新聞及香港科大故事

香港科技大學（科大）帶領的研究團隊近日在電池儲能技術上取得重大突破，有望大幅延長智慧型電話及電動車電池的壽命。團隊以人體軟骨為靈感，研發出創新的「仿生軟骨納米塗層」，可從源頭有效抑制電池正極物料的老化與損耗。新技術不僅能讓電池在經歷千次充放電後仍維持極高容量，更為下一代高穩定性鎳基鋰電池的產業應用開闢嶄新路徑。是次研究由科大化學及生物工程學系講座教授陳國華教授帶領，團隊成員包括科大化學及生物工程學系研究助理教授兼科大博士畢業生劉強博士，以及化學及生物工程學系博士後研究員劉雨桐博士。部分工作是劉雨桐博士在香港理工大學（理大）攻讀博士期間完成。該研究已於國際頂尖學術期刊《自然─納米技術》上發表，論文題為「透過記憶聚合物納米塗層在易碎電池正極活性物料中實現應力的動態去局域化」。「人類軟骨」啟發高能量電池技術突破鋰離子電池廣泛應用於智慧型電話、電動車及各類電子產品。隨著全球對高能量電池的需求與日俱增，高鎳正極材料被視為電池發展的重要方向。然而，這類材料在充電及放電的過程中，會因為鋰離子的頻繁嵌入及脫出，而導致體積變化，並產生顯著的內部應力，繼而導致「晶間開裂」（intergranular cracking），長遠影響電池容量和使用壽命。

香港科技大學（科大）今天發布由「天韻相機」（MUSICO）拍攝的首批香港遙感影像，展示香港科研團隊參與國家航天工程的重要成果，並以此慶祝中華人民共和國成立七十七周年。「天韻相機」是由科大牽頭研製的全球首款輕小型、高解析度、高精度二氧化碳與甲烷點源協同探測儀。目前，該儀器已於天宮太空站持續執行在軌科學任務超過三個月，其間順利完成了多項系統測試、校準及定標工作。今次發布的香港影像及影片，分別由儀器配備的二氧化碳、甲烷、氧氣及氣溶膠四個探測儀取得，清晰呈現香港及周邊地區的地貌特徵。即使太空站以每秒約7.7公里的高速圍繞地球運行，「天韻相機」仍能穩定獲取高質量、百米解析度的遙感數據，充分驗證了儀器卓越的成像能力。團隊已完成主要在軌測試及精度校準，正式進入常規科學運行階段。科大土木及環境工程學系系主任兼講座教授張利民教授表示：「在國慶日前夕，發布由『天韻相機』拍攝的首批香港影像別具意義，亦是獻給祖國和香港的一份特別禮物。這不僅標誌着香港自主研發的科研載荷成功在天宮太空站開展科學任務，更展現香港科研力量積極融入國家航天事業發展。能夠從太空俯瞰香港的面貌並測量溫室氣體濃度，我們深感榮幸，也更加體會到科研工作服務國家發展和社會需要的重要意義。」科大土木及環境工程學系講座教授蘇慧教授表示：「自黎家盈博士和隊友成功為『天韻相機』完成安裝並啟動該儀器以來，我們持續進行儀器定標、校準、及數據分析工作。過去數月，儀器已獲取全球超過450個目標地區的影像，數據總量達4.3 TB。由於香港及華南地區夏季多雲多雨，要捕捉高質量影像並不容易。適逢國慶前夕天氣條件理想，讓我們得以透過『天韻相機』俯瞰香港。當首批清晰的香港影像從天宮太空站傳回地面時，整個研究團隊都感到無比振奮。天韻相機作為香港自主研發的科研載荷，正如『太空之眼』，守護着我們的家園，為國家乃至全球的氣候治理貢獻香港力量。」

由香港科技大學（科大）化學及生物工程學系助理教授Hnin Yin Yin NYEIN教授率領的研究團隊，成功研發了一款名為「HELP」（Heteromodal Epidermal Liquid-metal Patch）的異質模態表皮液態金屬貼片。這款柔軟、仿生皮膚的可穿戴式貼片結合先進的液態金屬技術，能同步監測人體呼吸與心臟活動。憑藉其舒適、非侵入性的設計，HELP貼片有望推動居家健康監測的發展，為慢性呼吸系統及心血管疾病患者提供持續、臨床級居家健康監測的全新技術方案。研究成果已於《科學進展》期刊發表，論文題為「Intermetallic-anchored epidermal EGaIn patch with analog constriction gates for cardiorespiratory monitoring」。研究由Nyein教授帶領，團隊成員均來自科大化學及生物工程學系，包括第一作者李玥博士（前博士後研究員及科大博士畢業生），以及五位共同作者——林于珺（前研究助理及科大工學士畢業生）、何安瑋（博士生）、王雪潔（博士生）、王旭（哲學碩士生）及崔強勝（前博士後研究員及科大博士畢業生）。慢性呼吸道疾病，包括氣喘、慢性阻塞性肺病（COPD）及阻塞性睡眠呼吸中止症（OSA），是全球健康惡化與住院治療的主要原因之一。目前，這些疾病的診斷與管理高度依賴在專業臨床環境下進行的檢查。例如，肺功能測試需使用肺活量計，而睡眠障礙診斷則需進行夜間多項生理睡眠檢查（PSG）。PSG檢查需在患者身上黏貼數十條有線感測器，過程繁複且不舒適。由於這些診斷設備體積龐大、成本高昂，且需由專業醫護人員操作，因此並不適合日常居家使用。這導致許多關鍵的夜間呼吸變化及疾病惡化徵兆，往往無法被及時察覺。

製冷技術在現代社會不可或缺，但傳統蒸汽壓縮製冷系統不僅高耗能，所使用的製冷劑更會加劇溫室效應和破壞臭氧層。香港科技大學（科大）團隊成功研發出全球首台零衰減「彈卡」製冷裝置，運用抗疲勞固態製冷劑，實現持久且環保的製冷技術，即使循環運行超過100萬次，仍能保持穩定性能。新技術將帶來高效的環保降溫技術，為全球實現可持續發展作出貢獻。「彈卡」製冷是一種利用形狀記憶合金應力誘發可逆相變效應的技術，有望取代傳統製冷劑成為綠色新方案，應用前景廣闊；然而受制於製冷性能衰減和長期可靠性不足兩大缺點，一直未獲廣泛使用。現有「彈卡」製冷裝置大多採用商業鎳鈦形狀記憶合金（NiTi）作為製冷劑，但這種材料在長期相變循環過程中容易產生功能疲勞，長期持續使用下，製冷效果會愈來愈差。為突破這一瓶頸，由科大機械及航空航天工程學系講座教授孫慶平教授帶領的研究團隊開發出一種抗疲勞形狀記憶合金，並將其集成於新穎的固態製冷劑結構中。團隊透過結合此新型形狀記憶合金材料、器件設計與系統工程，成功解決了材料功能疲勞和結構可靠性兩大關鍵問題，並開發出嶄新的零衰減「彈卡」製冷裝置，能在長期運行過程中保持穩定製冷能力。該裝置具有三大特點：（一）抗疲勞形狀記憶合金：團隊開發了一種四元TiNiCuCo形狀記憶合金，相比傳統NiTi合金，這種材料在反覆相變循環過程中能夠保持穩定的彈卡性能，實現穩定的潛熱釋放和吸收，提供了可靠的固態製冷劑，讓裝置可長期製冷。（二）高可靠性的固態製冷劑結構：團隊設計並構建了雙層翅片式的製冷劑結構，提升換熱效率之餘，亦增強結構的抗屈曲能力，實現超過1,000萬次循環壓縮載荷下的超長疲勞壽命。（三）結構緊湊和耐用的器件架構：團隊進一步優化器件整體結構，以降低熱損失並提升系統穩定性。新設計可減少約50%的零部件數量，並將無效結構比例由15%降低至5%。

香港科技大學（科大）研究團隊成功開發一套新型建模與優化框架，能夠在新材料「模塊化自主實驗」（Modularized Autonomous Experimentation，簡稱MAE）平台的設計階段，預先釐定最優化的設備種類與數量配置，從而在平台正式建設前節省時間與成本。研究團隊借鑒「混合自動機」的建模方法，將實驗流程系統性地轉化為可計算的設備配置方案。研究成果已於《IEEE自動化科學與工程學報》上發表，論文題為「Toward a High-Throughput Automated Materials Experimentation Platform: Hybrid-Automata-Inspired Modeling and Equipment Configuration Optimization」，由科大機械及航空航天工程學系教授楊晶磊教授與機械及航空航天工程學系助理教授段墨龍教授擔任共同通訊作者，機械及航空航天工程學系哲學博士生馬國雄及哲學碩士畢業生崔昊哲為共同第一作者。高通量模塊化自主實驗正在重塑材料研究的面貌。通過把樣品製備、合成、表徵與篩選等程序納入自動化閉環，不僅顯著加快了新材料的發現進程，也同時提高了實驗的可重複性，並可產出「原構數據」（born structured dataset）， 即在實驗執行階段，以完整結構化形式記錄的參數化數據。本研究的核心貢獻是建立一套適用於設計階段的設備配置方法。研究並非著眼於「變革材料研究」之類的宏大改變，而是針對一個更精準、更具體的問題：在採購硬件之前，為平台規劃人員提供一套系統化、可重複使用的設備數量決策依據；其價值在於讓平台規劃工作建立於科學化決策框架之上，使早期設計選擇有據可循，而非單憑個人經驗或直覺判斷。

香港科技大學（科大）提出「推理賦能任務導向通訊」框架（Reasoning-Empowered Task-Oriented Communication，TOC），賦予AI智能體（AI agents）自主的邏輯推理能力，使其能自主判斷應分享哪些資訊、何時需要通訊，以及為何需要進行資訊交流。該框架可望為未來7G無線網絡的AI智能體協作及群體智能發展奠定基礎。是次研究由科大電子及計算機工程學系講座教授兼新明工程學教授李德富教授帶領，研究團隊包括科大電子及計算機工程學系博士生謝松傑和黎鴻儒、電子及計算機工程學系研究助理教授王子鑫博士、電子及計算機工程學系及綜合系統與設計學部副教授宋勝輝教授，以及電子及計算機工程學系教授張軍教授。研究成果已於國際學術期刊《npj Wireless Technology》上發表，題為「Towards Reasoning-Empowered Task-Oriented Communication for Agent Networks」。研究提出未來數十年通訊與推理技術融合的發展路線圖，為6G以後無線網絡的演進提供重要方向。研究亦勾畫未來7G無線系統的發展願景，探討有關系統如何支援大量能夠進行推理、彼此協作及共同決策的自主AI智能體。現今的通訊系統主要以準確、可靠地傳送數據為設計目標。然而，未來的智慧城市、自動駕駛汽車、醫療平台和工業系統，可能涉及數以百萬計的AI智能體同時交換資訊，單純擴展現有通訊架構未必足夠。若缺乏創新的通訊機制，通訊過程本身可能會成為瓶頸，限制未來AI生態系統發展群體智能的能力。

香港科技大學（科大）成功研發嶄新「單管式」病毒及基因檢測平台TEMPO，有望把原本需要在實驗室進行的高靈敏度核酸檢測，簡化為可於家中完成的單步驟檢測。用戶只需透過單一反應管操作，最快30分鐘即可獲取媲美專業實驗室水平的檢測結果。這項突破有望填補現時快速測試與實驗室核酸檢測之間的技術鴻溝，為未來傳染病監測及基因篩查提供更便捷的解決方案。TEMPO全名為「熱力學編碼分子編程一體化診斷平台」（Thermodynamically Encoded Molecular Programming for One-Pot Diagnostics），由科大化學及生物工程學系教授邢怡銘教授帶領的研究團隊聯合香港中文大學（中大）的學者共同研發。該技術目前已應用於季節性流行性感冒、新型冠狀病毒、愛滋病等多種病毒檢測，亦為遺傳疾病快速篩查開闢新方向。相關研究成果已於國際知名學術期刊《自然通訊》（Nature Communications）上發表，論文題為「Thermodynamically programmed one-pot CRISPR platform for point-of-care SNP genotyping」。領導這項研究並擔任論文通訊作者的邢怡銘教授表示：「傳統實驗室核酸檢測須經過多重工序，包括擴增微量的病原體遺傳物質、辨識樣本，並生成可讀取的檢測訊號。而『單管式』檢測，就是將所有步驟整合於單一反應管內。當中最大的挑戰，在於如何確保各個步驟能夠按照既定次序準確完成。」

香港早前錄得破紀錄高溫，極端天氣再次喚起社會對全球暖化及減排措施的關注。香港科技大學（科大）研究團隊帶領的一項大型國際研究發現，城市之間若能發揮「協同減排」，其可持續發展表現將有望提升逾一成。研究透過分析全球4,116個城市、歷時11年的數據，為全球各地落實聯合國可持續發展目標（Sustainable Development Goals，簡稱SDGs）提供嶄新實踐路徑。是次研究由科大土木及環境工程學系教授陸萌茜教授帶領，研究成果已於國際學術期刊《自然通訊》發表，論文題為「與全球排放挑戰相關的城際永續影響的時空變化」。更宏觀的減排路徑陸教授表示，傳統環境治理模式普遍將城市減排視為個別地區的議題去處理，而城市往往透過產業升級、能源轉型及推行環保政策等措施來減排，但相關效益每每僅局限於當地。然而，大氣污染物和溫室氣體的影響是跨越疆界的，惟科學界一直未能有系統地掌握這類跨地域城際互動在時間與空間上的差異，因而限制了全球各地政府在協調和制定相應減排策略的靈活性。為填補相關研究空白，研究團隊採用創新的空間計量經濟模型，評估2010年至2020年間全球103個國家共4,116個城市在排放相關SDG指標上的互動關係，當中包括香港，巴黎和洛杉磯等城市。這些城市的經濟總值合共佔全球國內生產總值（GDP）逾九成。研究所採用的污染物和溫室氣體數據，主要來自多個衛星觀測平台的資料。城際間相互依存