小米小米汽车-AIOS专家（座舱）

1. AIOS 数据层核心架构设计与开发：主导 AIOS 系统数据层的整体架构设计，包括数据模型定义、数据存储方案选型、数据访问接口设计，确保数据层的高性能、高可用性、可扩展性与数据一致性； 2. AIOS 系统开发与优化：基于 Android 系统架构，结合 AI 技术特性与数据层能力，主导 AIOS 系统核心功能模块的设计、开发与迭代，优化系统资源调度、任务管理机制，解决数据层与业务层的协同效率问题，保障系统在车载环境下的稳定性、流畅性与响应速度； 3. 事件与上下文数据管理：搭建并优化 AIOS 系统的事件管理体系，精准捕捉车载场景中的各类事件，设计事件数据的采集、清洗、存储与流转机制；同时，基于数据层能力实现上下文数据的高效管理，包括上下文数据的实时存储、按需检索、过期清理，保障 AI 决策时能获取完整、准确的场景信息，实现上下文的无缝衔接与复用； 4. 记忆模块数据开发：基于数据层负责大模型记忆模块的设计与开发，输出更具个性化、连续性的智能服务； 5. 数据层性能与安全优化：针对数据层的性能瓶颈，制定并落地优化方案；同时，设计数据安全保障机制，满足车载场景下的数据安全合规要求。

1、设计并优化大模型与强化学习融合算法架构，提升模型性能，使其适配AIOS运行环境，增强AI agent决策执行能力； 2、深度融合强化学习与大模型训练，促使AI agent在AIOS生态中自主学习并执行优化策略； 3、主导模型训练，运用分布式计算资源和高效训练策略调优参数，保障模型在AIOS和agent应用中的稳定性； 4、探索多模态融合创新应用，拓展模型能力边界，满足AIOS下AI agent复杂交互需求； 5、及时诊断并解决模型训练和应用过程中出现的问题，确保AI agent稳定运行，参与需求讨论，提供建设性技术建议。

1、开展蓝河操作系统相关技术（AIOS、生态、标准）行业的洞察研究，分析发展趋势和竞争格局，定期撰写技术洞察报告； 2、敏锐识别AIOS可能涌现的新技术，对新技术的演进路径和迭代节奏有一定的预判，并提供洞见和相关决策支持； 3、输出蓝河操作系统技术竞争分析观点，组织制定软件路线图，并与产品线、相关业务/技术部门进行高效协同，通过技术规划指导牵引蓝河操作系统的技术预研，确保OS竞争力的领先； 4、针对软件业务/技术面向未来的不确定性和战略关注点，组织开展战略专题研究分析，并给予业务/技术方向牵引。

1、规划并践行前沿数据采集策略，采集AIOS及手机AI agent开发所需多源数据，确保数据完整、高质； 2、架构设计并优化知识图谱，搭建适配AIOS生态与agent决策交互的知识体系，明确节点与边的关系，消除知识冲突与冗余； 3、采用创新方式清洗、预处理数据，转换为契合知识图谱构建的格式，为AI agent在AIOS中的运作提供支撑； 4、密切跟踪AIOS系统更新及agent功能演进，定期更新维护知识图谱，建立智能高效的质量监控体系； 5、与多团队协同合作，为AIOS开发和AI agent优化供应数据与知识支持，推动技术革新。