新闻及香港科大故事

由香港科技大学（科大）带领的国际科研团队发表重要气候研究，预警在全球温室气体排放持续高企的情况下，北半球夏季季候风地区将从2064年起经历极端天气事件。亚洲及更广泛的热带地区将出现频繁的「降水骤变」（precipitation whiplash）极端天气现象，即每隔30至90天，极端暴雨及乾旱便会交替出现，进而引发气候突变，对粮食生产、水资源管理及洁淨能源供应造成灾难性影响。这项突破性研究以《未来北半球夏季季节内振盪现象将加剧全球次季节气候骤变》为题，已于权威期刊《科学进展》上发表，由科大潘乐陶气候变化与可持续发展研究中心主任、土木及环境工程学系副教授陆萌茜教授及土木及环境工程学系博士后研究员郑达勋博士领导，合作团队包括夏威夷大学、中山大学及南京信息工程大学的科研人员。该研究基于第六阶段耦合模式比较计划（CMIP6）的28个全球气候模式，运用前沿全球气候模型对北半球夏季季节内振盪现象（Boreal Summer Intraseasonal Oscillation，BSISO）的变化规律进行预测。BSISO作为主导夏季热带地区30至90天尺度上最主要的季节内变率模态，由此形成的降水增加及抑制交替带对亚洲夏季季候风区域产生重要影响。通过採用非监督式集群分析K平均演算法（K-means Clustering）去处理大规模数据集，研究成功划分出三种BSISO传播模式，包括经典的东北向、北极向及东方向移动模式。

香港科技大学（科大）物理学系讲座教授兼研发事务办公室主任罗锦团教授凭藉其在量子物理学领域的卓越成就，获腾讯公司旗下新基石科学基金会选为本年度「新基石研究员」。罗教授是本届全国35位获奖科学家中唯一来自香港的学者，充分彰显了科大在基础科学研究领域的领先地位。此项殊荣将提供不多于1,500万元人民币资助，支持罗教授及其团队未来五年开展量子物理领域的基础研究。罗锦团教授表示：「对于当选『新基石研究员』，我深感荣幸。这笔资助将使我能够心无旁骛地探索平带材料中的新量子现象。我的目标是在量子材料领域取得突破性发现，为设计新型电子和光学器件提供崭新构想。透过腾讯的慷慨支持，我们将可以为科大的年轻研究员提供更完善的支援，以及培育更多年青一代物理学家，助力科大成为量子材料研究枢纽。」科大副校长（研究及发展）郑光廷教授向罗锦团教授当选本年度「新基石研究员」致以诚挚祝贺。他表示：「罗教授获选『新基石研究员』，他的突破性研究亦获高度认可，我们深感振奋。作为『新基石研究员』，罗教授及其团队将在量子材料领域开展更富雄心的探索性研究。我们感谢腾讯公司的长期支持——从早前成立新基石科学实验室，到此次罗教授的获奖，都体现了这一合作伙伴关系的持续深化。」

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。

解锁宇宙奥秘的钥匙，往往掌握在锲而不舍的科学家之手。香港科技大学（科大）蒙民伟博士纳米科学教授兼物理系讲座教授戴希，正是其中的佼佼者。他专注于凝聚态物理及拓扑材料理论研究，为现代物理开辟了崭新视野，并因此荣获有「中国诺贝尔奖」美誉的2025年未来科学大奖。恒志探宝藏得奖消息传来，戴希教授心怀感恩与谦卑。他说：「衷心感谢评选委员会的肯定。这不仅是对我个人的鼓励，更是对多年来与我并肩作战的研究团队的认可。这份荣誉见证了我们持之以恒的坚持和努力。」他强调，这项成就并非一人之功，而是前人与同侪所累积的智慧与成果。科研之路，对他而言是一场寻宝之旅。「心如止水」是他的座右铭，也呼应了「保持冷静，继续前进」的格言——无论顺境逆境，始终坚定不移。他形容：「科研好比寻宝，你可能挖掘了很久仍一无所获，但只要坚持下去，终有一天会找到属于自己的瑰宝。」 理论栽成果正是这份默默的坚持，孕育出戴教授的突破性成果。戴教授淡泊名利，潜心研究，他与团队采用「阶梯式研究法」，从简单到复杂，从理论到计算，先以高对称度的模型理解拓扑材料的规律，再逐步攻克更艰深的难题。早在采用此方法之前，戴教授已经提出了一系列前瞻性预测。2010年，他与中国科学院物理研究所所长方忠教授，共同以理论计算提出闻名国际的预测——在磁性掺杂的拓扑绝缘体薄膜中可以实现量子反常霍尔效应。仅仅三年后，该预测获得科学界实验证实，成为物理学史上的重要里程碑。十年前，他的另一项研究首次在固体材料中发现外尔费米子，并获权威期刊《物理评论》评选为创刊125年来49项最具开创性的研究之一，也是唯一入选的中国研究项目。这些发现为量子未来奠定了坚实的基石。必先利其器《论语》有云：「工欲善其事，必先利其器。」物理学家也深谙此道理。戴教授在处理量子材料的波函数时，面对庞大的数据量，如同大海捞针。为了克服这个棘手难题，他的团队开发了Wilson Loop 方法，能够从海量数据中提取特征，分类拓扑电子态。

香港科技大学（科大）首席副校长兼计算机科学及工程学系与电子及计算机工程学系讲座教授郭毅可教授当选为中国工程院外籍院士，以表彰其在信息与电子工程学领域的卓越贡献。中国工程院作为国家工程科学技术界最高学术机构，院士荣衔代表工程科学技术领域终身享有的最高学术成就。郭教授表示：「对于能够当选中国工程院院士，我感到非常荣幸，衷心感谢中国工程院给予的肯定。这份殊荣不仅是对我个人科研工作的鼓励，更是对我们团队与所有合作伙伴共同努力的认可。我也感谢香港给我一个为科学发展作贡献的宽广舞台，未来我将秉持初心，致力推动数据科学与人工智能领域的创新研究，积极促进跨学科及国际合作，为工程科技进步与社会发展贡献所长。」科大校长叶玉如教授对此消息表示欣喜：「我们衷心祝贺郭毅可教授当选中国工程院外籍院士。他在人工智能领域的开创性贡献，为科大乃至整个香港的创新科技生态注入了强大动力。这份崇高的荣誉既是对他卓越科研领导力的充分表扬，也必将激励更多人才投身前沿科技创新，为国家发展贡献力量。」作为全球知名的计算机科学家，郭毅可教授在2020年来港前，曾于伦敦帝国理工学院工作33年。他的研究聚焦于大规模科学应用的数据挖掘，包括分布式数据挖掘方法、机器学习，以及讯息学系统于生物学、化学、地球物理学、医疗保健、环境、经济、金融、社交媒体、创意设计及安全等方面的应用。郭教授自2022年12月获任命为科大首席副校长以来，一直致力推动将尖端科技融入大学教育，并在吸引全球人才方面，建树良多。

香港科技大学（科大）12位学者获科睿唯安（Clarivate Analytics）评为2025年度「最广获征引研究人员」，印证大学的学术及研究实力备受国际肯定，彰显其在多个研究领域对促进社会及经济发展和科技进步贡献良多。今年，有6,868名学者来自60个国家和地区获嘉誉为「最广获征引研究人员」。他们均是世界首屈一指的学者，并发表了多篇引用次数高的论文。根据学术平台Web of Science的数据，这些论文在过去11年中，根据引用次数，位列其研究范畴和出版年份的首1%。荣膺「2025年度最广获征引研究人员」的科大学者包括（按英文姓氏排列）：范畴学者学系及职衔神经科学与行为学卜国军教授卢家骢慈善基金理学教授生命科学部主任及讲座教授

膜蛋白在多种生物过程中发挥关键作用，同时也是重要的药物靶点。过去几十年来，科学家一直依赖去垢剂从细胞膜中提取膜蛋白以进行结构研究。尽管这些传统方法显著推动了人们对膜蛋白结构的理解，但也存在一些限制，例如去垢剂筛选过程消耗资源以及缺乏天然膜脂环境，这可能阻碍了对脂质介导膜蛋白调控机制的深入研究。为此，由香港科技大学（科大）生命科学部党尚宇教授领导的研究团队开发了一种基于囊泡的新方法，能够保留天然脂质环境，促进后续的结构和功能研究。经过四年的系统研究，党教授团队的新方法避免了使用去垢剂进行纯化，而是直接从细胞膜中生成含有目标蛋白的囊泡，供后续的冷冻电镜成像和结构研究。团队建立了一套完整的工作流程，用於囊泡样品的制备、纯化和质量控制，使这种方法可应用於多种膜系统。为应对由天然膜结构引起的强背景信号和干扰，他们开发出一种基于电镜图像的筛选方法，并结合人工智能模型，专门分离高质量的膜蛋白粒子。研究团队成功将这种方法应用於多个膜蛋白系统，解析了在大肠杆菌细胞膜中过度表达的AcrB蛋白3.9 Å分辨率结构，以及在猪心线粒体内膜中解析的天然呼吸链复合物III的3.0 Å分辨率的结构。该研究的第一作者、博士候选人刘航表示：「凭借党教授的跨领域研究策略，团队成功建立了一個涵盖样品制备和数据处理的综合系统，用於膜蛋白的原位结构研究，並解决了不少以往未能克服的挑战。」与传统基于去垢剂的方法相比，这种新方法不仅成本更低、操作更简单，使用也更便捷，最重要的突破是它保留了天然膜环境和关键脂质分子，最大限度地维持了膜蛋白的天然构象。这种新方法也表现出良好的通用性，可以应用於不同物种和细胞膜结构的各种膜蛋白，有望显著减轻研究人员的工作量，降低膜蛋白结构解析的难度，並拓宽冷冻电镜结构生物学的研究范围。

由香港科技大学（科大）甘剑平教授（海洋科学系）和杨灿教授（数学系）领导的研究团队，开发了一种新型AI驱动的工具，名为STIMP，用于诊断沿岸海洋生产力和生态系统健康。STIMP引入了一种新范式，能够对缺失数据进行插补，从而在大时空尺度上预测叶绿素a（Chl-a）浓度。在对四个全球代表性沿海区域的测试中，STIMP的表现显著优于现有的地球科学工具，将插补的平均绝对误差（MAE）降低最高达81.39%，预测的平均绝对误差降低了58.99%。准确的叶绿素-a预测有助于及早检测有害藻华，保护生态系统，并为制订海洋政策提供具数据基础的见解。 沿岸海洋是地球上生产力最高的海洋生态系统，因为来自陆地的营养盐输入和活跃的水动力过程促成了高生物生产力和生物多样性。然而，沿岸海洋生态系统易受频繁且严重的富营养化、生物地球化学极端事件和缺氧的影响，这些因素严重威胁着沿海环境的可持续性以及沿海地区的蓝色经济。叶绿素a的浓度是衡量海洋环境整体健康状况的关键指标。利用遥感获得的叶绿素a数据来实现大尺度时空海洋环境质量诊断的数据驱动方法，是一种有前景的解决方案。然而，开发基于数据驱动的大尺度时空叶绿素a预测方法仍面临三个挑战：首先，叶绿素时间变化难以捕捉；其次，叶绿素的空间异质性难以建模；第三，观测数据的高缺失率使得时空变化的获取更具挑战性。 为了解决上述挑战，科大研究团队开发了一种先进的AI驱动时空插补与预测（STIMP）模型，用于预测沿岸海洋中的叶绿素a。STIMP将叶绿素a的预测分解为两个连续步骤：1）插补过程，从部分观测数据中重建多个可能得完整时空叶绿素a分布；2）预测过程，基于每个重建的连续且完整的时空叶绿素a分布进行精准预测。通过使用Rubin规则对多次插补和预测过程的结果进行平均，获得最终的叶绿素a预测。透过这种方式，我们的STIMP方法不仅通过对缺失数据的精确插补提高了整体预测性能，还提供了置信区间以量化预测的不确定性。