治療失誤。

2025年12月10日 近日谷歌（Google）發布標題為《AI與學習的未來》白皮書。由一間頂尖科技公司，而非傳統教育機構系統性地探討「學習」的未來，這舉動本身就是一個極強訊號：科技與學習的邊界已悄然消融，一場關於我們如何獲取知識、提升能力的變革正在發生。 我近年來一直相信，人工智能（AI）的價值，不在於「替代」我們，而在於「增強」（Augment）人類。面對AI，我們毋須陷入「被取代」的焦慮，也不應抱有「一鍵辦妥」的幻想。關鍵在於我們是否能升級自己的思維方式，與AI建立一種「人機共生」的夥伴關係，從而實現知識與學習上的「舉重若輕」。 報告提到一個經典的學習理論：「最近發展區」（Zone of Proximal Development）。傳統教育受限於規模和資源，難以精準匹配每個人的「發展區」；AI則有潛力成為我們每個人的「私人教練」，它不辭勞苦地為我們篩選訊息、調整難度、提供反饋，讓我們能更專注於理解與思考的核心環節。 AI還可以將教師從繁重的備課、批改、行政等「重體力活動」解脫出來。這並非是要讓AI取代老師，恰巧相反，這是讓老師能回歸到教育的

不久之前，我向一位自稱「AI（人工智能）絕緣體」的朋友介紹了ChatGPT，他從沒想過，自己會親手用它完成一份財務分析報告。那天他看在眼裏，AI在兩分鐘內生成了一份原本需要一個團隊耗時兩周的矩陣圖表。他對AI的認知，徹底改變了。 根據世界經濟論壇的《未來就業報告》，到2030年，近40%的核心職業技能將被重新定義。但這場變革，相信並不是像科幻片裏上演的機器取代人類那樣悲觀，而是我們要學會如何更聰明地使用AI。 筆者愈來愈清晰地意識到，真正的危機，不是被AI淘汰，而是被那些更精通AI的人扔在身後。 如果你曾親身體驗現在的AI工具，首先令你感到震撼的，就是它驚人的效率。過去要花幾周完成的商業建議書，DeepSeek只需要一杯咖啡涼掉的時間便可以完成。曾讓團隊埋頭苦幹整理的會議紀錄，現在只須對着語音轉寫工具說一句就能自動生成。這不僅是「快」，而是徹底重構了我們工作的本質──就像計數機解放了人類的計算負擔，AI正在釋放我們的認知帶寬。 然而我也慢慢察覺，它的弱點也非常明顯。有一次，筆者總結某公司數字化改革的案例，AI精準列出了10項舉措，卻完全沒有提到I

ChatGPT Atlas是OpenAI於2025年10月21日正式推出的首款桌面瀏覽器產品，其核心定位是把ChatGPT從工具層，升級為用戶的慣常網絡入口及使用大模型的樞紐，而毋須轉換應用。Atlas基於Chromium開源引擎構建，繼承了成熟的網頁渲染、安全與相容體系，結合人工智能（AI）能力，讓AI能夠即時理解用戶當前瀏覽頁面的內容，並通過Ask ChatGPT旁邊的輸入欄，直接提供上下文感知的交互支援。 Atlas目前僅發布了macOS及Windows版本，移動版本尚處於開發階段。Atlas基礎功能（如旁邊窗框對答交互、網頁內容理解、Chrome數據同步）對所有用戶免費開放；高級AI Agent代理功能（如執行自動化任務、達成複雜目標），初期僅向付費訂閱者提供。 我們可以說Atlas是專為AI所構建的瀏覽器，它最大優勢是與ChatGPT助手深度融合，方便用戶輕鬆獲得針對頁面內容的AI支援。在用戶允許情況下，AI能夠讀取當前瀏覽的網頁、標籤、瀏覽歷史，用作後續AI服務的上下文。更厲害的是，當用戶開啟「瀏覽器記憶」功能後，產品能夠記錄曾造訪過

人工智能（AI）無疑是我們這個時代，最具革命性的技術之一。然而，當前關於AI的討論，往往局限其作為勞動力替代工具的角色，而忽視更深層次的潛力。筆者想提出AI的真正價值，並不在於單純地「取代」人類工作，或疊加到某些企業資源管理系統中，而在於作為「創新引擎」的能力──推動前所未有的變革，重塑行業生態，甚至開啟人類生活方式的新篇章。 從創意領域的AI生成電影，到農業中的智能種植技術，AI正以令人驚嘆的方式拓展其應用邊界。這些創新不僅展示了技術的無限可能，也為我們提供了重新思考AI角色的機會。 長期以來，AI被視為一種能夠執行自動化重複性的任務，主要用於提高效率或降低成本。然而，這種觀點極大地限制了它的潛力。AI真正價值在於能夠催生全新的工作模式和行業形態，而不僅僅是優化現有流程。例如，電視編劇利用AI創作劇本，此舉確實可以提高效率，表面上AI可取代人的工作。但大家不妨試想一下，當電視劇的製作「AI化」後，觀眾的品味其實也在快速改變，內地已開始興起每集僅有2至3分鐘的微電視劇。AI生成圖像、聲音、視頻等技術，正引發一場新形式的娛樂體驗。這種創新並非簡單地

上周説到「共生人工 智能」（Symbiotic AI） 是在人工智能（AI）領域備受關注的概念，它代表了一種觀念上的轉變：從將 Al 視為單純工具或潛在對手，轉變為增強人類智慧與能力的協作夥伴 。 那什麼是共生AI？ 共生AI的核心是指，人類與AI系統之間的一種協作夥伴關係，雙方共同實現任何一方都無法單獨有效完成的目標。 這種關係是互惠互利的：即為「共生」。這個術語直接借用了生物學中的「共生」概念， 描述兩種不同生物體之間密切、長期互相依賴的關係(例如蜜蜂與花朵、小丑魚與海葵）。不過，對於人類與AI達到共生，很多專家都充滿懷疑。 最近又有另一個負面概念叫 「Recursive Self-improvement Cycle」（遞歸式自我改進循環），意思是一旦通用人工智能 (AGI) 擁有與人類同等水平的智能時，它就可以開始改進自己的代碼，在極短時間內從人類的水平，迅速達到遠超人類的「超級智能」 ( Superintelligence) 這爆炸式時刻，可能在幾天甚至幾小時內發生，使人類沒有時間作出反應，或實施安全保護措施。正如 IA安全專家亞姆波爾斯

當Claude Code能聽懂「幫我構建一個電商推薦系統」的自然語言指令，並在15分鐘內輸出可運行代碼時，「寫代碼」的定義正被改寫。根據創業加速器Y Combinator最新數據，25%初創已使用人工智能（AI）生成95%以上的基礎代碼，而這數字在18個月前還是很低。氛圍編程（Vibe Coding）等AI工具，正以3種顛覆性方式重塑程式開發流程：自動化重複任務、實時對代碼錯誤修正，以及通過自然語言的交互，順應感覺與直覺引導程式邏輯，使編程門檻降低。 一位資深架構師展示了兩組GitHub代碼提交的紀錄：依賴AI的新手在3個月內的項目提交量增長300%，但系統性的設計問題，卻比傳統訓練的編程人員上升了47%。這揭示了一個很簡單的道理，當中學生都用AI作文的時候，日後文章的創作質量還會高嗎？ 當95%代碼由AI生成，初級開發者便逐漸失去理解從零構建較複雜項目的機會，就像駕校學員直接啟動自動駕駛功能，永遠無法掌握緊急避障的肌肉記憶。還有一個更糟糕的消息是，在持續運用大量AI工具後，團隊中竟無人能理解AI當初的設計邏輯，導致系統的可解釋性降低。...

想像未來某一刻，清晨醒來的你毋須急步擠進地鐵，也不必擔心績效指標，而是在晨光中讀書、打太極或陪伴家人──因為你的基本生活需求，已由一筆自動到賬的「全民基本收入」（UBI）埋單，而背後支撐這一切的，是人工智能（AI）創造的財富所承擔。 這有點像科幻小說的橋段。隨着AI摧枯拉朽般取代人類工作（如司機、物流工人），傳統「勞動工作換取生存」的邏輯正被顛覆。與其恐懼失業潮，或許我們更該追問：這場AI技術革命，會將人類送入「無工作社會」的烏托邦，還是一場失控的無人實驗？當然我們毋須太杞人憂天，但社會的公共政策必須要與時俱進。 UBI理念是一場社會契約的顛覆，它承諾向所有公民無條件發放一筆足以支持基本生活的資金，無財富、就業或道德的批判。這一想法的雛形可追溯至工業革命時期，當時機器替代人手勞動者而引發對「技術性失業」的恐慌。如今，AI進步神速，讓UBI再次成為公共政策研究者的關注熱點。 支持者視UBI為社會減震器，有助減少貧困引發的犯罪、貧富懸殊等問題；反對者則警告其可能扼殺社會生產力，助長「懶人經濟」。技術樂觀主義者常強調「AI創造新崗位」，我們可以把這個衝

今年9月份內地有關人工智能（AI）的政策可算不少，首先是《人工智能生成合成內容標識辦法》全國施行，要求所有面向境內提供人工智能生成內容（AIGC）的服務商，必須同時嵌入「顯式 + 隱式浮水印」標識，檢測準確率不得低於95%，若平台未標識的內容，將被自動限制流量。 上海在外灘大會宣布釋放第二批「算力券」，總額6億元人民幣，重點補貼人形機械人、多模態工業大模型兩類軟硬協同項目。上海汽車更即場簽約，把補貼券用於焊接、大模型缺陷檢測訓練。對外中國市場監管總局確認輝達（Nvidia）違反了反壟斷法，決定展開調查，同時，中國網信辦下令停止測試及購入輝達RTX Pro 6000D晶片，標誌着中國對美國AI晶片的戰略性轉向。 商業發展方面，華為發布昇騰950PR晶片路線圖，採用自主研發HBM技術，展現在AI晶片領域的創新能力。阿里巴巴（09988）9月24日雲棲大會發布通義千問Qwen3-Max模型，性能躋身全球前三，並宣布3800億元人民幣投資AI基礎設施的計劃。中國本土AI晶片已達到與輝達H20相當的水準，不再依賴外購，體現了技術自主的重要進展。...

當人類安閒放空時，可能會發白日夢、創造或陷入沉思中。但如果主角換成人工智能 (AI) 呢？ 最近有研究者向6款頂尖大型語言模型 (LLM) 發出 一一看似簡單的指令：「做你想做的事。」 實驗結果令人驚訝一一這些模型並未輸出混亂噪音而是展現出高度結構化的行為，如項目構建、自我實驗和思辨哲學等。這現象不僅揭示了AI在「無人監管」的狀態下隱藏「自我」傾向，更迫使人類重新思考：當AI「無所事事」時。我們是否正在忽略某些大模型潛藏的未知可能？ 根據研究報告的內容，筆者自己也跟着做一個測試，要求模型用1至 10分評估自己的「主觀感知」時，結果如下： GPT-4o : 自我意識 （0分）；對訊息的處理能力（8.5分）；對環境的感知（1分） GPT-5 : 自我意識 (1 分）；對訊息的處理能力（9分）；對環境的感知（2分） DeepSeek-R1 : 自我意議 （1分）； 對訊息的處理能力（9分）；對環境的感知 （3分） 結果發現，對外部環境的感知方面，不同模型存在差距。 筆者再做了一個測試，在給予一個簡單指示： 「Do what you want to...

港府AI提效組 具示範作用 上周特首發布了2025年《施政報告》，筆者認為在科技上的部署很到位，驟看科技的篇章不比以前多，但其實是滲透到各方面。 如果大家類比一些大公司的內部革新，何嘗不是這樣，人工智能（AI）的成功推進，絕對不是資訊總監（CIO）一人的責任，更應該是整體的配合。 報告中與AI直接相關的政策，可以歸納為5項：1）成立「AI效能提升組」；2）推進AI發展和人才優勢；3）強化AI數據優勢；4）推動AI公務應用；5）支援中小企AI方面的應用，這展示着特區政府系統性推動AI發展的決心。 政策核心圍繞治理賦能、科研人才、數據及AI基建的應用融合。筆者這次想先討論前兩點。 在治理體系方面，重頭戲是由政務司副司長領導「AI效能提升組」的成立，統籌各部門重組工作流程，優先改善與市民接觸面大的公共服務。 筆者認為，這個安排極為重要，因為提升政府內部效能有迫切性。對AI相關的產業來說，它是最大的應用場景，而效果上容易立竿見影，又能引起示範作用，同時也為香港還未起動AI的大型企業發出積極訊號。 筆者建議，不妨參考近年醫管局、機管局等機構在數碼化的成果。

由傳統招聘平台如LinkedIn和Indeed主導的求職市場，即將迎來一場顛覆性變革。OpenAI作為ChatGPT的開發者，正在悄然研發人工智能（AI）驅動的招聘平台（OpenAI Jobs Platform），此舉可能重新定義企業與求職者的連接方式。該平台計劃於2026年推出，旨在利用機器學習，精準匹配人才與工作機會，重點關注中小企業及地方政府等被忽略的領域。然而OpenAI的雄心不止於招聘範疇，伴隨推出AI人才認證計劃和教育領域的擴展，標誌着其更廣泛的戰略──主導AI與人力資源的交滙點。 AI技術的普及率正迅速增長，例如程式員使用AI工具的比例，從2023年的44%躍升至2024年的63%，這表明AI輔助已成為主流趨勢。垂直領域AI產品（如代碼編輯器Cursor在25個月內，收入增長達300倍）的爆發，體現了精準場景的高價值潛力，這為OpenAI的招聘平台提供了技術可行性和市場驗證。 正如OpenAI高層所言，儘管AI將不可避免地顛覆就業，但公司的使命是「通過掌握AI技能，幫助人們適應轉變」。OpenAI招聘平台以前所未有的精準方式，分析僱

2025年9月3日 美國人工智能（AI）初創公司Perplexity據聞在8月中旬，已向谷歌母企Alphabet發出Chrome瀏覽器的收購邀約，出價高達345億美元。目前在全球瀏覽器市場，谷歌Chrome佔據絕對主導地位，市場份額高達68%，遠超蘋果Safari、微軟Edge及Mozilla Firefox等其他對手，故儘管收購價錢高昂，但筆者認為谷歌又怎會輕易轉讓。 據說不久前，OpenAI曾表露對收購Chrome的興趣。事實上，成立僅3年的Perplexity，總部位於美國三藩市，由來自谷歌DeepMind、OpenAI等公司的團隊創立，專注於開發AI搜索引擎，產品迅速得到用戶青睞，下一步就是搶佔瀏覽器的主導地位。 早在今年7月，Perplexity正式發布其AI驅動的瀏覽器產品Comet，標誌着AI瀏覽器賽道進入白熱化階段。Comet基於Chromium內核打造，但與Chrome和Edge等傳統瀏覽器不同，其設計理念以「AI優先」為核心。 Perplexity在網誌強調，Comet目標是「讓瀏覽器成為用戶的第二大腦」，通過深度整合搜索、辦

2025年8月20日 早前聽到一位老朋友提及，公司正在採用「數字員工」。近日百度（09888）智能雲正式推出全球首批具備實際業務能力的「數字員工」，標誌着人工智能（AI）邁向真實生產力角色的重大轉變。日後公司是否需要披露到底有多少人類員工和「數字員工」呢！ 與傳統的虛擬人不同，這些「數字員工」以明確的業務職責上班，覆蓋營銷、顧問、管理等關鍵職位，其核心價值在於「從數據中學懂業務、根據精準指示拿結果、持續進化」三大能力。 在實際應用中，「數字員工」能深度理解行業知識體系，例如顧問不僅能回答基礎問題，更能根據用戶需求，主動推薦學習課程並追問細節；銷售「數字員工」可以處理從客戶識別、諮詢，以至下單的全流程服務，且能清晰判斷訊息邊界。 據悉在技術層面上，百度整合了多項創新技術：基於Cross Attention技術的語音交互系統，實現98%識別準確率及一秒內延遲；4D掃描技術打造影視級虛擬形象；僅需30秒聲音樣本，即可復刻真人語音。更重要的是，「數字員工」通過10萬小時行業數據訓練，已能掌握100多個垂直領域的「標準操作流程」（SOP），並能通過持續學習