AI年代：初創推AI手提分析儀 辨識棚網阻燃

【明報專訊】大埔宏福苑去年底發生的五級火災，可說全面暴露了棚網的安全隱患和檢測問題。傳統剪取小量樣本、送到化驗所化驗的方式，不夠全面，肯定需要改變。有深圳初創公司就提出一個嶄新方案，利用手提紅外線分析儀，配合人工智能（AI）技術，在地盤安裝棚網的地方大量取點檢測，減低在阻燃棚網攙假的可能。

明報記者 薛偉傑

深圳市威視佰科科技（Shenzhen Vispek Technology）共同創辦人劉瑋表示，該公司成立於2018年6月，主要研發手提的紅外線分析儀和配套的人工智能技術，讓各行各業的用戶即時檢測材料成分，包括農業、工業和環境監察等。

花4年半自研紅外線晶片和AI技術

他解釋，使用紅外線或其他光學技術分析材料成分的儀器已經出現很多年，但這些儀器通常比較大型和昂貴，只能夠應用於室內，以化驗所、檢測機構、大學和科研機構為銷售對象。很少公司推出手提光學分析儀，直接銷售給各行各業用戶，讓後者近乎即時知道檢測結果。因此，他們看到當中有很大的空間。

為了掌握核心技術，該公司自行研發多通道近紅外線晶片（可以產生多種波長的近紅外線），以及人工智能演算法、人工智能模型開發套件（SDK）等。由2018至2022年，該公司都專注研究工作。直至2023和2024年才小量生產，2025年開始大量付運產品。他認為，這樣慢工出細貨來換取整個軟硬件方案成熟，是值得的。例如，近兩年闖出名堂的法國農業科技公司Senseen，就是該公司的客戶。

農作物檢測儀賣給法國公司

Senseen有一種手提的智能農作物檢測儀Nutriscope，可以透過接觸農作物的葉子，無損檢測其主要養分（氮、磷、鉀、鈣、硫、鎂、氨）、微量養分，以及糖度、電導率、葉綠素含量等數據，讓農場知悉有關農作物的生長狀况是否在預期之內，是否需要修改施放肥料的配方，而不是在收成後才知道（那時已無法改變）。這種檢測儀能夠應用於多種農作物，包括：葡萄、橙、番茄、蜜瓜、粟米、小麥，稍後還會支援藍莓、生菜、馬鈴薯等。所以，在歐洲賣得不錯，甚至一些歐洲公司在非洲投資的農場也有採用。

但原來這種檢測儀就是威視佰科的產品。劉瑋透露，配套的人工智能模型是Senseen自行訓練的。只不過，Senseen也是使用該公司的SDK來訓練那個人工智能模型（因為可以省卻編程工作）。

至少有兩家內地公司曾經聯絡Senseen，有意向後者採購Nutriscope。Senseen亦坦白告訴這兩家內地公司，其實它也是向威視佰科採購Nutriscope，這兩家內地公司後來都成為威視佰科的客戶。「可能Senseen都怕我不賣貨給它，所以不敢講大話。」劉瑋笑說。

戴在手指檢測棚網是否阻燃

劉瑋透露，為了避免被外國卡脖子，以及控制成本令產品普及，該公司的供應鏈和技術乃是完全國產化。其中，AI軟件和SDK、近紅外線晶片和電路板都是該公司自行研發，連檢測儀也是自行組裝。雖然近紅外線晶片的光刻工序由內地的晶圓廠代工（只需微米級的製程），但之後的沉積和封裝工序也是該公司自行負責。所以，他很有信心，不會被外國影響而無法推出產品。

至於最新研發的棚網檢測儀Deep Touch，使用時穿戴在一隻手指，放在棚網上方，同時在下方墊一個圓形的配件來反射多種波長的近紅外線。透過藍牙連接智能手機，瞬間就可以知道檢測的位置是由高阻燃、一般阻燃還是低阻燃的材料製成。其中，高阻燃等級即是內地對阻燃棚網定下的國家標準。

Deep Touch售價料1000多元

該公司認為，這個方案有多個優點，包括：可以快速和即場知道結果，毋須破壞棚網、剪取樣本來即時燃燒，或者送回化驗所化驗。由於每檢測一個位置需大約3秒，即使檢測數百個點，所需時間也有限。至於這個方案的大數據和準確率方面，該公司從市場上收集了183組棚網樣本來掃描，以此訓練AI辨識模型。然後，再檢測53組棚網樣本來驗證其準確程度，在驗證過程中，達到100%準確分類。

該公司認為，這至少已經證明這個方案是可行的，當然也可以配合傳統檢測。劉瑋指出，訓練這個AI模型其實只需要幾日。最花時間的，反而是蒐集不同的棚網樣本。已經有兩家香港承建商和一個建造業團體初步接觸該公司，該公司亦已準備小量試產Deep Touch，估計每件售價1000多港元。

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