香港科技大学（广州）设定的全新 5 个授课型硕士（MSc）专业，精准切中了硬科技、人工智能、绿色能源与前沿交叉学科的最热赛道。

港科大（广州）采用独特的“四大枢纽（Hubs）+ 多个学域（Thrusts）”学术架构，注重工业落地与多学科交叉。这五个新增 MSc 项目分别归属于不同的枢纽，具体背景和核心培养方向如下：

1. 新能源科学与技术理学硕士

MSc in New Energy Science and Technology

  • 归属枢纽： 功能枢纽（Function Hub）— 可持续能源与环境学域（SEE）
  • 核心定位： 响应国家“双碳”目标与全球能源转型需求。
  • 教学与研究方向：
    • 能源存储与转化： 锂电池、固态电池、氢能与燃料电池技术。
    • 可再生能源： 新型光伏（太阳能）、风能及高效能量收集技术。
    • 智能能源系统： 碳捕集利用与封存（CCUS）、微电网与能源物联网。
  • 适合人群： 具备材料、化学、化工、能源动力、机械或物理相关本科背景的学生。
2. 具身智能理学硕士

MSc in Embodied Intelligence

  • 归属枢纽： 信息枢纽（Information Hub）/ 系统枢纽（Systems Hub）交叉领域
  • 核心定位： 结合“AI 算法”与“物理本体”，是下一代通用人工智能（AGI）和人形机器人的最前沿方向。
  • 教学与研究方向：
    • 感知与具身AI： 多模态大模型（VLM/VLA）、三维视觉与具身感知。
    • 控制与强化学习： 强化学习在机械臂、双足/四足机器人运动控制中的应用。
    • 软硬件一体化： 触觉感知、智能传感与软体机器人设计。
  • 适合人群： 计算机、人工智能、自动化、机器人工程、电子信息等背景，且希望进入人形机器人或自动驾驶行业的学生。
3. 智慧交通理学硕士

MSc in Smart Transportation

  • 归属枢纽： 系统枢纽（Systems Hub）— 智能交通学域（INTR）
  • 核心定位： 依托大湾区强大的交通基建与低空经济产业链，打造“陆·海·空”立体智能交通。
  • 教学与研究方向：
    • 车联网与自动驾驶： 车路协同（V2X）、智能网联汽车（CAV）算法。
    • 低空经济与无人系统： eVTOL（电动垂直起降飞行器）与无人机（UAV）物流与交通管控。
    • 城市轨道与多模态调度： 基于大数据与 AI 的城市轨道交通、共享出行（MaaS）与智慧港口物流。
  • 适合人群： 交通工程、自动化、计算机、数据科学、土木工程及系统工程背景的学生。
4. 金融科技与金融工程理学硕士

MSc in FinTech and Financial Engineering

  • 归属枢纽： 社会枢纽（Society Hub）— 金融科技学域（FINT）
  • 核心定位： 结合前沿计算技术与金融学，培养能运用现代科技解决复杂金融问题的复合型人才。
  • 教学与研究方向：
    • 金融大模型与 AI： 量化投资、高频交易、智能投顾与风险控制。
    • 区块链与 Web3： 智能合约、数字货币、去中心化金融（DeFi）与加密资产 security。
    • 金融工程与定价： 衍生品定价、金融数据建模、高频数据分析。
  • 适合人群： 金融工程、数学、统计学、计算机科学、物理等具备较强定量/编程背景的学生。
5. 城市技术与治理理学硕士

MSc in Urban Tech and Governance

  • 归属枢纽： 社会枢纽（Society Hub）— 城市治理与设计学域（UGD）
  • 核心定位： 用科技手段（AI、数字孪生、大数据）重构未来城市管理与可持续发展模式。
  • 教学与研究方向：
    • 数字孪生城市： GIS 地理信息系统、三维建模与智慧城市操作系统。
    • 计算社会科学： 基于大数据的公共政策评估、人群流动分析与应急管理。
    • 绿色与可持续城市： 智慧能源社区、气候变化适应性城市设计与碳减排治理。
  • 适合人群： 城市规划、地理信息系统（GIS）、公共管理、计算社会学、环境工程等领域的学生。
总结与建议
  1. 培养模式： 港科广全英文授课，教学极具产业落地导向，项目通常会与大湾区头部企业（如大疆、小鹏、腾讯、华为、广州地铁等）开展深度的产学研合作。
  2. 硬件实力： 港科广南沙校区拥有极其丰厚的实验室资源和算力支持（如中央分析测试中心、机器人实验平台等）。
  3. 申请准备： 虽然是授课型硕士，但这类交叉学科项目通常对定量计算（如 Python、C++、线性代数、概率统计等）有一定要求，建议提前提升自身的编程或数理背景。