这个清华实验室的HCI科研水平，竟让海归博士直呼降维打击！

在最新发布的2025年QS世界大学学科排名中，清华大学在艺术与设计领域再次证明了自己的实力， 全球排名飙升至第14位，重返亚洲第1的宝座！ 相比2024年的全球第24位，足足上升了10个位次！

在科研方面，清华美院积极推动艺术与科技的交叉研究，涌现出了一批具有国际影响力的科研成果。在ACM CHI（人机交互领域最具影响力的国际会议）上，清华大学的研究团队多次获得荣誉论文奖。例如，2013年，史元春教授指导的团队在CHI会议上获得“荣誉论文奖”，这是中国大陆高校首次获得该奖项。

人工智能与人机交互等前沿领域正迎来前所未有的发展机遇，对跨学科高端人才的需求日益旺盛。清华大学不仅在这些领域的基础研究中处于国际领先地位，也建立了完善的人才培养体系。其中 人机交互（HCI）与信息艺术设计，智能交互，游戏等研究方向 已成为最受瞩目的硕士升学方向。往期学园为大家介绍了多期有关人机交互（HCI）专业科普、HCI实验室推荐以及HCI作品集制作教程的文章可从公众号官网查看。

本期推文，将为大家解读清华人机交互实验室，也是清美信息系交叉学科专业学生可选的计算机系的一个实验室—Pervasive HCI Group｜人机交互与普适计算实验室。

PART1

实验室概况

# 清华大学人机交互与普适计算实验室（Pervasive HCI Group, 以下简称“实验室”）作为国内外人机交互与普适计算领域的领先研究机构，长期致力于探索和解决普适计算环境中人、机、物三元之间自然高效的信息交换，以及人机异质智能协同等核心挑战性难题。实验室旨在构建前沿的理论方法体系、搭建开放共享的技术平台，并打造具有广泛影响力的创新应用高地。 !Image Pervasive HCI Group 2025最新研究成果清华大学人机交互与普适计算实验室（Pervasive HCI Group, 以下简称“实验室”）作为国内外人机交互与普适计算领域的领先研究机构，长期致力于探索和解决普适计算环境中人、机、物三元之间自然高效的信息交换，以及人机异质智能协同等核心挑战性难题。实验室旨在构建前沿的理论方法体系、搭建开放共享的技术平台，并打造具有广泛影响力的创新应用高地。 ### 实验室核心研究方向实验室的科研布局围绕三大核心方向展开，形成系统性的研究特色： 1. 自然接口交互意图理解聚焦于输入法优化、穿戴式设备交互范式、新型传感技术研发及其在普适健康监测中的应用，力求实现更符合人类自然习惯的交互方式。 2. 交互路径优化重点研究界面语义的深度理解、面向AIoT环境的智能情境感知、信息无障碍技术的创新设计，以及高效自然的交互操作系统构建，旨在提升用户交互效率与体验。 3. 人机混合智能增强探索多模态信息的深度理解与智能生成、情感计算与数字虚拟人的前沿发展、面向复杂任务的机器人交互，以及支持高效决策的人机协同智能机制。 # !ImagePervasive HCI Group 研究方向

### 实验室代表性成就据实验室官网信息及 CSRankings 数据显示，实验室核心成员自2016年以来在人机交互领域顶级会议及期刊（如 ACM CHI, IMWUT/Ubicomp, UIST, IEEE VR 等）发表的论文总量稳居世界第一🎉。 !Image 当然，世界一流的学术影响力不仅体现在数量上，更体现在其研究质量和创新深度上。 # 实验室多项研究成果在国际会议上斩获最佳论文奖、提名奖或荣誉论文奖，如Ubicomp/ISWC 2024 Workshop 荣获最佳论文奖；"基于手机摄像头的移动心率监测应用"项目也在首届泛在智能感知技术创新应用大赛中获得一等奖 !Image # 实验室的卓越成就不仅是追求学术界的广泛认可，也体现在国家级科技项目中承担重任。实验室承担了包括国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目在内的多项国家级重大科研任务。如实验室自主研发的电子导盲装置在2022年北京冬奥会期间成功应用于首都国际机场的无障碍出行服务保障，切实改善了特殊群体的出行体验；2025年3月14日，清华大学在北京组织召开国家重点研发计划“先进计算与新兴软件”重点专项“面向混合智能的自然人机交互软硬件系统”项目启动暨实施方案论证会。 # !图片更令人瞩目的是，实验室研发的多项核心技术已成功实现产业转化，广泛应用于全球超过七亿台智能终端设备，产生了很大的经济和社会效益。通过与华为、腾讯、阿里巴巴、字节跳动等行业头部企业建立联合实验室等合作形式，真正将顶级的论文研究无缝转化为顶级的行业落地成果。

PART2

如何进入实验室从事研究活动？

无论你是理工科、文科还是艺术设计类专业背景，你都有机会进入到全球最顶级的人机交互实验室学习！作为全国独此一家，联合新闻传播学院、计算机学院以及美术学院三院联合培养的交叉学科。关于该专业，学园往期介绍了多篇推送。作为国内设计院校的顶级学府，开设在美院下的信息交叉学科将设计、技术、艺术三位一体,是公认的宝藏级专业, 也是无数学子心驰神往的梦校专业。

（此处为视频，请在原文中观看）

不了解清华大学信息交叉学科的同学可观看详细介绍的视频

较于传统设计类院校学科建设，清华大学则更强调跨界融合。清华大学通过信息艺术设计交叉学科硕士研究生项目，整合美术学院、信息学院、新闻传播学院的师资力量，旨在培养具备艺术、技术、传媒等综合知识背景的交叉学科人才。这种“立体T型”创新设计人才培养框架，正是清华大学区别于其他院校的关键。!图片

信息艺术设计交叉学科研究生项目的培养模式

在专业课程设置上，清华美院打破了传统艺术院校的学科壁垒，积极引入理工科的思维方式和技术手段。例如，信息艺术设计系开设了与计算机科学、人机交互、人工智能相关的课程，引导学生运用技术手段进行艺术创作和设计创新。这种跨学科的课程体系，不仅拓宽了学生的知识视野，也培养了他们解决复杂问题的综合能力。

作为国内独树一帜的“设计交叉类学科”从前沿热门的交互设计、人机交互研究课题，到新媒体数字艺术创作,清美交叉学科囊括了当下最炙手可热的领域，可以说是将多学科领域的精髓融会贯通，目标是培养具备艺术设计专业与科技应用能力的未来复合型人才。

如果你希望以“前往清华大学进行交叉学科学习”为目标，途径主要包括两种： 考研（研究生统考） 和 保研（研究生推荐免试）。其中外保名额较少，难度也非常的大，因此考研成为大多数同学进入该项目学习的主要途径。学园多年来也积累了不少优秀的学长学姐上岸的经验，大家也可以移步学习参考哦～

2021级｜有11名同学在朝菌学园进行主课学习或1v1辅导并通过初试，最终有6名同学上岸，上岸占比为50%。

2022级｜有7名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，最终录取4名同学。上岸占比为66.6%。

2023级｜有10名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，含交叉与信息系，最终录取4名同学。上岸占比约50%。2024级｜有11名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，含交叉与信息系、科普艺术设计，最终录取7名同学。上岸占比约63.6%。

2025级｜有8名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，含交叉与信息系、科普艺术设计，最终录取4名同学。上岸占比50%。

编程方向（信息技术）专业课备考经验

2024年2023年2021年

交互方向（信息设计）专业课备考经验2024年

2023年

2022年

2021年

动漫编创方向（信息艺术）专业课备考经验

2024年

2023年

2022年

如果你想通过保研的方式来进入目标实验室学习，那就需要关注实验室所属的院系发布的夏令营与预推免通知。比如 Pervasive HCI Group 隶属清华计算机科学与技术系，同时是清美信息交叉学科三院系共同建设的院系，就可以关注交叉学科的所属的美术学院发布的预推免通知（清美没有夏令营）。

Pervasive HCI Group 官网｜研究生申请须知

PART3

国内HCI专业升学需要什么准备？

01 关键要递交匹配的人机交互项目作品

其实与其他设计专业一样， 你申请的目标专业对应着你需要准备与该专业强相关的作品集项目，用作品展示个人的专业能力与研究志趣。 申请HCI除了最基本的个人文书等材料，最重要的就是HCI领域的作品集。而众多院校的申请条例中，提供个人作品集 & 代表项目也成为刚需。

当然，如果你发现学院的通告中并没有要求提供作品集，那么是否意味我可以“偷懒一下”不做准备呢？其实就算文字层面没有强制要求（比如今年清美考研复试就无需提供作品集），但无论是考研还是保研，最终都有面试环节，导师们都需要看你的个人材料。即使不需作品集，你也需要在其他材料中放入你的代表项目，并在自我介绍中通过展示个人的项目来向导师们展示自己。

上岸学员作品集项目

02 就读HCI专业，我需要拥有哪些专业能力？

人机交互不是泛泛研究，是从实际使用场景出发，针对该领域的研究空白，提出一个未解决的研究问题，并构建原型进行对比实验，最终产出“design implication”，强调以实验和实证研究为基础来验证实验结果的有效性。因此这要求学习该专业的同学要具备一定的研究能力！！

HCI 作为学科位于 工程与人文之间，自然地吸收了认知科学、心理学、社会学、设计学等理论——这也是为什么很多 HCI 项目会出现在心理学院，认知科学学院、信息学院中。因此学习人机交互（HCI）需要的专业能力是多方面的，需要我们具备 一种“跨学科整合与牵引的能力”，也就是理解不同学科的基本语言和思维方式，能根据研究目标选用合适的知识资源和方法，进而能构建有意义的“交互问题”。

在 HCI 的学术研究中，技术能力的核心并不在于“是否精通编程”，而在于能否围绕研究设想，构建可交互的原型以支持实验流程与实证验证。这要求研究者具备快速实现原型的能力，用以表达关键的交互机制并进行迭代测试。原型形式包括但不限于软件原型（如 Figma、HTML/JavaScript、Unity）、硬件原型（如 Arduino、Raspberry Pi），以及多模态交互原型（如语音、触觉、音频反馈等）。