自主科技
香港科技園推動各行各業的科技應用，而用戶採納科技前設條件之一，須對科技的實用價值具備信心，並具客觀衡量標凖加以衡量。
某一行業之應用科技，亦期望具備衡量的基凖（Benchmarking），作為是否採納方案的指標。技術在應用上，往往亦有工業的標凖作為規範，以確保安全和可用性，符合工業的各項條件。
香港科技園接觸過不少企業用戶，理解到衡量科技方案，須具可信的驗證工具，故此宣佈推出全港首個「科技驗證平台」（Technology Validation Platform），結合實體和虛擬場境的測試，以協助企業及用家，評估人工智能（AI）及機械人技術性能，以促進技術在行業的廣泛落地。
科技園人工智能及機械人技術平台及精密工程總監霍露明博士介紹，「科技驗證平台」針對的是成熟的企業用戶，本身已具備明確目標和技術標凖；市場上又有足夠的方案作比較，才能以上述科技驗證平台，作為評估工具。
科技驗證平台是全港首個結合了技術表現評分、實體和虛擬測試的評核機制，以加速AI與機械人技術本地應用，建立科技公司與有意採用技術企業之間的信任。平台按照商業因素、質量、安全性、操作及技術規格等準則，評估技術方案表現，以供選擇最適合方案。
性能矩陣助決策
霍露明舉例，以測試醫院用消毒機械人為例，就有不同方式消毒；以紫外線或者化學霧化；科技驗證平台建立量度測試成果的「性能矩陣」（Performance Matrix），除了計算機械人客觀的技術指標，也加入用家角度和技術因素；包括質素、成本、實際操作。
「透過各種考慮建立的性能矩陣，就可助用家作出採購科技的決策。」
所有考慮因素建立矩陣之後，一般測試只包括實體測試，在實驗室內模擬各項任務，以重覆操作，或者測試質量指標是否合乎預期。
上述科技驗證平台，則加入了虛擬測試場景，以嶄新的「數碼孿生」（Digital Twin）技術，以數碼方式建構與物理環境相同虛擬模型，並模擬現實環境操作，並作為進一步測試。科學園內有多家初創亦開發「數碼孿生」；包括Chain Technology專攻智慧城市，應用於本港新機場設計。
「測試多部機械人在不同環境內的性能；安排過程繁複，現實上可能性很低。」
首創「數碼孿生」測試
「數碼孿生」卻可放置模擬機械人在無數操作環境內，例如不同建築內運作。機械人在虛擬建立場景內，試行一段時間，毋須大張旗鼓到現場，就獲悉技術指標和答案，作為採購參考。
霍露明說，評估技術方案亦可測試AI模型，例如模擬AI管理公共交通系統的行車流量。AI模型在虛擬和現實環境內管理交通，模擬各種場景反應，詳細驗證方案可行性。
事實上，多家車廠亦以AI的虛擬環境，訓練自動駕駛模型，自動產生數據，毋須再一定真正在路面上訓練，以「數碼孿生」測試，亦有異曲同工之處。
科技驗證平台「數碼孿生」對驗證AI和機械人特別適合；「數碼孿生」可虛擬執行和模擬操作環境，更加確定性能是否符合預期。霍露明說，平台亦可為企業為方案建立概念驗證（PoC）前，作建立衡量的指標。
科技驗證平台的測試能力，亦可把構思直接發展成落地方案；技術開發人員和企業在各種用家模擬場景下，評估方案在不同範疇表現。
平台於9月進入試驗階段，預計 2021年第1季正式啟用。科技驗證平台亦開放予本港所有科技公司，期望普及應用範圍。透過「數碼孿生」，先在實體環境完成硬件測試，收集各性能數據，就可複製技術方案，模擬現實環境再作測試。
霍露明說，期望驗證平台可助增加用家信心，加快採用科技方案。
據專門研究基因與罕見疾病和癌症的科德施基因(Codex Genetics) 首席技術官余志承博士表示，Codex在本港亦投標醫管局方案，科技驗證平台有助證明符合各項技術指標。
優化基礎設施建設
霍露明說，不少初創應用AI，科學園亦提昇基礎設施以助研發AI及機械人技術，擴大為 AI PLUG 會員及園區公司提供服務，包括增加科學園高性能運算的託管容量（hosting capacity），直接以光纖互連。
科學園也建立與港5家最大公有雲的直接連線，從科學園連接往阿里雲、Azure、AWS、Google Cloud Platform、華為雲，毋須經互聯網。帥紅網 (Zyetric Technologies) 利用AI以追蹤網紅策畫宣傳，Zyetric首席執行官林柏傑博士說，現時該公司正利用AWS在美國的叢集作訓練，科學園新基建有助降低成本和改善技術支援。
2019 年啓動以來，AI PLUG 內超過三十間服務供應商，已透過 Tech Shop、人工智能基礎設施、企業創新和 AI Academy等4大範疇，提供技術、商業、資金和培訓上等支援。