新闻及香港科大故事
2026
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港科大蓝海湾前海创新港正式揭幕 深化深港创科合作 推动大湾区创新科技发展
香港科技大学(科大)蓝海湾前海创新港(前海创新港)早前于深圳前海正式揭幕,标志着科大进一步深化前海布局、促进深港创新协同发展,以及拓展国际创科合作网络的重要里程碑。蓝海湾前海创新港的成立,是科大蓝海湾创新创业体系在深圳发展的重要新篇章。自2016年于南山设立首个蓝海湾基地以来,科大持续完善其在深圳的创新创业布局,先后于2020年进驻河套深港科技创新合作区,并于今年在前海设立第三个战略基地。三大基地相互协同,构建集科研成果转化、创业孵化、产业对接及深港跨境创新合作于一体的综合创新创业平台。作为首个由香港高校在深圳独立运营的孵化器,科大蓝海湾孵化港聚焦新一代信息技术、人工智能(AI)、具身智能等前沿科技领域,致力培育具发展潜力的科技创业项目。前海创新港则以早期硬科技项目孵化、科研成果产业化及国际创新资源汇聚为重点发展方向,充分发挥港科大的科研优势,促进与粤港澳大湾区(大湾区)产业生态深度融合。前海创新港将进一步推动深科技成果转化落地,培育具全球竞争力的科技创新人才,为大湾区高质量创新发展注入新动能。揭幕仪式由科大校董会主席沈向洋教授、深圳市前海管理局副局长文娉女士、香港特别行政区政府驻深圳联络处主任黎瑞琼女士、科大副校长(研究及发展)郑光廷教授,以及科大(广州)副校长(研究)李世玮教授共同主礼,逾200位来自深港两地政界、学界、产业界及创投机构代表出席见证此重要时刻。沈向洋教授致辞时以创新采用曲线(Innovation Adoption Curve)」形容科研成果从实验室走向市场的历程,指出当中最具挑战性的环节,是跨越由「技术可行」走向「规模化应用」之间的「死亡谷」。 他表示,前海具备连接科研与产业、汇聚资本与市场的重要优势,是推动科技成果转化的理想平台。蓝海湾前海创新港的成立,不仅体现科大积极配合国家发展战略、把握深港融合发展机遇,更标志着科大在深港创新生态中的角色,从项目孵化进一步拓展至全链赋能。未来,创新港将持续推动科大科研创新资源与前海产业生态深度对接,为大湾区建设成为具全球影响力的国际科技创新中心贡献重要力量。
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科大发布新一代互动海洋数位孪生平台 WavyOcean 3.0
香港科技大学(科大)推出全新互动海洋数位孪生平台WavyOcean 3.0,并首次全面开放予公众网上使用。平台以创新的「淘海」理念,打破过往海洋数据主要供科研人员使用的局面,推动海洋信息由专业领域走向全民共享。通过提升海洋生态的可视化程度及易于理解,平台有助公众更深入认识海洋环境,并将相关知识转化为实际行动,共同推动海洋保育,守护珍贵的海洋生态。WavyOcean 3.0在过往版本的基础上进行全面升级。该平台由科大海洋科学系主任兼讲座教授甘剑平教授及其研究团队研发。平台以「淘海」为核心理念,寓意用户可如同在网上购物平台「淘宝」般,自主搜寻、筛选及组合所需信息,按个人需求灵活呈现海洋数据。公众只需透过浏览器注册,便可进入一个沉浸式的动态海洋世界,探索各种海洋现象,包括淡水从珠江口汇入南海的扩散过程,以至西太平洋黑潮流动变化等,一览无遗。这些以往主要存在于科研模型中的复杂海洋现象,如今透过数字孪生技术,以更直观、生动和互动的方式呈现,让公众能够更轻松地理解海洋运作机制及其动态变化,从而提升海洋素养和保育意识。甘教授表示:「海洋是地球最庞大的生命支持系统,却常常因为隐藏于人们视线之外而容易被忽略。WavyOcean希望透过数字孪生技术架起一座桥梁,让每个人都有机会观察海洋、了解海洋,并进一步主动地参与海洋保育。从河口到大洋,从区域生态系统到海盆尺度的气候驱动机制,我们希望将这扇认识海洋的窗口开得更大,让更多人看见海洋背后的精彩故事。」沉浸式三维交互体验 提升渲染效能与实时响应能力WavyOcean 3.0对三维渲染引擎进行了全面优化,大幅提升系统运行效率与互动流畅度,用家可以在平台中自由浏览,从不同视角深入观察海洋内部结构及其动态变化。
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科大与法国团队签署协议以崭新绿色投资模式推动低碳楼宇改造
香港科技大学(科大)与由多家领先法国企业组成的联盟今天签署工程合约及第二阶段合作备忘录,投资推广署对此表示欢迎。随着两项协议正式落实,双方在2025年9月建立的低碳楼宇改造合作框架得以付诸实行,此举标志着该绿色投资项目取得实质进展。该工程合约由科大、施耐德电气及威立雅共同签署,正式启动科大校园李兆基商学大楼的绿色改造工程。此项目建基于开创性的能源效益合约( Energy Performance Contract,简称EPC )模式,由两间法国企业承担前期投资,并於15年合约期内通过经核实的节能成效收回投资成本,而科大则毋须承担任何建造或设备费用。项目以人工智能系统为核心,实时监测课室,以提升能源效益,同时确保用户舒适度。项目预计于24个月内完工。第二阶段的合作备忘录由科大、布依格—宝嘉及威立雅共同签署,旨在把绿色改造合作范围由首幢大楼扩展至学生宿舍及其他校园设施,并将探索创新的融资机制,以支持全香港进行更广泛的楼宇绿色改造项目。这两份协议将推动具扩展性、以数据为本及富有市场效益的合作模式,协助香港实现建筑环境减碳的愿景。主持签署仪式的法国驻香港及澳门总领事杜丽帼女士表示:「第一阶段合作意向签署后,我乐见香港科技大学与法国团队的合作伙伴迈进新一步,通过具前瞻性的项目将愿景转化为现实:以香港科技大学校园为试点,大幅降低能源消耗,并通过法国投资促成公私营合作的案例,充分展现法国创新与香港卓越携手前行,推进建筑环境的低碳转型。」投资署署长刘凯旋女士表示:「实现碳中和对整体社会和企业同样重要,当中蕴含庞大增长机遇。是次合作展示世界顶尖的欧洲绿色科技,如何与香港的环保目标相辅相成。在这项充满开创性的项目中,我们不仅发挥了促进投资的作用,更协助构建一个链接政、产、学、研的可持续发展市场。」
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科大两项目荣获研资局策略专题研究资助金 资助额为全港院校之冠 以科研革新长者医疗健康
香港科技大学(科大)于大学教育资助委员会(教资会)辖下研究资助局(研资局)最新公布的2026/27年度「策略专题研究资助金」(Strategic Topics Grant)中表现卓越。六个获批项目中,有两个由科大学者牵头,合共获得逾港币5,441万元资助(包括大学配对资助),资助总额为本地院校最高。相关项目聚焦人工智能(AI)于医疗健康领域的创新应用,分别致力提升长者的细菌或病毒感染管理水平,以及完善柏金逊症综合管理方案,充分彰显科大在前沿科研领域的领导地位,以及善用创新科技应对全球人口老龄化所带来医疗健康挑战的承担。科大副校长(研究及发展)郑光廷教授衷心祝贺研究团队,并感谢研资局对大学科研的鼎力支持。 他表示:「此次佳绩彰显了科大在人工智能与医疗健康科技的深厚实力,并展现前瞻性科研如何提升长者疾病在早期筛查、监测及健康管理效率。配合国家『十五五规划』提出的全生命周期健康服务体系建设,以及大力发展智慧医疗等相关产业的方向,科大将持续推动人工智能与医疗健康及其他领域的深度融合,促进跨学科创新。凭借卓越科研实力,促进医疗科技创新应用,提升疾病预防与健康管理成效,并纾缓人口老龄化为医疗体系带来的压力。 」由科大化学及生物工程学系教授邢怡铭教授牵头的「医院和安老院舍场景下基于现场诊断技术和智能新材料的人工智能辅助老年人综合感染管理」项目于「关爱社区的康健与遐龄」领域下,获得总额港币2,678.9万元资助(包括大学配对资助在内),为期五年。
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科大「天韵相机」于「天宫」太空站正式运作
香港科技大学(科大)牵头研制的全球首款轻小型、高分辨率、高精度二氧化碳(CO₂)与甲烷(CH₄)点源协同探测仪「天韵相机」(MUSICO)日前由香港首位载荷专家黎家盈博士及另外两位航天员在轨组装检测,并成功安装于中国「天宫」太空站外指定载荷挂点位置,正式投入运作。仪器将于未来两年或更长时间提供自主、可控且具高精准度的二氧化碳与甲烷排放监测数据。相关成果将与政府部门及科研机构共享,为应对气候变化及推动全球可持续发展作出贡献。「天韵相机」项目三位负责人包括科大土木及环境工程学系讲座教授苏慧教授、土木及环境工程学系系主任兼讲座教授张利民教授,以及新兴跨学科领域学部副教授翟成兴教授日前远赴北京,全程观察仪器在轨安装过程,并参与现场关键节点决策和数据分析评估工作。现时,天韵相机配备的四个分别用于探测二氧化碳、甲烷、氧气及气溶胶的感应器均能成功拍摄影像,成像质量清晰,整体运作表现良好。团队接着会进行在轨测试,界定数据精度,预计在两至三个月后开启常规运行。苏慧教授对仪器在太空站顺利完成安装并正式投入运作表示欣喜,并指出:「这对整个团队而言,是一项重要的阶段性成果。太空站以每秒7.7公里的速度环绕地球飞行,较地面高速铁路快近百倍;要在如此高速运动的状态下捕捉清晰而精准的影像,难度相当高。现时仪器运作正常稳定,对整个科研团队是一大鼓舞,亦充分反映香港具备研制高端航天科研载荷的实力,有能力承担国家太空站的长期科学任务。」张利民教授表示,能见证团队科研成果冲出地球并在太空成功运作,深感自豪。他指出:「香港科大天韵相机和香港太空人双双入驻天宫,共同完成中国太空站第一次对地观测项目,具有里程碑意义。天韵相机的观测复盖范围涵盖地球大部分陆地与海洋的低至中纬度地区,为不同区域提供一致、可比的温室气体监测数据。项目充分体现跨学科团队协作与创新思维的重要性,以及勇于突破技术限制的精神,并进一步为国家推进『碳达峰、碳中和』目标及全球可持续发展提供重要的科学依据。」
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科大举行「香港潮州商会荟萃廊」命名典礼
香港科技大学(科大)获香港潮州商会(商会)慷慨捐赠,支持大学的学术发展和科研创新,并设立奖学金计划,鼓励科大学生发掘学业成绩以外的个人潜能 ; 同时推动校园内中华文化与科技交流。为表彰商会的热心支持,科大将学术大楼内一处促进学术及文化交流的汇聚枢纽命名为「香港潮州商会荟萃廊」。是次捐赠彰显了商界与大学协作对培育新一代人才的重要意义,并为双方合作开启新里程。命名典礼日前(6 月30日)于科大清水湾校园举行,由科大校长叶玉如教授、科大校董会成员、香港潮属社团总会主席兼香港潮州商会荣誉主席胡定旭教授,以及副校长(大学拓展)吴宏伟教授向香港潮州商会会长高佩璇博士、永远名誉会长黄书锐先生、庄学山先生、马介璋博士、许学之先生致送纪念品 ; 其后联同首席副校长郭毅可教授、副校长(发展)邝家陞教授工程师,以及参与此次捐赠的香港潮州商会捐赠者及其代表一同主持揭牌仪式。高佩璇博士表示:「是次捐赠将助力科大的教育发展,不但体现了香港潮州商会践行社会责任、反哺科教事业的真诚初心,更是我们在AI时代深化校企协作的重要探索。这份拳拳之心,承载着百年商会兴学育才、崇尚科创的深厚情怀,寄托着我们对青年学子逐梦成长、科技事业蓬勃发展的美好期许。此次『香港潮州商会荟萃廊』的命名标志着商会与科大的合作迈出新一步,我们十分荣幸能为这所世界级顶尖大学的发展尽一分绵力,期望藉此与科大建立更紧密关系,打造老牌商会与名牌大学携手合作的新模式,共同推动社会进步。」
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科大举行升旗仪式庆祝香港特别行政区成立二十九周年
香港科技大学(科大)今早于校园内举行升旗仪式,庆祝香港特别行政区成立二十九周年。科大副监督陈祖泽博士、校董会主席沈向洋教授、校长叶玉如教授、科大(广州)校长倪明选教授、科大校董会副主席施熙德女士、大学司库姚建华先生及中华人民共和国外交部驻香港特别行政区特派员公署发言人兼新闻及公共关系部主任黄景睿参赞,联同科大校董会成员、顾问委员会成员、大学管理层、教职员、学生、校友及其家属逾三百人亲临现场参与,另有逾六千人在线上观看。参与典礼的嘉宾和科大成员共同见证国旗、区旗及校旗于中央广场冉冉升起,祝愿香港在国家的坚实支持下持续繁荣稳定,开创更美好的未来。科大校董会主席沈向洋教授表示:“我们在庆祝香港特区成立二十九周年的同时,亦迎来国家‘十五五’规划的开局之年。‘一国两制’方针一直是香港繁荣稳定的根本所在,也是我们向前迈进得天独厚的优势。香港背靠祖国、联通世界,这个独特定位让我们能够在国家高质量发展中发挥积极作用。科大一直致力于培育人才、推动前沿研究,以实际行动服务国家所需。我们深感责任重大,必须培养既具创新思维与国际视野,又有深厚家国情怀的未来领袖,助力香港更好融入国家发展大局,为祖国繁荣贡献力量。”科大校长叶玉如教授表示:“在科大与社会各界共同迎接香港特区成立二十九周年之际,我们认为,这正是重申大学使命、积极参与香港未来发展的重要契机。随着香港首个五年发展计划展开公众咨询,我们正迈向战略发展的新里程。北部都会区的建设,更为香港提供了千载难逢的机会,助力香港打造成为汇聚人才与创新的国际枢纽。”叶校长续称:“科大一直坚定不移地推动科研成果转化与产业深度协作,并凭借覆盖深圳、广州、佛山及上海等地、形成南北联动的‘科大创新带’,加速科研落地。与此同时,我们正积极筹建医学院,初期将以清水湾校园为基地,长远则落户北都,构建从基础研究到临床应用的完整链条,推动医疗创新,并为北都发展提供重要支撑。我们亦会继续与本地及海外伙伴紧密合作,通过持续对话、政策建言与联合规划,积极参与北都建设,致力将国家战略转化为具体成果,切实推动经济增长,改善民生福祉。”
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科大研发生成式人工智能框架 以创新虚拟染色技术 加速组织病理诊断工作流程
组织病理分析是临床诊断的重要基石,在癌症诊断中尤其关键。然而,传统化学染色流程往往耗时费力,并可能消耗珍贵的组织样本。香港科技大学(科大)工学院团队最近成功研发出全新的生成式人工智能(AI)框架,即使在两幅训练图像未能精确配准情况下,仍可生成高保真度的虚拟染色图像,为更快速、更省样本的组织病理分析流程提供新方向。研究成果以「生成式AI实现配准误差鲁棒的虚拟染色,加速组织病理学工作流程」为题,已于国际期刊《自然-通讯》上发表。是次研究由科大计算机科学及工程学系助理教授、医工交叉联合创新中心主任兼SmartX Lab主任陈浩教授带领,联同化学及生物工程学系副系主任及副教授、医工交叉联合创新中心副主任黄子维教授,以及广州南方医科大学、香港中文大学及其他合作机构的研究人员合作开展。在常规病理流程中,组织样本通常需要经过化学染色处理,例如最常用的「苏木精—伊红染色」(H&E染色),可显示细胞核及组织结构; 而「糖原-爱先蓝」(PAS-AB)等结合两种特殊染色法的技术则可进一步标记特定生物成分。这些染色流程对疾病诊断和生物医学研究至关重要,但制备多种染色切片通常耗时较长,也可能消耗有限且珍贵的活检组织样本。因此,虚拟染色被视为改善传统病理流程的重要方向。研究人员可通过AI技术将无标记图像或常规染色图像,以数码方式转换为目标染色图像。例如虚拟染色可由自发荧光图像生成类似H&E的图像,再将H&E图像转换为类似 PAS-AB的特殊染色图像,或生成多重免疫组织化学图像。这种方法有望减少重复使用化学染色,并保留组织样本,为诊断、科研分析和多模态建模提供更多「虚拟通道」。