發展智能家居、家電多年的LG，終於在今屆CES帶來首款人形機械人 CLOiD，由頭、軀幹及滾輪底盤組成的結構明顯是為分擔家務而來，頭部是AI中 樞，裝有螢幕、喇叭、鏡頭及感測器，一對長臂各有7軸關節及5指，可模仿人類 手臂旋轉及伸展，每隻手指均可獨立驅動，穩穩拿起茶杯或開門，底盤融合自家 吸塵機械人及自駕技術，重心低、穩定性高，萬一碰撞也不易翻倒。 CLOiD智能技術源於自家Physical AI，結合Vision Language Mode（l VLM）及 Vision Language Actio（n VLA），先以鏡頭視覺識別現場環境，再連同用家指令一起 轉為具體動作，例如「幫我準備早餐」，會理解成打開雪櫃、取出牛奶、開焗爐、 烘麵包等一連串步驟。 從CES現場現範所見，CLOiD在真實比例 的廚房中，可以自行打開洗碗碟機，把碗碟 逐一取出，接著放回廚櫃，過程中同時擔 當「智能家居行動中樞」，透過ThinQ平台 控制焗爐、洗衣機、冷氣等，達至真正全 屋自動化。廠方強調CLOiD不只限於手 板眼見工夫，更會主動編排家務優先次 序，例如先處理濕掉的衣服，再摺掠好 的乾衣，還幫你管理容易忘記的瑣碎小 事如淋花。說到推出日期及售價，由 於CLOiD仍處於開發階段，暫未有透 露。 售價：待定 今年CES 2026，識得幫你 做家務的矚目新產品，不再是 掃地機械人專利，而是入得廚 房出得廳堂的家用機械人， 如LG CLOiD及Swi tchBot onero H1，不但從煮早餐、 洗衫摺衫、開機洗碗，實現 「零家務」踏出一步，還 能透過AI分析家居環境、 理解用家指令，主動決定 下一步開邊部機、該怎樣 做，再不用等你來撳掣。 文：B1807 圖：品牌提供 LG CLOiD： Physical AI自主打掃 SwitchBot onero H1： 官網即將預售 Zeroth W1/M1： AI感知玩伴 W1售價：5,599美元（約43,600港元） M1售價：2,899美元（約22,580港元） 乍看之下，來自內地的家用機械人Swi tchBot onero H1，有人笑說身軀像拉長了的空氣清新機，再配上一張機 械人臉。跟CLOiD一樣，onero H1為穩定自如移動，同樣 以滾輪底盤代替雙足，全身合共具備22個自由度，主要集 中在雙臂及上半身，目標是做到「抓、推、開、收」幾個 最常見的家務動作，如抓起衣物、開門、推回抽屜、將 碗碟放進廚櫃。 onero H1採用OmniSense VLA（Vision Language Action）模型，由頭部、手臂、手掌，甚至腹部都塞 進多組Intel RealSense鏡頭及感測器，實時感知物 件距離、形狀和受力狀態，配合深度感知與觸覺回 饋，減少打爛杯碟，抓破衣服等意外，並在一次 次家務中持續學習，令動作越來越順手。 由於大模型融合視覺、語言及動作能力， 令onero H1可將鏡頭所見情景及用家口中的 指令，轉化成連貫動作，例如「幫我執拾客 廳」，機械人先分析眼前狀況，再決定先後 次序和動作細節，而不是只執行事前編寫 好的程序。SwitchBot表示onero H1即將 在官網開放預售，但暫未公布具體售價 及上市日期，只強調是一款「平而近 人」的AI家用機械人。 售價：待定 洗衫煮飯以外，家用機械人也 可以擔當其他角色，如小朋友的AI 玩伴，且看Zeroth（元點智能）開發的 W1及M1，超萌造型顯然不是來打苦 工的，其中擁有一雙大眼及履帶的 W1，賣相十足電影《Wa l l‧E》的主 角，由於內置鏡頭、LiDAR及距離感 測器，掃描3D地圖後，還懂得自動 避障、規劃路線，故不但可在室內、 戶外結伴玩耍，還可一路跟拍、搬運 （最大負重50kg），甚至保安巡邏，過 程中不需用家不斷發指令或遙控， W1會按預設任務自行決定，例如繞 過枱凳、避開小朋友積木。 至於機身更為細小的M1，身高 不過15吋，但整合模態感知及Google Gemini 等生成式AI，既可陪小朋友 玩，亦可提醒長者服藥及接下行程， 還有偵測跌倒等安全提示，是一台兼 顧安全監察、生活助手與娛樂的陪伴 機械人。 ■ LG 在 CES 2 0 2 6 發 布 家 用 機 械 人 CLOiD， 一 雙 靈手配合自家 Physical AI 可以 入屋做家務。 主 動 執 屋 家 務 清 零 掀家居革命 ■SwitchBot onero H1 機 身修長，全 身合共具 22 個自由度， 主要集中在 雙臂及上半 身。 ■多得實時 感知物件距 離、形狀及 受力，抹窗 也 難 不 到 onero H1， 不用擔心太 大力壓爆玻 璃。 ■作為家務機械人，onero H1 當然識得摺衫。 ■每日淋花這種 瑣碎事大可交 給機械人，絕 不會忘記。 ■ Zeroth W1 外 形 十足電影主角Wall‧E， 頭部、雙手及履帶都可以 郁動。 ■ CLOiD 早前應P r o v i t a e . h k邀請，我為其專 業社群主講了一個AI系列web i na r，主題 是「Generative AI for Accounting & Finance Professionals」。我用一個宏觀框架講清AI的本質、 限制、潛力與風險；因為AI更像肌肉，要用得好， 先要理解，再靠訓練與校正。而大家最關心的核心問 題，始終是AI會如何影響我們的工作？答案或許就藏在 一份近期關於CFA（特許金融分析師）考試的研究之中。 AI通過了CFA考試代表甚麼？ 一份近期研究以近千條模擬考題測試多個新一代推理 型模型，涵蓋CFA Level I至Level III。測試不僅包括選擇 題，還有需要寫出理由、作出判斷的開放式文字題。結果 顯示，這些模型已能在一定程度上通過各級別考試。 CFA這類原本要靠時間與大量案例累積才形成的判斷 能力，如今有一部分可以在AI輔助下，透過更密集的練習 提早建立。這並不等同於取代專業判斷，但它正在改寫 「判斷力如何累積」這件事本身。對已經站在相鄰專業之 中的人而言，這個轉變的意義，比「AI通過了考試」這 件事本身來得深遠。 以審計為例，auditing、fraud investigation、corporate governance看似不同專業，其實對從業者的底層能力要求相 近，真正的門檻在於案例累積需要時間。AI壓縮了這段學習 期，相鄰專業之間的邊界因此變得可穿越。 專業深度不再重要？ 這是否意味深度不再重要？恰恰相反。一名只有兩年經 驗的審計師，可能在AI輔助下，更早接觸並處理原本需要五 年經驗才會遇到的複雜審計任務。真正的轉變在於——深度 與廣度，已不再是二選一的關係。過去，跨入相鄰專業往往 意味暫時放慢垂直深化，但當邊界壓縮的速度超越深度累積 本身，兩者開始可以並行。 這亦解釋了為何未來專業差距的形態，可能與以往截然 不同。同樣背景、同樣訓練的人，會逐漸走向兩條曲線，一 條仍然依賴年資自然累積；另一條則在AI的輔助下，加速吸 收原本需要多年exposure才能內化的判斷經驗。結果未必是 誰比較「聰明」，而是被同樣背景、但「AI放大版」的同行拉開 距離。差距的根源，往往不在於工具的有無，而在於是否意 識到專業成長的節奏已經改變。差距不在能力上限，而在到 達上限的速度。 AI正在抹平的，從來不是專業本身，而是那些原本只靠 時間維持的專業邊界。當邊界開始鬆動，真正的問題亦隨之 浮現。在這個新節奏之下，我們是否仍然選擇讓時間，而非 主動迭代，來決定自己的專業成長速度？ 當然，AI能把你推得更快，但責任不會被外包；因此， 別忘記速度必須與核實與校正並行。 每周AI貼士：分享如何用AI學新知 AI抹平的不是專業 而是專業之間的邊界 這是我自己摸索出來的一套方法，分享給 大家參考。 學一個新題目時，AI最好的角色不是「答案 機」，而是「學習加速器」。我的做法很簡單，但 刻意分成四步，目的只有一個——加速理解， 同時避免學錯。 第一步，先讓AI做初步研究，寫一份可消 化的簡短綱要，把核心概念、框架與關鍵詞整 理清楚。第二步，把這份綱要交給另一個AI審 閱，專門檢查完整性與正確性，並指出最可能 出錯或需要核實的部分。第三步，要求AI用例 子與類比重講一次，幫助把抽象概念落地，同 時要求它標明「類比的失效範圍」，避免形成錯 誤直覺。 最後，用自己的語言寫出總結，再請AI檢 查是否遺漏重點、是否存在常見誤解，並以幾 條測試題反向驗證理解是否紮實。 核心原則是速度是槓桿，紀律是保險。 機械人 ■ M1 能 自 行 返回基座充電 休息。 ■ ■ W 1 可跟小朋 友在戶外玩 耍， 必 要 時 還可充當流動 電源提供電力。 ■ M1 整 合 多 模 態 感 知 及 G o o g l e Gemini， 能 跟 用家對話互動。 ■CLOiD 由 頭、 軀 幹及滾輪底 盤 組 成， 雙 臂較長且重心 偏低，移動時更 穩定。 ■ CLOiD ■各大 AI 模型在CFA 模擬考（Level I–III）的 Pass/Fail 結 果。資料來源：Patel 等（2025），arXiv:2512.08270。 C8 01.19.2026星期一 副刊 透過視 覺辨 識， 可以 抓好碗碟，逐一 放入洗 機。 只要說句﹁幫 我 準備早餐﹂， 機械 人會識得解讀 為開 焗爐、烘麵包 等連 串動作。 即場示範 從打開洗衣機， 並 把毛巾放進滾洞內。
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