新聞及香港科大故事

香港科技大學（科大）物理學系講座教授兼研發事務辦公室主任羅錦團教授憑藉其在量子物理學領域的卓越成就，獲騰訊公司旗下新基石科學基金會選為本年度「新基石研究員」。羅教授是本屆全國35位獲獎科學家中唯一來自香港的學者，充分彰顯了科大在基礎科學研究領域的領先地位。此項殊榮將提供不多於1,500萬元人民幣資助，支持羅教授及其團隊未來五年開展量子物理領域的基礎研究。羅錦團教授表示：「對於當選『新基石研究員』，我深感榮幸。這筆資助將使我能夠心無旁騖地探索平帶材料中的新量子現象。我的目標是在量子材料領域取得突破性發現，為設計新型電子和光學器件提供嶄新構想。透過騰訊的慷慨支持，我們將可以為科大的年輕研究員提供更完善的支援，以及培育更多年青一代物理學家，助力科大成為量子材料研究樞紐。」科大副校長（研究及發展）鄭光廷教授向羅錦團教授當選本年度「新基石研究員」致以誠摯祝賀。他表示：「羅教授獲選『新基石研究員』，他的突破性研究亦獲高度認可，我們深感振奮。作為『新基石研究員』，羅教授及其團隊將在量子材料領域開展更富雄心的探索性研究。我們感謝騰訊公司的長期支持——從早前成立新基石科學實驗室，到此次羅教授的獲獎，都體現了這一合作夥伴關係的持續深化。」

由香港科技大學（科大）物理系許欽教授與機械及航空航天工程系胡文琪教授聯合領導的研究團隊，近日在柔性複合材料領域取得重大突破，研發出一種具高度可編程性且具非對稱力學響應的新型柔性複合材料系統。團隊成功將「剪切─堵塞」相變機制融入高分子聚合物基體，為實現機械智能系統提供了關鍵的材料基礎，邁出了發展新一代智能材料與裝置的重要一步。在軟體機器人、仿生組織及柔性電子等前沿工程領域中，能夠對外部刺激作出特異性響應的材料，是實現智能功能的關鍵。然而，傳統設計多依賴具有非線性結構或複雜幾何構造的超材料，這些離散結構往往對缺陷和斷裂極為敏感，限制了其工程實用性。有別於傳統方式，許教授和胡教授的研究提出了一種全新設計範式，利用「剪切─堵塞」相變物理機制發展出柔性複合材料，展現出獨特的科學優勢與工程潛力。這項研究的主要科學與工程突破包括：•    多維度方向控制：研究團隊製備的柔性複合體在剪切與法向兩個方向上同時展現出非互易性力學行為，實現對不同加載路徑的方向的靈敏響應，並且具備非對稱材料形狀記憶特性，可進行多維度方向控制。•    可編程且高韌：有別於傳統脆弱的剛性超材料，柔性複合材料不僅具有高度可編程的力學特性，同時具備出色的抗斷裂能力，展現出高韌性。透過調控其內在的「剪切─堵塞」相變過程，可以精確控制材料性質，從而自主製訂所需力學響應，以滿足不同應用需求。•    活性智能新材料：研究團隊進一步將「剪切─堵塞」結構與空間調變的磁性分布相結合，創造出能自主運動的「軟體活性固體」。這種活性智能新材料可用作仿生軟體機器人，在狹小環境中靈活移動；也可以作為智能閥門，在微流控系統中實現選擇性流控。從科學角度而言，該研究創新地結合顆粒物理學與高分子材料科學，建立了具有非互易力學性質的新型軟物質體系；在工程應用方面，研究團隊為製備各類具有方向特異性響應的柔性複合材料提供了一種既高效且通用的設計策略，此研究不僅為實現機械智能奠定了基礎，更為新一代智能及節能材料的開發開闢了全新途徑。

解鎖宇宙奧秘的鑰匙，往往掌握在鍥而不捨的科學家之手。香港科技大學（科大）蒙民偉博士納米科學教授兼物理系講座教授戴希，正是其中的表表者。他專注於凝聚態物理及拓撲材料理論研究，為現代物理開闢了嶄新視野，並因此榮獲有「中國諾貝爾獎」美譽的2025年未來科學大獎。恆志探寶藏得獎消息傳來，戴希教授心懷感恩與謙卑。他說：「衷心感謝評選委員會的肯定。這不僅是對我個人的鼓勵，更是對多年來與我並肩作戰的研究團隊的認可。這份榮譽見證了我們持之以恆的堅持和努力。」他強調，這項成就並非一人之功，而是前人與同儕所累積的智慧與成果。科研之路，對他而言是一場尋寶之旅。「心如止水」是他的座右銘，也呼應了「保持冷靜，繼續前進」的格言——無論順境逆境，始終堅定不移。他形容：「科研好比尋寶，你可能挖掘了很久仍一無所獲，但只要堅持下去，終有一天會找到屬於自己的瑰寶。」理論栽成果正是這份默默的堅持，孕育出戴教授的突破性成果。戴教授淡泊名利，潛心研究，他與團隊採用「階梯式研究法」，從簡單到複雜，從理論到計算，先以高對稱度的模型理解拓撲材料的規律，再逐步攻克更艱深的難題。早在採用此方法之前，戴教授已經提出了一系列前瞻性預測。2010年，他與中國科學院物理研究所所長方忠教授，共同以理論計算提出聞名國際的預測——在磁性摻雜的拓撲絕緣體薄膜中可以實現量子反常霍爾效應。僅僅三年後，該預測獲得科學界實驗證實，成為物理學史上的重要里程碑。十年前，他的另一項研究首次在固體材料中發現外爾費米子，並獲權威期刊《物理評論》評選為創刊125年來49項最具開創性的研究之一，也是唯一入選的中國研究項目。這些發現為量子未來奠定了堅實的基石。必先利其器《論語》有云：「工欲善其事，必先利其器。」物理學家也深諳此道理。戴教授在處理量子材料的波函數時，面對龐大的數據量，如同大海撈針。為了克服這個棘手難題，他的團隊開發了Wilson Loop 方法，能夠從海量數據中提取特徵，分類拓撲電子態。

香港科技大學（科大）首席副校長兼計算機科學及工程學系與電子及計算機工程學系講座教授郭毅可教授當選為中國工程院外籍院士，以表彰其在信息與電子工程學領域的卓越貢獻。中國工程院作為國家工程科學技術界最高學術機構，院士榮銜代表工程科學技術領域終身享有的最高學術成就。郭教授表示：「對於能夠當選中國工程院院士，我感到非常榮幸，衷心感謝中國工程院給予的肯定。這份殊榮不僅是對我個人科研工作的鼓勵，更是對我們團隊與所有合作夥伴共同努力的認可。我也感謝香港給我一個為科學發展作貢獻的寬廣舞台，未來我將秉持初心，致力推動數據科學與人工智能領域的創新研究，積極促進跨學科及國際合作，為工程科技進步與社會發展貢獻所長。」科大校長葉玉如教授對此消息表示欣喜：「我們衷心祝賀郭毅可教授當選中國工程院外籍院士。他在人工智能領域的開創性貢獻，為科大乃至整個香港的創新科技生態注入了強大動力。這份崇高的榮譽既是對他卓越科研領導力的充分表揚，也必將激勵更多人才投身前沿科技創新，為國家發展貢獻力量。」作為全球知名的計算機科學家，郭毅可教授在2020年來港前，曾於倫敦帝國理工學院工作33年。他的研究聚焦於大規模科學應用的數據挖掘，包括分布式數據挖掘方法、機器學習，以及訊息學系統於生物學、化學、地球物理學、醫療保健、環境、經濟、金融、社交媒體、創意設計及安全等方面的應用。郭教授自2022年12月獲任命為科大首席副校長以來，一直致力推動將尖端科技融入大學教育，並在吸引全球人才方面，建樹良多。

香港科技大學（科大）12位學者獲科睿唯安（Clarivate Analytics）評為2025年度「最廣獲徵引研究人員」，印證大學的學術及研究實力備受國際肯定，彰顯其在多個研究領域對促進社會及經濟發展和科技進步貢獻良多。今年，有6,868名學者來自60個國家和地區獲嘉譽為「最廣獲徵引研究人員」。他們均是世界首屈一指的學者，並發表了多篇引用次數高的論文。根據學術平台Web of Science的數據，這些論文在過去11年中，根據引用次數，位列其研究範疇和出版年份的首1%。榮膺「2025年度最廣獲徵引研究人員」的科大學者包括（按英文姓氏排列）： 範疇學者學系及職銜神經科學與行為學卜國軍教授盧家驄慈善基金理學教授生命科學部主任及講座教授跨領域陳浩教授計算機科學及工程學系助理教授化學及生物工程學系助理教授生命科學部助理教授物理學 戴希教授蒙民偉博士納米科學教授物理系講座教授計算機科學郭嵩教授計算機科學及工程學系副系主任（研究及知識轉移）計算機科學及工程學系講座教授綜合系統與設計學部講座教授

香港科技大學（科大）在美國史丹福大學最新公布的2025「全球首2%頂尖科學家」名單中再創佳績，共有204名學者和181名學者分別打入「年度影響力」和「終身影響力」全球排名，人數較去年分別增加15%和7%，此舉充分反映科大作為全球五十強大學，其學術及科研實力雄厚，廣受國際認可。其中14位科大學者在「年度影響力」和「終身影響力」全球排名中，於其研究領域排名全球前10（按年度影響力排名排列）：科大學者年度影響力排名終身影響力排名領域吳宏偉教授副校長（大學拓展）中電控股可持續發展學教授土木及環境工程學系講座教授12地質與測繪工程土木工程丁存生教授計算機科學及工程學系教授12網路與電訊分佈式計算謝源教授方氏工程學教授電子及計算機工程學系講座教授15電腦硬件與架構設計實踐與管理楊海教授土木及環境工程學系講座教授極智慧城市研究學院主任22物流與運輸運籌學林銓振教授

膜蛋白在許多生物過程中發揮着關鍵作用，同時也是重要的藥物靶點。過去數十年來，科學家一直依賴去垢劑從細胞膜中提取膜蛋白以進行結構研究。儘管這些既有方法顯著推動了人們對膜蛋白結構的理解，但也存在一些限制，例如去垢劑篩選過程消耗資源以及缺乏天然膜脂環境，這可能阻礙了對脂質介導膜蛋白調控機制的深入研究。為此，由香港科技大學（科大）生命科學部黨尚宇教授領導的研究團隊就開發了一種基於囊泡的新方法，能夠保留天然脂質環境，促進後續的結構和功能研究。經過四年的系統研究，黨教授團隊的新方法避免了使用去垢劑進行純化，而是直接從細胞膜中生成含有目標蛋白的囊泡，供後續的冷凍電鏡成像和結構研究。團隊建立了一套完整的工作流程，用於囊泡樣品的製備、純化和質量控制，使這種方法可適用於多種膜系統。為了應對由天然膜結構引起的強背景信號和干擾，他們開發出一種基於電鏡圖片的分選方法，並結合人工智慧模型，專門分離高質量的膜蛋白粒子。研究團隊成功將這種方法應用於多個膜蛋白系統，解析了在大腸桿菌細胞膜中過度表達的AcrB蛋白3.9 Å分辨率結構，以及在豬心線粒體內膜中解析的天然呼吸鏈複合物III的3.0 Å分辨率的結構。該研究的第一作者、博士候選人劉航表示：「憑藉黨教授的跨領域研究策略，團隊成功建立了一個涵蓋樣品製備和數據處理的綜合系統，用於膜蛋白的原位結構研究，並解決了不少以往未能克服的挑戰。」與傳統基於去垢劑的方法相比，這種新方法不僅成本更低、操作更簡單，使用也更便捷，最重要的突破是它保留了天然膜環境和關鍵脂質分子，最大限度地維持了膜蛋白的天然構象。這種新方法也表現出良好的通用性，可以適用於不同物種和細胞膜結構的各種膜蛋白，有望顯著減輕研究人員的工作量，降低膜蛋白結構解析的難度，並拓寬冷凍電鏡結構生物學的研究範圍。

由香港科技大學（科大）甘劍平教授（海洋科學系）和楊燦教授（數學系）領導的研究團隊，開發了一種新型AI驅動的工具，名為STIMP，用於診斷沿岸海洋生產力和生態系統健康。STIMP引入了一種新範式，能夠對缺失數據進行插補，從而在大時空尺度上預測葉綠素a（Chl-a）濃度。在對四個全球代表性沿海區域的測試中，STIMP的表現顯著優於現有的地球科學工具，將插補的平均絕對誤差（MAE）降低最高達81.39%，預測的平均絕對誤差降低了58.99%。準確的葉綠素-a預測有助於及早檢測有害藻華，保護生態系統，並為制訂海洋政策提供具數據基礎的見解。 沿岸海洋是地球上生產力最高的海洋生態系統，因為來自陸地的營養鹽輸入和活躍的水動力過程促成了高生物生產力和生物多樣性。然而，沿岸海洋生態系統易受頻繁且嚴重的富營養化、生物地球化學極端事件和缺氧的影響，這些因素嚴重威脅著沿海環境的可持續性以及沿海地區的藍色經濟。葉綠素a的濃度是衡量海洋環境整體健康狀況的關鍵指標。利用遙感获得的葉綠素a數據來實現大尺度時空海洋環境質量診斷的數據驅動方法，是一種有前景的解決方案。然而，開發基于數據驅動的大尺度時空葉綠素a預測方法仍面臨三個挑戰：首先，葉綠素時間變化難以捕捉；其次，葉綠素的空間異質性難以建模；第三，觀測數據的高缺失率使得時空變化的獲取更具挑戰性。 為了解決上述挑戰，科大研究團隊開發了一種先進的AI驅動時空插補與預測（STIMP）模型，用於預測沿岸海洋中的葉綠素a。STIMP將葉綠素a的預測分解為兩個連續步驟：1）插補過程，從部分觀測數據中重建多個可能得完整時空葉綠素a分布；2）預測過程，基於每個重建的連續且完整的時空葉綠素a分布進行精準預測。通過使用Rubin規則對多次插補和預測過程的結果進行平均，獲得最終的葉綠素a預測。透過這種方式，我們的STIMP方法不僅通過對缺失數據的精確插補提高了整體預測性能，還提供了置信區間以量化預測的不確定性。