理學院與計算及數學科學學院：理大的「科學 + 計算」雙翼

模塊：01 學術 · 子文件：理學院與計算及數學科學學院 理大近年面向 AI 時代進行了學科重組——把計算機、數據科學及人工智能、應用數學整合為新的計算及數學科學學院(FCMS)，與理學院(FS)並立。本篇梳理這「科學 + 計算」雙翼的構成與意義。 學院總覽見 faculties-and-schools.md；工程學院見 faculty-of-engineering.md。資料以理大學院官方頁、課程頁為主；學院架構隨重組變化，以官方最新為準。

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# 一、學科重組：為什麼把「計算」獨立成院

過去，計算機、數據科學等多依附於工程或理學院。但隨着人工智能、數據科學成為各行業的核心驅動力，把這些學科獨立、做大成為不少大學的選擇。

據理大學院架構頁^※與FCMS 官方頁^※，理大近年組建了計算及數學科學學院(FCMS)，把以下學系整合於一院：

把「數學 + 計算機 + 數據/AI」整合於一院，邏輯清晰：這三者是 AI 與數據時代的共同基礎——數學是底層、計算機是工具、數據/AI 是應用。

來源強度:FCMS 整合應用數學、計算機、數據科學及 AI 見理大學院架構頁與 FCMS 官方頁。

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# 二、FCMS 成立細節：第十個學術單位，2025 年 1 月 1 日掛牌

一句話答案:FCMS 於 2025 年 1 月 1 日正式成立，是理大的第十個學術單位，由陳長文教授(Prof. Changwen Chen)^※（視覺計算講座教授）出任臨時院長，成立時下轄三系合計逾 125 名學術人員、390 名研究人員。

據Pulse@PolyU 2025 年 4 月專題報道^※，FCMS 的成立回應的是全球對 AI 人才與技術專業知識的急迫需求——把原本分散在工程學院、理學院的計算機、數據科學、應用數學學科力量集中於一院，使理大能以「整院」而非「系所」的規模參與 AI 人才培養與科研競爭。FCMS 三系的分工是：

FCMS 的授課式研究生課程覆蓋 AI、大數據計算，乃至區塊鏈技術、元宇宙技術等新興細分方向——這類課程命名本身即透露理大希望把計算學科教育貼近產業最新術語與需求，而非停留在傳統計算機科學的教學大綱。

在學術聲譽指標上，FCMS 起步即有可觀積累：

據理大 2026 年 3 月 QS 學科排名媒體稿^※，理大在 QS World University Rankings by Subject 2026 中共有 24 個學科進入全球百強，其中明確點名的學科包括「數據科學及人工智能(Data Science and Artificial Intelligence)」與「材料科學(Materials Sciences)」——恰好分別落在 FCMS 與理學院物理及材料學系的範疇內，是這一「科學 + 計算」雙翼在校級榮譽體系中的具體體現。該媒體稿未披露每個學科的具體名次，僅公佈五個全球前 30 強學科（款待與休閒管理、土木及結構工程、護理學、建築與建成環境、藝術設計）中不含理科或計算學科，説明 FCMS、理學院的學科排名目前處於「百強內、前 30 外」的區間，與理大傳統強項（酒店旅遊、護理、建築）相比仍有追趕空間。

來源強度:FCMS 成立日期、院長、系所構成、師資/研究人員規模見 Pulse@PolyU 專題報道與 FCMS 官方頁；QS 學科排名、高被引學者數、軟科學科排名見 FCMS 官網研究亮點欄目，具體名次以官方最新發布為準。

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# 三、理學院(FS)：四系架構與 2026 年的再重組

一句話答案：理學院現由化學系、物理及材料學系、食品科學及營養學系、生命科學系四個學系構成，其中化學系與生命科學系是 2026 年 7 月由原「應用生物及化學科技學系(ABCT)」拆分而來，院長為黃維揚教授(Prof. Raymond Wai-yeung Wong)^※。

理學院前身是應用科學及紡織學院，2022 年 7 月 4 日更名為「理學院」並喊出「PolyU Science Creates Impact」的院訓（理大 2022 年 7 月媒體稿^※）。更名之初，理學院下設三個學系：應用生物及化學科技學系(ABCT)、應用數學系(AMA)、應用物理學系(AP)。此後學院經歷了兩輪內部重組：

也就是説，今天的理學院學系構成是：

理學院的本科多以組合課程收生，如面向理學各方向的 JS3008 理學組合^※，以及聚焦生物科技/化學科技雙主修的 JS3011^※——學生入學後先修共同課程，第一學年第二學期再依成績、志願與面試表現分流至具體主修，這一「先共修、後分流」的設計與工程學院、建設及環境學院等理大其他學院的組合收生模式一致（對照 faculty-of-engineering.md）。

值得注意的是，理大的化學生物學及藥物研發國家重點實驗室依託原 ABCT 系統運作，重組後其學術骨幹分處化學系與生命科學系（見 04 科研 · 國家重點實驗室）——理科與國家級科研在此交匯，學系拆分不改變實驗室的科研佈局，僅涉及行政歸屬調整。

來源強度：理學院四系現行架構、ABCT 拆分時間（2026 年 7 月 1 日）見理學院本科收生頁與 JS3011 課程頁交叉印證；2022 年更名與 2023 年 FSN 設系見理大媒體稿；具體人事與系名以官方最新頁面為準。

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# 四、「物理及材料學系」的特色：物理 + AI 雙主修

理大理科的應用特色，可從課程設計窺見。據理學院資料，理大提供如「物理學（榮譽）理學士 + 人工智能與數據分析次主修」或「+ 創新創業次主修」等組合——把傳統物理與 AI/數據、創業結合。該系官網現用名「物理及材料學系(Physics and Materials)」，此前長期稱「應用物理學系(Applied Physics)」，兩個名稱在理大各類課程頁與檔案資料中仍可能並存出現，讀者查證課程時宜留意。

這種「專業 + AI/創業次主修」的設計，呼應了理大全校的 GUR-AIDA、GUR-IE 要求（見 programs.md）：無論主修什麼，都鼓勵學生兼具 AI 素養與創業思維。

來源強度：物理 + AI/創業次主修組合見理學院課程資料。

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# 五、計算與 AI：理大的戰略新方向

FCMS 的設立，把計算機、數據科學、AI、應用數學提升為理大的戰略重心之一。這與理大多處佈局相呼應：

• 全校通識新增 AI 與數據分析要求(GUR-AIDA);
• PolyU 人工智能高等研究院(PAAI)於 2024 年成立，由楊紅霞教授出任執行院長，定位為跨學科推進 AI 研究、連接「醫工結合」等應用方向的校級平台（見 00 概覽 · 近年發展 2020-2026）；FCMS 官網稱其與 PAAI 協作，匯聚不同學科研究人員開發具深度領域專業知識的 AI 模型；
• InnoHK 設有設計人工智能研究所(AiDLab)，把 AI 與設計結合（見 04 科研 · InnoHK）；
• PAIR 跨學科研究院聚焦人工智能物聯網(AIoT)等（見 04 科研 · PAIR）；
• 人文學院亦設有 AI 與人文的交叉課程（見 faculty-humanities-language.md）。

可見，AI 在理大不是某一個學院的事，而是貫穿全校的戰略——FCMS 是這一戰略的「學科主力軍」，PAAI 則扮演「跨學院協調者」的角色：FCMS 提供計算機科學、數據科學、AI 算法的學科縱深，PAAI 負責把這些能力接入醫療、工程等其他學院的應用場景。兩者一縱一橫，共同構成理大 2020 年代 AI 戰略的骨架。

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# 六、放進理大學科版圖

加上理學院與 FCMS，理大的學科版圖更趨完整：

「科學 + 計算」雙翼，既支撐理大的基礎與應用研究（如國家重點實驗室、PAIR），也為其工程、設計、健康等應用學科提供數理與 AI 的底層能力。

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# 七、FCMS 與理學院：兩院分家後如何避免「你中有我」

FCMS 從理學院/工程學院體系中拆出獨立成院後，一個自然的疑問是：數學、物理、計算這幾門學科天然有交叉（如計算物理、數值分析），兩院分家後如何劃界？據公開架構安排，理大采用的是「學系歸屬唯一化」原則——每個學系仍只歸屬一個學院，交叉研究通過跨院合作項目、聯合課程或次主修實現，而非在兩院各設一個「半個學系」。例如「物理學 + 人工智能與數據分析次主修」是理學院學生跨院選修 FCMS 課程的產物，而非理學院自設 AI 學系。這種「學系不分身、課程可跨院」的安排，是理大近年多次學院重組（2022 時裝紡織獨立、2025 計算數學獨立、2026 化學與生命科學分系）共同遵循的組織邏輯——先明確唯一行政歸屬，再用課程與項目層面的靈活性彌補學科交叉的現實需求。

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# 八、代表性研究成果：從高被引學者到應用型 AI 項目

一句話答案:FCMS 近年公開披露的代表性研究成果中，既有面向學術共同體的高被引學者積累，也有直接面向用户的應用型 AI 項目，如多模態視頻理解智能體 VideoMind 與面向視障人士的輔助技術 AI-Care。

據 FCMS 官網的研究亮點欄目，這兩個項目具有一定代表性：

• VideoMind：一個多模態 AI 智能體，能夠理解、檢索並推理長視頻內容——這類工作對應的是 DSAI 系在多模態大模型方向的佈局；
• AI-Care：面向視障人士的輔助技術項目，體現理大計算學科「技術面向社會應用」的取向，與理大整體強調「知識轉移、服務社會」的定位一致（對照 04 科研 · InnoHK 中同樣強調應用落地的項目羣）。

這類項目被 FCMS 官方列入「PolyU 年度十大研究與創新故事」，側面説明計算學科的產出已進入理大校級的科研宣傳優先序列，與工程、設計等傳統強勢學院的項目並列曝光。

來源強度:VideoMind、AI-Care 項目名稱及其入選年度研究故事見 FCMS 官方頁研究亮點欄目；具體技術細節與論文出處需另查 PolyU Scholars Hub 或項目原始論文，本篇不展開技術細節。

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