方向一：集成电路硬件安全设计及其EDA自动化
集成电路的硬件安全，对于国防、金融、科技、民生各个领域都至关重要。区别于传统软件/网络/操作系统安全，硬件安全攻击直接针对芯片本身，可绕过其安全和加密机制，一旦硬件安全漏洞被利用，往往很难修复，使系统效率下降，面临持续风险，危害极大。另外，被称为”芯片之母“的电子设计自动化工具（EDA）长期被西方垄断，且主流的EDA公司基本没有针对硬件安全的EDA工具，因此开发此类硬件安全自动化工具，可成为EDA领域突破封锁，实现弯道超车的新赛道。
方向二：基于人工智能的数字电路设计及其EDA工具开发
随着半导体技术的发展和芯片复杂度的增加，传统数字芯片设计流程面临效率和成本的挑战。机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）的引入可为芯片设计带来全新的方法和突破。一方面，电子设计自动化（EDA）是芯片设计的核心环节，通过学习传统EDA的行为表现，可在设计优化、改善PPA、布局布线等方面获得显著提升。同时，通过机器学习，设计者可以在设计早期预测芯片关键指标，大大降低研发周期，避免反复迭代。另一方面，随着大语言模型（Large Language Model）和基础模型（Foundation Model）的涌现，可使模型对于复杂电路的理解显著加深，为量子芯片、异构计算芯片等前沿领域提供了新的优化思路。