香港理工大学建设管理及智能学系鹿明教授团队，近日成功获得香港研究资助局（RGC）2026/27年度优配研究金（General Research Fund, GRF） 拨款。获批项目「结构钢材制造中体力负荷建模与工作计划优化框架」（Framework for Modeling Physical Workload and Optimizing Work Planning in Structural Steel Fabrication），将携手业界合作伙伴浙江精工钢结构集团有限公司，依托香港理工大学绍兴技术创新研究院（SXRI） 平台，开展为期三年的创新方法研发，验证及成果转化研究。
学术顶尖认可，紧扣产业痛点
优配研究金是香港特别行政区政府研究资助局辖下极具竞争力的学术拨款计划，旨在支持具备卓越研究水准及潜在产业影响力的项目。每年申请经由多位国际知名学者针对学术前瞻性，技术先进性和工业实用性进行独立评审，成功率维持约三成。本次获批不仅是对鹿明教授团队二十余年来在工程排程与数字化领域积累的肯定，更标志着其「从实验室到工地」的转化研究路线获得权威认可。
三大融合驱动：打通从设计到施工的全链条壁垒
本项目并非单点技术突破，而是着眼于钢结构制造这一超大、复杂生产系统的全局优化。传统排程软件往往割裂看待各部门职能，而本框架从设计源头贯穿至现场执行，将数据流、工作流与决策流有机整合，其核心特点体现在三大融合维度：
1. 跨学科融合 —— 营建管理 × 生物力学工程
传统工程排程仅考虑工序与资源，本项目则将「人」的生理极限作为正式约束条件纳入模型。团队将运用逆运动学预判不同作业（如仰焊、蹲装、高空拼装）所需的躯干姿态，为每位工人建立「姿态储备」动态上限，从根源上缓解职业疲劳与工伤风险。与此同时，通过系统化的数据采集与算法建模，将一线老师傅长期积累的隐性经验与实操诀窍（如特定工况下的最佳站位、不同构件组合的最优焊接顺序等）转化为可量化、可复用的数字化知识，使宝贵的手艺经验不再依赖个人传承，而是成为组织资产。这一做法直接带动劳动生产率与全系统生产效能的显著提升——计划排得更合理、窝工返工大幅减少、资源闲置率降低，最终转化为企业在招投标与交付环节可感知的成本竞争优势。
2. 硬软件融合 —— 机器人硬件 × 优化算法
项目整合了多层级硬件协同体系：通过厂区多视角计算机视觉相机进行大范围姿态捕捉，同时引入团队与合作伙伴联合为专业应用场景定制研发的EXOSuit外骨骼服——其内置IMU传感器采集个体数据，更重要的是，外骨骼服中的软体机器人肌肉结构具备具身智能，能在工人施力时主动提供腰部支撑防护。采集到的海量数据将汇入团队自主研发的SDESA仿真模拟引擎与S3优化引擎，在虚拟环境中跑通全流程，并在巨大的可行方案空间中快速求解最优资源配置。
3. 人机交互融合 —— 大语言模型 × 具身智能外骨骼
一线人员（班组长、计划员、车间主任）无需填写复杂表格或撰写长邮件，只需通过自然语言向AI助手报告「三号线焊机故障」或「板材延迟到货」等现场状况。大语言模型将碎片信息结构化后自动匹配模型约束，数分钟内完成计划动态更新。
打通「数据-工作-决策」三重流，实现全局透明化
在精工钢构这类大型制造企业中，真正制约效率的往往不是单一环节，而是BIM设计、详图深化、材料物流、机具调度、班组排班等多部门之间的衔接断层。本框架的独特之处在于，它将上述所有子系统纳入同一个知识图谱与本体推理模型中：
数据流贯通：从BIM模型的几何信息，到材料套料清单，再到设备实时状态，全部映射为模型中的结构化节点；
工作流协同：计划不只输出甘特图，同时附带一份资源分配计划——什么时间、哪台设备、哪组工人、执行哪道工序，全部对应得上，避免「同一台吊车两个工地抢」的乱象；
决策流可溯：每一步调整的依据——是技术约束、资源短缺还是体力上限触发——全部可追溯、可解释，彻底改变传统靠开会、打电话「救火式」协调的被动局面。
从前沿到现场：吸引顶尖人才，构建完整创新生态
GRF项目的成功获批，为香港理工大学绍兴技术创新研究院提供了一个独一无二的契机——将上游前沿基础研究、中游转化研发与下游现场验证整合在同一平台上。团队将以此依托，面向全球招募优秀的博士研究生（PhD Students） 及博士后研究员（PostDoc Fellows），吸引有志于从事智能建造与人机协作方向的青年才俊加入。
本项目的顺利推进，离不开高水平人才队伍的建设。依托香港理工大学绍兴技术创新研究院这一产学研枢纽，团队已成功吸引两位关键科研骨干全职驻院工作，为项目提供从算法研发到现场验证的全链条支撑：
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戚凯博士（Dr. QI Kai）——香港理工大学建筑工程与管理专业博士（2026年3月毕业），专注于面向精益建造的实用型AI与优化算法开发。其研究聚焦于将复杂的数学优化方法转化为车间一线可用的排程工具，擅长在实际约束条件下设计高效、鲁棒的求解策略。
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梁德智博士（Dr. Liang Dezhi）——香港中文大学生物医学博士（2026年6月毕业），研究领域为以人为本的职业健康与安全（OHS）机器人技术。他在人体运动捕捉、生物力学建模及辅助机器人系统方面拥有深厚的理论基础与工程实践经验。
两位博士的加入，使团队具备了「前沿算法设计」与「人因工程硬件」双核驱动的能力，能够真正实现从实验室原型到车间部署的无缝衔接。
这些年轻研究人员将获得独特的成长路径：既参与顶尖学术问题的攻关，又深入精工钢构的生产一线，在真实的噪声、粉尘、高空与重体力作业环境中锤炼技术方案。这种「实验室-研究院-工厂车间」三点一线的培养模式，旨在打造一批既懂理论又通实务的复合型人才，为行业长远发展储备生力军。
▲项目团队与精工钢构代表合影
（左起：薄旭泽、香皓林博士、戚凯博士、精工钢构资深技术经理邱仙荣）
愿景：改善当下，布局未来
本项目的直接目标，是显著改善当前钢结构制造行业的计划管理实践，切实提升一线技能工人的职业健康与安全（OHS） 水平及整体生产效率。通过将体力负荷纳入排程约束，使计划真正「以人为本」；通过打通数据流与决策流，让管理者告别被动「救火」，转向主动预判。
更长远地看，本项目将为行业的深度智能化变革奠定关键基础——它将产出一整套可计算的排程算法框架与结构化的工序流程数据资产。这些算法与数据，正是未来生产系统向「更多AI与机器人辅助人类」方向演进的核心基石。当机器能够精确理解工序逻辑、资源约束与人体极限，人机协作便不再是粗放的指令与执行，而是基于共同语境的默契配合。这项研究，正是通往这一未来的第一步。
理大建设管理及智能学系研究助理教授香皓林博士（Dr. Kelvin Heung） 将作为项目共同研究者（Co-I），在未来三年深度参与框架开发与验证工作。鹿明教授表示：「这个香港纵向科研项目的立项，为绍兴研究院与精工钢构之间的转化研究注入了强劲动力。它既是对我们过去多年积累的认可，更是一封面向未来的邀请函——我们诚邀更多业界伙伴加入，投入资源共同推动研究成果落地转化；也热切期盼更多有志青年走进绍兴团队，投身这项真正能改变行业的事业。我们的目标始终清晰而坚定：打造一个可轻量级部署的「排产顾问」AI Agent，把博士级的决策分析能力复制到更多钢结构制造企业中去。让排产超越画图，真正打通设计、物流、设备、人力与健康的全局最优解，最终迈向一个人与AI和谐协作的新制造时代」。
▲鹿明教授与香皓林博士于港理大绍兴创业中心（InnoHub @ Shaoxing）交流
如有产业合作、投资意向或场景应用需求，欢迎联系香港理工大学绍兴技术创新研究院（SXRI）住建中心在地负责人：
薄旭泽
邮箱：xuze.bo@hkpolyu-sxresearch.cn
电话：0575-88060720-2
