香港科技大学土木与环境工程学系助理教授张纪泽（Jize Zhang）主持的人工智能与风险研究实验室，聚焦真实工程系统的可靠性分析。研究核心是在实验数据稀疏、外部环境变化或预测误差不可避免的情况下，如何给出有依据的风险估计。实验室同时承担研究型博士培养任务，申请者可结合项目制度与导师课题方向进行综合判断。
实验室的研究话题覆盖结构与基础设施风险、工程系统的不确定性评估、极端天气影响以及面向复杂物理问题的数据驱动方法。这里的“风险”并非抽象的金融投资风险，而是工程系统在载荷、环境、材料和模型误差下发生不利结果的可能性。研究者需要解释预测何时可信，以及估计不确定性的技术理由。
张纪泽同时在土木与环境工程系及跨学科领域部门任职。加入港科大之前，他曾在美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室从事应用科学计算研究，并参与多个工程与计算交叉领域期刊的编辑工作。这些经历使得实验室的问题常常同时要求数值建模能力与工程解释能力。
博士资助结构及规划建议
博士申请的资助通常涉及学校层面的研究生助学金或竞争性奖学金计划。申请者应注意，资助金额、是否覆盖学费、资助年限和考核条件往往因年度政策和个体情况而异，且不同奖学金机制（如常规助学金与特定人才计划）通常不可简单叠加。在评估录取时，建议仔细研读学校发布的最新财务支持说明，区分“符合资助条件者可获支持”的表述与固定承诺之间的差异，并单独核算生活津贴、学费、住宿及研究差旅等预算，关注培养年限与资助期限之间是否存在差额。
导师研究与申请背景
如果本科或硕士背景属于土木工程、应用数学、机械工程、统计学或计算机相关领域，专业名称本身不是判断匹配的唯一依据。更关键的是能否说明如何从工程场景中构造可以验证的研究问题，并解释自己已经处理过什么样的数据、方程、仿真结果或不确定性分析任务。
例如，做过有限元分析的申请者，可以说明网格、边界条件和材料参数如何影响结果；来自计算机方向的申请者，可以展示模型在分布变化后性能如何退化，以及如何设计稳健评价。项目经历的价值在于展示可追溯的实验流程，而不是在简历中重复堆叠深度学习方法名称。
CV应精确标明个人在科研项目中的职责，研究计划则可围绕某一个工程问题描述输入数据、可获得的物理约束、对照方法和验证指标。若涉及极端天气或海岸工程，申请者还需要解释所用观测数据的来源、空间与时间尺度，以及模型的适用边界。
实验室的期刊编辑与跨学科任职经历可以提供研究语境，却不能替代对个人能力的判断。申请者最好明确交代自己在跨学科合作中负责的具体环节，以及这些经历如何帮助解决工程不确定性问题。
博士训练与项目执行
在这一类交叉实验室里，算法性能与工程可解释性需要同时经受检验。高精度的模型如果无法说明风险概率的含义、对噪声的敏感程度或泛化条件，往往还不足以支撑工程决策。博士研究可能包含文献研究、计算实验、与工程领域专家反复讨论假设以及撰写论文等环节。
准备申请材料时，可以选一项已经完成的工作详细展示：问题从何而来，采用什么基线，失败案例是什么，结论如何复核。比起只列“会Python、会机器学习”，一份可重现实验记录更有助于导师判断研究训练的深度。
港科大的录取和奖学金评审各自有制度条件；实验室提供了方向和资助线索，但具体导师名额、资助归属及候选人是否符合条件仍应以学校最终安排为准。
