reorganize repository into meeting and project framework structure

Align the repository with the new collaboration workflow by separating meeting records from project framework materials, so discussion outputs and formal research assets can evolve independently.
2026-09-23 01:35:01 +08:00
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+# 子课题定义
+
+## 1. 子课题名称
+
+面向 MCU 的静态智能控制基础系统
+
+## 2. 子课题主问题
+
+本子课题围绕以下问题展开：
+
+> **在 MCU 级资源预算下，人工智能能力如何通过静态编排、工具链、代码生成和芯片协同，被纳入可分析、可验证、可部署的实时控制系统。**
+
+## 3. 子课题边界
+
+本子课题重点聚焦：
+
+- 小模型、小算子与控制任务的静态共存；
+- 工具链、部署链路和代码生成能力；
+- 极小内存、极低功耗和快速启动场景；
+- 与芯片厂商和开发套件的协同。
+
+本子课题不把高动态 Linux 生态、复杂虚拟化结构和大规模混合系统作为主战场。
+
+## 4. 在总课题中的位置
+
+这是框架2中的第一个子课题，重点对应 `T5` 控制端，也是总课题中最能体现“小型化、低功耗、静态部署”特征的方向。
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+# 研究问题与适用场景
+
+## 1. 研究问题
+
+本子课题重点回答四个问题：
+
+1. 小模型与关键控制任务如何静态编排；
+2. 工具链如何把模型部署、资源预算和代码生成联成闭环；
+3. 芯片规格、运行时约束和控制边界如何共同决定系统能力；
+4. 低功耗、小型化和极小内存预算下，系统成立边界在哪里。
+
+## 2. 适用场景
+
+典型场景包括：
+
+- 控制器；
+- 轻量控制盒；
+- 小型工业控制节点；
+- 电池供电或功耗严苛设备；
+- 需要毫秒级或更紧周期控制的端侧场景。
+
+## 3. 与总课题共享层的衔接
+
+本子课题主要继承共享层中的：
+
+- `RTOS 直接控制域`
+- `推理运行域`
+- `基础设备与算力基础` 中的 `T5` 部分
+
+但会弱化 `系统协同域` 中面向大 SoC 混合结构的部分。
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+# MCU路线：静态分配与工具链协同
+
+## 1. 主题定位
+
+MCU 路线并不是“把大模型缩小以后放进 MCU”这么简单。在框架2中，MCU 路线代表的是另一类完全不同的问题结构：资源极端受限、动态空间极小、工具链和静态编排比在线调度策略更重要。
+
+## 2. MCU 路线的系统特征
+
+这一路线通常具有以下特点：
+
+- 可用内存极小；
+- 时钟和算力预算刚性；
+- 外设和控制链路优先级极高；
+- 更适合小模型、小算子和静态工作流；
+- 更依赖芯片 SDK、代码生成工具和开发套件。
+
+因此，MCU 路线更接近“静态可分析系统中的 AI 能力纳入问题”。
+
+## 3. 核心研究问题
+
+### 3.1 小模型如何进入静态编排体系
+
+MCU 路线重点不是追求通用大模型能力，而是研究：
+
+- 哪些轻量模型可以被稳定纳入控制系统；
+- 小模型、小算子与控制任务如何离线编排；
+- 预分配、静态内存池和固定执行窗口如何设计。
+
+### 3.2 工具链为什么比单点机制更重要
+
+在 MCU 路线上，真正决定工程落地效率的常常不是调度策略，而是：
+
+- 模型裁剪与转换工具；
+- 自动代码生成能力；
+- 内存预算与部署检查工具；
+- 芯片级软件开发套件。
+
+因此，MCU 路线天然更强调“工具链能力”。
+
+### 3.3 芯片协同如何进入研究主线
+
+对于 MCU 场景，芯片规格本身就会限制可用模型、缓冲区与时延上界。后续研究需要回答：
+
+- 哪些 AI 需求会反向定义 MCU 和端侧芯片规格；
+- 哪些片上资源是决定性瓶颈；
+- 开发套件如何把这些约束显式化。
+
+## 4. 评价重点
+
+MCU 路线重点观察：
+
+- 关键保障负载能否稳定维持；
+- 小模型能否在固定资源预算中运行；
+- 工具链是否能给出可分析、可复现的部署边界；
+- 功耗、体积和散热预算是否同时满足。
+
+## 5. 与框架2的关系
+
+MCU 路线主要对应 `T5` 控制端，也是框架2中最能体现“小型化、低功耗、工具链协同”特征的部分。它为整个基础系统课题提供了一个约束极强、边界清晰的验证窗口。
+
+## 6. 当前结论
+
+> **MCU 路线的主问题不是“大模型如何跑进去”，而是人工智能能力如何在极端受限条件下，被静态、可分析地纳入实时控制系统。**
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+# 实验设计与验证方法
+
+## 1. 验证重点
+
+本子课题的验证重点包括：
+
+- 静态内存预算是否成立；
+- 控制任务截止期是否维持；
+- 小模型推理是否能在固定窗口内完成；
+- 功耗、热状态和启动时间是否满足约束。
+
+## 2. 典型实验单元
+
+适合优先组织：
+
+1. 小模型与控制任务共存实验；
+2. 静态内存池和固定执行窗口实验；
+3. 工具链生成结果与手工部署结果对比；
+4. 低功耗与长稳运行实验。
+
+## 3. 指标重点
+
+- `deadline miss ratio`
+- `P99/P99.9 jitter`
+- 单次推理时延
+- 峰值内存占用
+- 启动时间
+- `E/inference`
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+# 预期成果与论文方向
+
+## 1. 预期成果
+
+本子课题预期形成：
+
+1. 面向 MCU 的静态智能控制问题定义；
+2. 小模型与控制任务静态编排方法；
+3. 工具链、代码生成与部署检查框架；
+4. 低功耗、小型化场景下的系统边界证据。
+
+## 2. 论文方向
+
+可对应的论文方向包括：
+
+- TinyML / Edge AI on MCU
+- 低功耗嵌入式智能系统
+- 静态部署与工具链协同
+- 实时控制中的小模型纳入问题
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+# 合作方式与产业落点
+
+## 1. 合作重点
+
+本子课题更适合围绕以下合作对象展开：
+
+- MCU / 控制芯片厂商；
+- 开发套件和工具链团队；
+- 小型化控制设备厂商；
+- 对功耗和体积高度敏感的行业客户。
+
+## 2. 合作方式
+
+建议采用：
+
+1. 芯片与工具链条件梳理；
+2. 静态部署链路共建；
+3. 小规模样机验证；
+4. 工具链与方法沉淀。
+
+## 3. 产业落点
+
+这一子课题更容易落到：
+
+- 开发套件；
+- 芯片协同方案；
+- 小型控制设备智能化升级；
+- 低功耗端侧部署方法。
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+# 子课题A：面向MCU的静态智能控制基础系统
+
+本目录用于承接框架2中的第一个子课题，重点面向 `T5` 控制端与极小资源预算场景。
+
+## 子课题定位
+
+本子课题重点研究：
+
+> **在极小内存、极低功耗和强实时约束条件下，人工智能能力如何以静态、可分析、可部署的方式进入控制系统。**
+
+## 建议阅读顺序
+
+1. [00-子课题定义.md](./00-子课题定义.md)
+2. [01-研究问题与适用场景.md](./01-研究问题与适用场景.md)
+3. [02-技术路线：静态编排、工具链与芯片协同.md](./02-技术路线：静态编排、工具链与芯片协同.md)
+4. [03-实验设计与验证方法.md](./03-实验设计与验证方法.md)
+5. [04-预期成果与论文方向.md](./04-预期成果与论文方向.md)
+6. [05-合作方式与产业落点.md](./05-合作方式与产业落点.md)
+
+## 当前特点
+
+本子课题的关键词是：
+
+`静态编排`、`工具链`、`代码生成`、`芯片协同`、`低功耗`、`极小资源预算`