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revert docs: 完善三套实时性研究框架与验证方案 (#3) ## 改动内容 - 完善并提交“项目框架1：基于 RTOS 的五类场景 AI 实时性研究”。 - 新增“项目框架2：面向机器人大小脑异构系统的实时保障研究”。 - 新增“项目框架3：MCU 与资源受限 SoC 的 AI 实时性与低功耗研究”。 - 新增 RTOS–Linux–Hypervisor 边缘并行架构说明。 - 新增调整后的研究问题与验证建议，明确 RTOS、系统实时性与大模型低时延的边界。 ## 验证 - 已同步上游 `main`，源分支基于最新上游历史继续提交。 - `git diff --cached --check` 通过。 - 已检查提交范围，未加入凭据、令牌或临时文件。 - 远端分支提交已核对为 `b7863721fe906c0fa6a5e841599dd276a579d679`。 ## 建议重点审查 - 三套框架是否应作为相互独立、可并列选择的研究路线。 - 是否充分区分工业实时性、AI 推理低时延与端到端系统实时性。 - 机器人大小脑分域、Hypervisor 隔离及 MCU 资源预算的实验指标是否可落地。 --------- Co-authored-by: Mo1s <1194302708@qq.com> Reviewed-on: eaiadmin/rtos_llm_opt#3 Co-authored-by: moyixin <15971501952@163.com>
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# 研究问题与适用场景
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## 1. 研究问题
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本子课题重点回答四个问题：
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1. Linux 与 RTOS 如何在同一 SoC 上分工；
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2. Hypervisor 与 Hybrid 结构如何提升整体可治理性；
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3. 统一内存、总线、DMA 与 NPU/GPU 竞争如何进入系统分析；
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4. 规则兜底与异常切换如何把混合系统闭合成可验证的控制系统。
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## 2. 适用场景
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典型场景包括：
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- 设备端 SoC；
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- 工业边缘节点；
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- 车载或机器人边侧平台；
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- 同时承载控制与 AI 推理的异构系统。
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## 3. 与总课题共享层的衔接
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本子课题主要继承共享层中的：
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- `系统协同域`
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- `规则兜底与控制闭环`
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- `基础设备与算力基础` 中的 `T4/T3` 部分
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同时结合 `RTOS 直接控制域` 和 `推理运行域` 形成整体边界分析。
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