SAI招生 | 人工智能哲学硕士-博士项目2026年入学申请进行中
香港中文大学（深圳）人工智能学院2026年全日制人工智能哲学硕士-博士项目申请通道已开启。
项目采用申请入学制，申请人无需参加全国硕士研究生统一招生考试，也无需保研资格。符合毕业条件的毕业生，将获颁教育部认证的香港中文大学学位证书。
项目采用滚动制招生，招满即止，符合条件的学生可尽早提交申请。
一、学院介绍
人工智能学院立足粤港澳大湾区，依托深圳经济特区的产业优势，融合香港中文大学（深圳）在人工智能领域的自身优势和长期积累，致力于打造一个跨学科、创新性的国际一流教学和科研平台。
（一）战略布局，前沿导向：学院面向国家重大战略需求与国际科技前沿，与大学其他学院形成跨学科合力，突出国际化办学特色。
（二）深度融合，资源共享：学院与作为人工智能拔尖创新人才培养试验区的深圳河套学院（https://www.slai.edu.cn/）深度融合发展，共享教授、算力、数据等资源；与深圳市人工智能与机器人研究院（https://airs.cuhk.edu.cn/）及深圳市大数据研究院（https://www.sribd.cn/）等机构联合培养，学生将直接参与真实人工智能相关的重大科研项目，接触多模态数据库、超算资源等稀缺科研基础设施。
（三）实战导向，产学研一体：学院下设产学研结合中心，与深港各类企业深度合作，为学生提供真实项目场景。
二、培养模式
（一）博士研究生
博士研究生培养实行导师负责制。 培养工作可由主导师单独承担，或由主、副导师组成指导小组共同承担。博士生的主导师必须为人工智能学院的教职人员；信息请详见：https://sai.cuhk.edu.cn/teacher-search。
（二）硕士研究生
研究型硕士研究生培养推行个人负责与团队指导相结合的模式。依托导师负责制保障个体化、精细化的学术引导；通过课题组负责制发挥集群科研优势，为研究生提供跨学科的研究平台与充足的课题支撑。在这种指导体系下，构建“学术导师+工程导师（视情况而定）+科研团队”的多维育人环境，提升研究生的创新实践能力。课题组成员可包含学院外的相关专家。硕士研究生在入学时，可以确定主导师，也可以暂不确定导师，而是在培养过程中通过双向选择，逐渐明确主导师。
招收研究生的课题组目录如下（课题组信息会动态调整，点击名称即可查看详细介绍）：
1. AI Core 人工智能核心领域
本课题组致力于构建安全、可靠、符合伦理的下一代人工智能系统，重点研究大模型与智能体的对抗防御、隐私保护、价值观对齐及算法公平性，推动可信AI成为可落地的技术标准。
（2）Intelligent Optimization & Decision Analytics 智能优化与决策分析
本课题组致力于在整数规划与非凸优化等经典方法上，结合学习优化与大语言模型，开发新一代智能决策算法，并应用于工业调度、收益管理及大模型推理等现实场景，以实现高质量的规模化决策。
（3）Knowledge Graph & Large Language Model 知识图谱与大型语言模型
本课题组致力于融合知识图谱与大型语言模型，将工业与软件工程领域的碎片化多模态数据转化为可计算的结构化知识，旨在构建下一代智能系统的“知识大脑”，赋能工业智能与软件工程的跨越式发展。
本课题组聚焦人工智能全周期中的数据治理与合规治理，致力于构建“模型-数据-治理”三元协同的新范式，推动AI在释放潜能的同时实现可信可控发展，服务国家数字战略与智能治理体系建设。
（5）Advanced AI Systems and Infrastructure 先进人工智能与基础设施
本课题组致力于端到端人工智能系统的研发，通过融合新型深度学习算法与可扩展的模型训练、部署及性能优化流程，构建高效可靠的 AI 系统。我们关注 AI 系统的完整生命周期，包括大规模数据采集与处理、模型训练、性能评估与调优，以及在分布式计算基础设施上的高效推理与部署。我们的目标是打造在复杂真实环境中稳定运行、性能优越且具备良好扩展性的人工智能系统。
（6）Reinforcement Learning & Responsible AI 强化学习与负责任人工智能
本课题组致力于推动强化学习作为构建自适应、交互式人工智能系统的核心范式，同时融合负责任人工智能原则，以确保系统与人类价值观保持一致，决策过程透明，并在现实世界部署中具备鲁棒性。
2. Embodied AI & Robotics 具身智能与机器人
（1）Embodied AI for Multi-robot Collaboration 面向多机器人协作的具身智能
本课题组致力于研究多机器人系统的跨尺度自主协同定位与通信技术，探索时空差异下的协同环境感知方法，发展松紧耦合结合的协同决策与规划框架，推动具身智能在多机器人协作中的前沿创新与应用突破。
本课题组专注于开发能够在未知不确定环境中自主学习的智能决策系统，研究重点包括机器人、感知通信等领域的可解释AI模型，致力于通过对物理系统的观测推理构建高效、可分析的新型智能系统设计方案。
（3）Geospatial Intelligence 地理空间智能
本课题组专注于地理空间智能与类脑导航研究，致力于开发能在复杂环境中感知与推理的智能体，推动高精度定位与自适应学习技术的创新。
（4）Embodied AI: From Principle to Practice 具身智能：从原理到实践
本课题组致力于探索具身智能的核心原理，并开发在导航、操作、协作等场景中的实际应用。目标是从理论与技术两方面推动具身智能的发展。
（5）Language and Interactive Intelligence 语言与交互智能
本课题组致力于探索人工智能、语言技术和交互智能的交叉前沿。当前，人工智能正在重塑口语与自然语言处理范式，推动了语音识别、机器翻译、对话系统、文本理解、多语言通信以及文本和语音生成式人工智能等关键领域的突破。语言与交互智能领域所经历的革命性变革，其核心标志便是人工智能与各类应用的深度融合，这些应用正在定义人类未来跨越语言和模态的互动、交流、学习与协作新模式。
（6）General-Purpose Embodied Control 通用具身控制
本课题组致力于结合人工智能算法与控制理论推动具身智能机器人领域发展。我们融合前沿AI方法，开发具备稳定、适应、安全且可泛化物理交互能力的智能机器人控制方法。
3. AI for Sciences, Engineering and Medicine 面向科学、工程与医学的人工智能
（1）AI for Science｜智能机器人闭环实验 × 新能源材料发现
本课题组致力于构建“闭环系统”：AI算法规划实验 →机器人平台精准执行 →实验数据即时反馈 →模型持续更新与自我优化，目标是以更高速度与精度探索复杂体系，面向重大挑战：新型功能材料发现、药物候选物合成、复杂生物通路解析，并最终为可持续发展、医疗健康与先进技术等全球性问题提供可落地的解决方案。
（2）Artificial Intelligence of Things (AIoT) 人工智能物联网（AIoT）
本课题组致力于研究机器学习与人工智能技术，以推动下一代无线网络的演进与发展。
（3）Geospatial Intelligence 地理空间智能
本课题组专注于地理空间智能与类脑导航研究，致力于开发能在复杂环境中感知与推理的智能体，推动高精度定位与自适应学习技术的创新。
（4）AI-powered Urban Transportation Systems 人工智能驱动的城市交通系统
我们致力于构建下一代人工智能驱动的城市交通系统：刻画人与车的移动规律，提前预测拥堵，评估公共交通服务的公平性与韧性，并通过数字孪生模拟政策影响。如果你渴望用前沿AI技术解决真实的城市交通难题，我们实验室就是你的代码落地、你的研究重塑未来出行的地方。
（5）AI-Driven Biometrics AI驱动的生物识别技术
本课题组聚焦于利用人工智能解析步态、语音等生理信号，开发生物特征识别技术，以推动无感化健康监测与疾病诊断的临床应用。
4. AI for Social Sciences 面向社会科学的人工智能
（1）AI in Education Research Group AI教育课题组——智能赋能教育：面向基础教育与高等教育的创新教学研究
本课题组是依托人工智能学院与当代教育研究所建立的跨学科研究平台，聚焦于人工智能技术赋能教育转型的核心挑战与创新实践。我们致力于将最前沿的AI与机器人技术转化为可落地、可评估的教育解决方案，特别关注科技教育普及化、计算思维培养及教学评价体系的系统性重构。通过严谨的设计研究与实证探索，推动建立适应智能时代的新型教育范式。
（2）Econometric Learning 机器学习 x 计量经济学
本课题组旨在解决机器学习赋能因果推断时产生的内生性偏差等关键挑战，致力于在利用数据驱动优势的同时，确保计量模型科学上的严谨性，为经济学研究提供新工具。
（3）AI-driven Social-ecomonic Studies AI驱动的社会经济研究
本课题组旨在利用人工智能模拟社会经济系统，弥合技术进步与社会应用之间的鸿沟，为平台经济与公共政策提供可操作的见解，最终实现更公平的AI增强型治理。
本课题组聚焦人工智能全周期中的数据治理与合规治理，致力于构建“模型-数据-治理”三元协同的新范式，推动AI在释放潜能的同时实现可信可控发展，服务国家数字战略与智能治理体系建设。
5. AI for Medicine and Health 人工智能与医疗健康
（1）AI-driven Precision Pathogenomics and Personalized Therapeutics 人工智能驱动的精准病理基因组与个性化医疗
本课题组聚焦人工智能与生命健康的交叉前沿，致力于通过多模态医学数据与生物信息融合，构建精准、可解释的临床智能分析系统。研究方向涵盖智能诊断、病原检测与公共卫生应急，旨在推动人工智能技术在精准医疗与健康保障领域的临床转化与落地应用。
（2）Embodied Intelligence for Next-generation Medicine 下一代医学具身智能
本课题组专注于融合尖端技术，包括基于学习的算法、新型手术机器人平台、新型成像模式与处理方法以及微型医疗机器人，以实现高精度、高有效性的下一代医疗与外科手术。
（3）AI in Clinical Medicine 临床医学人工智能
本课题组聚焦人工智能与临床医学的交叉前沿，致力于构建可靠人工智能模型来解决临床医学中面临的挑战，并将所开发系统转化到临床应用中。
6. Applied AI & Industry 人工智能产业应用
产学研创新网络（IUIN）是隶属于香港中文大学（深圳）人工智能学院（SAI）的协作平台，致力于连接学术前沿与真实产业需求。本课题组汇聚校内教师、学生、管理人员以及产业合作伙伴，通过联合产业项目、实习、专题研讨以及技术转移与合作等多种形式，共同打造具有实际影响力的人工智能解决方案。
依托粤港澳大湾区的创新生态，IUIN 聚焦于将前沿科研成果转化为可落地的行业应用，覆盖多个产业领域。通过建立长期稳定的产学合作关系和实践导向的人才培养模式，课题组旨在提升学生的产业适应能力，助力企业实现数字化与智能化转型，并进一步巩固港中深人工智能学院在AI领域的领先地位。
三、申请注意事项
在线上提交申请时（网址：https://pgapply.cuhk.edu.cn/），“意向导师”一栏处可同时填写至多3位申请人心仪的导师姓名以及至多3个与申请人自身研究方向相匹配的课题组名称。如申请人已联系过导师或者课题组，请括号注明。填写示例如下（请按意向程度排序，1为最优先）：
意向导师：“1. 教授姓名一；2. 教授姓名二（已联系）；3. 教授姓名三。意向课题组：1. 课题组名称一；2. 课题组名称二（已联系）；3. 课题组名称三。”
具体申请指南，请详见：https://sai.cuhk.edu.cn/node/35。
四、联系方式
联系电话：0755-23519400
办公时间：8:30-12:00, 13:30-17:30 (周一至周五)
邮箱：pg_sai@cuhk.edu.cn
办公地址：广东省深圳市龙岗区龙翔大道2001号香港中文大学（深圳）TA四层
