新闻及香港科大故事
2025
新闻
科大工学院推出「拟人化」自动驾驶系统
香港科技大学（科大）工学院的跨学科研究团队最近成功开发了一套「拟人化认知编码系统」，让自动驾驶车（自驾车）能像人类司机般「思考」，综合判断复杂路况。这项崭新技术可将整体交通风险降低26.3%，而对于行人及骑行者等高风险群体来说，潜在意外更大幅减少51.7%。与此同时，自驾车的自身风险也下降了8.3%，为自动驾驶技术的安全性迈进一大步。
现行自动驾驶系统的一大局限，在于其「单对单」风险评估机制，即每次只能比较两个选项，无法像人类司机那样全面考虑道路上的多方互动，例如在十字路口优先让路予行人，再适度调整与附近车辆距离；一旦确定行人安全，再迅速将注意力转向其他车辆。这种动态决策能力，称为「社会敏感度 (social sensitivity)」。
为了让自驾车可「学习」人类的社会敏感度，科大土木及环境工程学系讲座教授杨海牵头的研究团队借鉴了神经科学、认知科学和伦理学概念，开发出符合人类认知逻辑的编码方案，为自动驾驶系统配备接近真人司机的感知、评估与行动能力。
该系统结合了三项关键创新：
一、个体风险评估模组 (Individual Risk Assessment)：评估每位道路使用者（包括行人、单车、电单车与邻近车辆）的潜在风险，包括分析其速度、相对距离和行为规律，例如，在路边行走的小孩会被归类为高风险群体。
二、社会权重风险映射模组 (Socially Weighted Risk Mapping)：在决策过程中引入伦理权重，优先保护弱势群体，例如在实际应用上，自驾车即使在规则允许前进的情况下，亦可能会主动礼让行人。
三、行为信念编码模组 (Behavioral Belief Encoding)：能预判自驾车决策对整体交通状况的影响，举例说突然变道会否导致周边司机急刹，或者加剧路面挤塞。
新闻
Building the Future: Civil Engineering and the Advent of Smart Cities（只供英文版本）
The United Nations Department of Economic and Social Affairs has predicted that by 2050, over 68% of the global population will reside in cities. This massive projected urban population (6.5+ billion) will no doubt put a great deal of strain on infrastructure, resources and the world’s ecosystems, but, from an engineering standpoint, such large-scale urbanization also presents tremendous opportunities for technological, human as well as other societal and economic development.
2024
香港科大故事
Less is More: Saving Manpower on Traffic Control While Improving Road Efficiency（只供英文版本）
HKUST Dean of Engineering Prof. Hong K. LO and his team have developed an award-winning smart traffic control plan to mitigate the notorious congestion in Kwun Tong District, Hong Kong. And they have a broader vision to share in this story.
2020
新闻
科大与广州地铁签署合作协议 联合培养智能交通人才
香港科技大学（科大）与广州地铁集团有限公司（广州地铁）日前签订首个於智能交通方面的人才培育协议，為科大研究生提供除科大教授以外，广州地铁一名教授级人员作為导师。双方将共同指导并提供培训机会予有志於智能交通方面发展的研究生。
了解其他相关的研究：香港科技大学智能交通实验室
科大与广州地铁签订首个於智能交通方面的人才培育协议。
科大首席副校长倪明选教授和广州地铁董事长丁建隆先生，日前代表双方正式签署协议。两人认為是次合作，对提升区内智慧交通创新人才和完善交通体系具有重大意义，亦有助培育学生的全人发展，提高其专业技能。而作為交通、人工智能和数据科学的融合学科，智能交通乃科大正在筹建的广州校园重点学科之一。是次合作旨在智能交通方面培养四种专业人才，当中包括城市群交通系统需求预测与规划、轨道交通客流预测分析与诱导、城轨运营关键设备智能运维技术、以及地铁安检技术。