香港 EdTech「AIoScout」：將「實體 AI」機械工程帶進中學班房，引領 STEAM 進入 AIoT 新時代
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香港 EdTech「AIoScout」：將「實體 AI」機械工程帶進中學班房
AI 正逐步走出螢幕，走進現實。 AIoScout 創辦人 Jason 認為，無論是引領產業經濟革新，抑或是應對人類永續發展的挑戰，AI 機械人都帶著難以估計的潛力；全球對具備實體 AI（Physical AI）研發能力的工程專才，需求必定迎來重大增長。反觀教育現況，受限於編程與硬件的技術門檻，正統的機械工程學科往往要到大學階段才正式引入，導致中小學生鮮有機會及早接觸，升學選科時亦難以依據自身的天賦與熱情作出選擇。
面對 AIoT 的未來，Jason 深信，現在正是將機械工程教育及早向下扎根的關鍵時刻。而目前市面上大部分的機械人教具，普遍缺乏學習 AIoT 所需的「實作測試、反覆試錯與動態調校」場景，這些痛點正是啟發他創立 AIoScout 的契機。透過研發一套具備靈活難度延伸、貫穿全學齡的 Physical AI 教具與配套，Jason 希望將真正契合未來需求的實體 AI 教育提早帶進課堂，為智能時代孕育更多關鍵人才。
方案四大核心特色
1. 整合軟件與硬件，降低技術門檻
AIoScout 透過軟件與硬件的高度整合，大幅降低傳統機械工程的編程與硬件技術門檻。智能車採用磁吸模組化設計，方便學生自由組裝及更換不同感測器與輸出模組，無需使用工具或扭螺絲。平台同時支援 Block Coding（積木式編程），讓學生專注於邏輯思考；另設專屬 AI 視覺訓練介面，讓學生直觀體驗 AI 模型的訓練過程。
2. 智能互動場地，支援即時指令執行
AIoScout 教育方案透過互動式實體場地，連結數碼邏輯與真實物理反饋。場地透過專屬地塊伺服器（Tile Server），持續向智能車發送數據，讓小車「感知」周圍環境，實現與紅綠燈訊號的即時互動。小車由車載微控制器（MCU）直接進行本地運算，具備即時影像辨識及聲音感知的 Edge AI 能力。
3. 靈活延伸任務，貫穿全學齡
系統具備高度擴展性，可加入不同難度的硬件賽道、實體障礙物及指令路牌。配合即時多車協同功能，營造複雜路況。Jason 強調：「機械人教具若只能完成單一任務，便難以配合時代需要。」團隊期望開發一套能陪伴學生從小學到大學的學習工具。
未來方向：Robotics 絕對不能紙上談兵
AIoScout 的前代智能車及 AIoT 互動場地，過去兩年已成為香港科技大學本科課程的核心教材。團隊已將這套學習系統轉化為面向中學的 STEAM 教育方案。Jason 表示，待累積更多課堂實試數據與經驗後，未來有望進一步改良方案，發展適合小學生學習的 Physical AI 教育方案。他相信，AI 年代的機械人能為人類創造的價值與效益遠超想像，因此需要培育更多優秀的機械工程人才，而機械人教育必須提供充足的動手實試機會。
