• 21Gram用科技留住愛

    養過寵物的人都知道,毛孩最大的缺點從來不是掉毛或搗蛋,而是在離世時,令主人傷心欲絕。21Gram創辦人梁康敏(Candy)嘗試用科技,為這種離別帶來慰藉。

    全息再現毛孩

    Candy自小喜歡貓,但家裏不准養,只能到好友家探貓、流連貓café、甚至隨身帶備「貓條」餵流浪貓。升中不久終獲准養倉鼠,但倉鼠壽命只有二至三年,感情才深就要道別。現在她飼養的倉鼠已是第四隻了。對Candy來說,與寵物分離的經歷並不陌生。

    正在都會大學攻讀護理系三年級的她,有一位自中學開始便認識的同學Alex(擔任團隊的CTO)。一天Alex告訴Candy,正值「炒卡」熱潮,他打算開發一款3D掃描應用程式,為Pokémon卡作網上鑑定。Candy對「炒卡」不感興趣,卻聯想到曾在網購平台上見過的寵物全息投影(Hologram)產品——透過3D掃描結合AI生成技術,重現寵物立體影像。Candy游說同樣喜歡小動物的Alex,不如我們改做這個?

    二人坐言起行,聯同另一中學同學Kylie(負責社交平台營銷),在今年1月成立初創21Gram,並參加「都會大灣區創業支援計劃」,獲大學及政府提供合共60萬元資助;又透過大學參加阿里巴巴創業者基金舉辦的Jumpstarter比賽。賽後不久、公司還未有產品面世,其輪候名單上已有三十多人預訂。其後團隊兩次在市集上展示成品,再售出數個。

    簡單解釋一下21Gram的產品:主人需要提供最少兩至三張寵物的相片和10秒影片,團隊利用AI分析動作與外觀特徵,建立模型,再以全息投影方式呈現。整個客製化過程約需一星期。產品是一個小巧的透明膠盒,適合作案頭擺設,頂部設有投影熒幕(或改以手機應用程式顯示)。投射出的寵物全息影像不但包括至少四個動作,還能與主人以語音或手勢互動。產品採用一次性收費配合訂閱模式。

    「網上平台售賣的較『標準化』,未必還原寵物的特定動作。」Candy認為21Gram的產品更重視細節。已有兩位主人收到他們的寵物全息投影產品,都回覆團隊表示感謝,讓他們得到很大的慰藉。

    「失寵」帶來商機

    近年和寵物相關的服務市場持續擴張。21Gram仍處起步階段,Candy計劃與寵物善終機構及寵物品牌合作,並透過市集與社交平台提升知名度,期望年底前為80至100名客戶完成訂單。 「我們不求以最低成本賺最多錢,而是希望為失去寵物的人帶來最好的情緒價值。」Candy希望將來有能力持續地支持照顧流浪動物的團體,幫助更多小動物和愛動物的人。

    本文於2026年10月16日刊登於《經濟一周》的「都會大學專欄」。上為原文。

  • 港漂創國際租房平台

    三年前,政府把資助大學非本地生限額由20%倍升至40%,來港學生倍增,但大學宿舍供應卻滯後,許多留學生初來報到,都因為沒房住而徬徨不已。

    無房之痛

    港漂吉浩冉(Aaron)是其中之一。2013年9月,他透過內地中介報讀本地副學士課程,與父母由山西來港,因未預訂住處,到步後才逐間酒店查詢,卻一一被告知客滿,結果輾轉入住旺角一間唐樓賓館,身心俱疲。當年才18歲的Aaron,「急得直接就哭了」。

    這段遭遇,加上在學期間目睹不少內地生同樣為「找房」受挫,令他意識到「學生租賃」市場深具潛力。Aaron副學士畢業後升讀都會大學的國際商業學學士課程,2018年畢業那年,他決定創辦「香蕉公寓」小試牛刀。

    Aaron由旺角起步,市場反應正面,惟不久後疫情來襲,那幾年的出租率僅約五成,令公司面對沉重營運壓力。

    痛定思痛,Aaron重新審視業務模式,決定轉型為「輕資產長租平台」再出發。他2022年自資創立「他鄉寓」。一方面向酒店集團開拓房源,另一方面透過到校宣傳及社交媒體,吸納有半年至一年住宿需求的留學生、留港工作人士及跨境居住者,由平台提供本地支援服務。項目2025年成為都會大學孵化及都會大灣區創業支援計劃成員企業,獲來自大學及政府的資助合共60萬元。

    從房東到平台

    這次轉型正逢其時。疫情解禁後,加上政府倍增非本地大學生的政策,令每年來港的內地留學生大增,在大學宿舍供應長期滯後下,「他鄉寓」為港漂們提供不少長租選擇。Aaron透露,「他鄉寓」於2025年已達收支平衡。

    除香港外,平台亦拓展至新加坡、澳洲及英國等熱門留學地,並計劃進一步開拓北美市場,目前全球房源逾100萬項。Aaron希望把「他鄉寓」發展成專注中長期住宿的國際化服務平台。

    Aaron回想在創業低谷時,媽媽曾勸他「找個班上吧」,惟爸爸一直支持他繼續嘗試,「我經歷過找不到落腳處的無助,所以希望其他人在陌生的城市,都能找到適合自己的居所。」

    本文於2026年9月25日刊登於《經濟一周》的「都會大學專欄」。上為原文。

  • MotoNerv「看」穿監控未來

    馮鑫傑(Forte)的創業生涯頗曲折,產品的技術含量亦高,幸好遇上AI熱潮,終於迎來爆發的契機。

    Forte在2014年於都會大學商學院畢業,其後入讀城市大學攻讀市場學碩士。兩年後完成學業,他加入阿里巴巴杭州總部,參與營運「淘寶直播」。半年後申請調職回港,2017年加入成立不久的「阿里巴巴創業者基金」(AEF),籌備年度重頭戲Jumpstarter,並支援團隊的創投工作。

    自動駕駛啟發創業

    在AEF工作的四年間,Forte大開眼界。其中一個深圳自動駕駛項目尤令他著迷,使他萌生創業念頭:「我想坐上駕駛座試試。」2020年,他離開待遇優渥的工作,創辦MotoNerv,成為自己口中「苦修」的創業者。

    Forte的合夥人是一位具豐富經驗與人脈的賽車手。最初他們專注車隊管理及駕駛影像識別,希望提升駕駛安全。MotoNerv花了足足四年時間收集行車影片、訓練AI模型、開發系統,把影片內容轉化為文本,再進行分析,可惜期間收入寥寥。好不容易熬到ChatGPT橫空出世,向Forte展示出一片新天地。

    「我們的產品不再局限於車或駕駛。」大型語言模型(LLM)擅長理解文字,而MotoNerv的核心能力,正是把影片實時「翻譯」成可搜尋的文本。一段包含環境、人物、物件與互動的10分鐘影像,經處理後可生成海量文字資料,而且準確度甚高,成為分析基礎。

    影像化成文字 即時預警

    更重要的是,用戶可以直接就影片提問——例如「剛才誰進入房間?」「今天下午有多少人跌倒?」系統會即時從文字資料中整理答案,猶如一名全天候觀看畫面的助理。

    以MotoNerv其中一個政府項目為例,系統持續分析CCTV畫面並轉化為文字,一旦偵測到異常狀況,便通知人員處理,效率比人手高得多。「一般人能看到什麼,我們都能看到。但我們不累、不分心、不看漏。」Forte說。

    這套技術同樣適用於商場、醫院及酒店等公共空間。當系統辨識到跌倒或潑灑等意外,可即時通知負責人員處理。而影片在轉化為文本後可被刪除,文字所需儲存空間遠低於影像。

    一般人都可利用LLM把影像轉換成文字,但十分耗時且需要大量算力。Forte比喻MotoNerv的系統好比連鎖快餐店,處理食材又快又標準化;一般人偶爾才下廚,自然慢得多,成本也高。

    成立多年,MotoNerv終於在2025年錄得收支平衡,2026年預計收入有500-800萬港元,穩步發展。這一刻,Forte終於感到坐穩屬於自己的駕駛座了。

    本文於2026年9月12日刊登於《經濟一周》的「都會大學專欄」。上為原文。