理学院与计算及数学科学学院：理大的「科学 + 计算」双翼

模块：01 学术 · 子文件：理学院与计算及数学科学学院 理大近年面向 AI 时代进行了学科重组——把计算机、数据科学及人工智能、应用数学整合为新的计算及数学科学学院(FCMS)，与理学院(FS)并立。本篇梳理这「科学 + 计算」双翼的构成与意义。 学院总览见 faculties-and-schools.md；工程学院见 faculty-of-engineering.md。资料以理大学院官方页、课程页为主；学院架构随重组变化，以官方最新为准。

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# 一、学科重组：为什么把「计算」独立成院

过去，计算机、数据科学等多依附于工程或理学院。但随着人工智能、数据科学成为各行业的核心驱动力，把这些学科独立、做大成为不少大学的选择。

据理大学院架构页^※与FCMS 官方页^※，理大近年组建了计算及数学科学学院(FCMS)，把以下学系整合于一院：

把「数学 + 计算机 + 数据/AI」整合于一院，逻辑清晰：这三者是 AI 与数据时代的共同基础——数学是底层、计算机是工具、数据/AI 是应用。

来源强度:FCMS 整合应用数学、计算机、数据科学及 AI 见理大学院架构页与 FCMS 官方页。

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# 二、FCMS 成立细节：第十个学术单位，2025 年 1 月 1 日挂牌

一句话答案:FCMS 于 2025 年 1 月 1 日正式成立，是理大的第十个学术单位，由陈长文教授(Prof. Changwen Chen)^※（视觉计算讲座教授）出任临时院长，成立时下辖三系合计逾 125 名学术人员、390 名研究人员。

据Pulse@PolyU 2025 年 4 月专题报道^※，FCMS 的成立回应的是全球对 AI 人才与技术专业知识的急迫需求——把原本分散在工程学院、理学院的计算机、数据科学、应用数学学科力量集中于一院，使理大能以「整院」而非「系所」的规模参与 AI 人才培养与科研竞争。FCMS 三系的分工是：

FCMS 的授课式研究生课程覆盖 AI、大数据计算，乃至区块链技术、元宇宙技术等新兴细分方向——这类课程命名本身即透露理大希望把计算学科教育贴近产业最新术语与需求，而非停留在传统计算机科学的教学大纲。

在学术声誉指标上，FCMS 起步即有可观积累：

据理大 2026 年 3 月 QS 学科排名媒体稿^※，理大在 QS World University Rankings by Subject 2026 中共有 24 个学科进入全球百强，其中明确点名的学科包括「数据科学及人工智能(Data Science and Artificial Intelligence)」与「材料科学(Materials Sciences)」——恰好分别落在 FCMS 与理学院物理及材料学系的范畴内，是这一「科学 + 计算」双翼在校级荣誉体系中的具体体现。该媒体稿未披露每个学科的具体名次，仅公布五个全球前 30 强学科（款待与休闲管理、土木及结构工程、护理学、建筑与建成环境、艺术设计）中不含理科或计算学科，说明 FCMS、理学院的学科排名目前处于「百强内、前 30 外」的区间，与理大传统强项（酒店旅游、护理、建筑）相比仍有追赶空间。

来源强度:FCMS 成立日期、院长、系所构成、师资/研究人员规模见 Pulse@PolyU 专题报道与 FCMS 官方页；QS 学科排名、高被引学者数、软科学科排名见 FCMS 官网研究亮点栏目，具体名次以官方最新发布为准。

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# 三、理学院(FS)：四系架构与 2026 年的再重组

一句话答案：理学院现由化学系、物理及材料学系、食品科学及营养学系、生命科学系四个学系构成，其中化学系与生命科学系是 2026 年 7 月由原「应用生物及化学科技学系(ABCT)」拆分而来，院长为黄维扬教授(Prof. Raymond Wai-yeung Wong)^※。

理学院前身是应用科学及纺织学院，2022 年 7 月 4 日更名为「理学院」并喊出「PolyU Science Creates Impact」的院训（理大 2022 年 7 月媒体稿^※）。更名之初，理学院下设三个学系：应用生物及化学科技学系(ABCT)、应用数学系(AMA)、应用物理学系(AP)。此后学院经历了两轮内部重组：

也就是说，今天的理学院学系构成是：

理学院的本科多以组合课程收生，如面向理学各方向的 JS3008 理学组合^※，以及聚焦生物科技/化学科技双主修的 JS3011^※——学生入学后先修共同课程，第一学年第二学期再依成绩、志愿与面试表现分流至具体主修，这一「先共修、后分流」的设计与工程学院、建设及环境学院等理大其他学院的组合收生模式一致（对照 faculty-of-engineering.md）。

值得注意的是，理大的化学生物学及药物研发国家重点实验室依托原 ABCT 系统运作，重组后其学术骨干分处化学系与生命科学系（见 04 科研 · 国家重点实验室）——理科与国家级科研在此交汇，学系拆分不改变实验室的科研布局，仅涉及行政归属调整。

来源强度：理学院四系现行架构、ABCT 拆分时间（2026 年 7 月 1 日）见理学院本科收生页与 JS3011 课程页交叉印证；2022 年更名与 2023 年 FSN 设系见理大媒体稿；具体人事与系名以官方最新页面为准。

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# 四、「物理及材料学系」的特色：物理 + AI 双主修

理大理科的应用特色，可从课程设计窥见。据理学院资料，理大提供如「物理学（荣誉）理学士 + 人工智能与数据分析次主修」或「+ 创新创业次主修」等组合——把传统物理与 AI/数据、创业结合。该系官网现用名「物理及材料学系(Physics and Materials)」，此前长期称「应用物理学系(Applied Physics)」，两个名称在理大各类课程页与档案资料中仍可能并存出现，读者查证课程时宜留意。

这种「专业 + AI/创业次主修」的设计，呼应了理大全校的 GUR-AIDA、GUR-IE 要求（见 programs.md）：无论主修什么，都鼓励学生兼具 AI 素养与创业思维。

来源强度：物理 + AI/创业次主修组合见理学院课程资料。

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# 五、计算与 AI：理大的战略新方向

FCMS 的设立，把计算机、数据科学、AI、应用数学提升为理大的战略重心之一。这与理大多处布局相呼应：

• 全校通识新增 AI 与数据分析要求(GUR-AIDA);
• PolyU 人工智能高等研究院(PAAI)于 2024 年成立，由杨红霞教授出任执行院长，定位为跨学科推进 AI 研究、连接「医工结合」等应用方向的校级平台（见 00 概览 · 近年发展 2020-2026）；FCMS 官网称其与 PAAI 协作，汇聚不同学科研究人员开发具深度领域专业知识的 AI 模型；
• InnoHK 设有设计人工智能研究所(AiDLab)，把 AI 与设计结合（见 04 科研 · InnoHK）；
• PAIR 跨学科研究院聚焦人工智能物联网(AIoT)等（见 04 科研 · PAIR）；
• 人文学院亦设有 AI 与人文的交叉课程（见 faculty-humanities-language.md）。

可见，AI 在理大不是某一个学院的事，而是贯穿全校的战略——FCMS 是这一战略的「学科主力军」，PAAI 则扮演「跨学院协调者」的角色：FCMS 提供计算机科学、数据科学、AI 算法的学科纵深，PAAI 负责把这些能力接入医疗、工程等其他学院的应用场景。两者一纵一横，共同构成理大 2020 年代 AI 战略的骨架。

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# 六、放进理大学科版图

加上理学院与 FCMS，理大的学科版图更趋完整：

「科学 + 计算」双翼，既支撑理大的基础与应用研究（如国家重点实验室、PAIR），也为其工程、设计、健康等应用学科提供数理与 AI 的底层能力。

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# 七、FCMS 与理学院：两院分家后如何避免「你中有我」

FCMS 从理学院/工程学院体系中拆出独立成院后，一个自然的疑问是：数学、物理、计算这几门学科天然有交叉（如计算物理、数值分析），两院分家后如何划界？据公开架构安排，理大采用的是「学系归属唯一化」原则——每个学系仍只归属一个学院，交叉研究通过跨院合作项目、联合课程或次主修实现，而非在两院各设一个「半个学系」。例如「物理学 + 人工智能与数据分析次主修」是理学院学生跨院选修 FCMS 课程的产物，而非理学院自设 AI 学系。这种「学系不分身、课程可跨院」的安排，是理大近年多次学院重组（2022 时装纺织独立、2025 计算数学独立、2026 化学与生命科学分系）共同遵循的组织逻辑——先明确唯一行政归属，再用课程与项目层面的灵活性弥补学科交叉的现实需求。

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# 八、代表性研究成果：从高被引学者到应用型 AI 项目

一句话答案:FCMS 近年公开披露的代表性研究成果中，既有面向学术共同体的高被引学者积累，也有直接面向用户的应用型 AI 项目，如多模态视频理解智能体 VideoMind 与面向视障人士的辅助技术 AI-Care。

据 FCMS 官网的研究亮点栏目，这两个项目具有一定代表性：

• VideoMind：一个多模态 AI 智能体，能够理解、检索并推理长视频内容——这类工作对应的是 DSAI 系在多模态大模型方向的布局；
• AI-Care：面向视障人士的辅助技术项目，体现理大计算学科「技术面向社会应用」的取向，与理大整体强调「知识转移、服务社会」的定位一致（对照 04 科研 · InnoHK 中同样强调应用落地的项目群）。

这类项目被 FCMS 官方列入「PolyU 年度十大研究与创新故事」，侧面说明计算学科的产出已进入理大校级的科研宣传优先序列，与工程、设计等传统强势学院的项目并列曝光。

来源强度:VideoMind、AI-Care 项目名称及其入选年度研究故事见 FCMS 官方页研究亮点栏目；具体技术细节与论文出处需另查 PolyU Scholars Hub 或项目原始论文，本篇不展开技术细节。

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