团队简介
面向EDA与芯片设计、人工智能等国家重大战略与行业市场需求，聚焦于EDA、数字芯片设计、模拟芯片设计、TCAD建模等领域的前沿基础理论与关键技术创新研究。承担国家自然科学基金、广东省重点领域研发计划、粤澳联合创新项目在内的多项课题，与华大九天、深圳国微、高云半导体、紫光同创、全志、杰理、炬芯等企业有良好的合作关系，近几年团队培养的研究生有二十多人就职于华为（海思），其他代表性就业单位包括新凯来，全志，杰理、杰华特、炬芯、华大九天、国微芯、奇捷、紫光同创等行业龙头企业。
图1 基于强化学习的快速布局器
图2 全自主知识产权国密芯片CE1506
团队核心成员
蔡述庭（教授、博士生导师）
广东省集成电路设计自动化工程技术研究中心主任，国家高层次人才，广东特支计划科技创新领军人才。主要从事电子设计自动化（EDA）、数字安全芯片设计研究。主持国家自然科学基金、广东省重点研发专项、广东省重点领域研发计划等科研项目十余项。在IEEE TVLSI，TCAD，TC，ACM TODAES等期刊发表论文100多篇。2021、2024年获广东省科技进步二等奖。
李卫军（教授、硕士生导师）
主要从事电子设计自动化（EDA）、机器学习、计算机视觉等研究。主持/参与国家自然科学基金、广东省重点研发专项、广东省科技计划等科研项目十余项。在IEEE J-STARS、ACM TODAES等期刊发表论文30余篇。2014、2015年获广东省科技一等奖。
邢延（副教授、硕士生导师）
主要从事电子设计自动化（EDA）、机器学习、人工智能、知识图谱等研究。主持包括广东省科技计划、珠海市产学研在内的科研项目数项，在ACM TODAES、Electronics、数据采集与处理等期刊发表科研论文多篇；主持包括教育部产学合作协同育人、广东省高等教育教学改革在内的教研项目数项，在高等工程教育研究等期刊上发表教研论文多篇。
于飞（副教授、硕士生导师）
主要从事半导体器件紧凑建模、模拟集成电路设计、半导体器件AI辅助建模等研究。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目，福建省科技计划项目等科研项目十余项。目前，在IEEE EDL，IEEE TED，Energy，Renewable Energy等SCI期刊发表论文30多篇。
谭北海（副教授、硕士生导师）
主要从事智能信息处理、深度学习、AI算法及芯片设计等研究。主持过国家自然科学基金、广东省重大科技专项等，在Neurocomputing，Signal Processing: Image Communication，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，《中国科学》等期刊上发表论文50余篇，申请专利35项，授权15项。广东工业大学优秀教师、广东工业大学优秀研究生导师、广东省优秀创新创业导师，指导学生参加国家级或省级竞赛获奖十余项。
吴婷婷（博士后）
博士，广东工业大学A类青百博士后。长期从事储能热安全和电子器件热管领域的研究工作。截至目前在Energy、International Journal of Heat and Mass Transfer和Applied Thermal Engineering等SCI期刊上发表论文15篇，授权发明专利1项、实用新型专利5项。曾获第十四届全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛国赛二等奖、优秀研究生拔尖创新人才奖（全校仅5个名额）、优秀毕业生和优秀博士论文。担任ELSEVIER出版社Case Studies in Thermal Engineering期刊（中科院2区）执行编辑。
夏益民（副教授、硕士生导师）
主要从事AI算法与集成电路EDA设计、移动机器人导航芯片与算法等研究，参与国产芯片应用生态建设。主持国家级、省部级、校级教改项目二十项，参与省部级科研项目多项。广东工业大学优秀教师，指导学生获全国大学生集成电路创新创业大赛国赛一等奖、集成电路EDA设计精英挑战赛国赛一等奖等多个奖项，发表相关论文、专利近三十项。
詹瑞典（工程师）
研究领域：AI算法及芯片设计、安全芯片设计。
发表SCI高水平论文、专利十余项，2020年获广东省科技进步二等奖。
主要研究方向
1. AI-EDA
2.数字安全芯片设计
3.EDA软件开发与系统集成
4.半导体器件AI辅助建模
代表性科研项目
[1]车规级关键系统基础芯片研发与应用. 广东省重点领域研发计划“芯片设计与制造”战略专项. 2022.12-2025.12.
[2]视觉与激光融合定位与导航（SLAM）的移动机器人核心芯片的研发与产业化.粤港澳联合创新项目.2021.01-2022.12.
[3]基于运动控制和室内导航的人工智能SOC核心应用芯片设计及其产业化，广东省应用型科技研发专项.2017.01-2021.12.
[4]基于802.11ah的远距离物联网WIFI芯片研发与产业化.珠海市重点领域研发计划项目.2022.01-2023.12.
[5]面向IC设计EDA工具的AlGaN/GaN HEMTs物理基紧凑模型研究. 国家自然科学基金面上项目.2024.1-2027.12
代表性论文
[1] Z. Lin, H. Zhang, P. Gao, F. Yu, T. Wu, X. Xiong, and S. Cai, “GNN-Based Timing Prediction in Pre-Routing Stage with Multi-Task Learning Strategy,” IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits, vol. 44, no. 8, pp. 3154–3164, 2025.
[2] H. Yan, Y. Wang, P. Gao, F. Yu, Y. Ma, X. Xiong, and S. Cai, “A Lightweight Heterogeneous Graph Embedding Framework for Hotspot Detection,” IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits, vol. 44, no. 9, pp. 3479–3489, 2025.
[3] Y. Xie, Y. Liu, X. Zheng, B. Lan, D. Lei, D. Xiang, S. Cai, and X. Xiong, “FLALM: A Flexible Low Area-Latency Montgomery Modular Multiplication on FPGA,” IEEE Transactions on Computers, vol. 74, no. 1, pp. 29–42, 2025.
[4] W. Lin, H. Wu, P. Gao, W. Luo, S. Cai, and X. Xiong, “Sequential Routing-based Time-division Multiplexing Optimization for Multi-FPGA Systems,” ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems, vol. 28, no. 6, 2023.
[5] J. Xian, Y. Xing, S. Cai, W. Li, X. Xiong, and Z. Hu, “WCPNet: Jointly Predicting Wirelength, Congestion and Power for FPGA Using Multi-Task Learning,” ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems, vol. 29, no. 3, 2024.
[6] J. Lin et al., “An Efficient Method of DRC Violation Prediction with a Serial Deep Learning Model,” ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems, vol. 29, no. 6, pp. 1–16, 2024.
[7] Y. Wang, H. Yan, Y. Zhang, P. Gao, F. Yu, X. Xiong, and S. Cai, “PSCaps: High-Performance Pose-Sensitive Layout Hotspot Detector based on CapsNet,” ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems, vol. 30, no. 4, Article 58, Jul. 2025.
[8] W. Liu, Y. Xing, S. Cai, W. Li, and X. Xiong, “Optimizing FPGA Routing with Explainable Co-Learning of Congestion and Wirelength,” ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems, vol. 30, no. 3, Article 50, May 2025.
[9] J. Lin, S. Liang, W. Lin, P. Gao, Y. Xing, T. Wu, X. Xiong, and S. Cai, “Early Stage DRC Hotspot Prediction for Mixed-Size Designs Through an Efficient Graph-Based Deep Learning,” ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems, vol. 30, no. 4, Article 55, Jul. 2025.
[10] X. Lin, H. Liu, X. Zheng, H. Gao, S. Cai, and X. Xiong, “FPUx: High-Performance Floating-Point Support for Cost-Constrained RISC-V Cores,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 32, no. 10, pp. 1945–1949, 2024.
[11] X. Zheng, M. Cheng, J. Chen, H. Gao, X. Xiong, and S. Cai, “BSSE: Design Space Exploration on the BOOM With Semi-Supervised Learning,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 32, no. 5, pp. 860–869, 2024.
[12] M. Cheng, S. Zhang, X. Zheng, X. Lin, H. Gao, S. Cai, X. Xiong, and B. Yu, “Efficient Design Space Exploration for the BOOM Using SAC-Based Reinforcement Learning,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 33, no. 8, pp. 2252–2263, 2025.
[13] F. Yu, Z. Song, K. Fang, Y. Liang, G. Huang, C. Xu, and J. Liu, “An Analytical Drain Current Model of ZnO-Based Amorphous Oxide Semiconductor Thin-Film Transistors,” IEEE Transactions on Electron Devices, vol. 69, 2022.
[14] C. Xu, X. Sun, Y. Liang, G. Huang, and F. Yu, “An Analytical Effective-Diode-Based Analysis of Industrial Solar Cells From Three-Diode Lumped-Parameter Model,” IEEE Transactions on Electron Devices, vol. 68, pp. 2753–2758, 2021.
[15] Y. Zhao, Z. Xie, R. Zhan, X. Xiong, Y. Chen, and S. Cai, “NTT-LSU: Tightly Coupled Architecture for Efficient NTT Implementation on RISC-V Processor,” IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits, 2026.
[16] C. Chen, J. Pu, J. Zhang, J. Liao, R. Zhan, F. Yu, Y. Chen, and S. Cai, “A Low-Cost Local Masking Radix-4 NTT Against Soft-Analytical Side-Channel Attacks,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, 2026.
