【专业介绍】在清水湾与人工智能之间:香港科技大学材料工程理学硕士的非官方漫游-新东方前途出国

留学顾问洪黎颖

洪黎颖

欧亚事业部组长

厦门
  • 学历背景:海归
  • 客户评价:专业度高
  • 录取成果:香港大学
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      【专业介绍】在清水湾与人工智能之间:香港科技大学材料工程理学硕士的非官方漫游

      • 研究生
      • 专业介绍
      2025-11-05

      洪黎颖中国香港,新加坡,韩国,日本,马来西亚,德国,荷兰,爱尔兰,瑞士,北欧本科,研究生厦门

      从业年限
      5-7
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      平均响应
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      在香港西贡郊野公园的山海之间,港科大清水湾校园把实验室盖在悬崖边,让电子显微镜与海浪声共用同一条供电线路。2026 年,工学院把这条线路继续延伸,开出材料工程理学硕士(MSc in Materials Engineering,简称 MATE)。一年学制,30 学分,像把一整条材料产业链压成三季学期:秋-春-夏,每季都有课程、项目与工厂空气的味道。以下是一份“非官方漫游”,写给想把原子排列写成职业路径的人。
      一、课程骨架:把“热力学-人工智能-创业”串成同一条工艺路线
      1. 必修核心(15 学分)
      材料科学与工程热力学与相图
      把相图当成“材料地图”,作业是让同学为一款未知合金画出凝固路线,并预测偏析窗口;
      材料合成与表征
      每周轮值 SEM、XRD、AFM,开放式样品:自己烧陶瓷、自己甩胶体,自己解谱;
      多功能材料与器件
      在洁净间里蒸镀有机薄膜,再把薄膜做成柔性传感器,测手指弯曲角度;
      纳米材料与纳米技术
      用胶体化学“煮”量子点,调整前驱体比例,让荧光颜色在 520 nm 到 650 nm 之间连续漂移;
      软物质
      把 PDMS 倒进 3D 打印模板,做微流控芯片,观察液滴如何在弯曲通道里分裂;
      材料科学与工程人工智能
      用 PyTorch 搭一个生成模型,输入化学式,输出预测的弹性模量;
      材料技术创业
      从专利检索、技术路线图到商业画布,期末要在 5 分钟电梯演讲里把“实验室样品”讲成“市场样品”。
      2. 选修池(15 学分)
      三条隐性轨道,可单轨也可混选:
      能源:电化学能源技术、太阳能科学与技术
      生物:生物材料工程、制药工程
      信息:电子材料与应用、半导体工艺
      额外自由度:经项目主任点头,可跨选电子系、化学系、甚至商学院课程,最多 9 学分。有人把“科技领导与创业”换成“金融衍生品”,只为算清算力租赁的期权成本。
      二、时间编排:让“课程—项目—工厂”三线程并发
      秋季(9-12 月):上午上课,下午泡实验室,晚上写代码;
      春季(1-5 月):白天继续选修,下午去企业“嵌入式项目”,把客户给的电池极片带回学校做失效分析;
      夏季(6-8 月):全职“独立项目”或“综合设计项目”,可留在校园,也可留在客户现场。
      常见交付:一份 30 页技术报告 + 一份可拉起的 GitHub 仓库 + 一段 3 分钟产品视频。
      三、硬件与数据:把校园变成一条“材料-信息”双循环
      材料表征中心:SEM、TEM、AFM、XPS、TOF-SIMS 一周 7 天开放,学生自己预约、自己换样品、自己写日志;
      微纳系统制造中心:百级洁净间,蒸发、溅射、光刻、刻蚀、键合全流程,可做 6 英寸晶圆;
      高性能计算集群:200 张 GPU,支持分子动力学与生成模型混跑,学生账户默认 2 TB 存储,可扩容;
      校外接口:东莞松山湖材料实验室、深圳比亚迪、广州金发科技,都在 1 小时车程内,学生可远程申请机时,也可周五下午去现场做同步辐射实验。
      四、项目与田野:让“样品”在真实空气里氧化
      南沙地铁支架腐蚀监测
      把自研的柔性电位传感器贴在钢支架上,Wi-Fi 回传数据,用 Python 做异常预警,甲方是广州地铁;
      钙钛矿电池封装失效
      与深圳某新能源厂合作,把 85 ℃/85 %RH 老化箱里的气体成分在线送进质谱,用机器学习找封边胶的“失效拐点”;
      高分子共混材料 3D 打印
      把 PLA 与石墨烯母粒共混,打印蜂窝结构,在电子 试验机里压到 80 % 应变,记录应力发白过程,再用图像分割算法量化“白化面积”。
      五、职业出口:让“原子”与“比特”同时写入简历
      一年下来,毕业生常带着“双简历”离场:
      材料侧:熟悉热力学计算、掌握微纳加工、能独立解 XRD 图谱;
      信息侧:会用 Python 做特征工程、能用 SQL 拉工艺数据、能把模型封装成 RESTful API。
      近三届流向(含预测)大致如下:
      半导体与电子 28 %:中芯、华为、ASMPT、应用材料;
      新能源与电池 25 %:比亚迪、宁德时代、欣旺达、LG 化学;
      材料与化工 20 %:巴斯夫、3M、万华、金发;
      继续读博 15 %:港科大、ETH、EPFL、NUS;
      创业与投融资 7 %:把课程项目注册成公司,拿天使轮;
      其余 5 %:咨询、投行、专利代理、科技媒体。

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