用AI重新思考城市規劃，減少季節性過敏困擾
隨着寒冬漸去，春天帶來色彩繽紛的景致、鳥語花香、氣溫回暖、日照時間增長，整個城市都充滿生氣。但這份新鮮同時亦帶來挑戰——花粉過敏。春夏兩季是花粉過敏最嚴重的時候，因為大量植物、樹木、草類和雜草都會在這時候釋放花粉到空氣中。
雖然花粉數量在暖季較高，但其實有些植物全年都會釋放花粉。而氣候變化亦加劇問題，氣溫、二氧化碳濃度及降雨量的改變，都會影響花粉季節的長短、花粉數量、致敏性，甚至加重過敏症狀的風險。
花粉是一種空氣傳播的過敏原，會引發各種過敏反應，例如過敏性鼻炎（花粉熱），當花粉進入人體，免疫系統誤以為受到威脅而作出反應。全球大約有10%至30%人口受花粉過敏困擾，美國18歲以上人口中，約7.8%患有花粉熱。
花粉亦會引起過敏性結膜炎，導致眼睛紅腫、流淚及痕癢。約三成普通人有眼部過敏症狀，而在過敏性鼻炎患者中，這比例更高達七成。有呼吸系統疾病如哮喘的人士，對花粉更加敏感，容易誘發哮喘發作、呼吸困難，甚至影響工作及學習表現。
醫療開支亦相當龐大，單單與花粉相關的醫療費用每年已超過30億美元，其中一半用於處方藥物。
精準識別花粉，才能有效應對過敏問題
「如果我們有更詳細的數據，知道哪些樹種最容易致敏，以及何時釋放花粉，城市規劃師就能更聰明地決定應該種什麼樹、種在哪裏。」——德州大學阿靈頓分校生物學助理教授 Behnaz Balmaki
Balmaki 強調，在人流密集地區如公園、學校、醫院及社區，樹種的選擇和分佈尤其重要。
但要分辨冷杉（Abies）、松樹（Pinus）、雲杉（Picea）等針葉樹屬的花粉，對花粉學家來說極具挑戰，因為它們外形極為相似。
針葉樹花粉形態極似，傳統辨認困難
科研人員利用花粉數據研究歷史及現代環境，並應用於城市規劃。分析沉積物及泥炭沼澤保存的花粉，可重建某地過去的植被分佈和氣候狀況，幫助理解生態系統如何隨環境變遷而演化，並預測未來生態反應。
針葉樹是生態及氣候適應的代表，例如松樹能抵禦火災，雲杉適應寒冷環境，冷杉則對濕度變化敏感。這些數據有助我們了解火災規律、氣候波動、降雨模式及歷史濕度，對過敏治療及公共衛生管理也有重要作用。
但針葉樹花粉的形態特徵極為接近，傳統顯微鏡辨認既費時又昂貴，且主觀性高，錯誤率可高達33%。即使用數碼影像和圖像軟件輔助，仍需依賴人眼判斷，尤其新手更易出錯。
這些限制促使科研人員尋求更客觀、高效、精確的花粉辨認技術，這需要專家知識、高解像顯微圖像及大量參考樣本。
「即使用高解像顯微鏡，花粉間的差異都非常微細。」——Dr. Balmaki
AI助力辨認致敏花粉，提升城市健康規劃
人工智能（AI）已廣泛應用於各行各業，能從大量數據中學習，找出人類難以察覺的模式。近期，德州大學阿靈頓分校團隊利用深度學習模型分析數千張花粉圖像，顯著提升花粉分類準確度及辨認速度。
傳統手動辨認一個花粉樣本需時數小時，且受專家經驗影響。機器學習和深度學習模型一經訓練，可在數秒內處理數千張圖像，極大提升效率，尤其適合大規模生態及環境研究。
深度學習工具可令花粉分類更快更準確，推動大規模環境監測和生態變化重建，對過敏原追蹤也有巨大幫助，能精確識別哪些樹種何時釋放花粉。
科研團隊採用九種轉移學習模型，包括 VGG16、VGG19、ResNet101、ResNet50、MobileNetV2、InceptionV3、EfficientNetV2S、DenseNet201、Xception，並用內華達大學自然歷史博物館保存的花粉圖像訓練和測試。結果顯示 ResNet101 表現最佳，測試準確率達99%。
「深度學習不單支援傳統辨認方式，甚至在速度及準確度上超越傳統方法。」——Dr. Balmaki
不過，AI 並非完全取代專家，仍需專業花粉學家提供高質素樣本及生態背景知識，AI 與科學專業需緊密協作。
這套新AI系統可為城市規劃師提供更理想的樹種選擇依據，建設更健康的城市環境，對過敏患者是一大福音。衛生部門亦能更精確發出過敏警報、公眾健康訊息及治療建議。
農民亦可透過花粉監測追蹤長期環境趨勢，提升作物生產及土地管理。花粉組成變化反映植被、濕度甚至火災活動的轉變，為農業決策提供科學依據。
同時，這研究對保育野生動物和授粉昆蟲（如蜜蜂、蝴蝶）亦有幫助。透過識別地區植物種類和變化，有助理解對食物鏈的影響，保護重要的生態關係。
團隊未來計劃擴展至更多植物種類，建立全美適用的綜合花粉辨認系統，幫助追蹤極端天氣下植物分佈的變化。
AI投資熱潮下的Nvidia角色
在AI領域，Nvidia（輝達）無疑是最大贏家。這間半導體巨企憑其GPU技術和AI硬件，成為深度學習模型的核心動力。本文所述所有AI模型，均在Nvidia GeForce RTX 3060上訓練和測試。
Nvidia近年股價因AI熱潮急升，市值一度突破2.85萬億美元，成為全球第三大企業。儘管近期受中美貿易戰、出口管制等影響，股價有所波動，但公司持續投入美國本土供應鏈，並憑先進GPU架構 Blackwell 迎來新一輪增長。
2025財年，Nvidia營收達1305億美元，同比大增114%，純利亦大幅上升。新一代Blackwell AI超級電腦需求強勁，推動業績創新高。
總結：AI與生態科學融合，重塑健康城市未來
深度學習技術在物件辨識、圖像分類等領域已證明能提升效率與準確度，減少人手錯誤。今次研究以轉移學習解決花粉辨識難題，既省時又成本低，尤其對針葉樹分類有突破性幫助。
AI賦能下，科研人員為過敏患者、農民及城市規劃師提供了強大工具。隨着氣候變化加劇，生態科學與AI的結合，將推動更健康的城市規劃、保護生態多樣性，並提升農業產量。
編輯評論｜AI城市規劃：從過敏到生態，科技如何真正改變我們的生活？
這篇文章讓我思考到，AI的真正價值不僅是科技突破，更在於它如何貼地回應人類的實際健康、生活與城市發展需求。香港這類高密度城市，空氣質素和綠化規劃一向是民生熱話，但我們以往往往只著眼於「多種樹」、「多啲綠化」，卻忽略了「種什麼」、「種在哪裏」對市民健康的影響——特別是過敏患者。
AI花粉辨認技術的落地，代表城市規劃可以從「數據驅動」升級到「健康導向」，不再只是美化城市或提升生態指標，而是真正考慮到居民的呼吸健康、兒童的活動空間，甚至長者的生活質素。這亦啟發我們，未來的綠化政策，應該納入AI分析，避免「種錯樹」令過敏問題惡化。
此外，這種AI+生態學的跨界合作，亦為農業、保育、教育帶來新視野。例如農民可利用花粉數據調整種植策略、學校可安排戶外活動時段、保育團體可追蹤生態鏈變化——這些都是過去難以想像的。
當然，AI不是萬能，仍需專家把關、數據質量與倫理考慮。但只要科技與人類專業協作，AI可成為城市健康、可持續發展的強大引擎。香港是否已準備好善用這種AI工具，打造真正以人為本的未來城市？這值得我們每個市民、規劃師、決策者深思。
（如想了解AI在垂直農業的應用，請按此瀏覽。）
