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理大学者开发Co-Gen AI提高模型训练效益 构建可持续人工智能生态 获研资局主题研究计划支持

香港理工大学（理大）致力推动前沿研究和技术创新，为社会带来正面影响。理大人工智能高等研究院执行院长、计算机及数学科学学院副院长（环球事务）及电子计算学系教授杨红霞教授，凭藉开创性项目「协作生成人工智能（Co-GenAI）」，获研究资助局（研资局）「2025/26年度主题研究计划」支持。 此项目共获得港币6,260万元资助，其中约港币4,179万元由研资局提供，其馀由理大和参与的大学提供配对资助。项目旨在通过去中心化方式，重塑生成式人工智能（GenAI）的格局。方案有望推动香港成为GenAI创新的重要枢纽，实现跨领域的应用，让医疗和科技等行业受惠。 理大副校长（研究及创新）赵汝恒教授表示︰「我们很高兴理大学者获得这项重大支持。这一开创性项目充分展示了理大对推进尖端人工智能研究的积极投入，以及我们对技术发展共融性与可持续性的重视。理大将继续发挥世界级研究实力，为香港以至全球未来发展作出深远贡献。理大人工智能高等研究院的成立将进一步推动跨学科合作，开拓人工智能应用的新境界。」 获资助项目由杨红霞教授带领，旨在开发一种崭新的协作GenAI范式，名为「Co-GenAI」，通过集成数百个特定领域的模型来创建强大的基础模型，提供极低资源消耗的替代方案，打破目前GenAI模型训练依赖GPU算力和资源垄断的限制，从而有效降低GenAI的训练门槛。这一创新方法有望推动人工智能的民主化发展。 Co-GenAI以加强不同领域的应用与跨界协作为本，长远是创建一个多元灵活的新平台，以支援下一代生成式人工智能生态的发展。核心研发任务包括开发领域自适应持续预训练基础设施；设计强大和通用的模型能力排名方法论；以及採用先进的模型融合方法来整合各类领先的领域模型等。 杨教授感谢研资局提供资助，并表示︰「我们的研究团队具备丰富的国际科研经验，深信Co-GenAI在推动人工智能民主化方面将发挥变革性的作用。提升成本效益是促进人工智能在不同学科领域普及化的关键，这一创新范式将释放更多科研潜能和促进多元发展，最终构建可持续、具包容性的GenAI生态系统，为人工智能的广泛应用奠定坚实基础。」 为了构建Co-GenAI的应用案例，研究团队将与数码港、香港科技园、阿里巴巴等业界伙伴，以及復旦大学附属华山医院、山东省肿瘤医院和中山大学肿瘤防治中心等领先医疗机构合作，于不同领域实施和部署该系统。 研资局「主题研究计划」旨在集中教资会资助大学的学术研究力量，就对香港长远发展具策略重要性的主题进行研究。评审准则包括学术水平达世界一流水准、对香港的影响等。

理大与北京协和医院签署合作备忘录 共同促进人工智能赋能肿瘤精准诊疗及医科人才培育

香港理工大学（理大）与北京协和医院（协和医院）签署合作备忘录，就放射治疗、医学影像和健康信息学领域的科研创新、成果转化及人才培育开展合作。是次合作将重点围绕人工智能赋能医学、生物医药等前沿技术的研发，并致力培育医工结合尖端人才，透过双方优势互补，推动科技创新与医学发展深度融合。 合作备忘录签署仪式今日于北京协和医院举行，在理大常务及学务副校长黄永德教授、医疗及社会科学院副院长兼医疗科技及信息学系教授应天祥教授、应用生物及化学科技学系化学讲座教授兼理大中山技术创新研究院院长黄嘉良教授，以及协和医院副院长杜斌教授及康复医学与理疗学系主任张福泉教授的见证下，由理大医疗科技及信息学系系主任及教授蔡璟教授和协和医院放射治疗科常务副主任胡克教授代表签署。 黄永德教授表示：「理大致力推动跨学科创新研究，特别是在医疗健康领域。我们正申请筹建香港第三所医学院，期望以大学在医疗、工程与人工智能方面的独特优势，培育能够引领未来智能医疗发展的新一代医学人才。今次合作正是希望将理大在科技创新方面的优势，与协和医院百年积淀的临床经验深度融合，推动医学创新。」 杜斌教授说：「首先代表院班子对理大领导与专家的到来表示热烈欢迎和衷心感谢。医学进步离不开跨界融合与协同创新。放疗科作为国家临床重点专科，在肿瘤精准治疗领域累积了丰富的临床经验和科研实力，而理大作为亚洲顶尖的研究型大学，在医疗人工智能、生物医学工程等领域处于国际领先地位。此次合作在科学研究创新突破的引领下，透过人才共同培养的坚实支撑，加速推动成果转化应用，开启高质量发展的崭新篇章。」 蔡璟教授、黄嘉良教授及理大电子计算学系研究助理柳泽宇先生，联同胡克教授随后分别作专题报告，分享各自最新的研究项目及临床成果，包括人工智能在精准放射治疗的应用、抗癌诊断及治疗双功能探针及多模态医疗大模型构建与优化等，进一步深化双方的专业及学术交流。 双方代表亦就多个重点合作方向作深入探讨，并提出多项具潜力的联合科研项目，涵盖肿瘤精准诊疗、高端医疗设备及肿瘤治疗药物研发等领域。此外，在医工结合人才培养方面，理大期待未来若最终获特区政府支持筹办香港第三所医学院，协和医院可望成为医科生实习医院之一；同时，理大亦可以为协和医院的技术骨干成员提供人工智能驱动医疗的前沿技术培训，并积极推动双方交流互访，共同培养研究生，甚至合办双学位课程项目等。

理大医疗科技项目获研资局策略专题研究资助金支持 推动新一代免疫疗法发展

香港理工大学（理大）获研究资助局（研资局）2025/26年度策略专题研究资助金拨款港币3,240 万元，支持一项跨学科生物医学研究项目，致力研发新一代癌症免疫治疗的综合技术平台，应对当前癌症治疗中一些迫切挑战，造福人类健康福祉。 癌症免疫疗法虽然是临床肿瘤学的重大突破，但仍面对不少挑战。为突破现有限制，理大应用生物及化学科技学系副系主任兼教授赵燕湘教授带领跨学科研究团队，研发了一套创新整合的技术方案，释放癌症免疫治疗的巨大潜力。 该研究项目名为「开发新一代癌症免疫疗法的综合技术平台：从发现肿瘤新抗原到研制创新的治疗性疫苗」，为期五年，获得总额港币3,600万元的资助，其中90%由研资局提供，其馀10%由相关大学资助。 理大副校长（研究及创新）赵汝恒教授表示：「理大凭藉优秀的科研人才丶前瞻性的跨学科研究能力，以及先进的设施和资源，在医学研究和科技创新领域中一直保持领先地位。此次获得研资局的重大项目资助，充分凸显理大坚实的学术基础及卓越创新能力，尤其於综合医疗和人工智能赋能医疗技术发展取得显着成果。」 免疫疗法通过激活机体自身免疫系统来清除肿瘤细胞，为癌症治疗带来创新方案。以免疫检查点抑制剂（ICIs）和嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法为代表的创新免疫药物，在临床上已取得显着成功，尤其在延长部分患者的长期存活期方面表现卓越。然而，这些免疫治疗仍面临诸多挑战，包括许多癌症类型对ICIs反应有限，而CAR-T疗法则主要适用於血液系统肿瘤，但对实体肿瘤的治疗效果不佳。 近年来，基於新抗原的肿瘤疫苗，作为新一代免疫治疗策略，展现出极具潜力的应用前景。部分领先的候选疫苗，特别是信使核糖核酸（mRNA）新抗原疫苗，在早期临床试验中已显示出令人鼓舞的结果。然而，新抗原免疫原性不足，以及肿瘤微环境免疫抑制性等关键难题，仍然是此类疗法面临的主要障碍。 为应对这些挑战，赵教授和研究团队计划建立一体化创新综合技术平台，专注於研发多肽新抗原免疫疫苗（PIN-Vax）。该平台获得策略专题研究资助金中「利用先进技术应对逼切的医疗挑战」研究主题的支持，平台设计由四个相互连接的核心模组构成，协同涵盖整个临床前开发周期，并结合先进的人工智能技术，提升疫苗的开发效率。 该研究计划首先把PIN-Vax平台应用於HPV相关的子宫颈癌和HBV相关的肝细胞癌，因为这两种癌症均含有病毒源性新抗原，具备疫苗开发的理想基础。研究团队亦将系统性开发PIN-Vax 候选疫苗管线，并评估其抗肿瘤功效。此外，团队亦将同时探索 PIN-Vax与ICI联合疗法的协同机制。在未来的研究中，PIN-Vax平台将扩展至更多癌症类型，尤其是目前对ICIs或CAR-T疗法反应有限的癌症类型。 赵燕湘教授表示：「我们组建了一支由学术研究人员丶临床医生和行业合作夥伴组成的跨领域团队，共同研发PIN-Vax平台。我们有丰富的经验和扎实的前期研究基础以确保项目的可行性。长远目标是将此平台发展为新一代癌症免疫疗法的创新引擎，造福广大癌症患者。」 策略专题研究资助金旨在资助就协助香港应对当前挑战，抓紧新兴发展机遇的协作研究项目。每个项目的年期最长为五年，研资局资助金额上限为港币4,000万元（不包括间接费用）。

中国航空科技工业代表团访问理大

中国航空科技工业香港有限公司（中航科工）代表团于7月3日访问理大，双方就航空技术与人工智能领域的合作进行深入交流，推动产学研深度融合。 理大研究及创新事务处于会议中，展示理大在学术研究、科技创新及产学研合作的卓越成就。理大航空及民航工程学系助理教授黄海龙教授和关昱教授，以及工业及系统工程系助理教授张晓革教授出席会谈，分别介绍了安全低空飞行技术、热声不稳定解决方案，以及人工智能系统的可靠性与可信度保障技术，充分展现理大在相关领域的前沿科研实力。 中航科工执行董事兼总经理郝伟迪先生介绍了公司的战略规划及低空经济的创新方案。哈尔滨飞机工业集团规划总监谭飞先生分享了航空产业的发展与关键挑战。 会后，代表团参观了理大的航空工程实验室、人工智能物联网研究院及航空服务研究中心，深入了解其先进科研设施与研究成果。此次访问为中航科工与理大搭建了重要的沟通桥梁，为未来科研成果转化与合作奠定了坚实基础。  

理大与宝钢共建联合研究中心 携手推动钢铁行业高质量发展

香港理工大学（理大）与宝山钢铁股份有限公司（宝钢）积极响应国家战略部署，共同建立「宝山钢铁股份有限公司─香港理工大学联合研究中心」（联合研究中心），致力推动钢铁产业新质生产力发展。双方昨天于理大校园举行联合研究中心战略合作协议签署仪式，以及揭牌典礼，标志着双方正式开启深度产学研合作。 在理大校长滕锦光教授及宝钢董事长邹继新先生见证下，理大副校长（研究及创新）赵汝恒教授及宝钢中央研究院副院长毛晓明先生代表签署战略合作协议。同场，滕锦光教授与邹继新先生共同为联合研究中心主持揭牌仪式。随后，理大工业及系统工程学系材料加工技术讲座教授兼联合研究中心主任林建国教授介绍了联合研究中心的愿景和合作项目。 滕锦光教授表示：「此次战略合作将充分结合理大的科研优势及宝钢的产业资源和行业经验，不仅有助突破关键技术瓶颈，推进行业实现高效绿色生产的目标，更将为香港建设国际创新科技中心注入新动能。双方将通过深化产学研协同创新，促进新质生产力发展，推动行业的可持续进步。」 邹继新先生表示：「宝钢与理大强强联合、优势互补，联合研究中心的成立正是基于双方对钢铁产业未来的共同判断而做出的务实之举。双方的合作将着重面向应用场景和科技前沿，集中优势资源突破具有原创性引领性的新技术，大力推动应用研究创新，为钢铁产业链升级赋能、为香港国际创科中心建设助力。」 研究中心将汇聚顶尖人才团队，开展战略性、前瞻性和基础性研究，推动研究成果转化应用，同时加强国际交流合作，力争成为校企协同创新的标杆平台。

理大大亚湾技术创新研究院人工智能研究中心正式成立 助力惠州产业智能化转型

香港理工大学（理大）与惠州市人民政府及大亚湾经济技术开发区（大亚湾开发区）日前（6月30日）举行合作协议签署仪式，成立理大大亚湾技术创新研究院（研究院）人工智能研究中心，标志着两地在推动科技创新和产业融合的重要里程碑。研究院亦与多家企业签署合作协议，开启产学研深度合作新篇章，共同打造具国际影响力的科技创新平台，助力大湾区建设成为全球科技创新高地。 合作协议签署仪式在惠州举行，在理大校董会主席林大辉博士丶常务及学务副校长黄永德教授丶惠州市委副书记丶市长陈宇航先生及惠州市委常委丶统战部部长赖建华先生的见证下，由理大副校长（研究及创新）赵汝恒教授丶惠州市人民政府副市长胡进耀先生，以及大亚湾开发区党工委书记丶区管委会主任郭武飘先生代表签署合作协议，成立理大大亚湾技术创新研究院人工智能研究中心。其他出席嘉宾包括理大领导层丶学者，以及惠州市丶大亚湾开发区有关领导及企业代表等。 林大辉博士致辞时表示：「理大致力推动创新，通过政丶产丶学丶研的深化合作，促进科研成果转化落地应用，积极回应国家对粤港澳大湾区互惠合作丶联动发展的期望。理大大亚湾技术创新研究院成立至今不到一年，在科技创新丶人才培养丶成果转化等各项工作稳步推进，取得令人鼓舞的成绩。新成立的人工智能研究中心将发挥理大在数据科学丶智能算法等领域的领先优势，结合惠州及大亚湾的产业发展需求，为企业提供从实验室到生产线的全方位支持。」 陈宇航先生致辞时表示：「当前，惠州正抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇，持续深化政产学研合作，协同深莞打造珠江口东岸人工智能和机械人产业带。人工智能研究中心的成立是新的起点，也预示着新的成果。期待理大在惠州投入更多的科研资源，推动人工智能在石化能源新材料丶电子信息等产业领域深度应用，不断涌现更多从实验室到生产线的好项目，助力惠州加快打造广东高质量发展新增长。惠州将一如既往大力支持研究院的建设，全心全意做好服务，汇聚更多资源力量，携手共建粤港澳大湾区政产学研合作的标杆，并向理大对惠州发展的大力支持表示感谢。」 随後，理大大亚湾技术创新研究院院长兼理大应用生物及化学科技学系软材料及器件讲座教授郑子剑教授见证成立「西顿 – 港理大大亚湾研究院AI智慧光健康实验室」，并与多家企业签署合作协议，进一步深化产学研合作，携手推动科研成果转化，促进产业升级。 研究院同场亦举办「智创湾区丶聚能未来」产学研协同创新发展系列活动新材料与应用专场，理大学者与一众与会者探讨新材料在现代科技中的应用前景和挑战，推动新材料领域的产学研合作，促进科技成果的转化和应用。

理大凭卓越学术及研究成就获「优配研究金」和「杰出青年学者计划」支持 总资助列全港大学第三位

香港理工大学（理大）获研究资助局「优配研究金」和「杰出青年学者计划」2025/26年度，合共拨款资助2.13亿港元，资助237项研究项目，资助总额位列全港大学第三位。 理大在「优配研究金」中共有212项研究获拨款，总额共1.95亿港元，获资助金额和项目数量均位列本地大学第三位。在工程学科范畴方面，理大表现领先各本地大学，获得最高拨款和项目数量，达1.03亿港元，资助99项研究项目。 「优配研究金」旨在为表现卓越或潜质优厚的学者提供额外资助，涉及两项类别，包括为扩阔知识的基本研究，和针对特定范畴进行理论应用的应用研究。 另外，理大有25个研究项目获「杰出青年学者计划」资助，总额共1,824万港元。 「杰出青年学者计划」旨在培育新进学者，帮助他们为日後的教学及研究事业作好准备，评审准则包括科学和学术价值丶首席研究员的资历和研究成就等。

赵汝恒教授荣获美国采暖丶制冷与空调工程师学会颁授「2025年度Louise and Bill Holladay杰出院士奖」

香港理工大学（理大）副校长（研究及创新）及热能及环境工程讲座教授赵汝恒教授最近获美国采暖丶制冷与空调工程师学会（ASHRAE）颁授「2025年度Louise and Bill Holladay杰出院士奖」，并於6月21日亲临於美国亚利桑那州凤凰城举行的ASHRAE年会上接受此项殊荣。 成立於1894年的ASHRAE是一个全球性的专业协会，致力於推动暖气丶通风丶空调丶冷冻及相关领域的技术与科学进步，以造福广大社群。「Louise and Bill Holladay杰出院士奖」於1979年设立，是ASHRAE最权威的荣誉之一，旨在表彰在工程及研究工作方面持续取得卓越成就的人士。此奖项每年最多只授予一位院士，如无合适人选则不会颁授。 赵教授是亚洲第三位获得此殊荣的学者，另外两位学者分别来自香港大学和新加坡国立大学。 作为当日唯一受邀上台致获奖感言的得奖者，赵教授表示：「本人深感荣幸获得ASHRAE颁授此项殊荣。这个奖项不仅是对我个人工作的肯定，更彰显了理大同侪们多年来的努力和创新。我们会继续携手推动建筑能源与环境领域的研究与创新，为一直激励我们突破界限和追求卓越的学术界和专业界作出更大的贡献。」 赵教授的研究融合智慧建筑系统与传染病防控，通过人工智能能源优化技术构建抗感染丶高效节能的建筑环境，成为健康与可持续发展的关键基础设施。 赵教授的获奖彰显了理大在推动卓越研究和创新的不懈努力，并巩固其作为区内领先大学的地位。他在可持续发展建筑技术领域的贡献，对学术和实际应用均带来了深远的影响。 想了解更多有关美国采暖丶制冷与空调工程师学会「Louise and Bill Holladay杰出院士奖」的详情，请参阅ASHRAE 网站。

茶与肠道：透过生物活性成份解锁健康之门

由茶树种植而成的茶，是中国乃至全球最受欢迎的饮品之一。除了其深厚的文化意义外，茶还富含生物活性成份，例如多酚丶多醣丶咖啡因，尤其是表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG），它是一种强效抗氧化剂，能为人体带来健康。 香港理工大学食品科学及营养学系助理教授甘人友教授致力研究这些成份如何与肠道微生物群互动，当中的肠道菌群在分解茶的活性成份丶提升其生物可利用性和生物活性方面发挥着重要作用。例如，EGCG在原始形态下的吸收率极低，但大肠中的细菌能将其转化为更容易吸收的代谢物，让其在人体内发挥功效，有助带来心血管健康，甚至能预防癌症。 甘教授的另一个研究重点是茶叶的发酵过程如何带来裨益。六大茶类中的黄茶丶白茶丶乌龙茶丶红茶和黑茶，都需要经过不同程度的氧化与发酵过程，每种都会产生独特的化学成份。例如，未氧化发酵的绿茶保留了较高水准的儿茶素如EGCG，而後发酵的黑茶则产生出茶褐素，这种物质具有独特成份，可对抗非酒精性脂肪肝和肥胖等疾病。 虽然日常饮茶能令身体健康，例如改善心血管健康丶帮助调节血糖和提升认知功能等，甘教授提醒大众应避免过量摄取浓缩绿茶萃取物，因其或会带来肝脏损害等副作用。他的研究目的是确保保健食品所使用的剂量安全有效。 另外，茶在功能性食品丶饮品甚至化妆品方面的应用越来越广泛，显示出其商业及药用价值所在。而甘教授在专利方面的经验，将有助将茶叶活性成份引入到健康产业之中。 虽然这些研究大部份都基於体外与动物实验，但其已为将来进行临床研究奠定了基础。在中国，饮茶既是日常习惯亦是传统疗法，甘教授把古老智慧与现代科学结合起来，推动茶成为预防医学的重要工具，最终令茶成为「以食为药」的经典例子。 资料来源: PolyU Science Newsletter  https://www.polyu.edu.hk/fs/publication/e-newsletter/issue-6/interview---fsn/  

实现精准心血管诊断影像: 以时间感知及抗噪声技术革新超声波心动图影片分割

理大创新科研利用先进记忆提示技术克服超声波影像难题   心血管疾病是香港主要健康问题之一，不少市民会定期进行心脏检查，以便及早发现及治疗。作为重要的诊断影像工具，超声波心动图在评估心脏功能方面非常重要，能以非侵入性方式洞察心血管健康状况，有助及时介入治疗。然而，由于影像中常出现斑点噪声与模糊边界等问题，要人工解读这些超声波影像极具挑战，需要大量的专业知识和时间。因此，常规的年度身体检查计划中，较少涵盖心脏相关检查。    香港理工大学护理学院秦璟教授与团队开发了一项名为「MemSAM」的创新模型，透过改良Meta AI的人工智能（AI）模型「Segment Anything Model（SAM）」配合医学影像的特定需求，从而革新超音波心动图影片分割技术。  MemSAM透过时间感知与抗噪声提示方案，引入了一套独特的超声波心动图影片分割方法。由Meta AI推出的SAM，是专门用于影像分割的先进AI模型，可以快速识别并分割任何影像中的元素。  虽然传统的SAM应用在自然影像分割方面表现出色，但由于缺乏时间一致性，并且有显著的噪声，限制其在医学影像中的直接应用。针对这些问题，MemSAM加入了一套时空记忆机，可以同时捕捉空间及时间信息，确保跨影片画面分割的一致性与准确度。  引入MemSAM有望大幅降低成本及解读影像所需的专业知识门坎，从而减轻漫长从而等待高级心脏影像设备的负担。此外，该技术还能将简易心脏评估纳入常规健康筛查，不仅提升检查的便利性，并有助提高疾病的早期发现率。     众所周知，超声波心动图影片的分割存在许多固有挑战，难度极高。影像中大量斑点噪声和伪影，加上心脏结构边界的模糊性，令分割过程更加复杂。  此外，由于心脏运动的动态特性，导致目标对象在不同画面之间会出现显著差异。MemSAM采用了记忆强化机制，利用预测屏蔽加强记忆提示的质素，可有效减轻噪声的不良影响，并改善分割精准度。 MemSAM的一大特色，是能够在标注数据有限的情况下仍能展现顶尖表现。在临床实务中，超声音波心动图影片的标注工作需要大量人力，通常会导致标注稀疏，一般仅限于收缩末期和舒张末期等关键画面。MemSAM在半监督设定下表现出色，其表现媲美完全监督模型，同时所需的标注及提示远少于后者。   MemSAM的效用已在CAMUS及EchoNet-Dynamic两个公共数据集上，进行了严格测试，表现比现有模型更为优胜。值得注意的一点，该模型能够以最少的提示保持高度的分割准确率，对简化临床工作流程及减轻医护专业人员负担方面，显示出莫大潜力。   MemSAM所采用的技术，源自SAM模型与先进记忆提示技术的融合。SAM以其强大的影像理解与分割能力闻名，经改良后，可解决医学影片的独特难题。其核心创新在于时间感知提示方案，透过时空记忆引导分割过程。该记忆机制包含了空间及时间线索，使模型能够维持在不同画面之间保持一致，并避免由屏蔽传播而导致的错误识别问题。   记忆强化机制是MemSAM的另一项关键设计。由于超声波影像经常会受到复杂的噪声影响，因而降低影像嵌入的质素。为了解决这问题，MemSAM采用了一种强化策略，利用分割结果突显前景特征，并降低背景噪声的影响。该方法不仅提升特征显示的辨识度，还防止传播错误信息以及在记忆中累积。   MemSAM的架构建基于医学基础模型SAMUS，而SAMUS则是建基于SAM，针对医学影像的优化模型。该模型会逐个画面顺序处理影片，处理后续画面时不用依靠外部提示，而是靠记忆提示。这个设计大幅降低对密集标注及外部提示的需要，特别适合半监督作业。   虽然 MemSAM可视为超声波心动图像影片分割领域的一大突破，未来的研究目标是提升模型的稳健性，尤其是针对初始画面质素较差的情况。此外，探索MemSAM在其他医学影像领域的应用，以及提升其运算效率，将会是未来的重要发展方向。     MemSAM不仅解决了超声波影片分割存在已久的难题，还为先进机器学习技术与医学影像的融合树立新基准。透过弥合尖端技术与临床应用之间的差距，MemSAM有望改善心血管护理的诊断准确度与患者预后。这个创新模型体现了人工智能在革新医护行业的潜力，让人窥见自动化、准确及高效的诊断工具成为常态的未来。    数据源: Innovation Digest