本文重點
AI 支援不只看撥款有幾多，更要看誰符合資格、何時可用，以及能否解決實際問題。本文按《2026 年施政報告》全文、相關附件指標及附篇整理，逐項拆解企業、個人與公共服務的受惠機會和限制。
本文按公布當日資料撰寫。政策目標、現行計劃與尚待細則安排已分開標示；後續申請及落實情況以主管機構公告為準。
1. 今次 AI 政策，誰最有機會真正受惠？
《2026 年施政報告》在 9 月 16 日公布。AI 措施除了集中在第 102 至 123 段，亦散落於北部都會區、教育、醫療、交通、社福及政務部分。綜合全文，政府正同時推動企業採用、科研算力、全民技能和公共服務應用，並補上風險治理安排。
對一般企業最實際的消息，是 AI 已進入中小企轉型支援的政策範圍；對個人最直接的支援，是培訓及體驗機會增加。但「報告有提到」與「今天可以申請」是兩回事。企業能否受惠，取決於項目目的、所屬行業、資金及執行能力；個人能否受惠，則取決於課程開放、資格、名額，以及能否把所學放回工作。
| 讀者 | 最值得留意 | 截至 2026 年 9 月 16 日的實際判斷 |
|---|---|---|
| 一般中小企 | BUD、DTSPP 優化、數碼不求人、AI with HKPC | 有支援方向，但沒有人人適用的即時 AI 現金券；BUD 要符合市場及項目目的，DTSPP 新安排要等細則。 |
| 法律、建造、社福及安老科技機構 | 法律科技短期資助、CITF、WelfareHK.ai、安老科技支援 | 行業需求較明確；有些資源經機構、項目及採購流向服務，未必由最終使用者領款。 |
| AI 科研及工業企業 | 人工智能資助計劃、研發院、智能生產及科研商品化支援 | 資源規模較大，但科研、投資及機構門檻也較高，與一般客服或辦公自動化預算不同。 |
| 在職人士、青年、教師及學生 | 全民 AI、AI 技能提升、Talent Foundry、數字教育平台 | 學習入口增加；部分已有活動，部分要到 2027 年或以後，未代表所有私人課程均可免費報讀。 |
本文先列資助與可用入口，再分析個人、行業與公共服務影響。下文「實務判斷」屬 AD-Linkage 的分析，政策承諾、已實施措施及尚待公布細節會分開交代。
2. AI 相關資助總覽：金額是給誰、現在能否申請？
以下金額全部為港元。基金總額、追加撥款、每宗上限與企業累計上限，代表不同事情，不能直接相加成「每間公司可獲多少 AI 資助」。這亦不是一張人人適用的申領清單。
| 計劃／措施 | 金額及真正用途 | 誰可能受惠 | 現況及限制 |
|---|---|---|---|
| BUD 專項基金 第 116、362 段 | 一般申請及「電商易」每宗上限 80 萬元；「申請易」15 萬元；每企業累計 700 萬元。「電商易」累計 100 萬元包含在 700 萬元內。 | 符合實質業務及其他條件的香港非上市企業，項目須符合合資格境外市場的品牌、升級轉型或推廣銷售目的。 | 包含 AI 元素的針對性支援已於 2026 年 6 月 15 日實施。上限不等於全額獲批；須核對最新指南、共付及費用資格。 |
| DTSPP 優化 第 116、362 段 | 將以配對資助支援更多中小企使用 AI 及網絡安全方案；新一輪金額、比例及方案類別未在報告交代。 | 新一輪合資格中小企；擴大範圍待公布。 | 現有官方申請時間表顯示舊輪已截止。舊制最高 5 萬元、1:1 配對，不可當作新 AI 輪的已確認條款。 |
| 法律科技短期資助 第 109 段／附件指標 23 | 鼓勵法律業界採用法律科技，包括 AI；本次未取得每宗金額及合資格費用的正式細則。 | 法律業界；具體申請人資格待正式安排。 | 附件目標為 2026 年底前推出。現階段適合準備需求，不能寫成已接受申請。 |
| 社福 AI 實驗室 WelfareHK.ai 第 113 段 | 3 億元為整體撥款，用於識別社福應用場景、資助開發及試行方案。 | 社福機構、技術開發伙伴及服務使用者；主申請人條件待公布。 | 將成立；每宗上限、甄選及收件安排待公布。不是向一般中小企或市民派發 3 億元。 |
| 人工智能資助計劃新注資 第 201 段 | 追加 10 億元，支持香港人工智能研發院以高階算力支撐前沿科研。 | 研發院及相關科研生態。 | 這筆新增資源有指定政策用途，不能解讀為一般企業購買 AI 軟件或顧問服務的補貼。 |
| 建造業創新及科技基金 CITF 第 333 段及註 40 | 政府今年注資 10 億元，加上建造業議會 4 億元，共 14 億元基金資源；涵蓋建造機械人、AI 及數碼科技。 | 符合子計劃資格的建造企業，尤其相關中小企。 | 官方網站已有 AI／機械人、科技採用及申請指引入口；個別項目上限、名額及費用須按所選子計劃核對。 |
| 安老科技支援 第 400 段 | 預留 1 億元支援本地科技企業的安老科技產品及方案。 | 相關本地科技企業及採用服務的安老機構；長者間接受惠。 | 屬相關科技配套，並非全數指定 AI，也不是每位長者可領 1 億元；細則及落實安排待核對。 |
| 高等教育應用 AI 第 194 段 | 2029/30 學年起，「科教創新基金」每年提供 4,000 萬元，推動高等教育界應用 AI 及新興科技。 | 高等教育機構及其教學／科研應用。 | 屬未來機構資源，不是即日個人學費津貼。 |
最容易混淆的是名稱：「人工智能資助計劃」聽起來適合所有 AI 項目，但本次新增 10 億元明確指向研發院的前沿科研；BUD 雖然不以 AI 命名，卻可能更接近有境外市場需要的企業。判斷資助時，先看支援用途及申請對象，再看金額。
資料：工業貿易署 BUD 現行介紹、DTSPP 官方申請時間表、CITF 官方網站及施政報告附件指標。各項施政報告段落另見文末索引。
3. 中小企點樣用得到：BUD、DTSPP 與第一個 AI 項目
BUD：先證明市場與業務需要
BUD 的 AI 支援是現有基金的針對性安排，不是只要在報價加上「AI」便能獲批。公司應先說清楚目標市場、現有流程、預期改善，以及為甚麼需要這些費用。例如向境外客戶銷售的企業，可以研究 AI 多語內容、產品查詢或銷售流程是否符合所選計劃；若全部用途只涉及香港本地日常行政，不能單憑使用 AI 推定合資格。
上限亦不是政府包辦整個項目。工貿署現行介紹列出各類上限；2026 年財委會文件確認 BUD 配對比例為政府 1、企業 3，即政府最多承擔合資格開支的 25%。文件亦列一般申請及「電商易」在任何時間的總獲批政府資助上限為 80 萬元，不能把 700 萬元企業歷年累計上限視為一次可取得的現金。企業在作預算前，仍須用最新申請指南核對付款、採購和開始日期。這對現金流有限的小公司，往往比最高可申請金額更重要。
HKPC 官方 BUD 網頁列一般申請及「電商易」當期收件截至 2026 年 9 月 30 日晚上 11:59，其後收件會歸入下一批處理。這是批次截數，並非整個基金永久截止；實際提交前應再查當日官方時間表，毋須為趕日期而草率承諾尚未釐清的支出。
DTSPP：方向切合小公司，但新條款尚未足以採購
今次把 AI 與網絡安全放在同一項中小企支援，方向合理。公司接通 WhatsApp、知識庫或客戶系統後，權限、資料更新及服務安全會直接影響能否長期使用。只補貼工具帳戶，未處理資料和員工使用流程，成效可能有限。
但截至本文核對日，舊輪申請已關閉，新 AI 優化安排的開放日、合資格行業、方案清單與金額仍要等公布。附篇第 101 頁亦確認優化版仍在籌備。舊制限定行業、員工人數與預先評估方案等要求，也不能自動延伸為新制。公司現在可先列需求、整理資料及比較方案，待正式細則後判斷是否申請；不應把未確認的資助收入計入已簽訂的採購預算。
一個小公司的實行例子
假設一間香港貿易公司經營境外市場，客戶經網站和 WhatsApp 重複詢問規格、最低訂購量及交付安排。這是示例，並非已獲資助個案。公司可以先整理產品資料、核准回覆、價格版本及例外情況，由內部同事或專業工程團隊建立查詢流程，再用同一組真實問題測試回答是否準確、是否使用最新資料，以及需要跟進的個案有沒有交到負責人。
申請層面另行核對：目標市場是否涵蓋、知識整理與系統接駁是否屬合資格費用、何時可開始項目，以及有甚麼採購要求。營運層面則要記錄導入前後每宗查詢處理時間、錯答、漏答、需要人手跟進的比例及成交路徑。這樣才能判斷政府支援究竟有沒有幫公司解決問題。
尚未確定做甚麼的企業，可先利用「數碼不求人」及「AI with HKPC」的諮詢、培訓與展示了解選項。第 117 段亦提出拓展 AI 輔助諮詢與網絡安全評估。這類服務降低選型門檻，但不等同已替每間公司完成系統部署或承擔維護。
BUD 配對及資助安排：2026 年財委會文件，第 13 頁；HKPC BUD 申請入口及批次。批次資訊於 9 月 16 日透過官方網頁的搜尋服務快取核對，提交前須再次確認。
4. 行業機會：金融、法律、醫療、建造、交通及社福
行業支援的價值，在於有明確使用場景和參與機構。對企業來說，機會可能是測試合作、技術採用、人才培訓或供應鏈訂單，不一定是直接領取現金。
| 行業與原文 | 政策及時點 | 實際機會與限制 |
|---|---|---|
| 金融、保險及證券 第 104–107 段 | 生成式人工智能沙盒++擴展至多個金融界別；8 月 27 日已公布首批 36 個用例，涉及 30 間金融機構、27 個科技伙伴，今年內測試。另有 AI 網絡風險工作、十家保險公司承諾設 AI 卓越中心，以及證券監管科技研發及培訓。 | 金融科技公司可尋找合適機構測試開戶、理賠、客戶互動及監控流程；首批已甄選，不代表現在仍接受首輪申請。監管、系統整合及測試能力構成門檻。 |
| 法律 第 109 段 | 短期法律科技資助，附件目標年底前推出。 | 有助律師行評估知識檢索、文件及工作流程應用；金額、可資助費用與申請人條件未定，不宜先承諾報銷。 |
| 醫療 第 108、299、301 段 | 醫衞局協調醫療界引入 AI；京士柏綜合日間醫院的放射診斷中心規劃使用 AI 標註與分流；癌症策略繼續使用 AI 輔助診斷。 | 醫療機構及供應商有驗證與應用機會，病人經醫療服務間接受惠。服務容量目標不能直接改寫為每位病人的輪候時間保證。 |
| 建造及公營房屋 第 110、320、331、333、387 段 | AI+「智築目」由 2027–28 年度起用於所有新項目規劃；引入更多 AI 控制成本，新工程招標採用 AIoT 物流運輸；CITF 支持相關科技及私人工程 4S。 | 規劃、工程與物流供應商可研究系統要求及採用資助。MiC 工期縮減及整體工務節省屬多項措施成果，不能全歸因 AI。 |
| 道路交通及口岸 第 111、112、360 段 | 今年內開始接受個別自動車項目商業化申請；西九龍站至九龍站接駁預計 2027 年第二季啟用；亦會試行港珠澳大橋跨境自動車。今年 12 月在大橋香港口岸推「智通行」先導計劃。 | 營運商須依牌照和安全要求；「智通行」服務已登記的合資格跨境私家車司機及乘客，並非所有旅客即日無感通關。 |
| 社福及安老 第 113、375、400 段 | WelfareHK.ai 開發及試行方案；社福數據分享平台於 2027 年上半年先與個別部門及 NGO 試行整合分析；另預留安老科技資源。 | 有助配對需要與服務，亦為科技企業提供合作場景；誰可以看甚麼資料、識別有誤時怎樣更正、誰接手個案，都影響服務能否到達使用者。 |
| 旅遊 第 114 段 | Discover Hong Kong 由 2026 年底起引入 AI 個人化建議，並在地圖應用程式加入智慧旅遊頁面。 | 商戶值得整理地點、營業時間、服務、語言及預訂資訊。這是 AI 搜尋可理解商戶資料的實務需要，但不保證被推薦，官方亦未在此公布商戶收錄機制。 |
| 廣播及內容製作 第 115 段 | 香港電台加強 AI 及新媒體應用，提升製作及觸及能力。 | 反映內容工種會更重視製作流程、核實、版權及成效；本段未公布給一般創作者的補助。 |
對相關行業，「幫得到」的前提是方案能嵌入真正流程。金融或醫療系統的採用周期通常涉及多方驗證，政策支持可以增加測試機會，卻不會自動消除整合、責任與採購門檻。中小型供應商可以先專注一個可測量的用例，再找有實際資料和場景的合作機構。
5. 個人有甚麼支援：免費學習、進階技能與青年機會
「全民 AI」已有入口，200 多項是未來規模目標
第 118 段提出，在「全民 AI」普惠計劃下，至 2028 年首季推出超過 200 項培訓及活動，涵蓋普羅市民、大學生、年輕研究人員、專業人士、在職人士及中小企。相關計劃已有活動與課程渠道，不能統一寫成全部尚未推出；同樣不能把未來 200 多項活動當作今天全部可報名的課程。
第 119 段的「機器人走入社區」試驗計劃則偏向體驗、具身 AI 認知及數碼共融。這類安排對第一次接觸科技的市民有價值，但體驗一次與能獨立完成工作仍有距離。活動數量是投入指標，學員能否取得持續練習、適合的設備、語言和支援，才影響真正受惠程度。
免費 AI 技能提升：預計 2027 年上半年開始
升格後的技能提升局會推出為期 18 個月的 AI 技能提升計劃，包括免費全民網上職場 AI 課程，修畢者可免費選修行業實務短期進階課程，預計至少 4 萬名僱員受惠。這是較清晰的「基礎到行業應用」路徑，但今天未能據此承諾具體招生日期、所有課程名額或任何私人課程免費。
實務判斷：網上課程可以減低學費及交通門檻；若主要依賴自學，輪班員工、數碼基礎較弱人士或缺乏練習設備的人，仍可能難以完成。評估成效應看修畢、進階、工作應用及後續支援，不能只看多少人登記帳戶。免費入門亦不代表每位學員已掌握行業資料、驗收和實際操作。
青年及專業人才：名額、體驗與職涯路徑要分開
民青局會推出全新 AI 體驗活動；科技園已擴大 Talent Foundry，面向本地大學生、研究人員、職場新人及專業人士，聚焦 AI+及新興科技，每年預計約 500 個培訓機會。後者對想深入發展的人較具針對性，但仍要看當期資格與名額，不能寫成人人保證入讀或保證獲聘。
第 152 段提出研究把更多 AI 應用人才加入「人才清單」。這是人才政策方向，並非學完一個 AI 課程便自動取得簽證資格。第 278 段的技能為本培訓框架預計 2027 年首季公布；第 279 段是技能提升局成立首年內啟動 CEF 檢討，沒有宣布即日增加個人 CEF 額度，亦沒有宣布所有 AI 課程均獲資助。
個人現在可以先選一項工作成果作學習目標，例如完成一份有來源可追溯的市場分析、建立每月內容及成效報表，或整理一套可測試的客戶常見問題。再按需要選入門活動、系統課程或工作實踐，比只追逐工具名稱更容易判斷課程是否有用。
6. 學校、教師及家長：支援不只是一個 AI 帳戶
第 270 段提出，按《中小學數字教育發展藍圖》推出包含 AI 大語言模型的免費數字教育學習資源大平台，逐步把「AI 教學助理」拓展至更多科目；同時檢視小學科技教育、資訊及創科課程銜接，並修訂高中數理課程。
附件把落實節點寫得更清楚：2026/27 學年逐步推出資源平台，並發展至少兩個不同科目的 AI 教學助理。幼稚園方面，政府預留優質教育基金撥款，支援數碼設備、AI 工具、家長科技倫理與數字素養及教職員培訓；附件目標包括 2027 年公布支援措施，以及在 2028/29 學年結束前，所有參加幼稚園教育計劃的幼稚園至少有一名教師或行政人員已參加創科／AI 培訓。
對教師，潛在好處是減少重複備課、取得科目資源及建立共同使用規則。對學生和家長，好處是有較一致的學習及倫理支援。惟「免費平台」是教育資源安排，並非所有公眾已可取得免費商業模型帳戶；設備資助亦不代表每間學校已有足夠時間、資料及人手做好整合。
實務判斷：只計算「有多少工具」或「有一人受訓」未足以評估全校應用。學校應看教師能否修改及核實 AI 輸出、學生資料如何處理、不同學習需要是否獲照顧，以及行政和教學流程有沒有實際減省時間。政策未指定 AD-Linkage 的教師課程或學校工作坊獲相關撥款認可，採購和培訓須按正式條款處理。
7. 科研、算力與工業：大額資源如何落到企業？
算力及研發院，主要建立長期能力
香港人工智能研發院已成立，報告預計今年內開始運作；生命健康研發院今年內基本完成籌建，總院聚焦「人工智能+生命科學」。河套香港園區、科學園及數碼港繼續提供基建、培育、融資和市場網絡，亦有聚焦 AI 及具身智能的加速器。第 126 段列出的獨角獸及初創數字屬生態概況，並不是新一輪資助名額。
沙嶺數據園區已動工，預計 2032 年提供的算力達目前香港約 36 倍，累計投資最少 238 億元；另有第 201 段的 10 億元新注資支持 AI 研發院前沿科研。這些有助建立研究及產業基礎，但屬中長期資源，不能直接推論一家小公司的 AI 訂閱費明天會下降。
工業與科研資助是相關機會，並非全數 AI 專項
| 相關支援 | 金額／時點要點 | 實際門檻 |
|---|---|---|
| 新型工業化資助計劃／新型工業加速計劃 第 128、131 段 | 現行前者每宗最高 1,500 萬元；後者每宗及每企業上限 2 億元，企業投入至少 1 億元、項目至少 1.5 億元。兩者官方頁均列全年收件。 | 兩者均為政府 1：企業 2，政府資助為獲批開支三分之一或金額上限，以較低者為準。支援在港智能生產線或指定策略產業高端設施，不是一般辦公室買 AI 工具的申請路徑。 |
| 新型工業化支援計劃整合 第 131 段及註 15 | 涵蓋新生產線、現有生產線升級及新型工業化／科技培訓子計劃。 | 每個子計劃的對象和開支不同；不能因企業需要 AI 培訓，便推定所有課程費都可報銷。 |
| 創科產業引導基金、創科創投基金及港投公司 第 131 段 | 引導基金子基金籌資中、預期今年啟動；創科創投基金優化計劃額外預留 10 億元。 | 屬投資及融資渠道，會涉及基金選擇、商業審查與投資條款，與毋須出讓股權的資助不同。 |
| 大學科研商品化及產學研1+ 第 132 段 | 2026–27 年每所大學技術轉移處最高資助 1,280 萬元；產學研1+的 100 億元是既有計劃總額。 | 主要面向大學及科研商品化路徑；歷來項目承擔額、初創總資助不能當成今年每間公司可領款。 |
| 醫療科研及臨床應用 第 135、136 段 | 未來三年透過醫療衞生研究基金撥款 9 億元予轉化科研，包括癌症、臨床及數碼醫療；醫管局另籌設醫創融匯辦公室（HA-TCH）。 | 不全屬 AI，須有合適研究主題、申請資格與臨床應用路徑，不能當作一般醫療機構的軟件購置券。 |
| 北都大學城及成果轉化 第 188、193、194 段 | 新田定位包括 AI、機械人及微電子；2027/28 起增知識共享撥款，2029/30 起有每年 4,000 萬元高教 AI／新科技資源。 | 院校與研究團隊是主要接收渠道。研究學額及獎學金擴充也是高教配套，不是全民 AI 進修津貼。 |
另外，政府將研究設立「香港創科應用場景促進中心」，把園區、研發機構與公私營需要配對；增設涵蓋 AI 的「前沿科技專組」；UNIDO 全球先進製造卓越中心目標於 2027 年第二季啟用，聚焦 AI+製造、機械人、能源及設計；大型國際 AI 會議的附件目標為 2027 年或之前。這些可能改善合作、標準與人才流動，但仍須待具體服務、活動或參與辦法。
報告另有新型工業菁英企業培育、中長期工業方案、低空經濟沙盒，以及智慧物流、港口智能化、自動駕駛船舶、低碳科研和數字貿易配套。它們可與 AI 項目相關，惟原文並非全部指定 AI，本文不把其全部金額計入「新 AI 資助」。對早期供應商而言，能否取得測試場景、第一位付費客戶及後續採購，往往比出席活動更能反映政策成效。
第三章第 60、62、65、87–88、96–99、125–140 段；第五章北都及算力；第六章第 253、258 段；新型工業化資助計劃；新型工業加速計劃。
8. 公共服務 AI：市民會得到甚麼改善？
公共服務的 AI 支援通常不需要市民申請一筆錢，而是透過診症、交通、用水、投訴處理及安全預警受惠。評估時應分開「已落實案例」與「未來目標」，並追問市民是否少等、少重複交資料，以及遇到錯誤能否找到人處理。
| 應用 | 報告內容與階段 | 對企業／個人的實際意義 |
|---|---|---|
| AI 城市大腦 第 418–420 段 | 整合工務、環境、交通及應急數據，先接入緊急事故監察及支援中心。附件：2026 年第四季成立工作組、2027 年第二季基本設計、2028 年第一季首階段運作。 | 可改善跨部門風險預警和事故協作；當日尚非完整城市系統。三維地圖、數字孿生、重大事故數據平台等是接入配套。 |
| 1823 與跨部門個案 第 434 段 | AI 識別重複性問題；另設牽頭部門、首長級監察及上報機制。附件目標 2027 年第一季推出相關改善。 | AI 找到問題後，仍要有人負責解決。真正應追蹤首次解決率、重複投訴及結案時間，不只是回答速度。 |
| 政務已落實案例 第 437 段 | AI 效能提升組已促成及落實 30 個項目，包括打擊不公平網上排隊及炒場、無人機缺陷偵測、環評及垃圾投訴處理。 | 官方報告有縮短預約等候一半、部分垃圾投訴處理最多七成等個別成果；這些不代表所有政府服務均達同樣成效。 |
| 環保與工務 第 208、438 段 | 香港環境數據庫、AI／地理資訊與生態調查；擴展工地監督、合約管理、採購和評標等工程管理應用。 | 可能減少調查及協調成本。報告的約 400 億元屬特定工程方案節省示例，並非 AI 基金，亦非任何工程的保證節省。 |
| 醫療、屋邨及社福 第 299、301、375、438 段 | AI 臨床重點整理、風險預測、穿戴裝置與影像／報告；屋邨水浸提示、AI 高空擲物與違泊影像識別及無人機勘察；社福 AI 應用兼顧基建及資訊保安。 | 使用者可能得到較快的分流及較合適服務，但資料正確、專業覆核及可更正機制會影響準確度和公平性。 |
| 供水及地下設施 第 416、422 段 | 綜合管廊以感測器及 AI 偵測異常；智慧水網以 AI 作預測維護，並有換管、閥門及管網配套。 | 企業及住戶可望減少停水及維修影響；管網故障改善目標來自整套工程與管理措施，不能全歸功一個模型。 |
| 消防、警務及網絡安全 第 427、439、442 段 | 研究 AI 消防決策；無人機中央管理及 AI 現場評估；AI 分析國際網絡威脅，向本地關鍵基礎設施營運者預警。 | 服務安全與風險辨識可能改善；這些是指定部門及營運者系統，沒有對所有公司開放的免費保安軟件承諾。 |
附篇補充：求職、口岸、工程與公共安全
附篇有些細節沒有在主文完整展開，以下按文件印刷頁碼列出。當中包括已應用、未來試行及待推出的不同階段；涉及往年指標的進度，不重複計作今年全新措施。
| 附篇位置 | AI 相關安排 | 受惠及限制 |
|---|---|---|
| 第 21 頁：金融算力 | 金管局探索銀行共享可擴展的 AI 算力。 | 有助金融機構研究共用資源，仍屬探索，沒有承諾向一般中小企提供免費算力。 |
| 第 64–65 頁：工程成本與科技採用 | 研發及試行「AI+Cost」，擷取過往工程成本與設計資料，生成成本分析及優化建議，計劃 2027 年推行；工務 AI／機械人工具先試，再按成效及成熟度考慮列入指定清單。 | 工程團隊及供應商可留意測試與清單要求，並非任何 AI 工具均自動獲認可。 |
| 第 68 頁：口岸資訊 | 「口岸通2.0」2026 年第四季加入實時影像及 AI 口岸實況評估。 | 旅客及跨境營運者可取得資訊，與「智通行」身份識別及車上通關是兩項服務。 |
| 第 70–72 頁：基層及職安健 | 持續基層兒童／青年 AI 體驗培訓；建造職安健巡查、宣傳與培訓積極應用創科及 AI。 | 分別是學習及行業安全支援，並非同一筆個人資助，活動名額與行業安排仍需查詢。 |
| 第 80 頁：水浸、斜坡與水網 | 水浸監測的 AI 大型視覺語言模型已連接「銳眼」300 支閉路電視；智慧斜坡記錄冊及動態山泥傾瀉風險分析亦應用 AI。 | 可改善預警及維修決策；300 是已接鏡頭數，不是 300 個 AI 政策，也不代表事故風險消失。 |
| 第 81–82 頁：防貪及企業服務 | 廉署持續提升公眾防貪諮詢 AI 聊天機械人，並用 AI 輔助宣傳；CorpID 將提供 AI 助手及個人化服務，企業電子政府服務逐步採用 CorpID，保留有充分法律理由的例外。 | 公眾及企業可能減少查詢時間；個別服務及身份系統分階段實行，並非已全部接通。 |
| 第 83 頁：就業與其他政務 | 「就業配對通」由 2027 年上半年起分階段提供 AI 個人化職位及培訓資訊；另有運輸電子牌照 AI 審核、空間數據試點、智慧污染投訴、銳眼 AI 防罪及海關「慧盾」高風險識別。 | 求職者有多一個資訊入口，但推薦不代表獲聘。污染投訴效率目標為 2027 年底較 2025 年提升約 15%，不是所有投訴已達同樣改善。 |
附篇的往年指標進度亦顯示：香港人工智能研發院「已成立」與「預計年內運作」屬不同階段；政務約 90 個環節已用 AI，與效能提升組的 30 個項目不是同一統計；2026 年 100 個、2027 年底至少 200 個政務環節是目標。醫管局截至今年 3 月底已在轄下所有醫院引入生成式 AI 協助醫生撰寫報告，而京士柏新中心 2027–28 年的影像與報告試行則有特定範圍。中小學數字教育藍圖已於今年 6 月發布，先導學校亦在擴展中，不能把所有教育應用都寫成尚未開始。
相關安老科技方面，附件另列 2027 年上半年推出推廣計劃，以及 2027–28 年在五條屋邨、約 1,500 個長者家庭支援家居跌倒偵測。後者是指定家庭設備支援，原指標未把所有跌倒偵測定義為 AI；兩項也不能與 1 億元企業產品資源混作人人可領的現金。
附篇印刷第 21、64–65、68、70–72、80–83、86、88、92、101 頁；附件新指標 174–175、187–189、202–211。
實務判斷：市民最需要的不是知道後台用了哪個模型，而是服務有沒有更易接觸、問題有沒有解決，及沒有智能電話或不能使用網上服務的人是否仍有替代渠道。政府若公布具體基線、錯誤及更正數據、使用者體驗和成本，公眾才較容易判斷 AI 投入是否值得。
9. 七項 AI 風險治理，企業及個人要留意甚麼？
政府將由政務司司長統籌，並在數字政策辦公室設 AI 專員，推進七方面工作。這部分會影響企業的內容、產品、採購及使用規則；部分屬研究、諮詢或指引，不能一律當成今天已生效的新法例。
- 打擊 AI 犯罪：研究深偽色情影像、網絡詐騙及欺詐相關法律；年內就下架潛在金融詐騙內容的法律框架諮詢。第 51 段亦提出用 AI 分析支付數據以偵測可疑交易。
- 保護未成年使用者：支援學校的 AI 價值觀教育，檢視兒童使用社交媒體及 AI 互動風險，包括是否需要立法或行政措施。
- 安全與道德申報：先在試點政府部門採購面向公眾的 AI 服務時，要求投標者遵守指引並作合規申報，再按結果逐步擴大。
- 行業應用規範：推動行業指引、認證及治理框架；金融機構需重視風險管理、內部監控與員工技能。
- AI 產品責任：檢視 AI 產品導致意外或損害時，現有法律是否足夠，並研究法律、守則或其他規管方式。
- AI Agent 安全：政府內部先試行，數字辦與香港人工智能研發院預計於 2027 年發布全社會適用的安全管理指引。
- 就業影響：人力推算中期更新會分析 AI 對香港勞動力市場的影響，再制訂技能提升、培訓與轉型支援。
有一點需要特別釐清：第 123 段註 12 所述「不直接面向公眾作決定」、高風險動作維持人為監督等要求，指的是政府內部 AI Agent 應用指南。它不是一項禁止私人企業以 AI 自動回答一般客戶查詢的全面規定，亦不能引申為每一則 WhatsApp 回覆都要人手批准。
公司仍可按業務需要建立直接自動回覆，並清楚設定知識來源、權限、更新方式、哪些例外交同事處理，以及測試與紀錄。涉及合約、醫療、財務、個人資料或高風險行動時，則要按相應法例、行業要求及實際用途設計流程。委託工程團隊設定亦應有清楚交付和維護責任。
實務判斷：較清晰的責任和規範，有助企業知道採用標準及建立信任；但如果認證、申報及測試成本偏高，小供應商可能較難參與。後續應觀察有沒有比例合適的指引、可使用的範本和測試支援，而不只追蹤新規則數量。
10. 整體評價：有幫助，但哪些人仍可能接觸不到？
就政策設計而言，今次的優點是把資金、技能、產業場景與治理一起推進。AI 不再只是一個科研題目，中小企轉型、社福、旅遊、教師及前線服務都有具體應用。較清楚的部門與附件時間表，也有助公眾日後檢查進度。
但對不同讀者，現階段的實際幫助不一樣：
| 對象 | 目前較有幫助的地方 | 仍未解決的障礙 |
|---|---|---|
| 有境外市場及執行能力的中小企 | BUD 有現行框架，可把 AI 放在有目的的轉型項目內。 | 共付、現金流、文件及合資格費用仍會篩走部分公司；最高上限不能代表小公司容易獲批。 |
| 只做香港本地生意的小公司 | 諮詢及培訓較易作第一步；DTSPP 優化方向切合需要。 | 新的合資格範圍、方案及開放日未明。資料整理、接駁和維護是否有支援，直接影響可用性。 |
| 科研、工業及特定行業機構 | 算力、研究合作、智能生產及行業實驗場景較具體。 | 需要較強技術、投資或機構伙伴，普通辦公自動化項目通常難以直接套用。 |
| 一般在職人士 | 入門活動及未來免費進階路徑可降低學習費用。 | 時間、基礎能力、名額、設備和工作實踐仍重要，政策尚未證明能改善所有參加者的收入或轉職結果。 |
| 長者、弱勢使用者及公共服務依賴者 | 可能透過社福配對、診症及公共服務改善間接受惠。 | 不能假設每人都懂得網上操作；需要替代渠道、錯誤更正和真正跟進服務。 |
我們的判斷是：方向有實際價值，但「宣布支援」與「成功用到」之間，仍有申請及落地兩道關。申請關是資格、共付和時間；落地關是資料、系統、人員、維護及責任。只解決購買成本而沒有解決後者，可能留下有帳戶卻少人用的工具。
要判斷往後做得好不好，企業支援可看申請至批核需時、小企業及不同行業的覆蓋、完成後持續使用率及可核對的效益；個人培訓可看修畢後能否完成工作任務、進階機會和職涯變化；公共服務可看等候、準確度、重複投訴及更正成本。以上是本文建議的評估方法，不是政府已公布的全部成效指標。
11. 企業與個人，現在可以先做哪一步？
企業先選一個頻密、資料相對完整、成效可量度的流程：例如產品查詢、銷售跟進、內容製作或內部知識搜尋。用一頁紙列出目前做法、可用資料、希望改善的結果、負責人及持續費用。再判斷是需要同事學習、工程團隊設定，還是兩者配合；資助則按已確認的計劃獨立核對。
個人可先把學習目標寫成「完成甚麼」，例如製作一個月的內容計劃並解讀流量及查詢結果，而不是只寫「學 AI」。這有助選擇程度合適的免費活動、正式課程或工作練習，也能避免每逢新工具推出便從頭開始。
上述為 AD-Linkage 的商業課程及服務，並非政府施政報告的指定項目。本文不聲稱課程或方案已獲 BUD、DTSPP 或其他新措施認可；有需要的企業須向計劃秘書處核對供應商、項目及費用資格。即使暫未有合用資助，亦可按自身預算與預期效益，決定是否先進行小範圍導入。
12. 全文 AI 政策索引
以下按本文主題對應官方原文。部分段落同時涉及資助與服務，會在不同分析中引用；表中亦列明相關科技配套，並非宣稱每段都是獨立的新 AI 措施。
資料來源與核對範圍
資料核對至 2026 年 9 月 16 日。已閱讀施政報告八章、第 1 至 443 段及相關註腳，並核對附件指標、附篇 AI 及相關措施和現行計劃資料。全文 PDF 共 120 頁（包括附件），獨立附件 PDF 17 頁、附篇 PDF 129 頁；附篇中的過往指標進度與今年措施分開處理。文中年份相對詞已按 2026 年報告換算。
本文的資格及時點分析不等同個別項目的審批結果。BUD 最新六月完整申請指南直接存取受網站防護限制；核心條款以工貿署現行介紹、2026 年財委會文件及已標示日期的官方資料交叉核對。BUD 批次及部分課程入口由官方頁的搜尋服務快取取得，實際申請前應核對當日安排。未取得新計劃的細則，不推定任何特定公司已合資格。
- 《2026 年施政報告》第 1 章
- 《2026 年施政報告》第 2 章
- 《2026 年施政報告》第 3 章
- 《2026 年施政報告》第 4 章
- 《2026 年施政報告》第 5 章
- 《2026 年施政報告》第 6 章
- 《2026 年施政報告》第 7 章
- 《2026 年施政報告》第 8 章
- 《2026 年施政報告》全文 PDF
- 施政報告附件：指定項目指標
- 施政報告附篇：措施、工作及過往指標進度
- 政府新聞處：2026 年施政報告（2026 年 9 月 16 日）
- 工業貿易署：BUD 現行基金介紹（頁面 2026 年 7 月 2 日更新）
- HKPC：BUD 官方申請及批次
- 立法會財委會 2026 文件：BUD 優化、資助及配對安排
- 政府書面答覆：BUD 配對比例（2026 年 4 月 1 日）
- 數碼港：DTSPP 官方申請時間表
- 金管局：生成式人工智能沙盒++首批用例（2026 年 8 月 27 日）
- HKPC Academy：全民 AI 培訓
- 數碼不求人：活動入口
- 建造業創新及科技基金：計劃及申請指引
- 創新科技署：新型工業化資助計劃
- 創新科技署：新型工業加速計劃
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資助狀態會隨公告改變；政策成效評價、企業例子及下一步建議屬本文分析。引用官方資料及圖片不代表政府認可本公司的課程或服務。
