跨学科工程研究体系

广州集思未来打造的工程科研体系突破传统教学模式，整合机械工程、电子信息、土木建筑三大领域核心课题。项目设置包含智能仿生机器人研发、数字信号处理技术应用、超高层建筑可靠性分析等七大模块，每个课题均配备领域内权威导师。

七大核心研究模块

智能仿生技术研究

由剑桥大学Fumiya教授主导的智能机器人课题，重点解析Sophia机器人运动控制系统与感知模块的协同机制。研究涉及机器学习在机械关节控制中的应用，以及生物运动模式数字化建模。

数字信号处理专项

牛津大学Justin教授领衔的通信工程课题，着重探讨傅里叶变换在5G通信系统的实际应用。学员将通过Matlab完成信道编码优化实验，掌握纠错编码技术的工程实现方法。

建筑结构可靠性分析

UIUC的Paolo教授团队开发的超高层建筑研究模块，包含地震荷载模拟测试、钢结构疲劳寿命预测等实践环节。使用ANSYS进行建筑节点应力分析，培养工程结构优化能力。

教学实施细节

• ▸ 授课形式：在线实时研讨+异步项目指导
• ▸ 师资构成：7位QS排名前50高校终身教授
• ▸ 师生配比：1:3小组研究制与1:1专项指导结合
• ▸ 总学时配置：包含48小时核心课程+25小时实践指导

学术培养路径

课程采用三阶段进阶模式：阶段完成理论基础构建，通过文献研讨掌握各领域研究范式；第二阶段开展仿真实验，运用专业软件验证理论模型；第三阶段进行研究成果整合，完成符合学术规范的课题论文。

项目成果包含：定制化研究报告、教授亲笔推荐信、学术论文写作指导记录。优秀学员可获得国际会议论文发表支持。