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# 论文写作规划 — 面向AI的实时控制基础系统研究
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> **版本**: v0.1
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> **定位**: 框架2对应的候选论文规划稿
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> **目标**: 把“人工智能进入实时控制系统后，基础系统如何维持整体实时边界”组织成可写作、可实验、可比较的论文结构
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## 0. 文章定位与核心贡献
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### 0.1 一句话定位
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> **围绕人工智能目标负载进入实时控制系统后的整体边界问题，系统研究模型、运行时、RTOS、Linux、Hypervisor 与异构资源结构如何共同决定系统的确定性、可预测性与实时性表现。**
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### 0.2 核心贡献
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| 编号 | 贡献 |
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| `C1` | 提出“面向 AI 的实时控制基础系统”这一问题定义与三层边界框架 |
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| `C2` | 给出 MCU 路线与 SoC 路线并行的统一验证矩阵 |
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| `C3` | 给出 Linux / RTOS / Hypervisor / 混合结构的系统级对照方法 |
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| `C4` | 给出规则兜底、异常切换与闭环安全边界的实验组织方式 |
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## 1. 文章整体结构
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第1章 引言
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第2章 问题背景与相关工作
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第3章 面向AI的实时控制基础系统问题定义
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第4章 三层边界：RTOS控制域、推理运行域、系统协同域
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第5章 MCU路线与SoC路线
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第6章 实验方法学与对照结构
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第7章 实验结果
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第8章 深入分析与边界讨论
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第9章 产业定位与系统意义
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第10章 结论与展望
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## 2. 各章重点
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### 第1章 引言
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重点说明：
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- 人工智能进入实时控制系统后，问题已经跨层展开；
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- 单纯用“RTOS 优于 Linux”不足以覆盖真实系统问题；
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- 需要一个“基础系统主语”的新框架。
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### 第2章 问题背景与相关工作
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重点说明：
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- AI 目标负载的时间行为与资源行为；
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- RTOS 的直接价值；
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- Linux 与 PREEMPT_RT 的边界；
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- 现有研究为什么很少真正覆盖混合系统。
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### 第3章 问题定义
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重点说明：
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- 什么是“面向 AI 的实时控制基础系统”；
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- 为什么研究对象要从 RTOS 平台上移；
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- `T5~T1` 继续作为验证矩阵，而不是研究主语。
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### 第4章 三层边界
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重点说明：
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- RTOS 直接控制域；
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- 推理运行域；
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- 系统协同域。
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这一章是框架2的核心理论骨架。
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### 第5章 MCU 路线与 SoC 路线
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重点说明：
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- MCU 路线为什么强调静态编排和工具链；
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- SoC 路线为什么强调 Hybrid、Hypervisor 和统一内存竞争；
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- 两条路线如何分别组织实验。
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### 第6章 实验方法学与对照结构
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重点说明：
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- `O0/O1/O2/O3` 对照组；
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- `L0~L7` 场景编号；
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- `E0~E8` 实验单元；
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- 三层指标与解释边界。
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### 第7章 实验结果
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重点按三条主线展开：
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1. RTOS 直接控制域结果
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2. 推理运行域结果
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3. 系统协同域结果
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并比较：
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- MCU 路线与 SoC 路线；
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- 原生系统结构与混合结构；
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- 有无规则兜底时的闭环差异。
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### 第8章 深入分析与边界讨论
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重点分析：
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- 哪些边界由 RTOS 直接贡献；
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- 哪些边界由协同结构贡献；
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- 哪些结论只在 MCU 或 SoC 路线成立；
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- 哪些情况下混合结构收益明显，哪些情况下收益收窄。
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### 第9章 产业定位与系统意义
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这一章是框架2相对框架1新增的重要内容。重点讨论：
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- 企业如何从 RTOS 供应方转向基础系统供应方；
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- 基础系统叙事如何替代单点适配叙事；
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- 这一转向对联合研究与产业化路径的意义。
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### 第10章 结论与展望
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重点总结：
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- 人工智能进入实时控制系统后的主问题是什么；
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- 基础系统主语为什么比 RTOS 单主语更准确；
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- 后续在工具链、体系结构与协同治理上还有哪些扩展方向。
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## 3. 研究问题到实验映射
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| 研究问题 | 主要实验单元 | 主要章节 |
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|---|---|---|
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| `RQ1` RTOS 直接控制域边界 | `E1`、`E3`、`E8` | 第4、7、8章 |
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| `RQ2` 推理运行域时间行为 | `E2`、`E3`、`E8` | 第4、6、7章 |
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| `RQ3` 系统协同域结构收益 | `E4`、`E6`、`E7`、`E8` | 第4、6、7、8章 |
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| `RQ4` MCU / SoC 双路线边界 | `E5`、`E6`、`E8` | 第5、7、8章 |
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## 4. 当前结论
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框架2的论文规划和框架1最大的不同，不是换了一个标题，而是换了整篇文章的主语：
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> **论文不再只回答“RTOS 在 AI 任务下是否更优”，而是回答“人工智能进入实时控制系统后，基础系统如何共同维持边界”。**
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