香港科技大學(HKUST)近日宣布推出全新 材料工程碩士(MSc in Materials Engineering)，2026 年秋季首次招生。作為香港前三院校中首個開設該方向的授課型碩士項目，它不僅填補了港校在材料科學領域的空白，更以「AI + 材料」的跨學科特色，成為理工科留學生的「撿漏」新選擇。以下從香港科技大學留學項目亮點、課程設置、申請策略三方面深度解析。

一、項目核心亮點：三大優勢搶占行業先機

1. 港三首個材料工程授課型碩士，稀缺性顯著

港大、港中文尚未開設同類專業，港科大憑借工程學科底蘊(QS 工程與技術學科排名全球第 20)率先布局，首屆招生競爭壓力相對較小，適合作為「沖刺 QS 前 50 的跳板」。

就業定向明確：聚焦電子、半導體、新能源、生物醫藥等高薪行業，畢業生可擔任材料工程師、研發經理、技術專家等，香港本地起薪約 2.8 萬港幣 / 月(約 2.6 萬人民幣)，較傳統工科高 15%。

2. 課程融合 AI 與軟物質，緊扣科技趨勢

跨學科設計：核心課程涵蓋「材料科學中的人工智能」「軟物質」「納米技術」，選修模塊延伸至生物材料、電化學能源、太陽能技術等前沿領域，培養「材料 + 數字化」復合人才。

實踐導向：設置「材料技術創業」課程，結合港科大創業孵化資源(如 HKUST Startups)，支持學生將科研成果商業化，例如開發新型儲能材料或可降解聚合物。

3. 師資與資源頂配

授課團隊包括港科大工學院教授(如納米材料領域權威學者)、行業導師(如華為材料研發部門負責人)，部分課程與深圳研究院聯動，可參與大灣區科研項目(如河套合作區半導體材料研究)。

實驗室資源：共享港科大「先進材料實驗室」「微電子制造技術國家重點實驗室」，接觸 3D 打印、掃描電鏡(SEM)等高端設備。

二、課程設置與畢業路徑

(一) 核心模塊(15 學分，必修)

材料科學基礎

《熱力學與相圖》：掌握材料結構與性能的熱力學原理，如合金設計中的相變分析;

《材料合成與表征》：學習 X 射線衍射(XRD)、透射電鏡(TEM)等表征技術，實驗室實操占比 40%。

前沿技術融合

《材料科學中的人工智能》：機器學習在材料篩選中的應用(如用 Python 開發材料性能預測模型);

《軟物質》：聚焦膠體、高分子等柔性材料，對接生物醫學(如可穿戴設備材料)和智能機器人領域。

職業技能培養

《材料技術創業》：從專利申請到商業化路徑全流程指導，邀請創業校友分享經驗(如港科大孵化的納米材料初創公司案例)。

(二) 選修方向(15 學分，靈活選擇)

能源材料：電化學能源技術、太陽能科學，適合瞄準寧德時代、比亞迪等新能源企業;

生物醫學材料：生物材料工程、制藥工程，對接香港醫院管理局(HA)的醫療器械研發項目;

電子信息材料：電子材料與應用、半導體工藝，可參與港科大與中芯國際的合作課題。

(三) 畢業要求

完成 30 學分(含核心課 15 學分 + 選修課 15 學分)，可選擇「獨立項目」或「綜合設計項目」(3-6 學分)，例如與企業合作完成某新型電池材料的研發報告。

三、申請策略：首屆招生的「時間窗口」與準備重點

1. 錄取門檻：對標港科其他工科，把握首年紅利

學術背景：

優先材料科學、化學工程、物理、化學等專業本科，GPA 建議 80+(雙非建議 85+);

跨專業申請者(如機械工程)需修讀相關先修課(如材料科學導論、量子力學)，或通過科研 / 實習彌補(如參與鋰電池實驗室項目)。

語言成績：

雅思 6.5(單項 5.5)或托福 80，接受 CET-6(520+)但建議優先提交雅思;

無語言成績可先申請，最晚 2026 年 6 月前補交(需在網申系統注明進度)。

文書重點：

突出對材料領域的熱情：如「受《材料科學與工程基礎》課程啟發，嘗試用石墨烯改進超級電容性能」;

關聯港科大特色：提及「希望參與貴校 AI + 材料的交叉研究，如軟物質在柔性機器人中的應用」。

策略建議：

首輪申請(9-11 月)競爭壓力最小，建議 2025 年 8 月前完成文書定稿、推薦信溝通;

準備「科研 + 實習」組合：如發表 1 篇材料領域 SCI 論文(哪怕是會議論文)，或在中車、寶鋼等企業完成材料研發實習。

3. 獎學金與就業支持

獎學金機會：

入學獎學金：GPA 3.5 + 可申請，最高覆蓋 50% 學費(約 11 萬港幣);

創業獎學金：參與孵化項目可獲 2 萬港幣啟動資金。

就業資源：

港科大 Career Center 提供「材料行業專場招聘會」，合作企業包括巴斯夫、3M、商湯科技;

畢業生可通過「大灣區青年就業計劃」進入深圳、廣州的科技企業，享受落戶補貼(如深圳對海外碩士提供最高 6 萬元生活補貼)。

四、優越留學獨家支持：新專業申請「快人一步」

1. 導師資源匹配

邀請港科大材料系在讀博士提供「一對一課程輔導」，解析《材料合成與表征》核心知識點，提前掌握實驗室技能(如 Python 材料模擬軟件 LAMMPS)。

2. 文書定制策略

針對新專業設計「技術熱情 + 跨學科規劃」文書框架，例如：

“在本科研究中，我通過密度泛函理論(DFT)模擬鈣鈦礦太陽能電池性能，發現界面工程可提升效率 12%。港科大的‘材料 + AI’課程體系，能讓我將機器學習算法應用于材料篩選，實現從‘試錯研發’到‘精準設計’的跨越。”

3. 面試模擬與資源

提供港科大工科面試真題(如過往機械工程面試中的材料科學基礎問題)，模擬「技術問題 + 職業規劃」雙環節，例如：

“如何用 AI 加速新型電池材料的研發?”(參考答案：結合高通量計算與機器學習，建立材料性能預測模型，縮短研發周期)