rtos_llm_opt/02-项目框架/02-项目框架2-面向AI的实时控制基础系统研究/00-总课题总览/03-总课题与两个子课题的关系.md

总课题与两个子课题的关系

1. 决策记录

在对 2026-09-22 会议内容、框架2当前结构和外部相关研究进行综合判断后，当前对框架2的组织方式做出如下决策：

框架2继续保留为“面向 AI 的实时控制基础系统研究”这一总课题，不单独再分出框架3；但在框架2内部，明确提升为“一总课题 + 两个子课题 + 一个共享方法层”的结构。

这一决策的核心依据是：

1. MCU 路线与 边侧 SoC 路线已经不是同一种技术问题；
2. 但两条路线仍然服务于同一个更高层研究主语，即“面向 AI 的实时控制基础系统”；
3. 三层边界、验证矩阵、评价框架和对照逻辑仍然具有共享性；
4. 目录层级上如果不把两个子课题抬成一级目录，就会削弱其独立研究价值。

2. 总课题是什么

总课题回答的是：

人工智能能力进入实时控制系统之后，基础系统如何维持系统的确定性、可预测性与整体实时边界。

这一层负责统一以下内容：

• 研究主语；
• 问题定义；
• 三层边界；
• 验证矩阵；
• 对照方法；
• 总体评价框架；
• 总体论文和课题表达。

3. 为什么需要两个子课题

3.1 子课题 A：面向 MCU 的静态智能控制基础系统

这一子课题主要回答：

• 极小资源预算下，人工智能能力如何被静态、可分析地纳入控制系统；
• 小模型、小算子、工具链、代码生成与芯片协同如何共同形成系统能力；
• 低功耗、小型化与极小内存预算如何构成主边界。

3.2 子课题 B：面向边侧 SoC 的混合实时控制基础系统

这一子课题主要回答：

• Linux、RTOS、Hypervisor 与 Hybrid 结构如何在同一 SoC 上协同；
• 统一内存、总线、DMA、NPU/GPU 竞争如何被治理；
• 控制链路、推理链路与规则兜底如何共同形成整体边界。

4. 为什么不现在直接分出框架3

当前不单独再分出框架3，主要基于三点考虑：

1. 研究主语没有分裂
   两个子课题仍然隶属于同一个总课题主语。
2. 方法层高度共享
   三层边界、验证矩阵和评价框架不需要重复建设。
3. 当前阶段更适合内部分流，而不是外部分家
   目前仍处于课题框架优选和收敛阶段，过早拆出框架3会增加主线分散的风险。

5. 当前目录组织原则

因此，框架2当前采用以下结构：

• 00-总课题总览
• 10-共享理论与方法层
• 20-子课题A-面向MCU的静态智能控制基础系统
• 30-子课题B-面向边侧SoC的混合实时控制基础系统
• 40-综合比较与收敛

这种结构同时满足：

• 总课题不散；
• 子课题不被湮灭；
• 后续可以继续长成独立课题；
• 当前仍可维持统一的研究主线。

6. 后续演化条件

只有在以下条件进一步成立时，才考虑把子课题继续外扩为独立框架或独立申报方向：

1. 两个子课题分别对应不同合作方、不同交付物和不同对外课题口径；
2. 两个子课题形成了不再共享的方法层和评价体系；
3. 论文、实验和合作推进已经自然分化为两套完整闭环。

在此之前，框架2保持“一总两子”的结构是当前最稳的组织方式。