晶片無線設備輸港受限 科企不用美零件避開制裁
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
全國人大常委會昨天通過《港區國安法》,美國政府宣布停止向香港出口軍用設備,同時規定兼具軍民用途的出口貨品輸港必須領取許可證,預料電腦晶片、無線設備等的供應,日後將因制裁而首當其衝。
據悉,香港近年從美國進口的關鍵科技產品,計有槍用狙擊鏡、人造衞星及電腦晶片等;此外,由美國輸出至本港的敏感技術,還包括半導體晶片和熱成像儀。本地機械初創路邦動力創辦人兼技術總監麥騫譽接受本報訪問時稱,公司一直致力研發5G仿生機械人,主要使用華為、中興通訊(00763)提供的晶片零件。

路邦動力麥騫譽指出,公司會適時採取後備方案,例如轉用其他地區生產的晶片。(何澤攝)
路邦用中興模組 隨機應變
麥騫譽指出,由於華為現時沒有從美國入口硬件設備,因此對其影響不大。況且,公司較多採用中興生產的5G傳輸模組,該模組的晶片來自美國高通(Qualcomm)。他補充,將會密切留意美國供應鏈的情況,並與中興緊密聯繫,保持隨機應變,適時採取後備方案,例如轉用其他地區生產的晶片。
路邦動力的業務以5G、人工智能(AI)及機械人(Robotics)等敏感技術為主。麥騫譽解釋,相關企業難以打入美國市場,因此重點扎根於本港、內地、東南亞和歐洲等地區。而公司之所以採用高通晶片,其實源於客戶要求,跟美國晶片的品質考慮無關。
Rice Robotics購日台零件
另一家本地科企、研發配送機械人的Rice Robotics,其創辦人李國康表示,美國停止向香港出口國防設備,以及軍民兩用科技須申領牌照才可供港,短期內對公司未有迫切影響,因為現時產品所需要的零件,內地也有供應,「早期製作Prototype(原型)機械人時,的確有採用由美國引入的光學雷達(Lidar),不過由於生產成本的考慮,現在大量投產的機械人,已全面採用來自日本、內地及台灣的零件。」
李國康提到,現階段不擔心美國的制裁措施,會波及本地科企從日本和台灣引入零件。至於產品出口,他認為,目前公司所研發的配送機械人主攻亞洲市場,故暫時不會受太大衝擊。

Rice Robotics李國康不擔心美國的制裁措施, 會一併影響本地科企。(資料圖片)
就美國制裁對本港的影響,香港資訊科技商會榮譽會長方保僑回應,軍民兩用科技除了「飛機大炮」等設備,還包括電訊產品如路由器,甚至數據中心等基建。他相信,不僅IT業界受牽連,以醫療界為例,激光與放射性治療等設備均有機會列入限制名單;至於工程界方面,專門操控炸藥的機械,或會成為美國制裁的產品。
方保僑憂損轉口港地位
方保僑續說,美國現把香港視同中國,觀乎華為尋找代工晶片,連台積電與三星也拒接其訂單,倘把華為的境況套用至香港,本地小企業恐更難覓得相關替代品。
此外,若制裁窒礙本地產品及技術研發,投資者恐因而轉投新加坡等鄰近地區。至於貿易層面,香港作為轉口港,未來較難續當其他國家進出口有關設備的貿易中轉站。
支持EJ Tech
如欲投稿、報料,發布新聞稿或採訪通知,按這裏聯絡我們。
Related Posts
Latest News
-
衞星大戰|Apple和SpaceX掀衞星服務爭奪戰
Apple 和馬斯克(Elon Musk)旗下的SpaceX,據報正在爭奪供應有限的手機頻譜使用權。消息指,Apple在外太空投資激怒了馬斯克,而SpaceX已敦促監管機構叫停一項由Apple出資的衞星擴張項目。
- Posted March 31, 2025
- 0
-
針對不同行業監管AI發展(方保僑)
隨着人工智能(AI)技術普及,潛在風險和挑戰也日益顯現。如何在促進創新的同時,確保AI技術安全、透明和公平使用,已成為香港特區政府乃至整個社會必須面對的重要課題。
- Posted March 31, 2025
- 0
-
AI預測|蓋茨:兩工作十年內較受AI衝擊
微軟(Microsoft)共同創辦人比爾蓋茨(Bill Gates)早前接受電視節目訪問時,預測人工智能(AI)將於未來10年取代人類在醫療、教育等大多數專業領域的角色。
- Posted March 31, 2025
- 0
-
陳仲文|AI武器化 衍生新興網絡威脅
香港生產力促進局數碼轉型部總經理、香港網絡安全事故協調中心(HKCERT)發言人陳仲文指出,本地企業現時面對五大網安風險,從大型語言模型(LLM)外洩風險、AI助長的詐騙攻擊,以至關鍵基礎設施的安全隱憂等,企業須正視新興威脅,強化防禦策略。
- Posted March 31, 2025
- 0
-
楊紅霞|籲港府支援基建 配合人才優勢
港理工大學計算機及數學科學學院副院長(環球事務)楊紅霞直言,本港在生成式人工智能(GenAI)浪潮中尚未取得較大突破,乃不爭事實,但只要充分把握人才優勢,善用周邊地區資源,相信仍有不少發展機會。
- Posted March 31, 2025
- 0
-
直接偏好優化(DPO)
直接偏好優化是一種用於訓練機器學習模型的新興方法,直接利用人類的偏好數據來優化模型。
- Posted March 31, 2025
- 0
-
獎勵模型(Reward Model)
獎勵模型是一種在機器學習領域使用的概念,特別是在強化學習及某些生成式模型的訓練中。
- Posted March 31, 2025
- 0