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【發展數字經濟】
以下是今日（五月二十六日）在立法會會議上容海恩議員的提問和創新及科技局局長薛永恒的書面答覆︰
問題：
《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》（《十四五規劃綱要》）提出加快數字化發展，包括打造數字經濟新優勢。《粵港澳大灣區發展規劃綱要》亦提出加強在粵港澳大灣區（大灣區）內科技創新合作，而香港與廣東省雙方的當局已計劃共同加強大灣區的數字經濟創新發展。就此，政府可否告知本會：
（一）會否參考《深圳市數字經濟產業創新發展實施方案（2021—2023年）》等文件，盡快制訂含清晰目標的香港數字經濟發展藍圖；如會，詳情及工作時間表為何；
（二）在加強大灣區內數字經濟創新發展方面，政府就促進本港高校和科研院所的科研資源在大灣區內跨境流動的工作的最新進展為何；有否制訂新計劃，在未來三年參與把大灣區打造為全球數字經濟發展高地；如有，詳情（包括時間表）為何；及
（三）來年會否就《十四五規劃綱要》列出的七個數字經濟重點產業（即雲計算、大數據、物聯網、工業互聯網、區塊鏈、人工智能，以及虛擬現實和增強現實）制訂相應的發展策略和計劃；如會，詳情為何；如否，原因為何？
答覆：
主席︰
就問題的各部分，我們現綜合回覆如下：
香港特別行政區政府（特區政府）一直積極推動數字經濟的發展，並於二○一七年十二月發布《香港智慧城市藍圖》（《藍圖》），就香港的數字經濟發展訂立藍圖，構建一個世界聞名、經濟蓬勃及市民擁有優質生活的智慧香港。《藍圖》在六個智慧範疇下（即「智慧出行」、「智慧生活」、「智慧環境」、「智慧市民」、「智慧政府」及「智慧經濟」）提出了76項措施，以創新科技應對城市管理的挑戰和改善市民的生活，其中超過40項措施已經完成。
二○二○年十二月，政府公布《香港智慧城市藍圖2.0》（《藍圖2.0》），提出超過130項智慧城市措施，繼續優化和擴大現行城市管理工作和服務，期望讓市民感受到智慧城市及創新科技為他們日常生活帶來的裨益。
此外，我們在過去三年已如期落實多項數碼基建項目，包括在二○二○年九月已投入服務的新一代政府雲及大數據分析平台，及在同年十二月推出的「智方便」一站式個人化數碼服務平台。我們亦積極推動公私營機構透過開放數據以促進科研及創新，便民利民，同時協助業界拓展商機。現時，政府「資料一線通」網站發放的數據集已超過4 500個，並在二○二○年錄得超過100億次下載。
《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》（《十四五規劃綱要》）明確支持香港建設國際創新科技中心，並提出在數字經濟時代下培育壯大人工智能、大數據、區塊鏈、雲計算、網絡安全等新興數字產業，提升通信設備、核心電子元器件、關鍵軟件等產業水平。同時，國家《十四五規劃綱要》亦提出高質量建設粵港澳大灣區，支持香港融入國家發展大局和與內地優勢互補。
為配合國家的發展策略，讓香港更好地融入國家發展大局，特區政府正推動一系列創科基建設施，它們的發展領域將與《十四五規劃綱要》就數字經濟時代提出上述的新興產業吻合，包括數碼港擴建計劃將加強數碼港的創科生態系統，繼續推動尖端科技發展包括人工智能、大數據和區塊鏈等；港深創新及科技園的人工智能及大數據等科技領域；以及香港科學園第二階段擴建計劃將針對人工智能等技術的相關研發活動需要。《藍圖2.0》下的措施，亦利用這些數碼科技，包括雲端運算、大數據分析、人工智能、區塊鏈、物聯網和5G等，改善公共服務，並激發業界開發更多科技創新應用。
香港在上述科技領域的科研能力一直具有優勢。根據Quacquarelli Symonds於二○二一年發布的大學排名，香港有五所大學的整體表現和工程及科技學科躋身世界百強，可見香港的基礎科研實力雄厚，而早於二○一八年根據全球最大索引摘要資料庫Scopus的統計，本港大學有關人工智能的論文在國際間被引用的次數及其影響力排名全球第三。此外，香港城市大學設有由國家科學技術部批准成立的太赫茲及毫米波國家重點實驗室，而該大學和香港大學亦分別參與建設廣東省科學技術廳批准設立，由深圳信息通信研究院牽頭的粵港大數據圖像和通信應用聯合實驗室，以及由深圳大學牽頭的粵港澳智慧城市聯合實驗室。
除科研能力的優勢，香港亦具有國際化優勢，及具備健全的知識產權保護制度，而大灣區其他內地城市則擁有先進製造業和轉化科研成果能力。因此，特區政府在過去超過15年，一直與廣東省及深圳市政府合作，透過粵港科技合作資助計劃（資助計劃）提升粵港兩地企業的生產力和競爭力。二○二○年度的資助計劃的特定主題亦與國家《十四五規劃綱要》數字經濟時代的新興產業相符，包括新一代信息技術、人工智能、物聯網、大數據及雲計算。二○二○年度資助計劃共收到211個粵港／深港共同資助項目的申請。廣東省、深圳市和創新科技署對合資格申請的單方評審均完成後，將會比對支持名單，以選定獲批的聯合資助項目。
特區政府會繼續推動人才、資金、物資、信息等創新要素的有效流動，促進科研合作，更好地發揮大灣區內不同城市的優勢互補。政府各政策局／部門及相關機構亦會積極與內地相關部委合作，推動本港的數碼經濟和創新科技發展，着力建設香港成為國際創新科技中心。
完
2021年5月26日（星期三）
香港時間12時30分
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譚新強：Galileo的教誨：人類非宇宙中心點
文章日期：2021年5月21日
【明報專訊】人類非常自以為是，一切以自己為中心的動物。自古以來，不止大部分人都以為大地是平或者是方的，他們更以為天上的星星、月亮和太陽，都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略（Galileo Galilei）以望遠鏡觀察得來科學證據，支持哥白尼（Nicolaus Copernicus）的太陽中心論，他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。
即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明，例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等，都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律（Law of Accelerating Returns），認為重要科技發明的速度不斷提升，很快就將達到人網合一的所謂「奇點」（Singularity）！
客觀點來看，這些科技發展雖重要，尤其互聯網和手機，令到日常生活更方便和豐富，但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要？有人曾問過李光耀，什麼是偉大發明？他的答案是對新加坡而言，最重要的發明是空調！他認為在熱帶地區，如沒有空調，工作效率非常低，經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑，小小一台冷氣機，怎可能那麼偉大？但事實擺在眼前，新加坡是熱帶國家中，極少數（差不多唯一）能達到發達國家水平的國家之一，成功原素當然不止空調這麼簡單，但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調，肯定對提升政府效率有極大幫助。
近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性，不幸客觀結論就必然是頗為失望，甚至驚訝。因為不論美國或中國，過去20年的勞動生產率（labour productivity）增長都不斷放緩（見圖1及圖2），就如數以萬億美元計的IT投資，每人手中一台超級電腦，都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人，再加5G，所有工廠都應變得更自動化，需要的工人極少，理論上人均生產效率必定急速提升。
這麼多「超偉大」發明，怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團？我認為可探討3個可能性。
（1）從1970年代開始，個人電腦（PC）開始崛起和普及，企業投入大量資源，期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期，效果一直是失望的，在互聯網普及前，大部分電腦幾乎可算是獨立的，主要用途只包括文書處理（word processing）、電子試算表（spreadsheet）和簡單資料庫（database）等，即使有通訊功能，也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下，大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機，對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及，企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展，提供了創立大量新企業的機會（但即使如此，上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩）。
同一道理，過去30年的新科技發展，將有重新提升生產力效率的一天，可能只是時辰未到。我贊同有此可能性，但到底現代科技，缺乏什麼催化劑，防止它們完全體現潛能？我也沒有準確答案，部分可能是投放的量未足夠，例如5G，大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別，但事實上在美國和中國的用戶體驗極差，平均速度提升50%不到，某些情况和地區，甚至比4G更慢，亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」，據說在中國的流行5G App是Speedtest，就是用來測試通訊速度！現時平均每個基站服務約7000用户，當然寄望繼續增加密度，到了某個水平，希望能較成功體現5G功能。除此，高頻率的mmWave網絡仍在起步階段，高頻率才可真正大幅提升速度，但不幸物理上，mmWave穿透力更差，要實現IoT夢想，實時遙控高速機器，進行精細手術和應用於交通系統等，仍面對極大挑戰。
（2）人均生產效率增長放緩，有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處，除經濟增長外，亦有助改善人類健康、延長壽命，以及提升快樂感？有可能，事實上在過去200多年，全球人類壽命的確上升很多，從不到30歲升至現在的70多歲；但大部分應該是公共衛生的改善，尤其自來水的普及，農業進步導致營養改良，以及接生技術和環境改善，大幅減低嬰兒夭折率等，而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然，近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象，跟科技發展更沒有一個必然關係，去多幾次日本就一定開心啲？著名人類學家Steven Pinker認為，原始的hunter-gatherers，以狩獵為生，不用花太多時間工作和計劃生活，平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等，全年忙碌，亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨，不止需要計劃一年，未上幼稚園，已需要開始計劃人生，每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。
有人企圖解釋，可能分母也有問題。人均生產力增長減速，或者是因為現代經濟高度自動化，需要工作的人愈來愈少，即是失業，underemployment和不需工作的人愈來愈多，所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題，首先在這次COVID大流行前，以美國為例，失業率跌至3.5%的50年新低，何來工作人數在減少？近月隨着美國疫情減退，失業率又再急速下降，所以此論點不成立。
有人指出，雖然表面失業率低，但有不少人不再尋找長工，只做點「零工」（gig），或只領救濟，所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過，但我懷疑近年underemployment的情况，是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會，鄉下的「閒人」更多，城市化才是提升人均生產力的最重要元素。
總括來說，我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響，但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。
人類發展漸近兩科學極限
（3）我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展，從古至今，尤其從工業革命開始，都可說是建築在耗用地球資源身上，尤其倚賴化石能源，最初是最髒的煤炭，後來是更好用但更有限的石油，再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放，帶來嚴重氣候變化問題，如不能在極有限時間內解決，足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難！
樂觀來看，這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛（electric vehicle, EV）、儲能、碳捕獲（carbon capture），以至「地球工程」（geoengineering）技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學（organic chemistry）的環境，最方便的能源必然是與炭相關的，石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃，人類必須在2050年前達到碳中和，談何容易？去年因疫情，全球碳排放確下降了約6.5%，接近但仍不到每年遞減7%的目標，今年美、中等經濟重開，有可能達標嗎？
另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破，毫無疑問是二十世紀初，愛恩斯坦的狹義和廣義相對論，和稍後由玻爾（Niels Bohr）、海森堡（Werner Heisenberg）和薛丁格（Erwin Schrodinger）等人所發展的量子力學（quantum mechanics）。兩套理論非常偉大，亦有極大實用性，核能和核武正是它們的結合，是禍是福，見仁見智。但不幸過去60年，理論物理已可說碰到了堅硬牆壁，相對論與量子力學有非常根本性，甚至哲學性矛盾，聰明如愛恩斯坦，窮人生最後30年努力，也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論，例如超弦理論（Superstring Theory），但全都是紙上談兵，毫無實驗證明，所以於事無補。
物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律（Moore's Law），雖並非一條真正永恒不變的物理定律，但在過去50年，一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展，雖仍在進步，但速度早已放緩，最初摩爾定律預期每9至I2個月，芯片密度即可翻一倍，近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾（Intel），已停滯於14nm兩年以上，只有台積電和三星能繼續推前，能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm，無疑必將接近物理極限，再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」（tunneling effect），極難控制芯片性能。
在應用層面上，影響也必極大。單是AI無人駕駛，已是個極重要的科技夢想，亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克（Elon Musk）教主是個頂級銷售員，他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence）應用，只需GPU或ASIC夠快，加上視覺數據，必可在短期內成功。按馬斯克的說法，年輕一代不需要學駕駛汽車，法律甚至將禁止人類開車，所有汽車變成AI無人駕駛的EV。
無人駕駛為極複雜AI難題
事實上，無人駕駛是個極複雜的AI難題，最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla，大部分其他公司都碰到同樣問題，不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門，Alphabet的Waymo，近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV，但並無太多AI功能。
我一向認為無人駕駛沒那麼簡單，應屬於AGI（Artificial General Intelligence）問題，即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢，但複雜度遠比芯片高，人腦neurons（神經元）數量超過1000億，synapses（突觸）數量更超過125萬億，更加是三維物體，連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識（conciousness）非常關鍵，遠比現時最先進二維為主，7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術，能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為，AGI需要whole brain simulation，或甚至不可以矽為基礎原料，改以用所謂wet ware，不知是否想以基因工程技術，在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統？聽起來，比Frankenstein（科學怪人）更恐怖！
我沒有答案，只想提醒大家不要過度自以為是，人類始終是渺小的，我們對宇宙的認知非常有限！
（中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益）
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]
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