理大推動具影響力和跨學科協作研究九項目獲研資局撥款逾5,000萬港元

2026年1月29日

成就研究及創新事務處

理大共有九個研究項目分別獲得研資局「研究影響基金」及「協作研究金」資助，總資助額達約港幣5,092萬元。

香港理工大學（理大）致力於世界領先的研究及創新，積極推動具影響力的跨學科研究，轉化成果造福社會。在研究資助局（研資局）公布的2025/26年度資助計劃中，理大共有九個研究項目分別獲得「研究影響基金」及「協作研究金」資助，涵蓋健康與生物醫學、工程技術、人工智能物聯網（AIoT）、Web 3、及環境可持續發展等多個領域，總資助額達約港幣5,092萬元。

理大高級副校長（研究及創新）趙汝恒教授衷心祝賀各研究團隊，並表示：「感謝研資局對理大跨學科研究工作的支持與肯定。作為創新型世界級大學，理大一直在科學研究上追求卓越，持續努力不懈。大學將繼續推動具影響力的科研工作，在人才培育、科學研究及知識轉移方面精益求精，為香港、國家及世界作出貢獻。」

理大有兩個研究項目獲「研究影響基金」撥款支持，分別致力於推進癌症免疫治療的突破性發展，以及提升鐵路系統的安全與效率，合共獲資助港幣約1,320萬元。獲資助項目簡介如下：

研究項目

領導理大學者

項目詳情

融合蛋白基因組學與微流控實現空間和高通量免疫肽組學

趙倩教授

應用生物及化學科技學系副教授

項目透過整合蛋白質組學、基因組學和微流控技術，開發以超高靈敏度從極少量樣本中分析免疫肽的技術（Tumor Immunopeptides），從而減少組織消耗並可同時進行癌症患者個體化分析。研究成果將應用於癌症免疫的研究和治療，繪製免疫肽與細胞微環境圖譜；同時應用到腦瘤樣本的高通量分析，以發掘腫瘤新抗原。這些成果將加強對腫瘤與免疫相互作用的理解，並識別新的治療靶點，推動癌症免疫治療的發展。

邁向鐵路軌道全生命週期智能預測性維護：利用深度學習算法和數字孿生技術推進

董優教授

土木及環境工程學系副教授

項目將透過開發一套協同式健康監測與機械人系統，融合超音波導波、視覺系統、VLA模型（視覺–語言–動作模型）及人工智能（AI），並建立以效能為導向的全生命週期智能管理架構，推動鐵路智能化運維的發展。動態數字孿生（Digital Twin）將整合即時資料與 AI 模型，以實現預測性運維、降低營運中斷並延長系統使用壽命，進而為現代鐵路系統與全球運輸體系帶來具變革性的影響。

另外，理大共有七個研究項目獲「協作研究金」撥款支持，總額約港幣3,772萬元。其中三個項目獲「協作研究項目補助金」資助；兩個項目獲「協作研究設備補助金」資助；兩個項目獲「新進學者協作研究補助金」資助。獲資助項目簡介如下：

研究項目	協調項目之理大學者	項目詳情
協作研究項目補助金
AIoT驅動的多模態水下緊急求救系統	鄭元慶教授電子計算學系副教授（合作校院：城大、科大）	項目將研發創新的通訊系統，讓泳客可透過防水智能手錶發出水下求救訊號。系統融合智能手錶的多模態感應數據，如動作及生物感應器，並結合水聽器及攝影機，以加強情境感知、提升偵測率及定位準確度，協助救生員迅速識別溺水事故。
Web3的隱私基礎架構設計	肖斌教授電子計算學系教授（合作校院：中大、科大）	項目將建立以用戶為本的區塊鏈系統，以保障數據共享及分析的安全，並從根本上重新定義去中心化系統中的數據主權，讓用戶保留完整控制權，同時在不披露敏感信息的情況下進行可靠驗證。研究成果有助重建數碼信任，並有效防止詐騙及加強監管執行。
機械老化和骨關節炎中內皮素分子標誌和藥物研發	溫春毅教授生物醫學工程學系副教授（合作校院：中大、港大）	項目旨在加強對骨關節炎分子內型及治療型的全面理解，以推動研發新型藥物。團隊最新突破發現，內皮素（endothelin）是受傷小鼠軟骨中最顯著上調的基因之一。研究將探索內皮素作為關節老化的新型生物標誌物，並研究針對內皮素受體的治療策略，作為骨關節炎的潛在抗衰老治療方案。
協作研究設備補助金
先進單粒子氣溶膠質譜系統：解構威脅健康與氣候之隱形氣溶膠複雜性	金靈教授土木及環境工程學系及醫療科技及資訊學系助理教授（合作校院：城大、浸大、中大、科大）	項目將研發先進的單粒子氣溶膠質譜系統，以精確揭示氣溶膠在單顆粒層面的混合狀態。此技術將為有害氣溶膠成分如何影響健康、毒性及氣候效應提供全新見解，彌補傳統技術留下的關鍵缺口，並為政策制定提供更精準的預測依據。
一種用於分子影像及放射性藥物研究的PET/SPECT/CT三模態動物成像系統	劉瀞鮮教授醫療科技及資訊學系副教授（合作校院：城大、港大）	項目將建立香港首個用於分子影像及放射性藥物研究的PET/SPECT/CT三模態動物成像系統。該系統可即時監測體內藥物分佈、藥物代謝動力學及藥理學，加速新藥研發，同時成為研究全身細胞及生化動態的重要工具，推動具影響力的生物醫學研究。
新進學者協作研究補助金
基於超越對角型可重構智能表面的未來無線網絡智能環境調節	張碩聞教授電機及電子工程學系助理教授（合作校院：城大、中大）	項目旨在推進BD‑RIS 技術以服務未來無線網絡。研究將釐清數據傳輸速率極限、設計高效的資訊獲取方案，並開發創新的無線感測策略，為未來網路中大規模部署BD-RIS奠定基礎。此舉將提供更優質且低成本的無線服務，並有助縮窄「數字鴻溝」。
電動汽車電池風險管理的數字解決方案及基於深度學習的指數保險合同設計	王欽教授電機及電子工程學系副教授（合作校院：科大、港大）	項目旨在開發創新數碼方案，實現在無需拆解電池的情況下即可評估電動車（EV）的電池健康狀態，並設計基於深度學習的指數保險合約。研究將建立人工智能診斷平台、風險評估模型及保險工具，以提升電池管理、優化電動汽車運營，推廣電動汽車的可持續及低風險普及應用。