新冠康复患者是否会再度感染病毒？来自中国香港的研究团队最新传出的消息或再度提升这一问题的重视度。8月24日，香港大学微生物学系讲席教授袁国勇（Yuen Kwok-yung）及其团队的一项最新研究被《临床传染病》（ ）接收，据悉将于近期发表。

袁国勇等人该研究主要描述香港一名33岁男子二度感染新冠病毒（SARS-CoV-2）的案例。实际上，此前的8月17日，香港特区政府卫生署卫生防护中心曾介绍，香港新增44例新冠肺炎确诊病例，其中本地感染病例31例、输入性病例13例，发布会上还公布了上述案例，当时被称为“复阳”案例。

该患者系香港第564号个案、33岁，为香港居民。该患者曾于3月底确诊新冠肺炎，4月中旬康复出院，并于8月前往西班牙旅游，并经英国伦敦返回香港，返港后在香港国际机场进行了例行筛查，8月15日被检测出再次对SARS-CoV-2呈阳性。

值得注意的是，该名患者是迄今为止全球范围内首次被证实二度感染的COVID-19确诊病例。

在此次新冠疫情中，此前也有一些正式发表的研究对“复阳”问题进行研究和讨论，但外界大多质疑是由于检测缺陷等问题造成。但袁国勇等人此次披露的案例，并不同于此前的“复阳”。研究团队对该患者两次感染的病毒进行了测序，发现它们并不一致香港大学袁国勇，新冠全球首例“二次感染”是个案还是普遍？需更大范围内研究，有24个核苷酸存在差异，表明第二次感染与第一次感染没有关联。

研究人员在一份邮件声明中表示，“这是世界上首次有患者从COVID-19中康复，但随后又出现了新的感染的病例。”

该案例引发了人们对免疫系统抵御冠状病毒的持久性的质疑。越来越多的研究发现，大多数从疾病中康复的患者会产生强大的免疫反应，包括抗体(能够阻止病毒再次感染细胞的分子)和T细胞(有助于清除病毒)，这表明康复患者将在一段时间内免受病毒影响。

但目前已知的是，根据此前对其他冠状病毒的影响，康复患者对SARS-CoV-2的免疫不会永远持续下去。一般来说，人们在一年甚至更短的时间后，会再次对引起普通感冒的冠状病毒产生易感，而对SARS-CoV和MERS-CoV的保护有可能持续几年。

不过，也有科学家对袁国勇等人的结论持谨慎态度。专家警告说，这位病例可能是全球数千万例病例中的一个例外，免疫保护通常持续的时间可能不只是几个月。他们表示，正在进行的跟踪COVID-19患者的研究将有助于得出更明确的结论。

在8月24日的新闻发布会上，世界卫生组织(WHO)的冠状病毒专家Maria Van 也就该案例表示美国藤校留学，“迄今报告的病例超过2400万例，我们需要在人口水平上研究类似的问题。”

还提到，“我们对感染的了解是，人们确实会产生免疫反应，但免疫反应有多强、持续多长时间，这些还不完全清楚。”

另外一个需要注意的问题是，香港这位患者再次感染病情比前一次轻微，这表明他的免疫系统提供了某种程度的保护，即使它不能完全阻止感染。

在第二次感染期间，该患者没有任何症状。研究人员假设，即使免疫系统无法阻止病毒感染细胞，它们可能仍会产生某种程度的反应。在第一次感染中，患者出现典型的COVID-19症状，即咳嗽、发烧、喉咙痛和头痛。

香港大学病毒学家Malik 说，“有人可能再次感染并不令人惊讶。”未参与该项研究，“但是再次感染不会导致疾病，所以这是第一点。第二件事是了解到病人是否对第一次感染有中和抗体反应是很重要的。因为根据我们的经验，绝大多数患者都有很好的中和抗体反应。那么，这个人是一个特例，还是可能是普遍情况?”

值得一提的是，二次感染问题也引发了外界对疫苗的担忧。免疫反应的强度和持久性也是决定疫苗有效时间以及人们需要加强剂量的频率的关键因素。

研究人员说，即使香港的病例是一个例外，它也暗示了一些问题：首先，从COVID-19中康复的人也应该接种疫苗。另外，他们应该继续采取预防措施，比如佩戴口罩和保持社交距离。

另外，复旦大学华山医院感染科主任、上海市新冠肺炎医疗救治专家组组长张文宏8月25日也就该案例发布微博，他认为，此次港大证实的“再感染”还需要进一步的研究证据，包括病毒培养，需要证实是属于核酸阳性，还是活病毒。同时彻底比较两次感染病毒的核酸全序列。

他提到，此前全世界关注“复阳”，就是怕“再感染”。“再感染”关乎免疫的持久性，也关乎未来疫苗保护的时间和重复接种疫苗的间歇时间。这次四个月后就发生再感染，还是属于个例，这个问题应该在更大的感染后人群中观察，全球目前有2200多万人感染过，如果“再感染”成立，那么在新冠高发和流行地区，再感染会成为常态。

不过他强调，目前还不需要过于紧张，毕竟历史上常见的其他冠状病毒（如我们常常感染的感冒，就由普通的冠状病毒引起，目前有4种香港大学袁国勇，还有3种比较厉害的是SARS、MERS和COVID-19）的感染后免疫时间都远远超过4个月。“等待港大进一步的科学报告。”

香港大学袁国勇，如何应对新发传染病？院士袁国勇：首先要更高强度监测动物

经过新冠疫情在全世界的大流行，公众极大增强了对新发传染病的警惕性。同时，很多人也开始思考，如何避免或者降低下一次大流行对人类生命健康和生活的影响？应对新发传染病，今后应该采取哪些策略？

近日，由复旦大学上海医学院主办的2023上海医学论坛(2023 Forum)在沪开幕。本届论坛以“大健康-全人类的健康共同体”为主题，旨在加强与世界顶级高校的交流合作，为创新医学教育理念、丰富多维度大健康治理模式、提升上海在卫生健康领域的全球影响力作出贡献。

论坛上，中国工程院院士、香港大学李嘉诚医学院教授袁国勇作了“ from 2003 to 2019”（2003年至2019年应对新发传染病）的报告。

作为传染病学领域具有重要影响力的专家，袁国勇在论坛期间接受澎湃新闻等媒体采访时，对上述问题进行了回应。他表示，应对未来可能出现的新发传染病美国藤校留学，首先一定要对动物进行更高强度的监测，即新型病毒的动物监测。

“如果你不做这个事情，你很难知道哪个是潜在的‘入侵者’。”袁国勇说，同时要对新型动物冠状病毒进行分离，为设计诊断和病症鉴定提供必要的信息；并且还要研发可以同时快速测试包括那些有潜在跳进人体的新发现的动物病毒。

袁国勇一直很重视对动物进行监测。据香港电台网站11月1日消息，袁国勇同港大微生物学系名誉副教授龙振邦，以及名誉助理教授赵晞扬在报章撰文指出，新冠疫情完结，全球复常，但新冠病毒并非最后一场大流行，新发传染病必陆续有来。除了冠状病毒，流感是最具潜力引起大流行的病源，下一场大流行或由源自禽鸟和猪的流感病毒引起。

为应对新发传染病，袁国勇还强调了疫苗和药物的作用。他对澎湃新闻表示，应及时开展黏膜疫苗研究，通过这种方式防止病毒进入人体后的感染，降低病毒传播。他认为还应针对新发病毒传染病研发广谱抗病毒药物，以此降低发病率和死亡率。

袁国勇说，建立实时的疫情上报系统很重要，既要及时分享信息，让人们尽可能提高警惕，同时也不至于引发过度恐慌。事实上，随着技术进步，人们已提高了信息传播的效率，但他认为还要提升信息的准确性。

“每一次灾难之后，人们总是健忘的，原因有很多。”袁国勇说，后疫情时代，人们理所当然会关注其他事情，比如经济，不会把心思放在没有发生的事情上，因为灾难带来的疼痛越来越少了。因此，他很担心的是，“历史可能会重演的”，这应当引起警惕。

袁国勇还认为，为应对新发传染病，今后的个人防护也有提升空间。“比如香港大学袁国勇，如何应对新发传染病？院士袁国勇：首先要更高强度监测动物，可以普及重复使用的口罩、手套，而且都是环保的，每个家庭都有储备，养成使用习惯，这样就能更有效地阻断病毒传播。”

在应对新冠疫情过程中，一些国家和地区出现医护人员短缺现象。在袁国勇看来，这是全世界普遍存在的问题，但要解决这个问题很难香港大学袁国勇，根本的原因在于，医护工作很辛苦，许多时候收入不高，特别是在护士、护工等行业。

另外，他也提到在一些国家和地区存在“人为因素”，大量医生在私立医院、私立诊所，并不参与应对传染病的防治，而肩负公共卫生职责的公立医院则存在医护短缺问题。

根据香港科学院官方网站，袁国勇在新发传染病上的专长，曾在控制2003年的SARS全球暴发中得到了印证。他在发现SARS感染病原体，即SARS冠状病毒的过程中起到了至关重要的作用，病毒的鉴定是疫情最后得到有效控制的关键。多年来，袁国勇带领团队发现了超过60种新病原体，包括了人类冠状病毒HKU1、蝙蝠冠状病毒HKU2到HKU34和很多细菌、真菌以及寄生虫。

香港大学 玄学，21调查丨“玄学”、误判和偏见：高校检测AI论文背后

21世纪经济报道见习记者肖潇 北京报道

AI中风险，疑似用生成——这是去年四月，学校查重系统对王宇毕业论文的判定。王宇一下慌了。

当时惊艳亮相不到半年，教育界一度担心学生有了“作弊神器”。在这一背景下，知名学术查重软件率先推出了AI文本检测器，用来识别论文中的AI生成内容。国内的格子达、知网两大查重系统也先后上线了AIGC检测功能，王宇就是第一届被检测毕业论文AI率的学生。

随着生成式AI快速迭代，规则和技术渐渐填上监管真空期。去年8月提交审议的《学位法》（草案）拟定，人工智能代写属于学术不端行为，严重者可被撤销学位证书。今年1月，的AI文本检测成为正式功能，开始像查重服务一样向高校收取费用，一定程度上意味着AI论文检测步入正轨。

但这没有阻挡学生的使用，高校学生依然是生成式AI的主要用户群。“直接把题目扔给AI让它写一整篇论文，老师肯定一眼就能看出来，我身边已经没什么人这么做了。”刘晨曦告诉21世纪经济报道记者，她的用法是让总结文献、降重、润色，这也是许多学生现在的使用方式。

不过，刘晨曦的论文还是被标记了25%的AI率，任课老师要求重写。王宇在写毕业论文的过程中没有用到生成式AI，她曾经自己尝试找出有“AI风格”的句子，改了两轮后，“AI率越改越高。”

AI参与的论文能不能被准确检测？有没有必要检测？AI论文的监管难题，正在困扰全球教育系统。

查重率低了，AI率高了

王宇去年毕业于湖南一所大学的商科专业。一开始看到自己的本科毕业论文被标记为“AI中风险”，王宇还不知道问题出在哪里，因为她没用过这样的工具写作。直到老师将教师版本的AI检测报告发过来，王宇才明白QS200名校留学，那些AI疑似度高的段落，大多是被自己“降重”过的。

“降重”指降低重复率。此前在学生中流行的一种降重方法是，用翻译软件多次转换语言，把他人的话快速“转述”为自己的观点。王宇用的就是这种办法，她把一段话先从中文翻译成英文，再将英语译成日文，最后译回中文，以此更换词语和语序，降低与原文的相似度。

不过办法这一次失灵了。“查重率是低了很多，但被认为是AI写的。”

王宇学校使用的是格子达查重系统，去年四月开始运行“类AI辅写行为检测”功能。在王宇的个人提交界面，论文被评级为AI中风险。在王宇老师的界面，可以更清晰地查看可疑文本，每一句的AI疑似度分高、中、低三档，辅写工具均判定为。

除了格子达和知网，AI检测工具尚未在国内高校全面铺开。相比之下，查重系统在海外应用更广，检测也更细致。刘晨曦在加拿大上学，去年十二月，她的一篇论文在中显示AI率25%——意思是25%的文本疑似由AI生成。老师因此让她重写，并且无论如何都要扣除25%的分数。

这篇论文是刘晨曦英语文学课的结课作业，主题是比较两部文学作品。写论文时，她先跟最新的GPT-4大模型讨论写作方向，得到了比较两位俄国女诗人的灵感。接着让GPT-4查找文献，自己写出大纲和草稿。最后再让GPT-4降重、润色。最终论文里有多少属于AI，多少属于自己，她很难区分清楚。

刘晨曦说，GPT-4直接输出论文仍然很生硬，编造文献不少，“还不如自己写”。但比起传统的降重方法，的优势是可以精准“调教”，比如改写特定的句子，或者解释复杂概念。在找文献上也更快捷，原本需要检索两到三天的文献，GPT-4几个小时就能整理完毕。

根据的调查，43%的大学生用过生成式AI完成作业。英国媒体The Lab统计发现，罗素大学集团下的八所大学，对的访问量在两个月内高达100万。其中12月和1月是校园网络访问的高峰期，正是考试集中月。多位受访学生告诉记者，AI一键生成的论文意义不大，基本达不到学校要求。学生现在的主要用法是总结文献、降重、润色语言，本质还是他们曾经抄过的一条“捷径”。

划下AI率红线后，这条“捷径”走不通了。从去年夏天起，小到随堂感想，大到结课论文，刘晨曦的学校都要求AI率为0%。

王宇学校规定，毕业论文必须为AI低风险。她把被标记为AI的句子用自己的“大白话”重新描述，在修改了6个版本后，论文终于变为AI低风险。“这是个玄学。”王宇形容。

上世纪论文也被判定为AI

多所高校都发布过AI论文禁令。最早开始的是美国纽约教育局，其限制在学校Wi-Fi网络环境中访问。英国大学尤其注重学术诚信，牛津、剑桥、帝国理工等28所英国大学都曾宣布，在论文和课程作业中不当使用AI，将被视为违反学术诚信的行为，严重者可能被开除学籍。香港大学也表示，学生在课程作业中使用AI需要老师批准，否则可以按作弊处理。

AI检测技术的影响是立竿见影的。上线AI检测器的一个月内，全球有超过一万所中高等教育机构激活了这款工具。除了，市面上还流行GPT Zero、 等AI检测工具，大多向个人免费开放。

一留学中介在社交媒体上分享，2023年在英国留学生中，AI代写论文的学术听证会数量，已经超过人工代写。“AI检测率高是很石锤的学术不端。”

但AI检测器准确吗？石白在美国加州大学系统下的一所大学担任助教，她告诉记者，如果论文全篇用AI生成，有经验的助教一眼就能看出来。去年秋季学期，她的课上就有两篇论文属于这种情况。“用词华丽空洞，而且引用的文献基本不存在。”石白搜索了一款AI检测工具，99%的检测结果帮她肯定了自己的猜测。

被怀疑有AI参与的论文还有三到四篇，AI率在30%～40%之间，但石白没有追究。一个原因是，她熟悉其中一位学生的写作风格，其写法一直比较华丽；另一方面，有其他助教曾经检测了自己的原创论文，AI率也有30%～40%，这让石白觉得AI检测工具还不够可靠。

刘晨曦用五篇AI参与程度不同的论文，测试了市面上的主流AI检测工具，得出的结论是：除非完全不用任何工具，否则都有AI含量。比如，去年十二月，她让GPT-4润色了知名哲学家朱迪斯·巴特勒、斯拉沃热·齐泽克的两篇论文，前者在检测出的AI率为51%，后者为34%。

“而且巴特勒本人就喜欢用生僻词语、长难句写作，哪怕直接提交她在上个世纪发表的论文，也显示有AI内容。”刘晨曦补充道。

尽管许多AI检测工具声称误判率在1%之内，但在使用过程中，误判概率似乎远高于官方数字。最大的误判区是语法工具、翻译软件和润色功能，一些固定的个人写作风格也可能被误伤。

对于可能出现的误判，的解释是：“AI检测器会识别书写过于一致、平均的模式，而许多人的写作水平可能就属于平均模式。” 这也是市面上大部分AI检测器的说法。

简单来说，人类往往会综合使用长短句，而AI 的句子更单调。此外，人类的文本通常还有复杂的转折、非典型的逻辑结构，让AI无法准确工具测下一个词语。这两个影响因子决定了，一些遵循“写作模板”的论文，可能被误认为是AI作品。至于这些模板究竟是什么，具体如何运作，几乎没有AI检测器能够提供解释。就像AI一样，目前AI检测的技术原理也处于黑箱之中。

考虑到存在误差香港大学 玄学，21调查丨“玄学”、误判和偏见：高校检测AI论文背后，许多AI检测工具都发布了“免责声明”。比如建议，不把AI率当作唯一标准香港大学 玄学，希望老师综合专业经验以及对学生的了解做判断。

使用界限模糊

北京大学教育学院学习科学实验室执行主任尚俊杰在采访中告诉21记者，目前AI检测器的意义，主要是监督明显的学术不端行为，比如直接用AI生成全文。

还有一种情况是，AI灵活应用在整个研究和写作过程中。此时的核心问题在于，哪些行为算学术不端，哪些行为算合理使用？简单用数字高低判断并不科学，划分界限是个难题。

论文被检测出25%的AI率、判定为抄袭后，刘晨曦将每一阶段的草稿、文献整理笔记、浏览器搜索历史发给老师，证明论文是自己的原创作品，成功争取到了老师的认同。不过，申诉中介让她不要跟老师提到，于是她谎称用的是另一款老牌写作工具。

是上一波人工智能浪潮的产物，主要用来纠正语病、润色语句，不少欧美大学的写作指导中心甚至会鼓励学生先用批改作业。“严格意义上，用辅助工具都算作弊。但老师比较能理解这些软件的作用，所以我只能这么说。”刘晨曦解释。

既是在读博士，又为大一、大二学生授课的石白，一方面能理解学生用AI写论文，因为她也常用做论文的前期准备，比如做表格、搜文献；另一方面，她认为本科生无法把握使用的边界，所以才会在教学大纲中完全禁止学生使用AI。

多位受访学生提到，求助AI的一个原因是学术能力有限。“本科生的论文没什么学术含金量，这种综述性的作业，大家都是找几篇论文凑一凑观点，再找工具改一改。”王宇说，只要不涉及数据造假、文献造假，她觉得用AI写论文没有什么问题。

但在石白看来，学术论文是观察、思考、提问、论述的完整过程。一篇名为《感谢揭露本科论文的平庸》的文章写道，本科论文的重点是教育，而不是知识的进步。最关键的是训练和展示学生处理信息的能力，不是产出有价值的知识。“如果一直依赖得到结果，就不会经历批判思维的训练过程。而过程才是我想让学生学习的。”石白说。

华盛顿大学的一位教授在《大西洋月刊》上表示，被识别出AI内容的论文可能介于完全没用AI，工具者100%用AI之间。学生究竟怎么使用、用法是否错误，AI检测工具无法回答，师生间诚实的沟通变得越来越重要。

教育规则的反思和变革

AI检测器难以解决的监管难题，反映出一个更深层次的困扰：如何处理AI和教育的关系？

尚俊杰告诉记者，技术革新一直在影响着教育系统。上世纪的学生需要去图书馆逐本翻阅文献，一遍遍用手誊写论文。搜索引擎和电子文稿软件普及之后，学生可以直接在网上检索文献、复制粘贴、比较分析、归纳总结，大大提升了工作效率。可以说，计算机在整个研究和论文写作过程中起到了巨大作用，应用AI是必然趋势。

在尚俊杰看来，AI对高等教育是一次新的提升机会，也提出了更大的挑战。引导学生合理使用AI，需要重新思考教育系统的“游戏规则”。

石白认为，应对生成式AI的冲击，课程设置和考核方式很重要。她观察到，学生用AI写论文，往往跟论文难度有关。比如她发现有数篇AI论文的课程，“学生才刚接触学术写作，老师对论文字数、文献引用数量的要求又很高，其实超过了学生的能力范围。” 另一门课的论文要求相对合理，而且着重于学生批判、思考的基础能力，石白在这门课上几乎没有发现AI代写论文。

近几个月，包括西北大学、德克萨斯大学奥斯汀分校在内的几所美国高校宣布关闭的AI检测服务，并放宽对AI的限制。此前澳洲的多所大学尝试转变考核方式，减少标准考卷，采用更多的口头报告、现场演示。

还有一些学校开始积极拥抱AI。今年1月，美国亚利桑那州立大学引入企业版，成为第一个与合作的高等教育机构。该校校长表示：“AI将成为帮助学生提高学习效率，更全面地理解学科的工具。此次合作反映了我们的理念和承诺——我们要直接参与到人工智能学习技术的发展过程中。”

尚俊杰指出，在人工智能时代，学生应该做什么、学什么、怎么学，成为一个很重要的问题。“对于现在的高校学生，我们要求他们具有一定的计算机能力。在未来，什么能力是学生需要具备的？哪些能力将与AI挂钩？” 斯坦福大学机器人及未来教育项目主任蒋里曾预测，未来学生的能力会被分成两种：一种是单打独斗的能力，不借助任何AI工具的帮助；另一种是AI加持下的能力，这可能是今后最为重要的能力。不同的能力要求，将重塑人才培养模式。

从更长远的尺度看，当AI全面参与研究过程，学术规范等诸多规则也会迎来改变。例如尚俊杰提到，在文章中如何提及AI的贡献，AI能否列为论文作者，乃至如何定义学术诚信、学术剽窃，都是未来会面临的问题。

“AI应用于高等教育已经是必然趋势，需要鼓励正确使用，而不是一刀切的禁令。人类要探索的新问题是，在人工智能时代下，怎样构建新的学术规范和伦理规则。”尚俊杰说。、

（应受访者要求，王宇、刘晨曦、石白为化名）

香港大学 经费，对香港大学的学术水平现状和发展趋势的研究和建议

香港大学有8069位教师（常规2073人），教职员工12501人，在校学生人数31844人，面积0.71平方公里，是中国的一所高水平大学。（数据来源：香港大学官网）

加权学术水平评估系统提供了一个定量的工具，加权学术水平评估系统从基本科学指标数据库（ ）获取大学、学术机构ESI论文总被引次数及篇均被引，采集各个大学、学术机构的雇员人数，根据公式计算各个大学、学术机构的加权学术水平指数，这样能根据客观的学术数据来定量评估大学、学术机构的学术水平，减少人为干扰，评估效果大大好过定性评估。详情见附件。

下表是香港大学的最近几年加权学术水平指数WAL Index，相对加权学术水平指数RWAL Index（哈佛大学100），

根据2021年7月的数据，香港大学加权学术水平指数在中国排第9名。

2021年7月相对于2018年7月，加权学术水平指数增长了119.33%，年化增长率为29.92%；

相对加权学术水平指数（哈佛大学100）增长了50.63%，年化增长率为14.63%。

学术水平提高快速。

香港大学的经费充足，总量已超过世界大部分的大学。香港大学2021年7月的加权学术绩效指数WAP Index为，相对加权学术绩效指数RWAP Index（哈佛大学100）为15.0128，可以看出，香港大学绩效虽然好过内地大部分高校，但还不理想，在巨额经费下的，学术水平还需要进一步提高。

下面是香港大学22个专业2021年7月的相对加权学术水平指数RWAL Index（哈佛大学100）

农业科学：39.8445，在869家大学及学术机构里排518名

生物与生化：5.0536，在1140家大学及学术机构里排368名

化学：31.7256香港大学 经费，对香港大学的学术水平现状和发展趋势的研究和建议，在1322家大学及学术机构里排428名

临床医学：10.4535，在2761家大学及学术机构里排329名

计算机科学：123.4459，在532家大学及学术机构里排154名

经济与商学：11.3928QS200名校留学，在370家大学及学术机构里排156名

工程科学：195.9454，在1469家大学及学术机构里排89名

环境／生态学：35.3717，在1189家大学及学术机构里排422名

地球科学：69.7486，在760家大学及学术机构里排190名

免疫学：8.5253，在812家大学及学术机构里排304名

材料科学：22.7356，在961家大学及学术机构里排255名

数学：无，在281家大学及学术机构里排无名

微生物学：27.8912，在512家大学及学术机构里排67名

分子生物与遗传学：4.4162，在871家大学及学术机构里排407名

多学科：24.6728，在137家大学及学术机构里排33名

神经科学与行为：2.7780，在936家大学及学术机构里排588名

药理学与毒物学：17.6199，在958家大学及学术机构里排272名

物理学：24.1767，在721家大学及学术机构里排501名

植物与动物科学：17.8718，在1263家大学及学术机构里排872名

精神病学／心理学：11.2010，在775家大学及学术机构里排218名

一般社会科学：12.7070，在1549家大学及学术机构里排213名

空间科学：无，在169家大学及学术机构里排无名

可以看出，香港大学的工程科学是世界水平的香港大学 经费，临床医学、微生物学、一般社会科学也比较优秀，其他专业水平一般，与世界先进水平还有一定差距，数学、空间科学没有开展。

建议，

香港大学的经费已是比较充足，再大幅提高，可能性不大，可以合理调配资源。香港大学医学领域比较优秀，可以转入更多资源，进一步提高，争取发展成为世界水平的医学中心。

附： 加权学术水平评估系统简介

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（作者：林华 ）