香港中通社3月11日电（香港中通社记者 徐嘉仪）香港理工大学计算机及数学科学学院副院长（环球事务）及电子计算学系教授杨红霞11日接受香港中通社采访时表示，相比其他地方，香港发展生成式AI有局限性和更大的挑战，这就需要善用优势“集中力量干大事”。

香港理工大学计算机及数学科学学院副院长（环球事务）及电子计算学系教授杨红霞

在工业界待了15年，曾组建阿里巴巴、字节豆包大模型团队，如今转战学术界，杨红霞选择了香港，看中的是这里的人才和教育，这也是香港发展AI的优势所在。她希望来香港做更多高精尖领域的探索，赞香港有不少科研成果在内地各个地方进行转化，赋能重要产业。

然而，面对大模型不断推陈出新，地方小、人力贵的香港，能否在AI发展上奋起直追？香港在AI产业的落脚点又在哪里？

杨红霞指出，香港最大的挑战是缺乏算力资源，“但大湾区是在这里的，和深圳、广州未来一定有非常多的合作”，以理大团队为例，目前就在推动与南方电网合作研究Robotics foundation model（机器人基础模型）。

她认为，香港发展AI和大模型是有机遇、有优势、有潜力的，像ChatGPT、Deepseek团队人都不多，一样能干成。香港的每所大学在能源、医学等领域都有领先的专家，还有建筑、金融等优势产业，前提是各界集中力量干大事。

“比方说只有像我这种计算机背景的人是不够的，必须得把各个领域专家拉进来干这个事。”杨红霞说，政府在基础设施方面的支持、投资有经验的团队建设、与大湾区内地城市产业互动更是重要推动力。

当天，香港理工大学高等研究院举办以“DeepSeek 及更远的未来”为主题的论坛，杨红霞作为主讲嘉宾，现场回应了怎么解决AI瞎编的问题、怎样才能真正将AI应用到工作中等提问。

“主要原因还是大语言模型还没有到perfect（完美）的境界。”杨红霞解释，生成式AI需要大量数据录入到预训练中，系统才能直接检索、生成，这就需要实时连接数据库，例如检验检测的专业人员参与进来，在预训练和学习阶段不断输入数据，再例如大模型的算术功能很差，我们可以让它有效调用像计算器等工具，甚至调动任何工具不断地优化AI。

也许在这个领域，香港各学科学者的专业知识可以起到很大作用。（完）