在当今快速变化的世界中，人工智能（AI）正以前所未有的方式重塑社会，包括生活方式、工作方式，甚至全球高校的最新专业设置等。在为人们带来便利的同时，人工智能也不可避免的会对部分传统职业带来颠覆挑战。
为帮助学生应对这一挑战，香港科技大学（港科大）在本科设置上也做了不少“Major+AI”的更新，以其非常热门的工学院为例——从2025学年开始，学院将采用更灵活的双轨入学框架，并专门开设“工程学-人工智能延伸主修”—— 即对工程学感兴趣的同学可先报读及入读“工程学–延伸主修人工智能”来帮助发掘兴趣。再完成首年课程后，在确定后续的学习方向。
图片来自：港科大工学院官网
工程学-人工智能延伸主修课程涵盖人工智能基础、机器学习、数据可视化、图像处理等内容，强调跨学科和实践性。这将帮助学生掌握人工智能这一强大的工具，以及如何将这一工具应用在工程领域的多个方面，是“AI+工程学”的全新碰撞。
夏校冬校，对于中学生来说是一次宝贵的体验机会，不仅可以在未来作为高质量的学术经历填入申请系统，更能让学生沉浸于真实的大学课堂，与导师面对面交流，从而打破想象，对未来的大学学习有更具象化的理解，也能够打开前沿方向与学科趋势的“体验窗口”。
人工智能、工程学港科大的全球排名均为全球前50，香港第一
在2025年QS世界大学学科排名中，港科大的数据科学与人工智能学科位列全球第17位，香港第1位。在工程学领域，港科大同样表现出色。其土木工程、机械工程和电子电气工程均位列全球前50名，其中土木工程更是连续5年稳居香港第一。
*图源于港科大官网
我们诚挚的邀请所有对对工程学与人工智能的融合充满兴趣、渴望积累丰富的实践经验的9-12年级同学，来关注和申请2026寒假香港科技大学工程与金融冬校的《人工智能下的工程学》课题，助力未来申请与学科哲思。
项目介绍
香港科技大学简介
香港科技大学（The Hong Kong University of Science and Technology）简称港科大（HKUST），是以科技为主的研究型大学。港科大位列2025QS世界大学排名前50，其商业与经济学、工程学科、计算机科学在 2025《泰晤士高等教育世界大学学科排名》中位列前 50，并蝉联全港第一。
香港科技大学工程与金融冬校简介
香港科技大学工程与金融冬校旨在为优秀高中学子提供前往港科大感受亚洲名校教学模式及特点，进入香港先进企业或机构参访学习、探索行业发展的机会。 项目由港科大在职导师亲自授课，引导学生探索前沿学科领域，拓展学科边界。
此外，学生还将有机会深度参访商汤科技或香港生产力促进局等香港知名企业或机构，通过实践参访与专业课程学习，感受高新技术在行业发展中的重要促进作用。
课程期间，顺利完成项目的同学可收获正式课程结业证书，结业汇报最佳团队全组成员还将获得推荐信机会，达到结业标准的同学还可获得受到英国考试管理办公室和高等院校招生服务办认可的ASDANResearch研究性学习证书，证明其学术能力。
项目亮点
全程港科大清水湾校区学习，港科大在职导师亲自授课
产出全英文小组结业作品，收获正式课程结业证书及推荐信机会
实地调研-参访商汤科技或香港生产力促进局等香港知名企业/机构
深度参访港科大、港中文校园，近距离感受名校学术氛围
香港城市探索，领略独特风光与多元文化
参考师资
佩雷拉教授
香港科技大学助理教授、访问学者；香港大学、香港城市大学、香港都会大学客座讲师；香港咨询公司管理董事
佩雷拉教授的课程涵盖“人工智能在商业领导者中的应用”、“大数据金融分析”以及“前沿技术商业实践”等，曾为全球不同行业的创新与战略团队开展企业人工智能工作坊。他曾在纽约花旗银行私人银行部门从事投资与客户关系管理，后回到香港加入美国银行梅隆资产管理部，主导高净值客户产品业务。
王博士
香港科技大学博士，在职研究员；香港大学讲师
王博士的研究聚焦于脑机接口-微流控集成系统的精准建模与系统优化，重点突破微尺度流体动力学模拟、神经电信号反馈调控药物释放等关键技术，提出并完善微流控-电信号耦合模型理论框架的研究方案。现已发表多篇SCI高水平论文和中国国家专利，并担任多个SCI期刊的审稿人。
王博士
香港科技大学商学院金融学博士
王博士的研究领域包括公司金融、绿色金融、上市公司ESG信息披露与信息不对称问题，以及投资组合优化理论，博士论文课题为影响公司清洁能源转型投资的短期与长期因素，曾在头部券商工作，具备业界实操经验。
汪博士
香港科技大学工程学系研究员、博士
汪博士的研究方向集中在锂离子固态电池电解质及界面，以及基于第一性原理和机器学习的电解质材料挖掘。汪博士在国际知名期刊（如Nano Energy）和国际会议上发表了多篇论文，并进行了学术汇报。他的研究为锂离子电池技术的发展提供了重要的理论和实验支持。
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可选课题
可选课题一：
人工智能时代下的创新工程学
科技驱动的领导力与创新决策
• 科技驱动的领导力：如何在高速变化的环境中制定决策
• 技术趋势分析与行业洞察：领导者如何识别创新机会
• 科技项目管理与执行策略：敏捷开发与精益管理方法
• 跨学科协作与团队领导：如何打造高效的创新团队
创新工程方法与科研实践
• 工程学中的问题识别与解决：案例分析
• 先进实验设计与数据分析方法
• 计算机模拟与优化：工程技术的未来
• 论文写作与科学研究发表技巧
生成式人工智能与 ChatGPT
• 生成式AI基础与工程应用价值
• ChatGPT 与文本生成
• 图像生成AI概述
AI赋能与工程系统设计
• AI 基础技术简介
• AI在工程与企业中的典型应用案例
• 智能系统面临的挑战与未来趋势
大数据工程与智能决策
• 什么是大数据？数据收集、清洗、可视化与洞察的流程
• 数据驱动的战略制定：工业与工程案例分析
• 实施路径与技能需求
可持续能源与电池技术
• 能源的多样性与转型：可再生能源概述及传统与可再生能源的比较
• 储能技术的发展：储能的必要性及技术分类
• 电池设计与创新
课题二：金融市场与投资
全球宏观经济展望
• 学习基础宏观经济理论
• 理解宏观经济与金融核心概念
• 分析过去十年全球主要经济体的经济走势，展望全球经济前景
投资管理
• 投资管理的定义和类型
• 投资管理行业的展望
• 企业投资管理案例分析
企业并购与估值
• 金融市场情况
• 学习企业并购过程和估值模型
• 利用相对估值法计算企业的真实价值
• 预估企业股票价格区间
• 金融人才需求和培养
香港资本市场差异
• 聚焦香港本地资本市场，以证券市场为核心
• 理解包括债券市场、大宗商品市场、房地产市场及其他投资市场在香港、内地与欧美主要资本市场的差异和特征
* 实际授课内容可能有所调整，最终授课内容以香港科技大学工程与金融冬校实际安排为准
参考日程表
* 参访前后顺序可能会根据情况调整，具体日程安排以实际预订为准
项目信息
项目时间：2026年2月22日-2月28日
项目地点：中国香港
授课语音：全英文
适合对象：9-12年级（项目前年满14周岁）
选拔标准
符合以下任意一条可录取：
● 在ASDAN EPQ 研究性学习认证获得申请学科相关课题成绩 B 及以上
● 如果没有达到以上标准，需接受阿思丹老师的英文面试（电话或在线）
