现阶段的科研领域主要包括传感电路、AI模拟/射频辅助设计、高速互联、异构计算算法及芯片系统等方向，具体包括：

（1）面向深度网络的高性能算法设计（算法团队）

主要涵盖以下方面：深度神经网络量化、压缩、剪枝和蒸馏；多模态大模型的高效模态表征和融合；大语言模型的高效微调和存算优化等，点击了解详情；

（2）高性能模拟、射频芯片设计

用于传感器传感前芯片，Chiplet芯粒间高速互联芯片，有线/无线高速SerDes Transceiver，高性能ADC/DAC设计等；

（3）AI大模型辅助模拟、射频芯片设计

高端芯片（模拟芯片、射频/太赫兹芯片）的AI智能辅助设计，聚焦跨领域（芯片设计、计算架构、算法）的交叉研究，用智能优化算法解决传统人工芯片设计难题；

（4）新型智能计算芯片设计

端上处理的人工智能芯片，类脑/模拟计算芯片，光电融合计算芯片，太赫兹/毫米波传感后处理芯片；软硬件协同的低bit量化策略，神经网络结构搜索(NAS)的网络结构优化等。

（5）嵌入式智能感知系统设计

采用课题组自研的处理器、模拟传感芯片或国内外相关芯片，开展智能物联网传感的系统开发(AIoT)，应用于电力系统，工业巡检，基建与环境等领域，实现对应用场景中的关键设备、设施的低功耗智能检测，包括基于多传感器融合的环境感知、故障检测预判、2D/3D目标检测与识别等。