新聞及香港科大故事

香港科技大學（科大）跨學科學院環境及可持續發展學部成立「生物多樣性與基於自然解決方案中心」，並與科大My Climate Risk Hub攜手推動生物多樣性教育、研究創新及公眾活動。新中心的成立，標誌着香港在推動生物多樣性教育、基於自然的解決方案（NbS）方面邁出重要一步。科大正着手制定一個全新的生物多樣性核心課程，計劃於2027年推出。課程旨在讓所有學生能深入了解香港的生物多樣性、自然保育重點，以及基於自然的解決方案在提升城市韌性和可持續發展中的角色。這凸顯出生物多樣性不僅是環境專業領域的專屬議題，而是城市氣候適應、城市發展、韌性規劃和生活質素的核心元素。新課程響應香港特別行政區政府頒布的《生物多樣性策略及行動計劃2035》，並獲漁農自然護理署歡迎及支持。科大環境及可持續發展學部主任劉啟漢教授表示：「生物多樣性不僅關乎自然保育，更是維護生命、健康、經濟和社區的系統。生物多樣性融入核心課程，旨在讓修讀工程、商業、科學、醫學、社會科學或科技的學生，都能認識人類繁榮如何依賴自然，以及他們未來的職業選擇如何能為恢復香港生態系統貢獻力量。」新中心的重點領域之一是生物多樣性與氣候科學的融合。雖然氣候變化和生物多樣性流失常被視為兩個獨立的危機，但兩者關係其實非常密切。氣候變化通過改變棲息地、破壞生態系統、改變降雨模式、令海洋升溫，以及增加極端天氣風險，加速生物多樣性的流失；相反，健康的生態系統則是社會應對氣候變化的強大後盾。森林、濕地、紅樹林、土壤、海洋及城市綠化空間能夠儲存碳、調節水流、降低熱力、保護海岸線，並增強社區的韌性。通過結合生物多樣性和氣候科學，科大希望協助學生和公眾更深入了解保護自然對人類社會的重要性。城市氣候學及氣象研究學知名學者、環境及可持續發展學部副主任兼IAS大氣研究中心主任陳飛教授表示：「氣候科學有助我們探究地球是如何變化，生物多樣性則幫助理解這些變化對地球生命的意義。結合兩者，便能讓學生認識到自然保育是保護人類最實際且有效的方法之一。」

香港科技大學（科大）藝術與機器創造力學部署理主任兼教授傅紅波教授獲選為2026年國際計算機學會計算機圖形學院（ACM SIGGRAPH Academy）成員。此為全球計算機圖形學領域最高榮譽之一，充分肯定了傅教授在基於草圖的建模與互動式三維內容創作方面的傑出貢獻，以及其在國際計算機圖形學領域的領先地位。ACM SIGGRAPH Academy素有「計算機圖形學名人堂」之譽，旨在表彰於相關研究及業界發展作出卓越貢獻、推動技術創新與進步的領軍人物，包括研究人員、業界專家及教育工作者等。自2018年成立以來，全球累計僅有118位成員，今年共有八位來自世界各地的頂尖專家入選，傅教授為首位來自香港高等院校的成員。迄今該學院僅有三位來自大中華區院校的學者入選，傅教授成功當選，充分彰顯其在計算機圖形學與人機交互研究領域的國際影響力。科大跨學科學院院長屈華民教授衷心祝賀傅教授獲得此榮譽，並表示：「傅教授多年來深耕計算機圖形學領域，其研發的創新工具為互動式三維內容創作提供了強大的技術支撐。這項榮譽不僅彰顯傅教授在全球計算機圖形學界的卓越影響力，更充分體現科大致力推動藝術與科技融合發展、培育新一代跨界創意人才的使命，相信這將進一步激勵跨學科創新研究持續邁向新高峰。」傅教授對獲得ACM SIGGRAPH Academy的認可深感榮幸，並表示：「我的研究一直致力於彌合人類直覺與數碼複雜性之間的鴻溝，讓視覺內容創作如同紙上素描般自然流暢。我衷心感謝團隊成員和合作夥伴多年來的支持與付出，憑藉共同努力及創意，攜手締造了豐碩的研究成果。我們將繼續在科大踐行這一使命，為新一代創作者提供藝術與科技的前沿技術，為創意產業注入源源不絕的創新動能。」

香港科技大學（科大）牽頭研製的全球首款輕小型、高分辨率、高精度二氧化碳（CO₂）與甲烷（CH₄）點源協同探測儀「天韻相機」（Multi‑Spectral Imaging Carbon Observatory, MUSICO），於5月11日隨天舟十號貨運飛船順利升空，並成功運抵中國「天宮」太空站。這不僅是香港首項登上國家太空站的科研載荷，更標誌着香港在高端航天儀器研發領域實現歷史性突破。此項目充分印證香港具備研製國家級世界先進水平的航天科研載荷的雄厚實力，能夠參與太空站長期科學任務，並在應對全球氣候變化、服務國家「碳達峰、碳中和」戰略目標中發揮關鍵作用。該項目由科大研究團隊領軍，匯聚跨學科領域的專家學者，成員來自土木及環境工程學系、新興跨學科領域學部、環境及可持續發展學部、計算機科學及工程學系，以及公共政策學部。項目於2024年底獲中國載人航天工程空間應用系統總體單位——中國科學院空間應用工程與技術中心（空間應用中心）正式委託立項，並與中國科學院長春光學精密機械與物理研究所合作研製，同時獲香港特別行政區政府創新科技署轄下創新及科技支援計劃「特別徵集（航天科技）」資助。MUSICO 是一套輕小型、高解析度、高精度的溫室氣體點源探測載荷，可從太空精準測量二氧化碳（CO₂）及甲烷（CH₄）兩大主要溫室氣體。儀器體積比家用洗衣機更小，卻能維持極高的光譜解析度及百米級空間分辨率。其原理是分析太陽光穿過大氣層並經地表反射後的光譜變化，識別不同氣體的吸收特徵，從而計算濃度分佈並鎖定具體排放來源，可有效監測發電廠、堆填區等重點排放設施。

全球數以百萬計的學生長期透過獨自觀看預錄視像進行學習，這種學習模式一直是世界各地大型公開網上課程（MOOC）及大型線上課程的基礎。新冠疫情爆發以來，社會對線上視像教學的依賴顯著加深，學習人數大幅上升，惟學生的學習參與度及整體學習成效卻普遍出現下降，引發學界對線上學習模式成效的廣泛關注。香港科技大學（科大）人文社會科學學院院長兼心理學及認知科學講座教授李平教授領導的研究團隊發現，學生在觀看線上教學視像前，若先與授課教師（不論是真人還是人工智能［AI］教師）進行簡短對話（8至10分鐘），可有效促進學生的大腦活動同步，提升整體學習效果。真人教師與AI教師可達致相若的學習成效，但其所涉及的神經處理路徑並不相同。人際互動同時啟動認知鷹架的構建及強烈的社交情感處理，並透過視線同步加以調節；而AI互動則主要支持由上而下的認知處理。研究顯示，無論由AI或由人類教師主導的課前互動，在記憶、理解及知識傳遞三個層面上，學習成效在統計上並無顯著差異。相關研究成果於國際學術期刊《Neuron》發表，題為〈Scaffolding human and AI instruction: neural alignment and learning gains in online education〉，首次從神經科學層面提供實證，顯示AI教師在提升網上學習成效方面，可媲美真人教師。研究方法研究團隊招募了57名大學生，並將他們隨機分為三組進行實驗：

由香港科技大學（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，聯同生命科學部副教授翟元梁教授，成功開發全球首個DNA引導的CRISPR-Cas系統，實現可編程的RNA靶向和切割，扭轉傳統 CRISPR系統以RNA作為引導，靶向目標DNA的方式。新系統的臨床應用潛力巨大，能為RNA靶向治療及診斷開闢新路徑，包括提升快速傳染病診斷的準確度，促進抗病毒治療發展等。研究成果已刊登於國際權威期刊《自然 - 生物技術》。簡單比喻：重新設定GPS導航系統CRISPR-Cas系統的運作可比擬為全球定位導航系統 （GPS）。邢怡銘教授解釋：「RNA導向分子就像你輸入的地址，而Cas蛋白就是前往該地址（即DNA目標）的汽車。傳統檢測平台包括SHERLOCK及DETECTR，均以此為基礎。」科大團隊則提出新方法，結合新開發的DNA引導Cas12a系統和恆溫擴增技術，建構出名為「利用靶向水解進行特定基因座評估」（SLEUTH）的革命性檢測平台，成功顛覆傳統方法。團隊透過工程手段，設計出一種名為「CRISPR DNA」（crDNA）的人工合成分子，成功將Cas12a蛋白重新編程，使其能夠以DNA作為引導，指引Cas蛋白靶向不同的RNA分子。這個新典範為可編程的RNA工具開闢了全新的設計空間。關鍵突破：將「指令」與「啟動」功能分離這項突破的關鍵在於一個巧妙的結構設計。研究團隊將傳統CRISPR系統中兩個通常結合在一起的功能分離：「啟動」訊號（即PAM序列）和承載「資訊」的地址。透過設計出一段能模仿PAM序列的短鏈DNA，團隊成功製造出具功能性的去氧核糖核蛋白複合物，能夠識別並切割任何選定的RNA目標。

香港科技大學（科大）的研究團隊發現，在鈣鈦礦太陽能電池中，傳統的鈍化策略主要作用於薄膜表面，難以觸及埋底界面，如同「外敷」般無法修復成膜過程中形成的深層微結構缺陷。尤其是在成膜過程中，由於溶劑快速揮發，鈣鈦礦薄膜底部界面常出現空隙與晶界納米溝槽等微結構缺陷。這些長期被忽視的缺陷嚴重削弱載流子輸運，並在器件放大與運行過程中誘發界面失效，成為制約效率、穩定性和大規模生產的主要瓶頸。針對上述問題，研究團隊提出一種具備緩釋溶劑分子功能的晶體-溶劑合物（crystal-solvate, CSV）種子策略。該策略透過將溶劑包裹於晶體結構中，並在退火過程中逐步釋放，使鈣鈦礦薄膜底部界面結晶過程自源頭即趨於溫和且可控，進而重構薄膜底部的微結構，藉此實現更高效率及高穩定性的鈣鈦礦太陽能電池，並可實現規模化生產。鈣鈦礦太陽能電池一直以來被視為最具顛覆性的下一代光伏技術之一，並在電網供電、便攜式電子裝置和太空光伏等應用場景中，展現出取代傳統矽大陽能電池的巨大潛力。鈣鈦礦太陽能電池不僅具備更高光電轉換效率，亦在材料成本、低溫製造及器件美學方面具有顯著優勢。然而，隨着器件面積放大，效率下降、穩定性下降的問題依然嚴重製約其商業化進程。研究團隊指出，問題根源在於倒置結構器件中自組裝單分子層（SAMs）基底的疏水特性，導致鈣鈦礦前驅體溶液在成膜初期呈現非潤溼結晶模式，從而在薄膜底部形成不可避免的界面空隙與晶界納米溝槽。這些微結構妨礙晶粒的連續生長，並造成嚴重的電子與力學失配，最終導致器件退化與失效。傳統的底部成核誘導策略雖可以提供晶核，卻限於「點狀」調控，無法重構底部界面的整體微結構與功能。為克服此限制，研究團隊設計併合成了一類低維晶體-溶劑合物（Crystal solvate, CSV）作為埋底界面的成核引導層。這類棒狀納米晶體呈能顯著改善前驅體溶液在SAM基底上的潤濕與成核行為。與傳統方法不同，CSV在晶體結構中包裹有溶劑分子，使溶劑成為材料本身的一部分。在退火過程中，這些包裹的晶態溶劑分子會在受熱過程以緩慢、受控的方式逐步釋放，從而在薄膜底部形成一種緩釋式界面調控過程，有效消除界面空隙、顯著減輕晶界納米溝槽，並在薄膜底部引入穩定的鹵化物鈍化相，協同重構界面能帶結構。

由香港科技大學（科大）電子及計算機工程學系教授瞿佳男教授、生命科學部訪問助理教授Julie L. SEMMELHACK教授共同領導的跨學科研究團隊，成功研發一項嶄新的雷射控制技術。該技術運作方式猶如智慧調光器，可在雷射掃描過程中精準、選擇性地控制每個像素的亮度，從而避免非目標神經元被意外激活，大幅提升全光學腦成像和調控的精準度。此科研突破有望推動腦部疾病機制研究，並促進相關動物疾病模型在新藥研發中的應用。此研究成果已發表於國際學術期刊 《自然通訊》，論文題為「用於無串擾全光學腦神經環路解析的主動像素功率控制方法」。解決腦活動觀測的串擾問題近年，隨着「全光學神經環路解析」技術的進步，科學家已能精確地鎖定引發身體動作、感知或情緒反應的相應神經元。此技術的誕生源於科學界兩大突破：一是基因編碼的活性感測器，例如鈣離子螢光指示劑可令神經元在放電時發光，透過現代顯微鏡便可實時觀測神經活動；二是光遺傳學效應器，即光敏感蛋白，例如視紫紅質通道蛋白，能利用光控制特定神經元的開關，操縱神經元及環路功能。然而，這種具備高速和單細胞級精確度的方法，在使用紅外線雷射觀察某些神經元時，仍有可能在過程中意外激活鄰近的其他神經元並引發放電，導致難以判斷觀察到的放電訊號究竟源自腦部的自然活動，抑或由於實驗操作人為干擾所造成的假訊號，此類「串擾」現象的出現會影響整體測量與分析的準確性。瞿教授表示：「全光學方法雖然極具潛力，但串擾問題一直限制其發展。當使用顯微成像觀察神經環路時，成像光會暗地裏影響神經元以至整個神經環路的運作。」

香港科技大學（科大）參與共建的氣象人工智能北京市重點實驗室於4月17日正式啟動。該實驗室由北京城市氣象工程技術研究中心（北京城市氣象研究院）牽頭，共建單位包括香港科技大學、北京中關村學院及中關村人工智能研究院，並由科大環境及可持續發展學部主任劉啟漢教授出任實驗室副主任，科大協理副校長（教學）馮志雄教授擔任學術委員會委員。