我在这里见证了AI诊断技术如何拯救生命

三年前某个深夜，香港理工大学机器学习实验室的警报突然响起。不是设备故障，而是我们研发的医疗影像分析系统在测试中准确识别出某三甲医院传来的脑肿瘤CT影像。第二天清晨，主诊医生握着我的手说："你们的算法比资深医师早48小时发现了那个3毫米的病灶。"这件事让我深刻理解，冰冷的代码背后跳动着真实的生命脉搏。

这个实验室藏着亚洲最强算力矩阵

走进理大人工智能与机器人实验室，36台NVIDIA DGX-2组成的计算集群正在低鸣。这些价值过亿的设备不是摆设，去年我们训练的多模态大模型在Kaggle医学影像竞赛中击败斯坦福团队。更让我自豪的是，实验室独创的分布式联邦学习框架，能让香港玛丽医院和广州中山医的CT数据在加密状态下协同训练——这在三年前还被认为是不可能完成的任务。

和无人机打交道的日与夜

去年台风季，我们团队开发的灾害救援系统经历了实战考验。当八号风球高悬时，搭载自研SLAM算法的无人机群突破强风，用时23分钟就完成了整个观塘区的灾情建模。这些在空中跳着"芭蕾"的金属精灵，装载的是我们研发的轻量化目标检测模型，能在30米高空识别出被困在阳台挥动毛巾的市民。

• 跨学科实战：机械工程系提供的六自由度机械臂，搭配我们开发的触觉反馈算法，现在能隔着屏幕"摸"到实验样本的纹理
• 业界真需求：每周三的"企业命题日"，从港铁的车轮磨损预测到周大福的珠宝设计生成，真实的商业数据直接变成课程作业
• 没有天花板：去年有个大二学生在课程项目中改进的推荐算法，现在正服务于香港国际机场的智慧零售系统

当量子计算遇上深度学习

今年最让我兴奋的是理大刚启用的量子人工智能中心。那个装着稀释制冷机的大家伙看起来像科幻片道具，但上个月我们成功在量子退火机上实现了组合优化算法的20倍加速。或许明年这个时候，同学们就能在毕设选题里看到"基于量子神经网络的金融风险预测"这样的选项了。

给未来学弟学妹的特别提示

常有申请者问我："非计算机专业能进机器学习项目吗？"去年我们录取的状元中，有个本科读中医的女生，现在她开发的中药复方优化算法已经获得科技园的创业资助。理大最迷人的地方，就是能用交叉创新打破所有预设边界——就像上周生物医学系和我们的联合实验，居然用GAN模型生成了全新的蛋白质结构。

最近在整理实验室的影像资料时，发现三年来我们的服务器集群规模扩大了7倍，但咖啡机旁的便签墙上，始终贴着那张泛黄的纸条："Remember why we started"。这或许解释了为什么理大能在泰晤士高等教育全球大学影响力排名中，连续三年稳居香港第一。当你在深夜实验室调试完最后一个参数，望向窗外维港的璀璨灯火，就会明白那些改变世界的代码，始终始于对人类需求的深刻理解。