香港科技大学（广州）计算媒体与艺术学域的Anca-Simona Horvath助理教授公开写明，其@A：Art, Technology, Architecture研究组目前接受MPhil和PhD学生。她的工作处在建筑、媒体艺术与人机交互的交叉位置，重点包括计算设计与制造、人与AI共创、生物材料和可持续设计。
这个机会适合既能做研究、又能通过原型或作品验证观点的申请者。作品集不是单纯展示视觉效果，而要让导师看到问题如何提出、技术如何选择、本人如何迭代，以及结果怎样回应文化、社会或环境语境。
本文根据学校、学域、研究生院和导师公开官网整理，并非导师本人发布，也不构成录取、资助或指导承诺。
01｜本期招募简介
导师主页明确写明@A研究组目前接受MPhil和PhD学生；CMA招生页也写明学域正在招收计算媒体与艺术方向研究生，并采用滚动招生。官方研究生招生资料列出了面向2027入学的申请窗口，准备27Fall的申请者应以正式申请系统显示的开放与截止状态为准，尽早完成材料，不要等到名额接近饱和才联系。
本期只按博士机会整理，没有把研究助理写入标题。建议先向导师发送一封短邮件，附两页以内研究构思、学术CV和精选作品集链接；随后按香港科技大学（广州）研究生申请系统提交。作品集与研究计划必须围绕同一个问题，避免一边写建筑可持续性，一边只展示无关的商业视觉项目。
02｜导师与课题组
Anca-Simona Horvath现任计算媒体与艺术学域助理教授，并领导@A：Art, Technology, Architecture研究组。她研究新兴技术与创意实践的关系，以及这些实践在更广泛文化语境中的位置；具体涉及计算设计与制造、人工智能和生物技术在建筑及设计中的应用。
她的成果发表于建筑计算、媒体艺术与人机交互相关渠道，并在CAADRIA 2024获得最佳论文奖。她还主持或参与过Un-disciplinary、Reconsidering Otherness、ABRA：Artificial Biology, Robotics and Art、3D Prime等跨学科项目。这意味着课题组看重的不只是算法或造型能力，而是能否把技术、材料、设计实践和批判性问题组织成可验证的研究。
03｜核心研究方向
第一，计算设计与数字制造。研究关注参数化、生成式设计、机器人或增材制造如何改变形态探索、生产约束和设计决策。方法通常包括算法原型、几何建模、物理样件和设计过程分析。
第二，人与AI共创。核心问题是AI如何参与建筑和设计构思、哪些界面能支持创意而不是替代创意，以及使用者如何理解模型建议、偏差与控制权。可采用交互系统开发、设计实验、过程日志、访谈和创意结果评价。
第三，生物材料与可持续设计。研究可连接材料实验、人工生物学、循环设计和环境影响评估，探索材料性能、制造工艺和文化表达之间的关系。申请者需要同时说明可制造性、测量指标和安全边界。
04｜哪些背景更适合
建筑、景观或工业设计背景适合提出空间与材料问题，但应补充编程、参数化建模或实验评估能力。
交互设计、人机交互和数字媒体背景可承担界面、用户研究与创意工具开发，需要证明作品背后有明确研究问题和系统评价。
计算机图形学、人工智能或机器人背景可构建算法和原型，但要补足设计研究方法、批判性语境与真实创作流程理解。
材料、制造、机械或生物设计背景可进入生物材料与数字制造主题，需要把性能测试转化为设计决策，而不是停留在材料表征。
艺术实践者可以用实践型研究进入，但要能记录创作过程、阐明知识贡献，并形成可复核的方法和档案。
共同要求是动手能力、跨学科沟通和迭代意识。最有说服力的申请不是“会很多软件”，而是能展示一次从问题、原型、失败到修正的完整链条。
05｜套磁信怎么写
邮件主题可以写“Prospective PhD applicant – human-AI co-creation for computational design”。开头直接说明自己的专业交叉点与拟申请季，并点出导师主页中的两项具体连接，例如CAADRIA 2024获奖研究所代表的建筑计算路径，以及ABRA或Un-disciplinary项目所体现的艺术、技术和跨学科实践。
中段只提出一个清晰问题，例如：生成式AI界面如何影响建筑师在早期方案中的发散、筛选和归因；或生物基材料的几何生成规则如何同时回应强度、可制造性和碳影响。随后用一个最强项目证明自己能完成这项研究，写明本人负责的代码、材料实验、原型、用户研究或论文部分。
附件顺序建议为一页邮件正文、两页研究构思、两页学术CV和一个精简作品集链接。作品集首页应直接出现与拟议题目最接近的两三个项目；不要把几十页课程作业全部发送，也不要只用“我热爱艺术与科技”替代研究匹配。
06｜简历怎么改
第一页先放研究兴趣与三项最相关能力，再放研究或创作项目。每个项目使用“研究问题—本人角色—工具与材料—验证方式—结果或公开产出”的结构。对团队项目必须明确自己写了什么代码、制作了哪些构件、设计了哪部分实验、分析了多少数据。
计算设计项目应量化模型规模、参数、制造次数和误差；HCI项目应写参与者数量、任务、指标和迭代次数；材料项目应写配方、测试条件、性能或环境指标。论文、展览、代码、视频和作品网站分别标注状态与链接，让导师能在几分钟内核查。
与方向无关的软件清单、审美化自我描述和重复的获奖图片可以压缩。若学术论文不多，可用可复现原型、技术报告、设计研究日志和经过说明的作品集补足，但不能把展览参与写成同行评审论文。
07｜研究计划选题
以下为基于公开研究方向提出的申请构思，不代表导师已设定题目或承诺指导。
选题一｜可解释的人与AI共创界面如何影响建筑方案决策。核心问题是：在早期概念设计中，AI建议的可解释程度、控制粒度和反馈方式，会怎样影响设计者的方案多样性、选择理由与作者感。创新点在于把创意支持工具的界面机制与真实设计过程连接，而不是只比较生成图像好不好看。可先开发一个基于开源模型或规则生成器的轻量原型，招募建筑或设计学生完成受控任务，记录提示词、版本分支、保留与删除操作，再结合创意多样性指标、访谈和过程回放。第一阶段可完成需求访谈、原型、十至二十人的试点和评价框架。风险是创意评价主观，因此需采用多评审者、过程指标和参与者自我解释进行三角验证，并明确模型版本。
选题二｜面向气候适应的生物基构件计算生成与小尺度制造验证。核心问题是：能否把材料吸湿、强度、可降解性或热性能约束嵌入几何生成过程，形成既可制造又有环境意义的构件。创新点在于把材料行为、生成算法和生命周期边界同时纳入设计，而不是先造形再附加“可持续”标签。可使用公开材料数据和可获得的生物基配方，进行参数化建模、桌面级模具或增材制造、小样性能测试和简化环境影响比较。第一阶段可建立材料—几何参数表、制作一组小样并评估制造误差。风险包括材料批次差异、安全与实验设备限制，因此计划应从无害材料和小尺度测试开始，不假定可使用课题组未公开设备或企业数据。
两题中，选题一更适合具备HCI、AI或交互原型经验的人，数据获取快，但需要谨慎处理创意评价；选题二更适合建筑、材料和制造背景，实物贡献明显，但实验周期更长。选择时应以自己能在第一年独立完成的工作包为准，而不是追求技术名词最多。
