项目方向门槛
香港科技大学（广州）的胡志明刚建组不到一年，团队配置在全系算是起步最高的一档——校长青年学者的启动经费和名额都不少。
香港科技大学（广州）（HKUST(GZ)）是2022年正式开学的新校区，采用"枢纽-学域"结构替代传统的学院-系所。胡志明（Zhiming Hu）2025年8月刚入职信息枢纽，领导Human-Centered AI（HAI）Lab，同时持有香港科技大学的联合任命。他的博士在北京大学计算机软件与理论方向完成（导师为王国平教授），博后在德国斯图加特大学跟Andreas Bulling教授合作了三年——Bulling是国际眼动追踪和人机交互领域最有影响力的研究者之一。
研究背景与课题组
HAI Lab的定位是用AI理解人的行为，核心切口是眼动和身体运动的协调预测。这不是一个纯算法问题，需要同时处理多模态传感器数据（眼动仪、惯性传感器、深度相机）和人体行为建模。组里目前是全新状态，这意味着首批加入的博士生在课题选择和实验室建设上会有更大的参与空间。斯图加特大学的训练背景意味着胡志明在实验设计、数据采集和用户研究方面有比较扎实的方法论储备。
研究重心
从已发表的论文来看，胡志明的研究主线可以概括为三个层次：第一层是眼-体协调建模，即人在不同场景下眼球运动和身体动作的耦合关系；第二层是基于这种协调关系的注视预测，即从全身姿态信息推断视线方向；第三层是将这些模型应用到XR/VR交互场景中，提升虚拟环境下的交互自然度。ISMAR 2024的论文处理的是日常活动中眼-体协调的注视预测问题，核心贡献是证明了全身姿态信息可以显著提升注视方向的预测精度。
代表论文
他在SIGGRAPH、CHI、UIST、ISMAR等人机交互顶会持续发表，博后期间的产出集中在眼动预测和人体运动预测的交叉点上。值得注意的是，他的发表覆盖了从图形学（SIGGRAPH）到人机交互（CHI/UIST）到AR/VR（ISMAR/IEEE VR）的多个社区，这说明研究方法可以在不同应用场景间迁移。对申请者来说，如果你之前做过计算机视觉、人体姿态估计或者眼动实验，这些经验都可以直接对接到他的研究框架上。
申请准备与文书材料
CV里需要突出的不是论文数量，而是你在多模态数据处理、用户实验设计或者人体运动分析方面的具体经验。如果做过眼动仪数据采集、身体运动捕捉（Motion Capture）或者VR系统开发，要把用了什么设备、什么软件、采集了多少数据、怎么处理的写清楚。邮件第一段建议包含三个信息：你做过什么具体的人机交互项目、你对HAI Lab哪个方向的问题最有兴趣、你有什么方法储备可以直接上手。做过纯计算机视觉但没碰过人机交互的人也可以申请，但邮件里需要说明你为什么想做这个交叉方向。
研究计划
推荐方向：基于多模态传感器融合的XR场景注视预测。对象是头戴显示器用户在自由活动状态下的注视行为，数据来源可以结合眼动仪和IMU传感器，方法上可以尝试在他已有的眼-体协调模型基础上加入场景语义信息，核心问题是能否在不增加传感器负担的情况下提升注视预测的实时精度。避坑：不要写太大的"人机交互全景"，也不要把RP变成AR/VR技术说明书。
博士未来就业与资助
HKUST(GZ)的PhD由广州市政府资助，毕业后授予HKUST学位。这意味着你拿到的是港科大的博士学位，但在广州校区完成培养。广州校区的资助水平优于多数内地高校的博士待遇，且广州的生活成本远低于香港。具体资助金额建议直接向导师确认。从就业出口来看，眼动追踪和人机交互方向的博士在Apple（Vision Pro团队）、Meta（Reality Labs）、微软（HoloLens/Mixed Reality）以及各大VR/AR公司都有清晰的岗位需求。学术路径方面，Bulling实验室的校友在全球多所大学拿到了教职。
作为全新建组的第一批博士，在课题选择和方向探索上会有更多自由度，但同时也意味着需要更强的自驱力。适合有一定研究基础、不怕从零搭建实验系统的申请者。
