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。

# 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。

# 二、理學院(FS):應用物理與食品科學

重組後,理學院(Faculty of Science,FS)聚焦更偏「自然科學/應用科學」的學系。據理學院官方頁^※與課程資料,理學院的核心學系包括:

理學院的研究生課程涵蓋化學、數據科學、食品安全與科技、應用數學等方向(部分方向跨學院)。理科本科多以組合課程收生,如 JS3008 理學組合^※。

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應用生物及化學科技學系(ABCT)運作(見 04 科研 · 國家重點實驗室)——理科與國家級科研在此交匯。

來源強度:理學院學系(應用物理、食品科學及營養等)見理學院官方頁;具體歸屬以官方最新架構為準。

# 三、「應用物理」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。

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。

# 四、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);
• 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 則是這一戰略的「學科主力軍」。

# 五、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。

# 六、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)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。