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(高性能模拟射频芯片设计团队)

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(AI辅助集成电路设计AI-EDA团队)

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）高性能计算软硬件架构设计（高性能计算软硬件架构团队）

面向人工智能算法，科学计算，光场成像等方向的高性能计算芯片设计。包括人工智能芯片，通用图形处理器计算芯片（GPGPU），存内/近存计算芯片，科学计算芯片，异构计算系统算法-硬件感知编译部署策略，高性能RISC-V计算核心。

（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。