香港大學向超教授招收全獎博士生

01、學校招生要求

招生信息

向超教授實驗室現招收光電工程、微電子、材料科學等相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 博士生，核心要求為(wei) ：

·對實驗研究有強烈興(xing) 趣，具備獨立思考與(yu) 動手能力

·具備光子學、半導體(ti) 器件或微納加工相關(guan) 背景優(you) 先

·有較強的跨學科協作能力

實驗室提供:

·國際前沿研究平台，與(yu) 斯坦福、加州大學聖巴巴拉分校等頂尖團隊緊密合作

·跨學科創新環境，融合材料科學、微電子與(yu) 係統集成

·充足的科研經費與(yu) 實驗設備支持

·申請香港博士獎學金（HKPFS）的機會(hui)

學曆要求

· 基本學曆條件：申請者需具備正規大學頒授的榮譽學士學位及碩士學位，或具備一等榮譽學士學位（或同等學曆）

· 特殊通道：部分表現優(you) 異的本科畢業(ye) 生可先注冊(ce) 為(wei) MPhil學生，通過評估後轉為(wei) 博士生

語言要求

· 雅思：總分不低於(yu) 6.5分，各單項不低於(yu) 6.0分

· 托福：紙考不低於(yu) 550分，網考不低於(yu) 85分（2023年9月後注冊(ce) 的研究生要求更高）

申請材料

·完整的個(ge) 人簡曆（包含學術背景、研究經曆）

·學位證書(shu) 及成績單

·英語語言能力證明

·研究計劃書(shu) （Research Proposal）

·推薦信（至少兩(liang) 封）

獎學金申請

香港大學提供多種獎學金支持，主要包括：

1. 香港博士研究生獎學金計劃（HKPFS）：每年提供約33萬(wan) 港幣（約42,000美元）的津貼，為(wei) 期最長3年

2. 研究生獎學金（PGS）：每月約18,000港幣，年津貼約21.6萬(wan) 港幣

3. 校內(nei) 獎學金：如校長獎學金、學費減免等

申請者可通過香港大學研究生院網站提交申請，HKPFS的主要申請時間為(wei) 每年9月至12月初。

02、教授研究方向

向超教授現任香港大學電氣與(yu) 電子工程係助理教授，領導光子集成芯片實驗室（PIXlab）。他曾在加州大學聖巴巴拉分校獲得博士學位並從(cong) 事博士後研究，此前在華中科技大學獲得工學學士學位，在香港中文大學獲得哲學碩士學位。

核心研究領域：

1.異質集成光子芯片

·突破傳(chuan) 統矽基材料限製

·實現III-V族半導體(ti) 、氮化矽等多元材料在矽襯底上的規模化集成

·構建高性能光源與(yu) 光子電路

2.激光孤子微梳與(yu) 窄線寬光源

·開發片上相幹光源與(yu) 頻率梳技術

·應用於(yu) 光互連、微波光子學及精密測量

·相關(guan) 研究已發表於(yu) Science等頂級期刊

3.超低損耗光子平台

·基於(yu) 氮化矽等材料研發高Q值諧振器

·開發超低損耗波導

·提升芯片級光子係統性能

4.矽光子與(yu) 電子共封裝技術

·推動從(cong) 可插拔光模塊到3D集成共封裝光學的變革

·應對下一代高速數據中心需求

·相關(guan) 研究已發表於(yu) Nature Electronics等頂級期刊

代表性學術成果：

·C. Xiang et al. "Laser soliton microcombs heterogeneously integrated on silicon." Science 373, 99-103 (2021)

·C. Xiang et al. "3D integration enables ultralow-noise isolator-free lasers in silicon photonics." Nature 620, 78–85 (2023)

·C. Xiang, J. E. Bowers, "Building 3D integrated circuits with electronics and photonics." Nature Electronics 7, 422–424 (2024)

03、創新研究想法

基於(yu) 向教授的研究方向，以下是幾個(ge) 具有前景的創新研究計劃：

1. 量子光子集成芯片平台

結合異質集成技術與(yu) 量子信息處理原理，開發支持量子態生成、操控和探測的芯片級平台。這一研究可通過以下步驟實現：

·利用III-V/Si異質集成技術開發高效單光子源

·結合超低損耗波導實現量子比特的長相幹時間

·開發片上量子糾纏源與(yu) 量子邏輯門

·構建可擴展的量子光子集成電路架構

這一研究將為(wei) 量子計算和量子通信提供緊湊、可靠的硬件平台，推動量子技術走向實用化。

2. 神經形態光子計算芯片

將光子學與(yu) 神經網絡計算相結合，開發能夠模擬大腦神經元工作原理的光子計算單元：

·設計基於(yu) 微環諧振器的光學神經元

·實現基於(yu) 相位變化材料的可調光學突觸

·構建多層級光學神經網絡架構

·開發片上光學反向傳(chuan) 播訓練方法

這一研究將極大提高AI計算的能效比，為(wei) 下一代人工智能硬件提供突破性方案，同時降低數據中心能耗。

3. 高集成度生物光子傳(chuan) 感平台

結合向教授在微梳技術和低損耗平台的優(you) 勢，開發用於(yu) 醫療和生物檢測的集成光子傳(chuan) 感係統：

·設計超高靈敏度的環形諧振器傳(chuan) 感陣列

·開發基於(yu) 微梳的多波長並行檢測係統

·實現生物分子特異性識別的表麵功能化方法

·構建片上微流控與(yu) 光學集成係統

這一研究有望實現便攜式、高通量的生物標誌物檢測平台，為(wei) 精準醫療和即時診斷提供強大工具。