理大學者研發智慧降溫服裝應對極端高溫

全球暖化日益威脅人類健康和工作效率。目前，全球約 36 億人居住在極易受到氣候變化影響的區域。在 2000 年至 2019 年間，全球每年逾 48 萬人死於與高溫相關的疾病。極端高溫增加壓力荷爾蒙、影響睡眠質素、削弱注意力、降低生產力，以及加劇情緒惡化。為應對日益嚴重的熱浪，香港理工大學（理大）學者突破傳統服裝設計限制，研發新一代可持續的個人降溫解決方案。

理大利民先進紡織科技青年學者、時裝及紡織學院副教授、未來服裝紡織科技研究中心副主任、理大興國技術創新研究院副院長壽大華教授最近在《科學》（Science）期刊發表論文，提出利用先進紡織與智慧可穿戴技術，實現可持續個人降溫的新方法。

理大利民先進紡織科技青年學者、時裝及紡織學院副教授、未來服裝紡織科技研究中心副主任兼理大興國技術創新研究院副院長壽大華教授最近在《科學》（Science）期刊發表論文，提出利用先進紡織與智慧可穿戴技術，實現可持續個人降溫的新方法。

智能科技，尤其是智慧可穿戴技術與人工智能，正成為實現可持續個人降溫的關鍵推動力。壽大華教授表示︰「根據世界氣象組織預測，2025 至 2029 年間出現史上最熱年份的機率高達 80%。在此背景下，個人降溫科技對人類福祉、健康和生產力的重要性與日俱增。我們正在研發一系列智慧型『超級英雄式』服裝，該服裝具備自我調溫與實時健康監測功能，能有效應對極端高溫天氣帶來的挑戰。」

iActive™智能運動服引入低電壓驅動人工汗腺及汗區映射的根狀液體輸運網路，以液滴形式快速排出汗液，大幅減輕重量與黏膩感，保持皮膚乾爽透氣。

該篇論文提出的觀點極具前瞻性，系統地聚焦有效整合輻射、傳導、對流及蒸發四種降溫機理，提出在動態現實場景中，實現人體熱濕平衡自我調節的具體策略。論文同時提出並構建了一個由人工智能驅動的閉環框架，連接感知、預測及執行，實現個性化及節能的降溫效果，並強調設計具備可規模化和可回收性，以促進公共健康、工作場所安全及效率。

可持續的個人降溫由被動型織物，逐步邁向智能系統。具有光譜選擇性的紡織品能高效釋放人體紅外熱量，同時阻隔外部太陽和地表熱量的侵入。透過在纖維和紗線中複合不同導熱填料，來實現可調熱阻。濕度響應纖維則有助強化對流和蒸發散熱效果。輕量化可穿戴設備，例如︰可變輻射率器件、電致冷與熱電模組，當結合柔性光伏及隨身儲能，可實現主動可控的降溫。這些新技術採用「模式選擇性」降溫策略，並融入以人為本的設計理念，兼顧舒適、耐用、可水洗及輕巧特點，有效延展熱舒適範圍，減少對空調的依賴。

Omni‑Cool‑Dry™是一款兼具透氣、類膚質的全新織物，有效導流汗液，又能提供光譜選擇性降溫效果。透過反射太陽和地表輻射，同時發射人體紅外熱量，從而降低皮膚溫度約5 °C，即使在陽光下使用者也能保持清涼乾爽。

儘管個人降溫技術發展迅速，仍面對許多挑戰。人體出汗有助散熱，但目前汗液管理效能有限，常導致織物重量和黏膩感增加，降低透濕性及輻射降溫效率，尤其在劇烈出汗時更為明顯。此外，能夠隨動態環境和個體生理變化實現即時自我調節熱平衡，同時確保舒適和安全，仍是一個極具挑戰的問題。

壽大華教授表示︰「未來我們還需要加強紡織、傳熱學、柔性電子與人工智能等跨學科融合，建立具規模和可回收的製造體系，平衡可持續、可穿戴、時尚與熱管理功能。同時，也需要制定標準化、使用者為本的評價指標，例如：單位功率降溫能力、生理熱感和用戶接受度等，以促進公平比較與使用。」

壽大華教授及其團隊致力研究多項創新技術以應對極端高溫的挑戰。其中 iActive™智能運動服引入低電壓驅動人工汗腺及汗區映射的根狀液體輸運網路，以液滴形式快速排出汗液，大幅減輕重量與黏膩感，保持皮膚乾爽透氣，其排汗速度可高達人體出汗峰值的三倍。

SweatMD是一款全紡織、非侵入式可穿戴系統，利用仿生微流體網路定向引導汗液，通過親膚傳感紗線監測葡萄糖、鉀離子等生物標誌物，可即時生成分子層級的健康指標（如疲勞與脫水風險），並將數據傳送至手機。

Omni‑Cool‑Dry™是一款兼具透氣、類膚質的全新織物，有效導流汗液，又能提供光譜選擇性降溫效果。透過反射太陽和地表輻射，同時發射人體紅外熱量，能讓皮膚溫度相比普通織物降低約 5 °C，即使在陽光下使用者也能保持清涼乾爽。

針對高溫作業環境，在熱適應軟體機器人服裝中，內嵌溫度回應軟致動器，可主動或自發地調節織物厚度及其內部靜止空氣層，從而克服傳統隔熱服單一隔熱等級的局限。其熱阻可在 0.23 至 0.48 K·m²/W 範圍內調節，即處於 120°C 的高溫環境下，其內表面溫度也能比傳統隔熱服低約 10°C。

SweatMD 是一款全紡織、非侵入式可穿戴系統，利用仿生微流體網路定向引導汗液，通過親膚傳感紗線監測葡萄糖、鉀離子等生物標誌物，可即時生成分子層級的健康指標（如疲勞與脫水風險），並將數據傳送至手機。

總體而言，上述創新技術構建了一個智能生態系統，通過感測器監測生理狀態，利用模型預測降溫需求，由智能服裝提供定向回應。透過整合紡織感測器、基於纖維的冷卻器與隨身能量採集器，有望實現可持續的自主降溫。

這些研究成果涵蓋日常服飾、運動與防護裝備，充分體現將基礎研究轉化普及，以應對全球挑戰。透過理大研究中心及設於內地的技術創新研究院，如理大興國技術創新研究院和未來服裝紡織科技研究中心，更可借助內地市場豐富的應用場景，並與當地龍頭產業合作，加速科研成果轉化，並推動可規模化部署。

壽大華教授的科研項目分別獲得國際知名創新獎項嘉許，包括日內瓦國際發明展評審團嘉許金獎（2025）及金獎（2024），以及 TechConnect 全球創新獎等。此外，壽教授亦榮獲美國纖維學會「傑出成就獎」，該獎項每年僅授予一位全球學者。

香港理工大學公佈2026年度「青年創新研究者獎」得主，以表揚六位新鋭學者在學術研究方面的卓越成就。各得獎學者的研究涵蓋能源與可持續發展、生命科學、人工智能與機械人技術等多個前沿領域，充分展現理大推動科研創新的堅定承諾，及雄厚的跨學科研究實力。

理大公佈2026年度「青年創新研究者獎」得主。

理大高級副校長（研究及創新）趙汝恆教授讚揚各得獎學者的研究成就，並表示：「理大矢志成為創新型世界級大學，致力透過世界領先的研究及創新，回應社會所需、貢獻社會。這六位年輕學者充分展現新一代科研人員的創新潛力，彰顯他們為以科研應對全球複雜挑戰、提出切實可行解決方案的能力與承擔。我們對各位得獎學者的研究工作充滿信心，期待他們精益求精，持續突破，為促進人類福祉及地球可持續發展作出深遠貢獻。」

研究聚焦應對全球重大挑戰

六位得獎者的研究均聚焦應對全球重大挑戰，涵蓋多個具前瞻性及影響力的範疇。研究項目包括：以原子精度設計低成本納米催化劑，實現大規模電解水制綠氫；透過資源循環利用、原位材料轉化與系統整合設計，實現淨零排放導向的創新污水管理模式；開發結合圖像記錄和行為訓練的人工智能聊天機械人，提供具可解釋性、在地化且可規模化的個人飲食指導，以預防慢性疾病；使用功能性近紅外光譜成像技術，探索對於中英雙語兒童閲讀障礙的評估與識別；開發腦啟發式建模框架，將大腦的高效計算原理與現代深度學習架構相結合，以提升模型記憶容量並降低計算成本，支持人工智能技術的可持續發展；以及開發人工智能磁控微導管系統，用於超選擇腔內介入治療。

理大致力表揚35歲以下、展現卓越潛力的年輕學者，並支持他們開展具高影響力的跨學科研究。

獎項旨在支持年輕學者發展

「青年創新研究者獎」今年踏入第五屆，旨在表揚35歲以下、展現卓越潛力的年輕學者，並支持他們開展具高影響力的跨學科研究。獎項透過提供專項研究經費及個人獎勵，協助得獎學者推展具前瞻性的項目，促進學術理論轉化為切合社會需要的實際應用。這項支持不僅是對其研究成就的肯定，更是推動其學術及職業發展的重要催化劑，助力他們成為全球研究與創新領域的未來領袖。

理大2026年度「青年創新研究者獎」六位得獎學者合影，包括(上排左起)葛婧捷教授、劉濤教授、佘睿博士、(下排左起)孫馨教授、吳郁傑教授及楊立冬教授。理大圖片

理大2026年度「青年創新研究者獎」得主包括：

- 葛婧捷教授（應用生物及化學科技學系助理教授）：設計低成本、高性能陽極催化劑用於電催化制氫。項目詳情：原子精度設計低成本納米催化劑實現大規模電解水制綠氫。

- 劉濤教授（土木及環境工程學系助理教授）：通過循環資源利用實現淨零排放的廢水管理。項目詳情：透過資源循環利用、原位材料轉化與系統整合設計，實現淨零排放導向的創新污水管理模式。

- 佘睿博士（康復治療科學系助理教授（研究））：利用可解釋、有理論基礎且符合文化背景的人工智能聊天機器人幹預個性化飲食行為。項目詳情：開發一款結合圖像記錄和行為訓練的人工智能聊天機械人，提供具可解釋性、在地化且可規模化的個人飲食指導，以預防慢性疾病。

- 孫馨教授（語言科學及技術系助理教授）：中英雙語兒童閲讀障礙的腦機制：基於功能性近紅外光譜技術進行語音及語素評估。項目詳情：使用功能性近紅外光譜成像技術，探索對於中英雙語兒童閲讀障礙的評估與識別。

- 吳鬱傑教授（電子計算學系助理教授）：通過更智慧的神經元實現規模化：一種神經啟發的基座模型框架，用於增強長序列理解和能效計算。項目詳情：開發一種腦啟發式建模框架，將大腦的高效計算原理與現代深度學習架構相結合，以提升模型記憶容量並降低計算成本，支持人工智能技術的可持續發展。

- 楊立冬教授（工業及系統工程學系助理教授）：可信人工智能輔助的磁控微導管系統：智能超選擇性腔內介入治療的賦能範式。項目詳情：智能磁控微導管系統，用於超選擇腔內介入治療。