世界一流學科排名 港七校76科躋身50強兩科位列「 世一」

在上海軟科最新發布的2024世界一流學科排名，本港大學多個學科躋身世界前㓚，其中香港理工大學在旅遊休閒管理學科連續8年蟬聯全球榜首，香港城市大學於圖書情報科學學科亦勇奪第一位。

香港理工大學在旅遊休閒管理學科連續8年蟬聯全球榜首。資料圖片

上海軟科近日公布2024世界一流學科排名，香港有7所大學共76個學科躋身世界50強、33個位列世界前20位，更有9個學科位居全球十大，涵蓋科學、工程、醫護、管理、金融、教育等不同重要領域，再次擦亮香港高等教育的金字招牌。

在本港大學中，表現最好的是理大，共有21個學科躋身世界前50名、8個位列前20名，更有5個位居世界首10位，居於世界第一的旅遊休閒管理學科更是自2017年該排名設立以來連續8年位列榜首，是名副其實的「世一」，實力不容小覷，相信能為本港發展盛事之都、推廣「無處不旅遊」提供堅實的人才培養。

理大還分別於土木工程和交通運輸工程排名世界第二位，在管理學和紡織科學與工程則分別排名第四位和第七位。

香港城市大學於圖書情報科學學科勇奪第一位。資料圖片

城大同樣在排名中表現出色，共有19個學科躋身世界前50名、8個位列前20名、3個位居世界前10位，表現僅次於理大；當中於圖書情報科學（Library and Information Science）成為「世一」，公共管理和能源科學與工程分別排名世界第八位和第九位，合共有14個學科位列香港第一。

香港大學共有16個學科躋身世界前50名。資料圖片

香港大學共有16個學科躋身世界前50名、8個位列前20名，最高的是金融學，排名全球第十位。香港中文大學則在臨床醫學再創佳績，全球排名上升至第十四位，連續兩屆成為亞洲之冠，是50強中唯一位於亞洲的醫學院，其護理學也取得亞洲第二及全球第二十三位的佳績，兩者均為全港之冠。整體而言，港中大共有11個學科躋身世界前50名、6個位列前20名，排名最高的是生物醫學工程，居全球第十一位。

香港科技大學能源科學與工程及交通運輸工程排名最高，均列世界第二十位。資料圖片

香港科技大學共有7個學科躋身世界前50名、2個位列前20名，以能源科學與工程及交通運輸工程排名最高，均列世界第二十位。香港教育大學和香港浸會大學亦各有一個學科躋身世界前50名，前者的教育學科排名世界第十三，後者的圖書情報科學則排全球第二十一。

中文大學

上海軟科世界一流學科排名於2017年首次發布，2024年共覆蓋55個學科，包括理學、工學、生命科學、醫學和社會科學五大領域。學科排名全部採用國際可比的客觀學術指標，涵蓋5個評估準則，包括教師水平、學術成就、科研成果及國際合作。排名的對象為全球5000多所大學，今年約96個國家和地區的1,900多所高校出現在各個學科的榜單上。

工業 5.0 時代的核心在於人機協作，香港理工大學（理大）科研團隊在此領域取得創新突破，研發出新一代「人機共生」協作製造系統，不僅能實時感知複雜環境、準確解讀操作人員意圖，更能通過簡單示教學習，完成技能遷移和自動學習，並實現自主的工藝代碼生成與高準確度任務執行的自動調節，已成功應用於大型飛機自主製孔、電動車電池拆解等高端製造任務，為業界打造「人本智能製造」新模式奠定重要基石。

人機之間的協同運作，旨在結合人類的靈活應變與適應能力，以及機器的高精準度與穩定性，發揮各自最大價值。這套「互相認知人機協作製造系統」，由理大黃鐵城智能機器人學青年學者、工業及系統工程學系副教授鄭湃教授及其科研團隊開發，一改傳統倚賴預編程設計，以整體場景理解為核心，通過收集及分析視覺、觸覺、語言及生理信號等多模態感知訊息，實現高準確度與全方位的環境分析，並可自主作出決策及靈活執行任務。

該「互相認知人機協作製造系統」能支援機器人執行情境認知、工具調用及密集接觸，完成複雜任務。

該新系統具備先進的機器學習與三維場景感知能力，兼具效率與安全性，大大促進了人與機器人在複雜製造場景中的流暢互動。透過產業合作項目，團隊已為多家領先企業量身打造人機協作系統，並成功於多種場景落地，主要涉及精密或複雜的工序。

鄭教授表示：「全球製造業轉型都正追求人機共生模式，看重更具彈性的自動化效能。我們的研究旨在構建一種嶄新人機協作架構，提供具有多模態自然感知、跨場景技能遷移、域模型自主執行的智能機器人製造系統，使機器人不再只是工具，而是能與操作人員同步演進的智能體，為智慧工廠突破基於預編程的自動化手段提供新方案。」

研究構建了一種嶄新人機協作架構，可因應應用場境打造不同的智能機器人製造系統，輔以頭戴式裝置後更能夠提供實時數據擷取，為操作人員提供即時、直觀的引導。

半結構化、非結構化生產場景，例如個性化產品製造，通常涵蓋大規模、複雜的產品組裝、拆解與檢測流程，要求高認知及快速適應能力。研究團隊引入新穎的「視覺語言導引」規劃架構，融合大型語言模型、深度強化學習等前沿人工智能技術，輔以混合實境（MR）頭戴式裝置，提升應對個性化與其他不可預測生產任務的能力。

研究構建了一種嶄新人機協作架構，可因應應用場境打造不同的智能機器人製造系統，輔以頭戴式裝置後更能夠提供實時數據擷取，為操作人員提供即時、直觀的引導。

該架構關鍵創新在於結合了視覺語言導引的目標分割模型，以及由語言指令驅動的任務規劃方法，令系統能整合視覺資訊與語言指令，協助機器人掌握複雜任務語意及識別動態場景，從而與操作人員高效協作。其中，頭戴式裝置能夠提供實時數據擷取，為操作人員提供即時、直觀的引導，亦革新了人機互動介面。

鄭教授強調：「未來智能製造的發展方向不是讓機器變得更聰明去取代人類，而是在人與機器共同學習、調適與成長的模式中，創造出更高的生產力與靈活性。為滿足此發展需求，下一代機器人械臂需具備在人類引導下持續學習與優化的能力，才
能實現高效且自然的人機互動。」

研究構建了一種嶄新人機協作架構，可因應應用場境打造不同的智能機器人製造系統，輔以頭戴式裝置後更能夠提供實時數據擷取，為操作人員提供即時、直觀的引導。

為進一步推動人機協作系統的進步，鄭教授將帶領研究團隊深入探索多個關鍵技術，包括具自我組態能力的人機網絡、技能轉移機制，以及自主多智能體的任務執行方式，建構「深度人本」的智能製造系統，並拓展至更多重要領域，令社會邁向一個由科技賦能、具同理心與人性導向的智能新世代。

理大黃鐵城智能機器人學青年學者、工業及系統工程學系副教授鄭湃教授（前排中）帶領科研團隊開發的「互相認知人機協作製造系統」，能實時感知複雜環境、準確解讀操作人員意圖，並自主作出決策。項目亦 瑞典皇家理工學院可持續製造系講座教授及國家卓越生產研究中心主任王力翬教授（前排右）合作。

鄭湃教授一直致力研究「人機共生」協作製造系統，並獲選 2024 年度國家自然科學基金的「優秀青年科學基金項目」。鄭教授帶領 RAIDS 科研團隊進行以上研究項目，詳情：https://www.raids.group/