男，1971.12，1994年本科毕业于南京大学物理学系，2005年获南京大学微电子学与固体电子学博士学位。现为南京大学电子学院光电子与微电子系教授、博导；Globalfoundries研究顾问；挑战杯优秀指导教师；“京英”“魅力导师”等奖教金获得者。近年来发表学术论文50余篇；主持多项国家重点项目、国家自然科学基金面上项目、江苏省重点研发项目等十余项科研项目，参与科技部重点专项等20余项科研项目；申请发明专利60余项（其中获授权发明专利30项）；7项科研成果通过江苏省科技厅科技成果鉴定；“多核芯片设计关键技术及应用”项目获江苏省科技进步三等奖。
目前从事类脑计算方法及芯片、存算一体方法及芯片、人工智能算法及硬件优化、嵌入式智能系统、可重构计算、CMOS传感器、超大规模集成电路等方向的研究。
所在团队目前从事类脑计算方法及芯片、感存算一体方法及芯片、存算一体方法及芯片、人工智能算法硬件优化、嵌入式智能系统、可重构计算、数字信号处理算法硬件优化；以及基于标准CMOS工艺的图像传感器像素设计、基于标准CMOS工艺的存算一体器件和感存算一体器件设计、模拟集成电路等方向的研究。
所在团队主持大量重大科研项目，课题组经费充足，在研项目总经费数亿元；项目组成功孵化企业若干，产生核心专利100余项，并获美、欧、日、韩、印等主流国家发明专利授权。
所在团队2010年发明超大规模超小像素成像器件技术，基于该技术的图像传感器芯片每个像素仅由单个晶体管组成，结合了CCD和CMOS-APS两者的优势，与传统的CCD或CMOS成像技术相比，是现代半导体成像技术的新突破，为图像传感器提供了全新的技术方案。目前由该技术已衍生出国家重大、重点科研项目十余个，总额度数亿元，产生全球专利10余篇；该技术已成功孵化企业两家，融资超过6000万。
所在团队长期从事基于单光子雪崩二极管（SPAD）技术的新型线阵、面阵图像传感器，主被动一体化成像芯片研究，获国家重点项目支持。
所在团队从事嵌入式智能系统方向：主要研究嵌入式软硬件技术与人工智能算法轻量化相融合的嵌入式智能系统的软硬件架构设计、开发与边缘计算等关键技术，在计算机体系结构、嵌入式系统设计、Linux操作系统原理、C/C++/Python编程、深度学习算法模型等方面展开具体研究。
2018年潘红兵教授提出了基于超大规模超小像素成像器件技术的存算一体芯片方法及技术，基于该技术设计的存算一体芯片相对于经典方法在人工智能算法的推理运算上能够实现能效比的数量级提升，该方向获国家重点项目支持。
