新闻及香港科大故事

获国家科技部正式批准、由香港科技大学（科大）与香港理工大学（理大）共建的「沿海城市气候韧性全国重点实验室」（实验室）今日举行成立仪式。 实验室致力推动香港、国家及全球沿海城市提升基础设施韧性，强化气候风险预警与应急能力，并推动可持续发展，应对气候变化带来的挑战。大会并一连两日举办国际研讨会，汇聚全球顶尖专家和学者，共同探讨如何加强全球沿海城市的气候韧性。活动于理大唯港荟举行，由科大校长叶玉如教授、理大校长滕锦光教授、科大副校长（大学拓展）、实验室主任及中电控股可持续发展学教授吴宏伟教授、理大常务及学务副校长黄永德教授、理大建设及环境学院院长、 实验室主任及潘乐陶韧性基础设施研究院院长李向东教授，以及实验室学术委员会主席岳清瑞教授主礼。叶玉如教授表示：「我们衷心感谢中央政府与香港特别行政区政府高瞻远瞩、坚定不移的支持，促成这所开创性的『沿海城市气候韧性国家重点实验室』正式成立。这项重要合作充分展现香港汇聚顶尖学府的科研力量，共同应对当前全球最迫切的挑战。此实验室不仅是一项科研布局，更是国家层面的战略举措。实验室将聚焦城市防灾与基建韧性等前沿领域，透过开拓创新方案，进一步巩固香港作为国际创新科技枢纽的地位，助力国家在科学发展与可持续道路上，稳步向前、扎实迈进。」滕锦光教授表示：「『沿海城市气候韧性全国重点实验室』的成立，既深度契合《国家适应气候变化战略2035》的总体布局，也回应香港特别行政区政府对气候韧性城市发展的重视，意义深远。这不仅印证了国家对科技自立自强、追求科学卓越与推动可持续发展的坚定追求，更充分彰显了香港世界级大学优势互补的协同效应，透过战略性合作推动国家创新和全球科学进步。理大衷心感谢中央政府与特区政府的远见卓识和鼎力支持，未来将持续把科研成果转化为具影响力的解决方案，全力把实验室打造成为韧性城市建设的『核心引擎』，为社会安全、城市韧性与可持续发展提供有力支撑。」

由香港科技大学（科大）物理系许钦教授与机械及航空航天工程系胡文琪教授联合领导的研究团队，近日在柔性复合材料领域取得重大突破，研发出一种具高度可编程性且具非对称力学响应的新型柔性复合材料系统。 团队成功将〝剪切─堵塞〞相变机制融入高分子聚合物基体，为实现机械智能系统提供了关键的材料基础，迈出了发展新一代智能材料与装置的重要一步。在软件机器人、仿生组织及柔性电子等前沿工程领域中，能够对外部刺激作出特异性响应的材料，是实现智能功能的关键。 然而，传统设计多依赖具有非线性结构或复杂几何构造的超材料，这些离散结构往往对缺陷和断裂极为敏感，限制了其工程实用性。 有别于传统方式，许教授和胡教授的研究提出了一种全新设计范式，利用〝剪切─堵塞〞相变物理机制发展出柔性复合材料，展现出独特的科学优势与工程潜力。这项研究的主要科学与工程突破包括：• 多维度方向控制：研究团队制备的柔性复合体在剪切与法向两个方向上同时展现出非互易性力学行为，实现对不同加载路径的方向的灵敏响应，并且具备非对称材料形状记忆特性，可进行多维度方向控制。 • 可编程且高韧：有别于传统脆弱的刚性超材料，柔性复合材料不仅具有高度可编程的力学特性，同时具备出色的抗断裂能力，展现出高韧性。 透过调控其内在的〝剪切─堵塞〞相变过程，可以精确控制材料性质，从而自主制订所需力学响应，以满足不同应用需求。 • 活性智能新材料：研究团队进一步将〝剪切─堵塞〞结构与空间调变的磁性分布相结合，创造出能自主运动的〝软件活性固体〞。 这种活性智能新材料可用作仿生软件机器人，在狭小环境中灵活移动; 也可以作为智能阀门，在微流控系统中实现选择性流控。从科学角度而言，该研究创新地结合颗粒物理学与高分子材料科学，建立了具有非互易力学性质的新型软物质体系；在工程应用方面，研究团队为制备各类具有方向特异性响应的柔性复合材料提供了一种既高效且通用的设计策略，此研究不仅为实现机械智能奠定了基础，更为新一代智能及节能材料的开发开辟了全新途径。

香港科技大学（科大）工学院的研究团队在脑成像领域取得重大突破，成功开发出一项全球首创技术，能够以近乎无创方式，对清醒状态下的实验小鼠大脑进行高分辨率图像扫描。这项创新技术毋须对实验动物实施麻醉，使科学家能直接观察大脑在自然运作状态下的组织活动，未来将有助深入探索人类脑部在健康和疾病状态下的运作，为神经科学研究开辟全新路径。人类大脑构造极其复杂，科学家一直试图利用脑成像技术探索其运作机制。然而，现有成像技术如磁力共振成像、脑电图、电脑断层扫描和正电子发射断层扫描等，均难以解析大脑微细结构及工作机制。由于小鼠在基因和生理结构上与人类高度相似，常被用作实验模型，用于研究阿兹海默症、亨廷顿舞蹈症、脑痫症等神经系统疾病的治疗方法，以及多种人类癌症疗法和疫苗效用等。然而，在麻醉状况下，小鼠的血液循环、胶质细胞形态及神经元活动会发生显著改变，实验效果远不如清醒状况理想。此外，小鼠在自然活动时亦会导致扫描图像模糊，令观察大脑细微部位的活动变得十分困难。由科大工学院电子及计算机工程学系教授瞿佳男教授带领团队开发的新技术「数字复用焦点感测与整形」（Multiplexing Digital Focus Sensing and Shaping，简称MD-FSS），建基于团队2022年在《自然 – 生物技术》期刊发表的「 模拟锁相相位检测焦点感测与整形（Analog Lock-in Phase Detection Focus Sensing and Shaping，简称ALPHA-FSS）技术进一步开发而成。 ALPHA-FSS利用三光子显微镜，具备高精度和高校正阶数的优势，能以亚细胞级分辨率观测脑部深层组织。然而，ALPHA-FSS的焦点测量速度仍不足以清晰捕捉清醒小鼠大脑组织的活动状况。此外，小鼠颅骨的厚度和密度亦会显著吸收和散射进入大脑的光线，令双光子显微镜难以穿透颅骨。 即使是大脑表层区域，图像质素也会因此下降，导致成像效果不佳。

由香港科技大学（科大）工学院领导的研究团队在量子棒发光二极管（QR-LED）技术上取得重大进展，为红色QR-LED创下了破纪录的高效率水平。 这项创新有望彻底改变下一代显示与照明技术，为智能手机和电视用户带来更生动、更优质的视觉体验。发光二极管（LED）早于数十年前已应用于电子产品，直至近年量子材料出现，催生出量子点LED（QD-LED）和量子棒LED（QR-LED）。 与目前主流的LED技术相比，QD-LED能够提供更高的色纯度（颜色鲜艳程度）和亮度。 然而，光取出效率是主要障碍，因为它为外部量子效率（EQE）设定了根本性的上限，从而阻碍了性能的进一步提升。QR-LED所采用的量子棒是一种细长形的纳米晶体，具有独特的光学特性。 通过改良设计，可优化光的发射方向，从而提高光取出效率。 然而，QR-LED面临两大技术挑战：一是材料在吸收光子后，其光致发光量子产率（即发射和吸收光子数量的比率）较低; 二是薄膜质量较差，容易引起漏电流现象。为突破现有局限，由科大电子及计算机工程学系副教授Abhishek K. SRIVASTAVA教授所带领的研究团队，通过精细的合成工艺成功提升了QR-LED的光学性能，并实现了红色和绿色量子棒在尺寸分布和形状上均一，令光致发光量子产率显著提升至92%，这些特性对于优化QR-LED性能至关重要。过往的研究一直忽视了不规则量子棒薄膜所引起的漏电流现象，以及该问题对QR-LED外量子效率的负面影响。 为此，团队构建了一个等效电路模型，以深入分析传统QR-LED结构中的漏电流问题及其器件的工作原理，从而开发具针对性的解决方案以抑制电流泄漏。 通过对QR-LED器件结构进行优化改造，团队在提升载流子注入效率的同时，显著抑制了漏电流的现象。采用新技术后，经优化后的红色QR-LED实现了高达31%的外量子效率，亮度达110,000 cd m⁻²，创下了红色QR-LED研究的新纪录。 为验证该技术的通用性，团队以相同方法应用于绿色点棒状量子棒，同样取得满意结果：外量子效率20.2%，并实现了250,000 cd m⁻²的超高亮度。 有关成果不仅证明了团队的创新方法有效，也展示了其在不同颜色和形状量子棒的庞大应用潜力。

人工智能（AI）图像编辑及生成模型获广泛应用于图像创作，然而其对抽象概念如感觉和氛围等理解精准度一直存在局限，且多依赖纯文字指令，较难准确表达复杂图像意思，亦无法捕捉风格、材质或光影等效果。 由香港科技大学（科大）冯诺依曼研究院院长兼计算机科学及工程学系讲座教授贾佳亚教授带领的团队成功开发名为「DreamOmni2」的AI图像生成和编辑器，不仅拥有卓越的多模态指令编辑和实体对象生成能力，更在抽象概念的理解和生成方面有重大突破，让AI不仅能「看图」，更能「理解图意」，多方面表现优于同类型开源和闭源模型， 为AI创作开启无限可能。直击缺陷：解锁抽象概念的创作潜能近年，图像编辑及生成模型的发展进入爆发阶段，新品频出，但暂时仍未有任何模型能彻底克服实际作上遇到的两大缺陷。 其一是文本指令的局限性，纯文字指令难以准确描述人物特征、抽象纹理等细节。 其二是抽象概念的缺失，现有模型仅能处理有形实体，如人物、对象，无法有效应对发型、妆容、纹理、光影效果或风格等抽象概念，极大程度上限制了创作空间。 DreamOmni2则可解决有关难题，成功执行两大全新任务，包括根据用家输入的抽象或实体概念，执行多模态指令编辑和生成，真正成为「全能创作工具」。 全面性能测试：超越现有开源与闭源模型在多模态指令生成任务中，DreamOmni2能基于图片中的实体进行图像生成，例如提取图一的画作挂在卧室墙上，将图二盘子的材质套用在图三的水杯，并将水杯放置在桌子上，以生成符合用家要求的新图像（图示一）。 在多模态指令编辑任务中，DreamOmni2的表现亦非常优秀，例如将图中帽子的颜色变成与另一张图毛衣相同的配色（图示二）。

2025年10月16日至19日，香港科大「创科行」（第4站）＠HICOOL 2025全球创业家高峰会系列活动成功举办！HICOOL全球创业家高峰会被誉为「全球创新创业风向标」，本届高峰会吸引100余个国家和地区的顶尖创新力量齐聚。作为「创科行」活动的核心连结场景，本届高峰会活动为香港科大搭建了「成果展示+思想碰撞」的双重平台，成为本次创科行的重头戏。

香港科技大学（科大）成功研发创新人工智能（AI）系统SmartPath，革新癌症病理诊疗全流程。系统由科大计算机科学及工程学系和化学及生物工程学系助理教授兼医工交叉联合创新中心主任陈浩教授带领的团队所开发，整合临床诊断、分型、生物标记物量化、治疗评估及预后跟进功能，涵盖多种癌症类型，以加快诊断速度，为患者提供更个人化的治疗方案。SmartPath建基于全球其中一个规模最大及最多元的病理数据集，涵盖34种主要人体组织部位、逾50万张全切片影像。系统可辅助专业医疗人员执行逾百项临床任务，包括癌症病情分级、分型、治疗反应评估、存活率预测，以及生成详细病理报告等。系统的关键突破在于能通过综合病理基础模型框架，精准诊断多种香港发病率最高的癌症，包括肺癌、乳腺癌、大肠癌及胃癌。创新功能一站式支援临床诊疗全流程SmartPath系统的核心能力由两大整合式AI模型驱动：卓越的跨癌种通用能力：系统核心的通用病理基础模型（GPFM）提供了统一框架，能精准识别不同肿瘤类型及癌症亚型与生物标记物量化。该系统不仅能进行诊断，更能预测患者的生存期及评估潜在治疗反应，为个人化治疗奠定基于数据的基础。多模态智能深化病理分析：系统另一重要的多模态全切片病理基础模型（mSTAR）整合了病理影像及海量的文字数据，包括病理报告及转录组学数据，可在短短数分钟内自动生成资料详尽的病理报告，并具备视觉谘询功能，让病理学家能针对切片细节提问。

香港科技大学（科大）最新研究显示，一种名为TREM2 H157Y的遗传变异会显著增加中国人群罹患阿尔茨海默症的风险。研究发现，此遗传变异所带来的致病风险，与目前已知最强的阿尔茨海默症遗传风险因子APOE-ε4相近，能使病情迅速恶化和带来更严重的神经退行性病变。这项研究是该领域首个针对中国人群多发的阿尔茨海默症遗传风险因子TREM2 H157Y遗传变异所进行深入的家族临床个案研究。研究成果已刊登于国际权威科学期刊Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association，对疾病监测和病人照顾影响深远。主要研究结果包括：TREM2 H157Y 遗传变异与阿尔茨海默症风险增加相关。大约每 200 名中国阿尔茨海默症患者就有一人携带 TREM2 H157Y 遗传变异。携带TREM2 H157Y遗传变异患者的临床病情恶化更迅速。携带TREM2 H157Y遗传变异的阿尔茨海默症患者出现更严重的病理影响。