机器人和高级驾驶员辅助等智能应用极大地使我们的生活更轻松、更美好。出于实时性等各种限制，部分应用需要在移动边缘设备中计算。这些设备通常由电池供电，因此对能效有较高需求，以实现更长的电池充电间隔。另一方面，新的半导体技术（如非易失性存储器、低温微电子）和新的计算范式（如内存计算和神经网络计算）在近年被广泛研究，来实现高能效计算。

      在此背景下，本次报告主要介绍有关后摩尔时代智能应用的高能效边缘计算的研究工作。在智能应用方面，我们专注于机器人和智能汽车领域。在电路/半导体技术方面，我们专注于RRAM、低温CMOS、近/亚阈值低压电路设计等。在计算范式方面，我们专注于基于SRAM的内存计算和神经网络的FPGA加速。我们还将介绍相关的FPGA研究平台和智能汽车研究平台。这些研究平台使我们能够将上述各个研究题目互动起来并进行跨学科研究和原型设计。