滙豐香港首推企業級代幣化存款服務！攜手螞蟻國際實現實時結算

滙豐銀行於 2025 年 5 月 22 日宣布，在香港正式推出首個以代幣化存款為基礎的企業財資管理方案。這是本地首個由銀行提供的區塊鏈結算服務，企業用戶可實現全天候、不受時段限制的港元與美元即時結算交易，邁出企業數碼財資管理的重要一步。

跨公司錢包即時轉賬，打破傳統結算限制

滙豐指出，新推出的代幣化存款服務可讓企業在不同子公司間，進行港元或美元的即時轉賬，無需受限於銀行營業時間。這項功能不僅可大幅提升企業資金流動效率，也讓財資管理更具靈活性與透明度。

該基礎設施建構於滙豐自家的私有區塊鏈上，為將來支持更多數碼貨幣與代幣化應用場景打下基礎，未來更可銜接包括香港金融管理局（HKMA）主導的 Ensemble 計畫在內的多種應用。

螞蟻國際率先接入！Whale 平台成功完成實時支付交易

作為首家接入此方案的企業，螞蟻國際成功透過其旗下財資平台「Whale」完成即時支付交易。其內部子公司之間的存款經過代幣化後，由 Whale 平台直接向滙豐發出指令，完成資金調撥，整個過程自動化、透明且即時，顯著提升資金運用效率。

螞蟻國際平台科技總經理黎粵表示，這次合作是雙方在 Ensemble 計畫測試之後的又一重要進展，並強調代幣化將是「連接傳統銀行穩定性與區塊鏈高效率的關鍵」。

源自 Ensemble 實驗成果，滙豐持續拓展代幣化應用

滙豐與螞蟻國際早於 2024 年 10 月已在金管局的 Ensemble 沙盒計劃中進行港幣跨行測試交易，驗證了代幣化存款的即時跨行清算能力。

滙豐環球支付方案部本地及創新支付產品環球總監孫雷指出：「代幣化存款在受監管的金融架構下能為企業提供安全、合規的數碼支付方式，有助推動整體金融市場效率提升。」

他補充，這項創新技術將可推廣至更多市場，發揮即時交收、可編程資金流動的優勢，帶來更豐富的應用場景。

配合金管局 DLT 孵化器，滙豐擔綱領先試點

這項新服務亦成為香港金管局分布式分類帳技術（DLT）監管孵化器的首個試點計劃，滙豐將在該平台內測試並完善代幣化存款的可行性與合規機制。

目前，滙豐已完成 Ensemble 計畫中數個概念驗證（POC）用例，包括代幣化存款與數碼資產的互轉，以及跨鏈轉賬至不同金融機構的測試，顯示出其技術成熟度與創新潛力。

由香港金管局牽頭的 Ensemble 計畫，旨在打造創新的金融基建平台，推動香港成為全球領先的代幣化金融中心。該平台核心是透過批發型央行數位貨幣（wCBDC）來實現銀行間的即時代幣化資金結算。

滙豐在這項計畫中的主導角色，顯示其積極擁抱代幣化與區塊鏈技術，並為香港金融市場未來的轉型鋪路。

在 AI 技術蓬勃發展之際，黃仁勳的故鄉台南出現一群熱血青年，致力推動人工智慧與永續環保，共同創辦 Aireco（宜科循環) 以創新的 AI 解決方案重新定義資源回收的經濟價值，期許打造一個人工智慧驅動的資源回收生態系，為傳統產業注入新動能，將廢棄物管理轉化為高價值的循環經濟模式。

Aireco 今年入選矽谷知名的 Plug and Play 加速器進駐台灣首批挑選的新創團隊，在 Computex 2025 的 NVIDIA Inception 展出影片解說技術運作模式，以下簡單介紹 Aireco 的核心技術、企業理念和 NVIDIA 的 Isaac Sim 應用場景，詳細公司介紹和技術解說可上 Aireco 公司官網查看。

Aireco 介紹

Aireco (宜科循環) 與 NVIDIA 技術合作開發人工智慧回收系統，以電腦視覺取代人眼辨識，再以機器手臂替代人力執行刪選分類，透過數據分析與軟硬體整合，可以加速傳統工廠的作業，為企業提供人工智慧解決方案處理廢棄物，提升效率。

Aireco 再造回收流程

Aireco 將電腦視覺與機器手臂應用於廢棄物分類作業，透過人工智慧、大數據分析及模擬訓練，有效取代人工目視與手動篩選流程，提升回收效率與準確度。其系統可協助企業整合軟硬體，加速傳統回收工廠自動化，實現智慧化與永續經營的雙重目標。

Aireco 發展三項核心技術產品， 建構智慧回收系統

RECO Vista：透過實際生產線影像資料及 AI 深度學習演算法，強化廢棄物辨識與分類，提升物料再利用價值。

RECO Delta：利用機器手臂進行高效率、高精準度的分類作業，大幅提升回收物處理速度與物料回收率。

RECO Cognita：以數據科學為基礎，整合物聯網與邊緣運算，協助傳統企業打造完整的 AI 管理系統，有效監控生產流程與營運效能。

Aireco 的技術如何運作？

為訓練高效能的 AI 模型，Aireco 使用 NVIDIA Omniverse 平台訓練 AI 模型，首先設計一個產品的 3D 模型，並改變產品的形狀讓它們看起來像是廢棄物，可以透過專業相機拍攝實際產品或是重新創造一個產品的 3D 模型，然後把它們載入 NVIDIA Isaac Sim 模擬真實訓練環境，運用物理效果方式，讓這些 3D 物件掉落到有紋理的背景上面，接著使用 NVIDIA Replicator 生成場景的影像和標註，將這些固定數量的 3D 模型，生成各種不同的圖片訓練 AI ，進一步有效辨識廢棄物的類別和處理方式。

Isaac Sim 為 NVIDIA Omniverse 平台的技術，提供高度擴展的模擬功能，支援資料生成、軟體驗證與機器學習等完整流程，協助開發者在安全、可控的虛擬環境中加速 AI 機器人系統的開發與部署。

NVIDIA Isaac Sim 是什麼？

NVIDIA Isaac Sim™ 是一款基於 NVIDIA Omniverse™ 建構的參考應用程式，可讓開發人員在基於實體的虛擬環境中模擬和測試 AI 驅動的機器人解決方案。

Isaac Sim 可完全擴展，開發人員能夠建立基於通用場景描述 (Open Universal Scene Description 簡稱 OpenUSD) 的自訂模擬器或將核心 Isaac Sim 技術整合到現有的測試和驗證流程中。

Isaac Sim 的工作原理

Isaac Sim 運作三個基本工作流程：產生用於訓練和微調機器人基礎模型的合成資料、對機器人堆疊進行軟體在環測試以及透過 Isaac™ Lab 進行機器學習。