理大宣布日前已就籌建第三所醫學院向政府提交建議書，當中籌建了專家諮詢委員會及籌備委員會，旨在培育更多優秀醫生，以應對香港及大灣區日益增長的醫療需求。
理大日前已就籌建第三所醫學院向政府提交建議書。巴士的報記者攝
理大校董會主席林大輝表示，在2023年8月時，理大已向政府建議在「北部大學教育城」建立新醫學院，與2024年《施政報告》提出的新建本港第三間醫學院的規劃不謀而合，相信能夠在將來配合社會需求造福社會，正如理大肩負國家航天任務一樣，相信理大憑藉豐富經驗、良好基礎、優良業績、雄厚的科研實力及堅定決心一定會不負所托，辦好新醫學院。他強調，校董會權利成員已一致通過支持開辦醫學院，會「出錢出力」，並承諾在醫學院搬入牛潭尾前可以負擔一切財政開支。
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理大日前已就籌建第三所醫學院向政府提交建議書。巴士的報記者攝
理大校董會主席林大輝。巴士的報記者攝
校長滕錦光表示，籌建本港第三間醫學院是為配合國家建設國際創新科技中心的發展需要及香港在應對迫切的醫療需求和助力香港發展成為國際醫療創新樞紐的的發展戰略。而理大在醫療科技教研方面擁有45年的經驗，歷年來培訓了5萬名包括醫療化驗、醫療影像、放射治療、物理治療、職業治療、護理、眼科視光、義肢矯形等相關專業的畢業生，擁有逾1300名醫療相關教研人員，同時亦在醫療科學、工程與人工智能等相關領域根基深厚，並擁有大量醫工結合醫療科技成果，相信在申辦新醫學院方面「性價比好高」。
理大校長滕錦光。巴士的報記者攝
他續指，新醫學院將以AI作為驅動，開展創新、高效益及AI賦能的四年制醫學課程，面向未來AI賦能的醫療生態並採用AI賦能的嶄新及高效益醫學教育模式，採用書院制提供深度跨學科科研訓練，為AI時代培養新一代醫生。同時理大將成立「AI+研究院」，並邀請大語言模型專家楊紅霞將擔任AI+研究院執行長，進一步推動人工智能醫療發展。
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他強調，理大醫學生在畢業後除需具備家國情懷及紮實的臨床診斷與操作能力外，還需精通人工智能醫療解決方案 ，並擅長跨學科、跨專業協作，擁有創新思維與科研能力。此外，亦會與北京大學第三附屬醫院、浙江大學醫學院附屬醫院、上海交通大學附屬醫學院等多間內地頂尖醫院進行臨床實習合作。
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為籌建本港第三間醫學院，理大是次邀請21位醫學及人工智能領域的重量級專家組成專家諮詢委員會，專家名單包括中國科學院院士鍾南山、前瑪麗醫院行政總監周一嶽、清華大學臨床醫學院院長董家鴻在內的內地與香港的17位專家組，及2005年諾貝爾生理學或醫學獎得主Barry Marshall、新加坡國立大學醫學院院長CHONG Yap Seng等在內的4位海外專家。而籌備委員會則以常務及學術副教授黃永德為主席，眼科視光學院科研眼科講座教授何明光為副主席之一。
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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/
