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00-项目总览/02-研究定位与项目边界.md

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 - `T2` 桌面 / 工作站单机
 - `T1` 服务器 / 集群
 
+其中，`T1` 在本项目中定义为**面向任务关键场景的分布式协同计算平台**，承载全局状态管控、多源信息融合推理和跨节点协同决策等任务；通用高吞吐训练集群或面向公网请求的通用推理机房不属于本项目场景范围。
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 这套验证矩阵支撑以下四类判断：
 
 - RTOS 优势在哪些部署形态下最明显；
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 - 为维持实时保障需要付出多少吞吐和能耗代价；
 - 从什么资源规模开始，RTOS 相对非实时平台的优势开始收窄。
 
+这套验证矩阵提供的是统一的建模、评估与证据组织方法，不要求同一套机制在 `T5~T1` 全部取得同等收益；项目重点是识别不同资源约束、拓扑结构和负载强度下，RTOS 优势边界与失效边界的成立区间。
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 ### 4. 建立“AI 目标负载 + 关键保障负载”双目标证据链
 
 项目以可复现、可解释的证据链为核心输出，目标是形成能被论文、产品和产业沟通共同接受的系统性结论。
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 - 任务关键系统；
 - 人工智能目标负载。
 
+其中，`T5/T4/T3` 属于典型嵌入式装备节点；`T2/T1` 属于通用处理器硬件平台上运行的任务关键业务环境。项目讨论的是实时操作系统在这些平台上的系统作用，硬件本身不被定义为嵌入式系统。
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 ### 2. 评价重点
 
 项目评价围绕“双目标达标 + 系统协同稳定”展开，重点包括：
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 因此，项目重点落在系统机制、调度策略和资源治理能力上。
 
+对于搭载独立 GPU 或专用加速器的平台，RTOS 的主要管控范围是 CPU 侧任务调度、中断隔离、内存预算、关键保障负载时间保护和系统级恢复机制；GPU 内部算子调度、显存流水线与设备微架构行为由加速器硬件与驱动管理，不属于 RTOS 内核直接管控域。
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+因此，`T2/T1` 层级的研究重点不是单纯优化 GPU 吞吐，而是评估在人工智能目标负载并发存在时，CPU 侧关键保障负载与系统协同机制是否仍能维持实时边界。
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 ### 4. 成果形态
 
 项目成果需要形成完整的方法与证据体系，包括：
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 - 跨部署形态可比较的规律；
 - 能被学术界和产业界共同理解的结论。
 
+在证据形态上，项目区分**核心实测证据**与**扩展层级证据**：核心档位以实机对照与长稳数据为主，扩展档位可结合建模分析、仿真、条件验证和外部参照结果，形成边界推演与跨层级比较。
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 ## 这个项目最后要交付什么
 
 项目最终交付物至少应包括：
 
 1. 一套面向任务关键系统的 SylixOS 实时保障机制；
-2. 一组覆盖 `T5~T1` 五类部署形态的实测数据和对照结果；
+2. 一组覆盖 `T5~T1` 五类部署形态的验证证据与对照结果，其中核心档位以实测为主，扩展档位以建模、仿真和条件验证为补充；
 3. 一套同时覆盖 AI 目标负载与关键保障负载的实验方法学；
 4. 一篇能够清楚表达机制、证据、边界和规律的系统化论文或正式报告；
 5. 一套可用于产业沟通和产品表达的技术叙事。