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eaiadmin feddff6fe4 add leadership analysis for RTOS+LLM+Agent research project
结论:项目框架在问题定义、体系化设计、方法论层面具有明确领先性(预计领先同行3-5年)
- 5项强领先:跨层实时性定义、双路线设计、规则兜底、三层指标、四组对照
- 1项领先:五类部署形态体系
- 2项需补强:实证数据、Agent框架集成
- 主要风险:理论框架需快速产出实证数据
2026-09-23 03:22:10 +08:00
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项目框架索引

本目录用于并行维护不同版本的课题框架,便于围绕同一批会议材料、研究判断和合作设想反复比较、修改与优选。

当前候选框架

  1. 01-项目框架1-基于RTOS的五类场景AI实时性研究

    • 研究主语是大型跨平台实时操作系统平台;
    • 重点回答 RTOS 在 T5~T1 五类部署形态中支撑人工智能目标负载与关键保障负载的边界。
  2. 02-项目框架2-面向AI的实时控制基础系统研究

    • 研究主语上升为面向 AI 的实时控制基础系统;
    • 目录结构已升级为“一总课题 + 两个子课题 + 一个共享方法层”;
    • 重点回答模型、运行时、RTOS、Linux、Hypervisor、芯片与协处理器共同作用下的整体实时性问题。

使用建议

  • 需要沿现有 RTOS 主线继续收敛时,优先阅读“框架1”;
  • 需要吸收 2026-09-22 会议中“基础系统协同”判断时,优先阅读“框架2”;
  • 需要分别展开 MCU 与 边侧 SoC 两条技术路线,同时保持统一总主语时,优先使用“框架2”的内部子课题结构;
  • 后续可在两套框架之间持续比较,最后再确定正式主课题版本。