國家科技部副部長陳家昌率團訪理大 與管理層及科研人員深入交流

國家科學技術部副部長陳家昌率團到訪香港理工大學，與理大管理層及科研人員深入交流，聚焦大學在創新教研和培育科技人才的核心工作，並重點了解其在人工智能及醫療健康等領域的前沿研究及技術轉化成果。

陳家昌肯定理大在科技創新的貢獻，積極配合國家以科學技術為第一生產力，實施科教興國及創新驅動發展戰略的部署。

陳家昌（左七）與滕錦光（中）、曹建農（右七）、理大高等研究院院長陳清焰（右一）、中國科學院國際合作局副局長吳艷女士（右二）、香港創新科技署助理署長（政策及發展）李豪（左一），以及一眾領導項目的理大學者合照，包括人工智能高等研究院執行院長、計算機及數學科學學院副院長（環球事務）及電子計算學系教授楊紅霞（左六）；醫療科技及資訊學系系主任兼教授蔡璟（右六）；應用生物及化學科技學系副系主任兼教授趙燕湘（左五）；梁顯利生物醫學工程教授、生物醫學工程講座教授鄭永平（右五）；梁顯利長者健康視覺教授及眼科視光學院科研眼科講座教授何明光（左四）；電子計算學系電腦視覺及圖像分析講座教授張磊（右四）；生物醫學工程學系副教授胡曉翎（左三）；應用生物及化學科技學系副教授兼馬歇爾醫學微生物學科技研究中心主任馬聰（右三）；以及機械工程學系博士後研究員王林（左二）。

代表團成員還包括國家科技部、京港人才交流中心、國家衞生健康委員會、中國科學院、中國工程院、國家自然科學基金委員會、廣東省科技廳、廣州市科技局、深圳市科技創新局及香港創新科技署的多位代表。

國家科技部副部長陳家昌（前排中）、國家科技部國際合作司司長及港澳台辦公室主任戴鋼（前排左六）、國家科技部九司司長劉育新（前排左五）、國家衞生健康委員會科教司副司長劉桂生（後排左五）、中國科學院國際合作局副局長吳豔（後排左六）、中國工程院國際合作局（港澳台辦公室）副局長丁寧（前排右五），聯同國家科技部、京港人才交流中心、國家衞生健康委員會、中國科學院、中國工程院、國家自然科學基金委員會、廣東省科技廳、廣州市科技局、深圳市科技創新局及香港創新科技署的其他代表到訪理大，與理大校長滕錦光（前排左七）、常務及學務副校長黃永德（前排右七）、副校長（教學）曹建農（前排右六）等理大管理層及科研人員合照。

代表團與理大管理層及教研人員進行會議交流，探討香港及內地未來的創新性合作。陳家昌提及香港的科技創新能力正不斷提升，目前共設有15個全國重點實驗室，期望香港高校利用其在技術研究工作的優勢，推動科技創新和產業創新的融合，並進一步發揮其國際聯繫的經驗，提升國家在科技領域的國際影響力及引領力。

訪問團到訪理大工業中心人工智能機器人實驗室，深入了解理大多個人工智能賦能醫學的領先項目。

現時，理大擁有兩所全國重點實驗室，分別是「超精密加工技術全國重點實驗室」及與香港科技大學共建的「沿海城市氣候韌性全國重點實驗室」，積極融入國家創新體系，助力國家在2035年建成科技強國的戰略目標。

陳家昌於會上發言。

理大校長滕錦光及一眾大學管理層歡迎國家科技部率團到訪，並感謝代表團肯定和支持理大的發展。滕教授在會上強調，理大矢志成為一所創新型世界級大學，在人才培育、科學研究和知識轉移方面追求卓越，致力於世界領先的研究及創新，尤其在人工智能、醫療健康等領域不斷尋求突破，並將科研成果轉化為實際應用，造福社會。他期待未來能與國家科技部有更多高層次交流，共同促進科技創新協同發展。

滕錦光介紹理大的最新發展。

代表團到訪理大工業中心人工智能機器人實驗室，由理大學者進一步介紹多項與人工智能賦能醫學相關的領先科研項目，包括協作生成式人工智能、人工智能眼底照相機、無輻射三維超聲脊柱側彎評估、無線掌上式超聲脂肪肝和肝纖維化評估、基於人工智能的虛擬增強磁共振影像系統、人工智能影像重建與增強、多肽新抗原疫苗技術平台、踝關節康復機器人、移動式外神經肌骨系統，以及人工智能驅動的新藥開發。一系列成果充分展現理大如何結合其在人工智能、醫療健康及工程領域的強大科研實力，並轉化為具影響力的產品及技術。

國家科技部副部長陳家昌（中）率團到訪理大，與理大校長滕錦光（右）、常務及學務副校長黃永德（左）等一眾大學管理層會面交流。

滕錦光表示，理大在醫療教育方面擁有近半個世紀的豐富經驗，多年來培養了逾五萬名醫療專業人才，包括護士、物理治療師、視光師、放射治療師等，支撐着香港醫療體系的發展。目前，理大擁有1300多名醫療相關教研人員，以及逾90個相關實驗室及教研設施。理大稱全力支持在北部都會區大學城設立本地第三所醫學院，並為提升國家和香港的醫療服務水平，以及建設香港為國際醫療創新樞紐貢獻力量。

香港理工大學開發創新「智慧橋樑檢測系統」，可精準識別橋面裂縫及肉眼難辨的潛藏結構問題，已於本地11座橋樑完成檢測，結果顯示，該系統可將檢測時間縮短一半，並顯著提升檢測準確度至八成，具有在全港橋樑廣泛應用的潛力。

由理大建築及房地產學系教授 Tarek Zayed教授（右一）領導的研究團隊開發出一套智慧橋樑檢測系統，能夠自動檢測橋面裂縫，以及識別肉眼無法察覺的潛藏結構問題。

香港交通基建承受全球最高交通密度之一的巨大壓力，確保橋樑結構安全成為當務之急。理大研究團隊開發的這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型。香港常用的傳統基建目視檢查方法需要動用大量人力且主觀性強，對鋼筋腐蝕等地下缺陷的辨識能力有限，更需要封閉道路方能進行。由理大建築及房地產學系教授Tarek Zayed帶領其研究團隊開發的創新系統，利用無人機、探地雷達（GPR）及紅外線熱成像（IRT）三種先進工具的組合取代人工檢查，收集橋樑表面及內部結構的全面數據，再利用人工智能模型進行自動化分析，提升檢測的準確度及效率。

該多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。

橋面裂縫檢測對維持橋樑健康至關重要。研究團隊利用無人機進行目視檢查，再通過其自主研發的「智慧橋面高效檢測模型」處理所得數據。即使在面對惡劣環境如光線不足、陰影等，該模型亦能達到優於其他現行方法的檢測準確度，且更少出現誤判、與表面刮痕混淆等檢測問題。

橋面裂縫往往預示了地下結構受損的深層問題，例如鋼筋腐蝕。團隊開發的全自動GPR數據解讀模型，能以高達98%的準確度定位鋼筋位置，並通過對振幅數據進行標準化處理及聚類分析，生成腐蝕區域分佈圖。此模型大大簡化了基於GPR的腐蝕評估流程，令相關工作變得更加快捷和易於操作。

這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。

另一常見橋樑結構問題是內部混凝土構件退化，導致剝落及層面分離。團隊提出一套用於處理IRT數據的「最佳熱梯度閾值系統」，能根據外在環境狀況調整閾值，以更精確判斷剝離區域。團隊基於此系統開發的智慧模型，更能自動生成剝離分佈圖，進一步提高診斷能力。

Zayed說：「這套混合檢測系統兼顧橋面及地下缺陷，並通過人工智能驅動的整合方案，同時提升了檢測效率和準確度。我們更制定了一個五級制的缺陷嚴重程度評級，以標準化檢測流程，方便診斷及確定維修的優先順序。此外，團隊開創的『智慧橋面高效檢測模型』具備全面的功能，能基於從各類探測技術收集所得的數據，精細地評估橋樑狀況。」

他又說：「我們目前正積極探討與相關政府部門及業界夥伴合作，將系統應用於香港的定期橋樑檢測工作，為實現智慧基建管理邁出關鍵一步。我們的目標是長久保障香港擁有安全和可靠的橋樑。」

理大研發的「智慧橋樑檢測系統」採用無人機、探地雷達及紅外線熱成像三種先進工具的組合，取代常用的傳統目視檢查，已於本地11座橋樑完成檢測。

這項為期兩年的研究得到智慧交通基金的支持。該團隊的研究成果已發表於不同國際期刊，包括《建築與建築材料》、《建築自動化》及《高級工程資訊學》。展望未來，Zayed及其團隊將進一步推進相關技術研發，並在香港推動智慧橋樑檢測。