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虛擬磁力共振於腫瘤檢測應用之最新進展

在磁力共振（MRI）的過程中，顯影劑（如稀有金屬釓）可能帶來潛在的健康風險。香港理工大學（理大）的研究人員多年來致力開發無需顯影掃描的技術，並成功研發出人工智能驅動的虛擬磁力共振，可精準檢測腫瘤，提供更安全、更智能的診斷方法。  鼻咽癌是一種極難治療的惡性腫瘤，因其位於結構複雜的鼻咽區域，周圍環繞著顱底和腦神經等重要結構。這種癌症在華南地區尤為常見，發病率為全球非流行地區的20倍，對當地醫療體系造成沉重負擔。  鑒於鼻咽癌的滲透性，若要制定有效的治療計劃，精準的影像資料是不可或缺的，對仍為主要治療方式的放射治療而言更是如此。傳統上，使用釓類顯影劑（GBCA）增強影像的磁力共振，一直是勾畫腫瘤邊界的黃金標準。但使用釓類顯影劑存潛在風險，因此有必要尋求更安全的成像替代方案。 釓能夠增強內部結構的能見度，這一點對鼻咽癌尤其重要，因為腫瘤具有高度滲透性，需要依賴精確的影像，才能區分癌細胞與周圍的健康組織。然而，釓也帶來重大的健康風險，例如腎源性系統性纖維化，這是一種與釓暴露相關的嚴重疾病，會導致皮膚、關節與內臟器官纖維化，引發劇烈疼痛和殘疾。此外，最近的研究顯示，釓可能在大腦中積聚，令人擔憂其潛在的長期影響。  理大醫療科技及資訊學系主任及教授蔡璟教授，一直致力探索摒棄釓類顯影劑的方法，並積極推動應用深度學習於磁力共振的虛擬顯影強化（VCE）上。蔡教授與研究團隊在2022年刊登於《國際放射腫瘤學．生物學．物理學雜誌》（International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics）的論文中，發表了多模態引導協同神經網絡（MMgSN-Net）的開發成果。2024年，他進一步開發出一種基於生成對抗網路（GAN）的像素梯度模型（Pixelwise Gradient Model），可用於虛擬對比度強化（PGMGVCE）。該模型已發表於《癌症》(Cancers) 期刊。 多模態引導協同神經網絡在從無顯影掃描合成虛擬對比度強化的T1加權磁力共振影像方面，取得了突破性進展。該系統能夠利用T1加權和T2加權影像的互補資訊，生成高質素的合成影像。其架構包含多模態學習模組、協同引導系統、自注意力模組、多層次模組及鑑別器，共同優化特徵提取和影像合成。此系統能夠從每個輸入模態中，解析與腫瘤相關的成像特徵，有效克服單模態合成的限制。  協同引導系統在融合T1和T2加權影像資訊方面扮演關鍵角色，能夠增強網絡擷取互補特徵的能力。此外，自注意力模組有助維持大型解剖結構的形態，這對準確描繪鼻咽癌的複雜解剖結構而言特別重要。   虛擬對比度強化模型建基於多模態引導協同神經網絡，為磁力共振引入了新穎的虛擬顯影強化方法。該模型結合像素梯度法與深度學習架構生成對抗網路，以強化合成影像的紋理及細節表現。  生成對抗網路由兩個部分組成：負責合成影像的生成器，及評估其真實性的鑑別器。生成器與鑑別器協同運作，並根據鑑別器的回饋改善輸出結果。  在該模型中，最初應用於影像配準的像素梯度法，擅長捕捉組織的幾何結構，而生成對抗網路則可確保合成影像，在視覺上與真實的強化掃描影像無異。虛擬對比度強化模型架構可整合，並優先處理T1和T2加權影像的特徵，藉由兩者的互補優勢，產生高保真度的虛擬顯影強化E影像。   在對比研究中，虛擬對比度強化在平均絕對誤差 （MAE）、均方誤差（MSE）和結構相似性指數（SSIM）方面上的準確度，與多模態引導協同神經網絡相近。然而，其紋理映射方面表現更為出色，與顯影強化影像的真實紋理非常接近；相比之下，使用多模態引導協同神經網絡所產生的紋理更顯平滑。 此外，改善後的數值指標，例如平均強度總均方差 (TMSVPMI) 與平均強度Tenengrad函數 (TFPMI)，就顯示了紋理複製變得更加逼真。虛擬對比度強化能夠捕捉複雜的細節和紋理，也顯示出在某些方面比多模態引導協同神經網絡更為出色，特別是在複製顯影T1加權影像真實紋理的表現。    在微調虛擬對比度強化模型時，需要探索各項超參數設定和歸一方法，以最佳化其性能。研究發現，當像素梯度損失與生成對抗網路損失的比例為1:1時，能有效平衡模型的形狀和紋理捕捉能力，達致最佳效果。此外，研究還測試了不同的歸一化技術，例如 z分數、Sigmoid與Tanh方法，以增強模型的學習與概括歸納能力。結果顯示，Sigmoid歸一法最為有效，在MAE和MSE方面略勝其他方法。 研究的另一面向，為評估虛擬對比度強化模型，在使用單一模態（T1-w或T2-w影像）進行訓練時的表現。結果顯示，相較單獨使用任何一種模態，同時使用兩種模態能夠提供更全面的解剖結構映射，改善顯影強化效果。這項發現凸顯整合多種影像模態，以捕捉更完整解剖與病理資訊的重要性。 這些研究發現對鼻咽癌磁力共振技術的未來發展具重大意義。這些模型可減少對釓類顯影劑的依賴，提供更安全的替代方案，特別惠及對顯影劑過敏或具風險的患者。此外，虛擬對比度強化所實現的強化紋理映射，可以提高診斷的準確度，幫助臨床醫生更有效地識別及判別腫瘤。 未來的研究應著重於擴展這些模型的訓練資料集，並整合更多磁力共振模式，以進一步增強其在不同臨床環境中的診斷能力與通用性。隨著相關技術持續演進，有望徹底改變醫學影像的發展方向，為癌症診斷和治療計劃提供更安全有效的工具。 參考資料： Innovation Digest Issue 3  

理大年輕研究員榮獲洪堡研究獎學金

香港理工大學（理大）致力培育年輕學者，拓展全球科研網絡。理大土木及環境工程學系博士後研究員朱路博士榮獲2025年洪堡研究獎學金。 朱路博士的研究領域涵蓋沉積與介面技術、玻璃與陶瓷複合材料、熱力學建模、先進塗層及可持續廢料回收。他的獲支持項目「新型超高溫高熵陶瓷塗層」，旨在推動環保技術發展，為可持續未來注入新動能。 在理大土木及環境工程學系安禮信土木工程教授、傑出研究教授潘智生教授和助理教授張詩鵬教授的指導下，朱博士在耐用塗層方面的前瞻性研究，對推動產業與環境可持續發展具有深遠潛力。 由德國洪堡基金會設立的洪堡研究獎學金，被公認為全球最具聲望的國際研究榮譽之一。透過此項獎學金計劃，朱博士將前往德國進行開創性研究，期望促進國際學術交流與全球創新。 來源︰CEE Member Awarded Humboldt Research Fellowship （理大土木及環境工程學系）

理大舉辦「全球智慧城市峰會暨第四屆國際城市信息學大會 」 發布2025年智慧城市指數

由香港理工大學（理大）潘樂陶慈善基金智慧城市研究院（SCRI）及國際城市信息學會（ISUI）聯合舉辦的「全球智慧城市峰會暨第四屆國際城市信息學大會」今天啟動。為期三天的會議邀得逾240位知名學者及資深業界人士分享他們對城市信息學和智慧城市的真知灼見和研究創新，預計將有逾600位來自世界各地學者和不同界別人士出席。理大研究團隊更發表智慧城市指數排名，助全球城市制定可持續發展策略。 理大校長滕錦光教授表示﹕「面對迫在眉睫的城市挑戰——從能源安全、全球暖化到人口老化與土地資源匱乏，亟需以創新思維與多元方案積極應對。智慧城市作為理大的策略創新領域，多年來致力於空間大數據分析、遙感探測、地理信息系統及相關前沿研究。通過理大高等研究院轄下潘樂陶慈善基金智慧城市研究院，我們將進一步整合跨學科研發力量，推動香港乃至全球城市的可持續發展。」 香港特別行政區政府特首政策組組長黃元山博士表示﹕「香港作為國際都會，一直致力肩負起『超級聯繫人』和『超級增值人』的重要角色。是次會議凸顯了香港在促進國際知識交流與合作方面所作出的努力。由理大研究團隊開發的『智慧城市指數』更為特區政府提供寶貴意見，協助了解世界各地城市在提升市民生活質素，滿足需求及關顧民生福祉方面的最佳實踐。」 是次會議旨在促進全球智慧城市的發展，以及城市信息學在智慧城市構建的應用。透過城市信息學整合城市科學、地理信息科學和計算機科學的跨學科優勢，以構思創新方案來應對城市發展中的重大挑戰。活動邀得國際知名科學家作主題演講，並設政府和產業論壇、技術創新展覽，以促進「官產學研」在智慧城市領域的合作。 會上，SCRI及ISUI更聯合發布由理大潘樂陶慈善基金智慧城市研究院院長、地理資訊系統及遙感講座教授、國際城市信息學會主席史文中教授及其團隊開發的2025年「智慧城市指數」。該指數採用以人為本的評估框架，包含市民、環境、社會景觀、經濟、基礎設施和治理六大維度與97個指標，聚焦智慧城市建設對市民日常生活的實際影響，以協助全球城市評估現狀，讓世界各地政府制定可持續的智慧城市發展策略。 傳統智慧城市評估大多強調發達經濟體的發展目標，並依賴於內部資料，「智慧城市指數」則適用於城市不同發展階段（如發達經濟體、發展中經濟體及新興工業經濟體），且完全使用公開資料，以實現更有效的城市決策。 2025年「智慧城市指數」對全球73個城市進行評估，排名前十為斯德哥爾摩、華盛頓、巴塞隆拿、倫敦、東京、蘇黎世、紐約、香港、哥本哈根及奧斯陸。香港於全球排名第八，亞洲居次席，排名高於區內主要競爭城市如新加坡，以及多個歐美國家的主要城市，其中在環境、經濟、治理三個維度表現尤其出色。 另外，大會亦將頒發城市信息學傑出成就獎、智慧城市技術創新獎、《城市信息學》期刊年度最佳論文獎、最佳會議論文獎等。 國際會議詳情﹕https://www.isocui.org/icui2025 「智慧城市指數」排名結果﹕https://www.isocui.org/smart_city_index

理大研究揭示睾酮影響男性大腦神經認知 高睾酮或導致自私傾向及有助提升狀態自尊

荷爾蒙對人類的身體機能、行為及情緒有重要影響，其中主要雄性激素睾酮（testosterone）在塑造男性的社會認知及行為中發揮關鍵作用。香港理工大學（理大）研究團隊展開一系列跨學科研究，探討在年輕男性身上，睾酮與大腦神經認知功能的關聯，以及其對社會行為帶來的影響，為睾酮療法在改善相關心理健康問題的臨床治療及實際應用提供了重要啟示。  研究團隊由理大應用社會科學系副教授吳寅教授帶領，他們為接受實驗的健康年輕男性塗抹外用睾酮或安慰劑，並比較他們在指定任務中的表現，從而找出睾酮水平與多項行為特徵或狀態之間的關係，包括慷慨行為、狀態自尊（state self-esteem）、對憤怒面部表情的敏感度、對不平等的厭惡、親社會學習能力和攻擊性傾向等。 高睾酮或導致自私傾向 首項研究聚焦於社會經濟行為，團隊結合藥物介入和功能性磁力共振（fMRI），研究睾酮如何影響慷慨行為，以及當中的潛在神經機制。男性實驗參與者會被安排參與社會折扣任務（social discounting task），即在只有自己得益，以及能在特定社交距離下惠及他人的兩個選項中作出選擇。參加者會在過程中接受fMRI掃瞄，以觀察其大腦活動情況。 研究發現，接受外用睾酮的男性，特別在面對關係愈疏遠的對象時，慷慨程度明顯比正常男性下降更多。fMRI結果則指出，當睾酮處於較高水平時，顳頂交界處的神經活動會減少。顳頂交界處位於大腦上部區域，涉及社會認知功能；團隊分析指出，睾酮可能會從神經層面上抑制顳頂交界處的活動，降低對他人福祉的關注，這顯示睾酮水平上升或與經濟決策中的自私傾向及同理心降低有關。 吳寅教授表示：「荷爾蒙對人類認知的影響，逐漸成為心理學與神經科學領域的研究焦點。借助先進的神經影像設備，團隊成功獲得這些新發現。目前，我們正積極探討當中涉及的複雜動態機制，以了解其他關鍵問題，例如睾酮如何影響經濟決策、壓力荷爾蒙皮質醇如何影響利他行為等社會傾向，期望能取得具深遠影響的研究成果。」 此項研究由吳教授與北京大學、深圳大學、華南師範大學及蘇黎世大學的學者合作進行，結果已刊登於國際學術期刊《美國國家科學院院刊》。吳教授亦憑此卓越研究，榮獲國家教育部第九屆高等學校科學研究優秀成果獎（人文社會科學）二等獎。 提高睾酮水平有助提升狀態自尊 吳教授及其團隊的另一項研究圍繞狀態自尊，即個體對自我價值和社會地位的即時感知，與睾酮水平的密切關聯。研究團隊安排男性實驗參與者評估他人對自己的評價，並根據社會反饋不斷調整評價，再利用計算模型分析該評價在整個過程中的動態變化。 研究團隊指出，持續處於低狀態自尊可能會引發異常行為，甚至增加患上焦慮、憂鬱及飲食失調等精神疾病的風險。此外，臨床上狀態自尊較低的精神分裂症患者，通常會出現較嚴重的自我攻擊行為。研究結果顯示，提升睾酮水平能夠幫助促進狀態自尊的更新，有效緩解相關問題。 過去有藥理學研究顯示，這種睾酮替代療法能夠顯著改善相關行為，但長期使用可能會產生副作用。此項研究就此提供了寶貴的臨床洞見，指出單次劑量的睾酮對狀態自尊有正面影響，尤其當患者置身積極的社會環境中，其效果會更為顯著。因此，團隊提出未來可以考慮結合單劑量睾酮，以及透過正面社會回饋提升狀態自尊的介入策略，作為治療相關異常行為和臨床症狀的潛在臨床前治療。 吳教授表示：「研究結合計算模型與行為藥理學研究，揭示了睾酮在影響複雜社會行為過程中的心理機制。研究成果對制定公共衛生政策具有重要參考作用，有助營造更具正向影響力的社區環境，促進大眾的身心健康。」 此項研究由吳教授帶領的團隊聯同華東師範大學、加州大學聖地牙哥分校及蘇黎世大學的學者合作進行，研究結果已發表於國際期刊《生物精神病學：認知神經科學與神經影像學》（Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging）。 展望未來，吳教授及其團隊將繼續開拓其他有關睾酮如何影響年輕男性社會認知和大腦活動的研究，除了為相關領域未來的研究奠定基礎，還希望將研究成果轉化為實際應用。目前，吳教授正與理大航空及民航工程學系合作，探索荷爾蒙如何影響飛行員的飛行表現及相關的大腦機制，冀為航空公司制定有效的飛行學員招募及培訓策略。

加速功能材料創新：以人工智能與數據推動先進電子科技發展

傳統功能材料的研發往往依靠耗時且成本高昂的反覆試驗法，令研發由初步發現到實際應用可能需時超過20年。為此，香港理工大學應用物理學系助理教授楊明教授利用大數據及人工智能，為電子與能源技術研發尋找先進材料，大幅提升當中的速度、準確度以及效率，徹底改變了整個研發過程的運作模式。 與傳統資料庫或搜尋引擎的被動檢索功能不同，人工智能模型能夠主動從大型數據網絡中自行學習，模擬材料行為特質、提出假設，並改進實驗參數。這不僅讓研究人員能探索現有資訊，更可加速新材料的研制、發掘未知的規律。 楊教授的研究所運用的是高通量第一性原理計算與人工智能結合的方法，通過量子力學與機器學習為基礎的自動化模擬方法，無須實驗便能評估物料的特性。在研發下一代二維電子裝置的「高介電常數物料」中，楊教授從超過14萬種已知物質中開始探索，按帶隙與介電常數等因素作篩選，最終鎖定約1,000個具有潛力的候選材料，再透過半自動化模擬進一步篩選至約20種高性能介電材料，整個流程比傳統方法快約4倍。 楊教授研究的創新之一，是將物理知識嵌入到人工智能模型，讓模型以物理學思維去學習和分析資訊，提升模型的準確性、減少對大量數據的依賴、降低能源消耗，同時提升模型的可解釋能力。團隊最近更將不同材料的短程相互作用信息編入到圖神經網絡之中，令模型在預測吸附特性或缺陷行為等複雜材料特質時更具效能。 雖然取得突破，面對龐大的數據，模型仍需更強的運算能力與演算法。不過，隨著圖形處理芯片、並行運算技術，以及代理模型與主動學習等方法不斷進步，發現新材料的速度正不斷加快。 楊教授的研究有助推動更快速、更低成本以及更可持續的材料科技的研究與發展，亦能協助香港邁向全球人工智能驅動材料科學研究的領先地位。  資料來源: PolyU Science Newsletter   

理大參與「2025香港英才北京行」 推動京港科技與人才交流

香港理工大學（理大）代表團於7月28日至8月2日應邀參加由北京海外學人中心與香港北京高校校友聯盟聯合主辦的「2025香港英才北京行」，活動以「聚北京·創未來」為主題，促進京港人才交流和創新科技合作，為國家科技與可持續發展貢獻力量。理大憑藉其跨學科研究優勢與創新成果，展現香港高等教育在全球科技領域的領導地位。 活動在中關村生命科學園隆重啟動，會上，昌平區介紹了產業佈局、人才政策及創業生態，激發合作意願。理大代表團積極參與，展示人工智能、生物醫藥、智能製造及可持續發展等研究成果，並與北京及雄安新區的重點企業和創業園區深入交流，探索協作機遇，了解當地創新產業生態。 參與是次活動的理大代表團成員包括： 數據科學與人工智能學系及電子計算學系助理教授林婉瑜教授，專注於生成式人工智能算法及其在協同智能體構建中的應用 土木及環境工程學系助理教授（研究）陶勇博士，聚焦綠色建築材料低碳化及智慧城市解決方案 英文及傳意學系助理教授（研究）王笑博士，研究跨學科數據驅動方法以推進語言與語音的整體性理解 食品科學及營養學系助理教授（研究）常金輝博士，致力於功能性食品與天然脂肪替代品AkkMore™的開發 工業及系統工程學系助理教授（研究）宋在新博士，專攻智能製造與可持續能源管理 時裝及紡織學院博士研究生湯思斯博士 ，探索智能紡織與人體數字化監測的融合設計 研究及創新事務處經理李圓圓女士，負責推動產學研合作與技術轉化 代表團參訪了多個北京科技創新地標，理大代表團不僅深入了解中國科技發展，積極參與技術交流與合作洽談。林婉瑜教授與人工智能原點社區及巢生實驗室的專家探討生成式人工智能在智能製造的應用；陶勇博士則於北京市常委和統戰部會議中，分享低碳建材與智慧城市研究成果，獲得高度認可。此行展現了理大在跨學科創新與技術轉化的優勢，促進京港兩地合作機遇。 活動期間，代表團參加了在北京亦莊舉辦的「2025京港澳青年科學家大會」，以「同心攜手 向新而行」為主題，促進京港澳三地青年科學家、企業家及投資機構在人工智能、生物醫藥、量子通信、未來航天及新能源等前沿領域的合作。會上，王笑博士在生物醫藥板塊分享了創新研究，利用超聲波舌部骨骼檢查技術作為構音障礙言語診斷工具，為醫療診斷帶來新突破。 常金輝博士展示了天然脂肪替代品AkkMore™在健康食品與慢性病預防中的潛力，獲多家企業關注。理大代表的多元研究成果不僅促進研究與產業的轉化，推動京港青年合作，展現理大在全球創新影響力。 此次活動深化理大對北京科技創新的認識，並展現理大在人工智能、生物醫藥、智能製造及可持續發展等領域的實力。透過與北京頂尖科研機構與企業的深度互動，搭建了重要平台奠定堅實基礎。  

理大學者突破能源及熱流體科學界限 榮獲兩項國際殊榮

香港理工大學（理大）致力推動跨學科研究，以應對全球挑戰並促進創新轉型。理大協理副校長（研究及創新）、研究生院院長、郭氏集團仿生工程教授、及機械工程學系講座教授王鑽開教授，近日憑藉在納米能源及界面科學領域的突破性貢獻，榮獲兩項國際知名研究獎項，包括「納米能源獎」和「微流及界面現象（μFIP）傑出研究獎」。 這些獎項彰顯了王教授在推動可持續技術方面的重大貢獻，及以自然啟發及跨領域創新推動科研發展的卓越成就，確立了其在熱力流體學研究領域的全球領先地位。 王教授感謝團隊的共同努力，並鼓勵年輕研究人員：「勇於以好奇心與嚴謹態度探索未知課題。這些獎項的肯定提醒我們，即使是微小的進展，只要有使命感驅動，也能產生漣漪效應，激起深遠影響。」 納米能源獎：革新能源採集技術 「納米能源獎」自2012年設立，於每兩年一度舉辦的「納米能源與納米系統國際會議」（NENS）上頒發，是納米能源領域最具聲望的國際獎項之一。該項殊榮肯定了王教授在自然啟發界面工程方面的開創性研究成果，特別是在能源採集技術上的突破。 王教授的創新技術，尤其是水滴發電機，徹底改變了可擴展能源採集的研究格局。他透過創新的界面工程，整合多種能量轉換過程，提供可持續的解決方案，有效從水、陽光及熱能中採集能源。 融合經典科學原理與自然啟發力學是他的研究標誌，為能源系統中的關鍵挑戰提供嶄新解決方案，促成了新一代以界面工程為核心驅動的技術，更突破了傳統能源效率的界限。 μFIP傑出研究獎︰促進關鍵應用 此外，王教授在美國加州大學聖芭芭拉分校舉辦的2025年微流及界面現象（μFIP）會議上獲頒「微流及界面現象傑出研究獎」，以表彰其在熱流體科學領域的卓越貢獻，特別是在開發具動態界面及傳輸特性的自然啟發表面方面的研究成果。 這些表面可調節濕潤性、黏附性及熱流體傳輸等界面行為，相關創新技術促進了多項關鍵應用，涵蓋能源採集、熱管理及柔性電子技術。 王教授感謝獲授這些榮譽，並表示：「跨學科研究能拓展視野，衍生出引發全球共鳴的創新見解，以應對人類共同面臨的複雜挑戰。這些認可再次肯定了將基礎材料創新與實際工程應用相結合的重要性。突破往往誕生於跨學科交匯之處，這激勵我繼續將實驗室的發現轉化為具效益的解決方案，為可持續的未來而努力。」

香港理工大學與螞蟻數科共建「AI + Web3 聯合實驗室」

香港理工大學（理大）與螞蟻數科今天簽署戰略合作協議，共建 「香港理大—螞蟻數科AI + Web3聯合實驗室」。雙方將聚焦前沿技術突破、創新生態孵化與科技策源影響等方向，深入探索人工智能（AI）與Web3技術的融合發展，將聯合實驗室打造成為全球科技創新的策源地。螞蟻數科計劃在未來三年內投入最高港幣一億元，支持聯合實驗室的研究工作與專案孵化。 合作協議在香港特別行政區政府財經事務及庫務局副局長陳浩濂先生、理大校長滕錦光教授及螞蟻集團董事長井賢棟先生見證下，由理大副校長（研究及創新）趙汝恒教授及螞蟻數科首席執行官趙聞飆先生代表簽署。 AI + Web3聯合實驗室聚焦三大技術領域，包括可信AI智能體、AI增強的區塊鏈安全框架，以及資料隱私與可驗證技術等，以加速智能化服務湧現和數字資產安全流轉。在創新生態孵化方面，將着力構建「AI + Web3教育基金平台 」，充分融合理大的深厚科研實力與螞蟻數科的豐富產業生態資源，為香港建設數字科技人才高地提供強力支撐。實驗室還計劃舉辦國際科技研討會、創新大賽等活動，打造世界一流學術品牌。 滕錦光教授表示：「與螞蟻數科共建『AI + Web3聯合實驗室』，是理大推動前沿科技交叉融合、服務香港國際創科中心和數字資產全球創新中心建設的重要戰略舉措。我們期待這一強強聯合能加速AI與Web3技術的深度融合與創新應用，產出具有全球影響力的成果，賦能香港乃至全球數字經濟的蓬勃發展。」 趙聞飆先生說：「螞蟻數科擁有扎實的技術能力和豐富的服務場景，我們將與理大深度整合產學研資源，推動前沿技術的創新突破和實際場景中的規模化應用。」 井賢棟先生表示：「螞蟻始終看好香港，堅定投資香港，期待此次合作能助力『AI + Web3』在香港迸發全新動能，助力香港加速建設全球科創中心、金融中心和貿易中心。」 理大在AI與Web3相關技術領域具領先學術地位。2022年，理大獲CoinDesk評為全球最佳區塊鏈大學，在全球240所相關院校中排名第一。今年一月，理大新成立了計算機及數學科學學院，整合應用數學系、電子計算學系、數據科學及人工智能學系的優勢資源，並開設人工智能、大數據計算、區塊鏈技術及元宇宙等前沿領域相關的多元化課程，致力培養兼具前瞻視野和實踐能力的科技人才。理大的扎實學術優勢將為是次合作奠定堅實基礎。 作為螞蟻集團的科技子公司，螞蟻數科在AI、Web3等領域擁有領先的技術優勢和深厚的產業實踐，旗下智能體開發平台Agentar和金融推理大模型，在金融領域廣泛落地。2024年，螞蟻數科深度參與香港金融管理局Ensemble項目，以領先的區塊鏈技術支援多家企業完成新能源的資產代幣化（RWA）。今年4月，螞蟻數科成為香港特區政府「重點企業夥伴」，海外總部正式落戶香港。螞蟻數科的產業應用經驗，將有助實驗室與產業連接，拓展合作機遇。

理大與新華都簽署合作備忘錄 共建「數字化營銷人工智能聯合實驗室」

香港理工大學（理大）與新華都科技股份有限公司（新華都）於7月28日簽署合作備忘錄，正式成立「數字化營銷人工智能聯合實驗室」，開啟雙方在智慧營銷與人工智能領域的深度產學研合作。 該聯合實驗室將結合理大在多模態大模型、智慧數據挖掘及消費者行為分析的領先科研實力，以及新華都豐富的品牌營運、數位營銷及新零售經驗，共同探索人工智能在消費行為預測、個性化推薦、內容生成及市場洞察等方面的應用。 在會上，理大工業及系統工程學系助理教授李力恒教授介紹了首個研究項目，將聚焦人工智能驅動的品牌互動與智慧零售解決方案，協助企業精準分析市場與高效決策。此次合作不僅促進人工智能技術的產業化應用，還建成一個創新營銷科技與專業人才培育的重要平台，為香港及大灣區企業的數位轉型注入新動能。

光學與光子學的跨學科研究 推動創新應用

香港理工大學（理大）學者利用大學的跨學科優勢，致力研究材料合成、特性以及裝置製備，推動其在激光、光傳感器與光熱的創新應用。由理大應用物理學系教授曾遠康教授領導的跨學科團隊，聚焦研究低維材料的合成、加工和表徵，並將其應用於光學與光子學等不同範疇。 用於非線性光學與超快光子學的二維材料 超快激光器是光子學領域的一項重大突破，其應用範圍涵蓋精密微加工、醫學成像與光譜分析。憑藉其極短脈衝的獨特性，超快激光可產生出高分辨率成像與先進材料加工技術，讓它成為科研與工業應用方面不可或缺的工具。 近年，二維（2D）材料為光子學裝置的研發帶來了不少突破。曾教授的團隊在實驗室，更專注於利用2D材料的非線性光學（NLO）特性，研發出可用於超短激光脈衝技術的新材料。近期，團隊為2D三元GeSeTe納米片的非線性光學反應進行了重點研究，成功將其用作可飽和吸收體，因而開發出1.017皮秒與531飛秒的超短脈衝輸出。 透過發掘這些材料的獨特性質，團隊進一步提升了超快激光系統的性能與功能，為通訊技術、生物醫學工程及基礎研究等領域的創新應用開闢了新道路。 多功能光電裝置范德華二極管的多元化改良研究 曾教授的研究主要圍繞范德華（vdW）光電二極管展開多重要素的分析。透過比較功率指數α、復合階數β等關鍵性能參數及其在多種裝置中的演變規律，研究團隊成功為全范德華（a-vdW）裝置的各參數帶來接近的理想值，展現出對復合-陷阱效應的強耐受特性。相較之下，採用傳統光刻技術圖像化的同類裝置中，α值顯著降低至一半。這表明大多數複合捕獲和性能下降出現在金屬-2D界面處，亦驗證了團隊提出有關2D光電二極體接觸集成策略的新方法之論點。 此外，效率分析以及團隊在a-vdW裝置的異質接面處測量的費米能階排列的實測數據表明：透過精確調控材料的厚度，可帶來穩定的p-n結，從而為光生載流子的生成-復合、分離、傳輸與提取過程帶來了關鍵的平衡性。此外，由於光電二極體具有優異的光伏性能，它已成功用於演示多波段成像應用，既可用作單像素探測器，亦可用作閘極可調的光電邏輯與閘，讓它有機會成為多功能光電子裝置的理想組成部份。 用於可持續水源與能源解決方案的光熱材料之研究 曾教授的研究重點包括合成並分析各類光熱材料（等離子體、半導體和碳基材料）的特性，以解決實際應用的挑戰。這些材料可以吸收陽光並將其高效地轉化為熱能。透過將光熱材料融入低導熱率的多孔基板上，研究團隊製作出多種太陽能蒸發器。這些太陽能蒸發器可漂浮於水面，透過吸收寬譜太陽光並將其轉化為熱能，在空氣-水界面處直接蒸發海水或廢水，產生的蒸汽經冷凝後可轉化成淡水。 與傳統系統不同，這種技術無須從儲水池底部加熱，從而大幅降低熱量損失，並使光熱轉換的效率大幅提升至80%以上。此外，系統全程無須電力或使用昂貴的聚焦光學元件即可運作，非常適合用於水淨化和太陽能轉換等應用。 此外，曾教授的團隊還開發了可用於醫療設備消毒的太陽能高溫蒸發器，其不僅具有成本效益，還可以減少碳排放量而帶來更綠色的未來。 資料來源: PolyU Science Newsletter