复旦大学类脑芯片与上智能系统研究院是复旦大学直属支撑上海市类脑芯片与片上智能系统平台建设的独立运行的校内研究实体，于 2017 年 7 月由学校发文批准成立。研究院前身是微电子学院脑芯片研究中心。研究院致力于脑与类脑芯片研究，作为当前国际最前沿的热点领域， 交叉了医学、生命科学、数学、计算机、微电子等多学科领域，具有世界一流水平的芯片设计和软硬件集成平台，秉承“双一流建设”需求，在人才引进、学生培养、科研成果突破、维持研究院稳定运行等多方面积极推进建设。类脑芯片与片上智能系统研究院在智能机器人平台，在机器视觉、机器智能、深度学习等领域有着深厚的研究基础和产学研积累。研究院下设数字与系统研究组、模拟与射频研究组、软件与算法研究组、封装与生产研究组这四个研究组。
研究方向和领域：
研究方向：
类脑智能处理芯片
脑神经信号采集与处理芯片
脑激励疾病控制芯片
研究领域：
数字与系统研究组
主要研究人工智能处理器设计：
1、基于深度学习神经网络算法的硬件加速器设计。目前已经基于通用的CNN和RNN神经网络设计了可编程探极系列加速芯片及IP；服务于神经网络加速器的先进的网络映射方法研究及工具链设计；
2、基于神经网络加速器芯片的智能应用研究与开发。目前已完成包括基于探极号IP核的目标检测和人脸识别应用，未来将继续构建基于探极系列芯片的视频、音频全功能传感、处理平台。
模拟与射频研究组
主要研究方向（包括但不限于）：
1、模拟芯片设计：包括高性能模拟前端放大器，电源管理模块和无线能量采集模块等；
2、混合芯片设计：包括高性能（能效）时钟电路、全数字锁相环、高性能（能效）ADC、高速IO接口电路（serdes）、有线传输收发机和基于时域的混合信号卷积神经网络等。
3、射频芯片设计：包括应用于物联网的高能效收发机、用于手势识别的高能效雷达收发机和高性能射频前端等。
软件与算法研究组
主要研究人工智能算法及应用、AI系统平台设计及优化：
1、算法方面主要包括计算机视觉和自然语言处理、机器学习算法，包括但不限于深度神经网络、图网络、模式识别算法，并将算法应用在实际的图像视频及语音语言处理中；
2、AI系统平台设计和优化主旨是利用最先进的机器学习算法，指导智能芯片的设计，在此基础上搭建一套面向机器学习应用的计算和数据平台，作为应用的底层硬件支撑。
微系统封装研究组
主要研究集成电路封装设计/工艺/测试、MEMS／MOEMS器件设计/工艺/封装、2.5D／3D系统集成封装、异质集成、可靠性分析测试，并结合封装工艺力学、多物理场耦合建模方法对封装样品进行失效分析。
