团队名称：SoC芯片设计团队
成员介绍：张跃军（教授）、张会红（副教授）、郑雁公（副教授）、李燕（副教授）、田野（讲师）
团队联系方式：13646624566
团队研究方向（200字左右）及主要成果：
SoC芯片设计团队的主要针对“安全芯片设计”和“低功耗集成电路设计”等卡脖子问题，先后主持国家基金重点项目/面上项目/青年项目10余项、省部级项目5项、市厅级项目多项，获浙江省科技进步奖二等奖1项，获宁波市科技进步奖一、二、三等奖各1项等。开发安全芯片5款、低功耗芯片10余款，发表学术论文100多篇，授权国家发明专利50余项，其中美国发明专利8项。实现了芯片设计平台，在7nm/28nm/45nm/65nm/130nm工艺的TSMC/SMIC工艺下，开发密码算法IP核、全定制5款PUF芯片、高安全性处理器芯片、全定制的3款寄存器堆芯片、近/亚阈值单元库、超低功耗存储器IP、超低功耗信号处理SoC芯片等。
一、安全芯片设计
随着物联网时代到来，物联网设备与云端间的数据安全变得至关重要。安全芯片作为可信任的硬件安全平台，在安防、智能家居、智能交通、车联网以及智能电表等领域发挥着重要作用。随着对安全芯片研究逐渐深入，安全芯片的可靠性受到挑战。除信息安全之外，仿冒商品和伪造集成电路(Integrated Circuit, IC)也对安全领域构成威胁。物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)通过提取芯片制造过程中存在的随机工艺偏差或利用分子标记物在化学溶液中的随机运动，生成具有随机性、唯一性和不可克隆性的数字ID。攻击者难以通过常规攻击方式破解、克隆其中加密数据，可极大提高芯片的安全性。
二、超低功耗SoC芯片设计与优化
癫痫是由脑部神经元阵发性异常超同步电活动导致的慢性非传染性疾病，是最常见的神经系统疾病之一。世界范围内约有5000万人受到癫痫疾病的影响，涵盖儿童、青年以及中老年各个年龄段。我国约有900万癫痫患者，平均每年还会有约40万的新发病例。为克服传统癫痫诊断的局限性、提高医疗效率，实现EEG癫痫自动检测。本团队融合人工智能技术，完成高性能低功耗的智能癫痫检测算法设计。以RISC-V架构为基础，融合集成电路设计中的低功耗技术，在TSMC 65nm CMOS工艺下完成基于人工智能的EEG癫痫检测原型样片的流片和原型系统的构建。该芯片面积4.4mm2，工作电压1.2V，频率1MHz，功耗1.748mw，能量效率2.23μJ/class。癫痫检测灵敏度91.86%，误检率0.17/hour，检测延时0.91s。研究成果可用于便携式/可穿戴智能癫痫检测领域。
