香港科技大學「天瞳威視物理AI科創中心」周二(2日)正式揭牌成立。科創中心主任、科大計算機科學及工程學系講座教授郭嵩在揭牌儀式上發表演講，闡述了科創中心以「世界模型」為核心，構建物理AI基座的戰略方向與技術願景。
科大「天瞳威視物理AI科創中心」主任郭嵩
郭嵩教授指出，當前強大的機器智能仍被「鎖在數字世界裡」，雖然已使生產效率提升上百倍，但下一個關鍵突破點在於讓AI走出虛擬空間，真正理解、預測並作用於物理世界。「這不僅是時代的呼喚，更是國家戰略、香港定位與我們使命的同頻共振。」
他進一步解釋，物理AI面臨的核心難題在於與真實世界交互的成本高昂且耗時漫長——物理時間刻度與機器時間尺度存在巨大差異。現在AI智能機械人在實際環境中學習，花的時間很長。科創中心將構建「世界模型」作為想像空間，使AI機械人能夠在虛擬環境中進行經濟、快速的學習，從而大幅加速訓練進程。
郭嵩分享了團隊在物理AI領域的3次技術躍遷：從提出「物理對齊」的可交互世界模型，到引入反事實強化學習實現智慧湧現，再到打通空間想像與動作生成的長思維鏈能力。這些成果已獲得英偉達、麻省理工、史丹福大學等國際頂尖機構的高度關注與對標。
科大「天瞳威視物理AI科創中心」圍繞4大方向發展。
科大物理AI科創中心將重點圍繞4大方向展開：自動駕駛應用、世界行動模型、數據治理及系統與芯片設計。尤其在自動駕駛領域，支持中心的天瞳威視在自動駕駛領域有深厚經驗。物理AI科創中心的團隊計劃未來一到兩年內將「世界行動模型」部署於實車系統，提升複雜交通場景下的行為預測、安全規劃與L3/L4級自動駕駛系統驗證能力。
郭嵩教授透露，科創中心已構建起包含院士領銜的戰略委員會及多家產業夥伴的生態聯盟，並將與天瞳威視在自動駕駛領域深度合作。「我們期待從今天起，攜手共進，推動物理AI加速芯片、下一代模型及測試平台等基礎設施的落地。」他表示，團隊在這一領域已擁有多個領先的概念驗證成果，有信心保持國際前沿地位。
香港科技大學（科大）研究團隊與科大培育的醫療科技初創公司遨天醫療科技有限公司（遨天醫療）成功研發出全球首創人工智能（AI）賦能無切片病理成像系統 Glanzir®。該系統可毋須經過傳統病理化驗中的冷凍、切片及染色等繁複程序，即可在三分鐘內為身體組織生成高質素組織學影像，適用於手術室環境，協助醫生進行即時病理診斷。
香港科技大學研發團隊合影，展示技術於健康醫療領域的創新應用。左起：黃子維教授；科大生物工程學博士畢業生兼遨天醫療聯合創辦人及產品經理曾子雋博士；科大生物工程學博士畢業生兼遨天醫療聯合創辦人及首席成像科學家黃希雯博士；以及科大生物工程學研究碩士畢業生兼遨天醫療聯合創辦人及營運主管徐煒琦女士。
與現時被視為金標準的石蠟切片（FFPE）檢測相比，Glanzir® 已達至85%以上的診斷一致性。隨著未來大規模臨床測試完成後，團隊預期可進一步提升至約95%的一致性水平。這項技術有助縮短術中診斷時間，並同時保留完整組織，以供後續深入化驗之用。團隊正計劃與本地公私營醫院合作開展大規模臨床應用，相信這將有助進一步縮短整體檢測流程。
黃子維教授表示，此技術不僅有助降低病人重複手術的風險，亦有助優化手術流程，並提升醫院在醫療資源規劃和運用方面的效率。
面對人口老化及癌症個案持續上升，醫療系統對病理診斷服務的需求日益殷切。組織切片分析是癌症診斷的重要基礎。在現行臨床實務中，組織評估主要採用兩種技術：石蠟切片技術及冷凍切片檢測技術。前者被廣泛視為診斷的金標準，準確度高，但通常需時數天至一星期方可完成分析；後者則透過快速冷凍組織並切割成薄片，再進行染色處理，讓病理學專家在顯微鏡下判讀細胞形態及病變特徵，可在約30至45分鐘內提供初步結果，惟其準確度一般低於FFPE，部分情況甚至可能需要病人接受二次手術。
Glanzir®僅56厘米（長）、56厘米（闊）、30厘米（高），總重量30公斤。醫護人員只需將新鮮組織樣本置於樣本盒內，再放入系統中，即可啟動掃描程序，操作相當簡單。
由科大化學及生物工程學系副系主任兼副教授黃子維教授領導的團隊及其創辦的遨天醫療，開發出一套AI賦能病理組織成像系統Glanzir®，該系統運作原理是透過自發螢光成像技術（AFI），運用紫外光激發新鮮組織表面產生自發螢光訊號，並配合深度學習技術進行虛擬染色，將影像轉換為類似傳統 H&E 染色的組織學圖像。
醫護人員只需將新鮮組織樣本置於樣本盒內，再放入系統中，即可啟動掃描程序。裝置會自動完成指定區域的定位、逐點對焦及掃描，並進行影像處理與虛擬染色，將原始灰階影像轉換為可供判讀的病理影像。系統同時配備進度顯示介面，讓醫護人員可即時掌握掃描狀況。
樣本盒面積為九平方厘米（三厘米 × 三厘米）。團隊未來將研發可掃瞄更大面積樣本的儀器，以便醫護人員獲取到更豐富的細胞樣本數據。
Glanzir® 的技術優勢：
• 體積細小可放置於手術室內：僅56厘米長、56厘米闊、30厘米高，總重量30公斤。
• 快速生成影像與表現穩定：整個成像流程約需三分鐘，速度較傳統冷凍切片技術快約十倍；同時，已達至85%以上的診斷一致性，預期可在大規模臨床測試後進一步提升至約95%的一致性水平。
• 操作簡單有助提升術中效率：一鍵啟動系統，即可自動完成影像擷取與處理，有助簡化並加快術中檢測流程。
• 非破壞性檢測兼容後續分析：省卻組織化驗前的切片程序，有助保留組織結構的完整性，並可供後續進行免疫組織化學染色（IHC）、螢光原位雜交基因檢測（FISH）。
該技術由醫療組織學成像技術專家黃子維教授研發。他早年已開創「通過圖案照明的計算高通量自發熒光顯微鏡」（簡稱CHAMP）技術，並入選創新科技署首批「產學研1+計劃」資助項目，為相關研究成果商品化奠定了堅實基礎。
黃子維教授表示：「在癌症手術過程中，若未能將腫瘤徹底切除，病人往往需要再次接受手術。臨床數據顯示，約有一至兩成個案需進行二次手術。團隊開發的細胞成像技術，旨在於手術期間提供即時資訊，系統可在約三分鐘內生成組織影像，協助醫生判斷是否仍存在殘餘癌細胞。此技術不僅有助降低病人重複手術的風險，亦有助優化手術流程，並提升醫院在醫療資源規劃和運用方面的效率。」
過去幾年，團隊一直與多所本地及內地公私營醫院和醫療機構緊密合作，包括瑪麗醫院、威爾斯親王醫院、養和醫院，以及華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院及中山大學孫逸仙紀念醫院等，累計已收集逾2,000宗肺癌及乳癌樣本，用於系統訓練及驗證。未來三個多月，團隊將進一步開展大規模臨床測試。
