8月26日，国家自然科学基金委员会公布了2026年国家自然科学基金集中接收申请项目评审结果。香港中文大学（深圳）数据科学学院共获批准立项20项，其中青年科学基金项目（B类）1项、面上项目5项、青年科学基金项目（C类）11项、外国学者研究基金项目3项，获批经费1,120万元。这一成果创下学院国家自然科学基金立项数量与经费总额的历史新高。学院成立6年来，已获批立项77项，其中青年科学基金项目（A类）1项，青年科学基金项目（B类）2项。不仅体现了学院的科研实力与学术影响力，也彰显了其在国际科研合作以及青年人才培养等方面的持续投入与显著成效。
据悉，2026年国家自然科学基金共接收项目申请470561项，经初审和复审后共受理469429 项。资助面上项目、青年科学基金项目（A、B、C类）、地区科学基金项目、重点项目、创新研究群体项目、重点国际（地区）合作研究项目、外国学者研究基金项目和合作创新研究团队项目等10类项目共69563项，总资助率达14.8%。
1项 青年科学基金项目（B类） ▉ 项目名称 排队论 ▉ 负责人介绍 陈昕韫 副教授 哥伦比亚大学博士 研究领域： 排队论、随机仿真、强化学习 个人介绍： 陈昕韫博士2009年获北京大学数学学士学位、2014年取得哥伦比亚大学运筹学博士学位。毕业后先后任教于美国纽约州立大学石溪分校和武汉大学，2018年10月加入香港中文大学（深圳）。主要研究领域为排队论、随机仿真、强化学习，以及它们在医疗服务与通讯网络中的应用。研究工作多次发表在Mathematics of Operations Research、Operations Research、Management Science和 ICLR 等知名期刊和会议上，多次获得国家自然科学基金和华为技术有限公司项目支持。现任Operations Research、INFORMS Journal on Computing、Stochastic Systems等期刊编委。
5项 面上项目 ▉ 项目名称 多主题社交网络中信息茧房的结构刻画、演化机理与闭环调控研究 ▉ 负责人介绍 马晨昊 助理教授 香港大学博士 研究领域： 数据管理、数据挖掘与人工智能 个人介绍： 马晨昊教授主要研究方向为大规模数据管理、数据挖掘与人工智能。已在国际数据库和数据挖掘领域的重要期刊/会议（如SIGMOD、VLDB、TODS、VLDBJ、ICDE、WWW、KDD、NeurIPS、AAAI等）发表论文60余篇，其中包括以第一/通信作者身份发表的40余篇 CCF-A 长文，其中一篇代表性研究成果的论文被评为SIGMOD 2020会议的四篇最佳论文之一（～4/458），并荣获2021 ACM SIGMOD Research Highlight Award；主持国家级项目1项，省部级项目2项，CCF-蚂蚁科研基金1项（图计算专项）；担任顶级会议的程序委员会领域主席/高级委员/委员（如VLDB、ICDE、KDD、WWW 、NeurIPS等）、顶级期刊（如VLDBJ、TKDE等）的审稿人。
▉ 项目名称 复杂放弃行为下的服务平台排队建模与在线优化 ▉ 负责人介绍 王梓丞 助理教授 明尼苏达大学双城分校博士 研究领域： 随机过程、癌症数据科学、运营管理 个人介绍： 王梓丞教授2015年获明尼苏达大学数学学士学位，2021年获明尼苏达大学工业工程博士学位。他的研究兴趣包括应用概率论及其在癌症和运营管理中的应用。
▉ 项目名称 非完备数据下服务系统的排队模型和决策理论研究 ▉ 负责人介绍 于伦 助理教授 西北大学博士 研究领域： 服务系统运营、排队论、供应链管理、最优控制、马氏决策过程、应用概率、机器学习 个人介绍： 于伦教授2020年获得西北大学工业工程与管理科学博士学位，2021年获得Nemhausser最佳学生论文奖。他的研究兴趣包括服务系统运营、排队论、供应链管理、最优控制和机器学习等。
▉ 项目名称 面向化学反应“原子经济性”的高可信生成式智能逆合成理论与方法研究 ▉ 负责人介绍 于天舒 助理教授 亚利桑那州立大学博士 研究领域： 机器学习、组合问题优化、图学习和优化、循环神经网络、行列式点过程 个人介绍： 于天舒教授于2012年毕业于沈阳工业大学并取得学士学位。其后前往加拿大卡尔加里大学攻读地理信息工程专业并于2016年获得硕士学位。在此之前，他曾于2012至2014年间任飞利浦医疗算法工程师。于博士将于2021年从亚利桑那州立大学计算机科学专业毕业并取得博士学位。 于教授主要研究兴趣涵盖多个机器学习和组合问题优化相关领域。他对利用机器学习解决传统组合问题，图学习和优化，以及在深度学习框架内寻求结构扩展特别感兴趣。循环神经网络，行列式点过程也是他开展的研究之一。于博士也是多个顶级会议（例如ICLR 2021, NIPS 2020, CVPR 2019-2021, ICCV 2019, ECCV 2020等）以及期刊（例如IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters等）的审稿人。
▉ 项目名称 面向“颜值经济”的多模态医美大模型“感知-决策-生成”协同学习机制关键技术研究 ▉ 负责人介绍 张大鹏 校长学勤讲座教授 加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士 研究领域： 模式识别、图像处理、生物特征识别 个人介绍： 张大鹏教授是广东省体表泛化感知与模式分析工程技术研究中心主任、深圳市模式分析与感知计算重点实验室主任。他毕业于北京大学计算机科学专业，于1982年和1985年分别获得哈尔滨工业大学（HIT）计算机理学硕士及博士学位。1986年至1988年，作为中国首批博士后从师于清华大学著名导师常迵院士。1994年，又获得加拿大滑铁卢大学 (University of Waterloo) 电气和计算机工程博士学位。自2005年以来, 他一直担任香港理工大学计算学系的讲座教授(智能计算)，并创建主持了香港特区政府资助的生物识别研究中心 (UGC/CRC) 。 张教授是国际图像和图形学报（IJIG）以及Springer国际生物识别丛书（KISB）的创始人和主编。40多年来一直从事模式识别，图像处理以及生物特征识别研究，是掌纹识别、中医四诊量化及人脸美学等研究领域的开创者和领军人。其研究成果曾多次获奖， 如中韩授予的发明金奖及特殊金奖、日内瓦发明展银奖，以及授予的我国香港特别行政区最高科学技术奖项 “裘槎(Chroucher Foundation)优秀科研者”奖等。张教授连续八年 (2014年-2021年) 被Clarivate Analytics列为 “全球高被引科学家” ；连续六年（2020年-2025年）入选全球前2%顶尖科学家榜单；连续四年（2022年-2025年）获得 “中国科研Leader奖” 。2025年，张大鹏教授荣获 “吴文俊人工智能科技贡献奖” 。
11项 青年科学基金项目（C类） ▉ 项目名称 面向自回归建模的序列化特征表示学习 ▉ 负责人介绍 胡天阳 助理教授 普渡大学博士 研究领域： 统计机器学习、可信AI、表示学习、生成模型 个人介绍： 胡天阳教授在清华大学获得数学学士学位，并分别于芝加哥大学和普渡大学获得统计学硕士和博士学位。在加入香港中文大学（深圳）前，他曾在新加坡国立大学任博后研究员，并在华为诺亚方舟实验室担任研究员。他的主要研究方向为数理统计与人工智能 (AI) 的交叉方向，包括统计机器学习、可信 AI、特征表示学习、深度生成模型等，旨在通过揭示 AI 模型的深层机制，为设计更有效的新算法提供理论指导。
▉ 项目名称 面向安全关键场景的自动驾驶数据生成方法研究 ▉ 负责人介绍 蒋理 助理教授 香港中文大学博士 研究领域： 计算机视觉、人工智能、机器学习 个人介绍： 蒋理教授是校长青年学者，于2021年获得香港中文大学博士学位，其后在马克斯·普朗克研究所担任博士后研究员。其研究聚焦于计算机视觉与人工智能，具体方向包括三维感知与空间智能、世界模型、自动驾驶、具身智能、表征学习以及多模态学习等。其研究成果发表在CVPR、ICCV、NeurIPS和TPAMI等顶级会议和期刊中，并多次获选口头报告与亮点论文，谷歌学术引用量超过15,000次。其关于自动驾驶运动预测的研究在2022年-2024年的CVPR Waymo Open Dataset Motion Prediction Challenge中连续三届获得第一名。多次入选由斯坦福大学与爱思唯尔联合发布的全球前2%顶尖科学家年度影响力榜单，并获得国家级青年人才项目资助。
▉ 项目名称 面向机器人灵巧操作任务的虚实迁移控制策略研究 ▉ 负责人介绍 刘桂良 助理教授 西蒙菲莎大学博士 研究领域： 具身智能、强化学习 个人介绍： 刘桂良教授在加拿大西蒙弗雷泽大学（Simon Fraser University）计算机科学学院获得博士学位，并在加拿大滑铁卢大学（University of Waterloo）及向量研究院（Vector Institute）完成博士后研究。刘桂良教授研究主要聚焦于具身智能决策与强化学习，研发了EmbodiedChain具身智能数据引擎，实现虚实迁移下的机器人操作技能生成和部署；并提出了逆约束推断强化学习模型，致力于提升强化学习控制模型的安全性和稳定性。他同时兼任跨维智能强化学习技术专家、学院具身决策实验室负责人以及河套学院研究员。刘桂良教授在包括NeurIPS、ICML、ICLR在内的国际机器学习顶级学术会议和期刊上发表论文30余篇，担任NeurIPS、ICLR领域主席，并入选深圳市“鹏城优才”及香港中文大学（深圳）“校长青年学者”计划。
▉ 项目名称 数据科学中的非凸约束优化理论与方法 ▉ 负责人介绍 肖纳川 助理教授 中国科学院博士 研究领域： 约束优化、非光滑优化、随机优化 个人介绍： 肖纳川教授2021年在袁亚湘教授指导下获得中国科学院数学与系统科学研究院博士学位。此后，他加入新加坡国立大学运筹学与分析研究所，在Kim-Chuan Toh教授指导下担任博士后研究员。他的研究方向为最优化计算方法，特别专注于开发求解非凸约束优化问题的高效数值方法。他的研究成果发表在优化和机器学习领域的顶级期刊上，包括SIAM Journal on Optimization、Mathematics of Operations Research、Journal of Machine Learning Research、Mathematical Programming Computation以及IMA Journal of Numerical Analysis。
▉ 项目名称 面向计算分发网络的分层信任安全执行体系结构研究 ▉ 负责人介绍 肖蕴明 助理教授 西北大学博士 研究领域： 计算机系统、计算机网络、安全与隐私、云基础设施 个人介绍： 肖蕴明教授2019年从北京邮电大学获得学士学位，于2024年从美国西北大学获得博士学位，之后在密歇根大学任博士后研究员。他曾在谷歌、惠普实验室、贝尔实验室、字节跳动实习，也曾是阿卜杜拉国王科技大学的访问学生。他的研究方向为计算机系统和网络，研究重点包括在线服务的安全和隐私以及云基础设施的性能和可靠性。他的研究成果发表在SICOMM、NSDI、SIGMETRICS、 EuroSys、USENIX ATC等顶级会议和期刊，获得ACM EuroSys最佳学生论文奖，部分研究成果被应用在实际生产环境中。
▉ 项目名称 外生因素影响下的大规模动态资源分配 ▉ 负责人介绍 张经纬 助理教授 杜克大学博士 研究领域： 近似动态规划、随机模型 个人介绍： 张经纬教授2018年获得新加坡国立大学理学及社会科学学士学位，之后获得杜克大学决策科学博士学位。张教授的研究兴趣包括近似动态规划的理论及应用。
▉ 项目名称 带平滑因子的零膨胀张量模型 ▉ 负责人介绍 甄耀明 助理教授 多伦多大学博后、HKPFS获奖者 研究领域： 张量数据分析、网络和计数数据分析及其广泛应用 个人介绍： 甄耀明教授在加入港中大（深圳）之前，是多伦多大学统计科学系的博士后研究员，指导老师为Elena Tuzhilina， Piotr Zwiernik 和Qiang Sun。 甄教授是香港博士研究生奖学金计划(HKPFS)的获奖者，并于2023年在Junhui Wang的指导下获得香港城市大学数据科学方向的博士学位。 在2019年，他获得中山大学逸仙学院和数学学院数学专业的理学学士学位。 此外， 在2022年秋天到2023年春天以及2018年春天， 他分别以访问学生研究员和伯克利国际学习计划参与者的身份访问了加州大学伯克利分校。他研究主要聚焦于基于张量的统计机器学习，进而关联到反事实推断，计数过程， 差分隐私， 图模型，高阶网络建模，和迁移学习。
▉ 项目名称 面向开放入侵场景理解的多模态大模型与群体协同推理机制研究 ▉ 负责人介绍 韩馥骏 博士后 西南大学博士 研究领域： 多模态大模型、群体智能、计算机视觉、自动驾驶 个人介绍： 韩馥骏博士导师为张大鹏教授，长期致力于多模态大模型与智能视觉感知研究，重点开展复杂场景下的视觉入侵检测、自动驾驶场景理解及多模态感知与决策方法研究，在多模态信息感知、场景理解与智能决策方面具有良好的研究基础。他主持中国博士后科学基金面上项目1项。在ICLR、NeurIPS、ICML、ACM MM（Oral）、KDD、ICDM、IEEE T-ASE、IEEE T-CSVT、IEEE T-ETCI、IEEE T-GRS、IEEE T-IV 等国际会议与期刊上发表学术论文18篇。
▉ 项目名称 染色质结构蛋白CTCF调控肺脏间质发育和肺泡形态发生的功能与机制研究 ▉ 负责人介绍 姜雅梅 博士后 复旦大学博士 个人介绍： 姜雅梅博士导师为刘瑾教授，2017 年于中国科学院大学取得发育生物学硕士学位，2024 年于复旦大学取得遗传学博士学位。主要研究方向为干细胞发育与器官稳态维持的转录及表观遗传调控机制。近五年 以第一作者（含共同）身份，在 Nature Communications、Developmental Cell、eLife、Leukemia、Immunology、Advanced Science 等期刊发表多篇论文。
▉ 项目名称 面向疾病无创筛查的联邦可信多模态多标签随机学习方法研究 ▉ 负责人介绍 张成龙 博士后 中国矿业大学博士 研究领域： 医学生物特征识别、多模态学习、随机化神经网络 个人介绍： 张成龙博士导师为张大鹏教授，长期致力于多模态体外诊察数据感知与分析、深度随机神经网络设计与优化研究，具有良好的多模态中医体外诊察信息感知与计算研究基础。现主持中国博士后科学基金面上项目“面向抑郁症辅助诊断的多方安全多模态随机协同认知模型研究”1 项、公共大数据国家重点实验室开放课题 1 项，主研“癌症、心脑血管、呼吸和代谢性疾病防治研究”国家科技重大专项 1 项，已出版英文学术专著1部，在IEEE T‑IP、IEEE T-FS、IEEE T-SMC、IEEE T-ETCI等国内外权威期刊发表学术论文40余篇。
▉ 项目名称 跨模态语义映射驱动的具身机器人长程鲁棒操作机制与泛化学习研究 ▉ 负责人介绍 周华毅 博士后 上海交通大学博士 研究领域： 不确定性下的优化、整数规划、能源系统 个人介绍： 周华毅博士导师为贾奎教授，主要研究方向包括计算机视觉（检测、分割和姿态估计等）、机器学习算法（域自适应、自监督和半监督等）和具身智能（自适应抓取、机器人操作、端到端VLA和人机交互等）。近年来，他围绕计算机视觉和具身机器人操作两大方向，构建了全栈式的“感知-规划-执行”机器人操作算法系统，并在计算机学科以及智能机器人学科的顶级会议和期刊上发表了高质量论文10余篇，曾在博士阶段于ICME 2023会议上获得了最佳学生论文亚军奖。他长期担任 TCSVT、IJCV、TIP、TMM、ESWA、RAL、RCIM等期刊以及 ICLR、NeurIPS、CVPR等顶会审稿人，与国内多家研究单位和高新企业长期开展项目合作，研究课题涵盖了智慧课堂评价、多模态图像处理、可信具身智能大模型、机器人学习多模态数据研究等前沿领域，其中多项成果已在企业中落地和常态化展示。
3项 外国学者研究基金项目 ▉ 项目名称 Language-Driven Automation for Technology Mapping and Physical Design in Agile Systems-on-Chip Development ▉ 负责人介绍 SISCO, Zachary David 助理教授 加州大学圣塔芭芭拉分校博士 研究领域： 编程语言、编译器、计算机体系结构、形式化方法 个人介绍： Zachary Sisco教授在加州大学圣塔芭芭拉分校获得博士学位，由 Jonathan Balkind 和 Ben Hardekopf 联合指导。他的研究领域位于编程语言、计算机体系结构和形式化方法的交叉点，研究将形式化方法集成到用于芯片设计的开源编程语言中，以在保证正确性的前提下支持开发者的敏捷性。Zachary 的研究成果已发表在编程语言和计算机体系结构领域的顶级会议（例如 PLDI 和 ASPLOS）上。他于2025 年荣获加州大学圣塔芭芭拉分校计算机科学系的杰出博士论文奖。
▉ 项目名称 Audiovisual speaker tracking in dynamic environment ▉ 负责人介绍 DeLiang WANG 校长讲座教授 IEEE、ISCA及AAIA会士 研究领域： 计算机科学、机器学习与人工智能、语音与自然语言处理 个人介绍： 汪德亮教授1991年10月至2025年6月在美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系以及认知与脑科学中心任职，期间担任教授及大学杰出学者。1998年10月至1999年9月，他在美国哈佛大学心理学系担任访问学者；2006年10月至2007年6月，在丹麦哥本哈根奥迪康公司（Oticon A/S）担任访问学者；2014年10月至2014年12月，在美国明尼苏达州伊登普雷瑞市的Starkey听力技术公司担任访问学者。1986年7月至1987年12月，他在中国科学院计算技术研究所任助理研究员。 汪教授于1992年获美国国家科学基金会（NSF）科研启动奖，1996年获美国海军研究办公室青年科学家奖。同年及2000年、2005年、2010年四度获得俄亥俄州立大学工程学院Lumley科研奖。
▉ 项目名称 Computer Experiments: Design, Modeling, Computation, and Optimization ▉ 负责人介绍 吴建福 校长学勤讲座教授 美国国家工程院院士 研究领域： 未确定性量化、数字孪生、计算机实验及线上实验（设计、建模、优化） 个人介绍： 吴建福教授于2004年当选为美国国家工程院院士，并于2000年当选为台湾“中央研究院”院士。他还是数理统计学会（1984年）、美国统计学会（1985年）、美国质量协会（2002年）以及运筹学与管理科学研究院（2009年）的会士。他曾获得1987年的COPSS (Committee of Presidents of Statistical Societies) Presidents' Award。该奖每年颁发给年龄在40岁以下的最佳研究者，由五个统计学会共同委托颁发。他的其他重要奖项包括2011年的COPSS Fisher Lecture、2012年的Deming Lecture、2008年的ASQ Shewhart Medal以及2008年的Pan Wenyuan Technology Award。2016年，他获得了（首届）Akaike Memorial Lecture Award。2017年，他获得了ENBIS颁发的George Box Medal。2020年，他分别获得了乔治亚理工学院1934年级杰出教授奖和Sigma Xi Monie A. Ferst Award。他还获得了许多其他奖项，包括Wilcoxon Prize、the Brumbaugh Award（两次）、the Jack Youden Prize（两次）以及the Honoree of the 2008 Quality and Productivity Research Conference。他曾担任过印度统计研究所的1998年P. C. Mahalanobis Memorial讲演者，并于中国科学院担任过爱因斯坦访问教授。他还是中国科学院和清华大学的名誉教授，于2008年获得了滑铁卢大学的数学荣誉博士学位。他的研究成果在专业期刊和杂志中被广泛引用。
