香港理工大學研究團隊成功開發高精度地下管道檢測系統，利用多項先進勘探技術，能預早偵測、定位及分析管道滲漏及空洞等異常情況，為香港密集的地下管網提供創新解決方案。
理大土地測量及地理資訊學系副系主任（教學）及教授賴緯樂。
由理大土地測量及地理資訊學系副系主任賴緯樂領導的研究團隊，結合多通道及車載式探地雷達技術，進行大範圍地下掃描，透過分析地下影像及滲漏噪音，能準確鎖定問題位置並分辨管道受損程度。這項技術特別適用於香港縱橫交錯的管網環境，有效預防因管道老化導致的服務中斷及道路沉降風險。
研究團隊開發出統一分析框架，將傳統主觀的探地雷達技術發展為具有客觀標準的測量診斷工具。賴緯樂表示：「這項研究能識別、定位災害並評估其嚴重程度，進一步推進探地雷達的應用。」
在精確定位方面，團隊透過分析大量滲漏點噪音特徵，發現不同滲漏情況會產生明顯差異的噪音模式。有別於傳統地面麥克風收集數據易受環境干擾，團隊正研究結合配備聲波傳感器的機械人，直接深入管道收集聲音，提升定位精準度。
研究團隊與水務署於2021年合作成立「地下水管測漏中心」，並與深圳市博銘維技術股份有限公司成立管道機械人聯合實驗室。團隊更建立人工智能模型數據庫，快速比對和分析影像及聲音數據，支持大規模檢測工作。
賴緯樂指出：「水務署計劃在2030年底前將政府水管滲漏率由13.4%降至10%以下；同時，路政署報告顯示2021年至2023年間共有52宗道路沉降事件，當中不少是由於高水壓導致地下管道爆裂。我們期望結合不同技術，發展數據驅動的預警系統及監測方案，並協助制定以風險為本的管理策略，全面提升地下滲漏及空洞探測的準確度和效率，並為相關決策提供科學依據。」
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。
