任务 ID: task-keyence-s3 | 文件: task.md | 最后修改: 2026-02-25 12:28:02

Task task-keyence-s3 — 基恩士 S3：智能相机平台硬件约束调研（广度搜索）

文件路径

task.md（本文件，创建后不再修改）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s3/task.md
session.md（执行日志，只追加）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s3/session.md

原始需求

基于基恩士 Keyence AI Identify 竞品分析项目（R1-R4b 已完成），进行 S 轮增补研究。

S3 核心问题：
- 市面主流工业智能相机（海康 Hikrobot、大华、Basler、Cognex In-Sight、目标平台）的硬件规格区间（ARM 核型号、NPU 算力 TOPS、RAM 上限、存储）？
- 在典型智能相机算力下（ARM Cortex-A55/A72、1-4 TOPS NPU、512MB-2GB RAM），DINOv2-S / ViT-Tiny / MobileNetV3 / EfficientDet-lite 各自的实际推理时间？
- 片上少量参数更新（Adapter fine-tune / 分类头更新）的内存和时间开销，是否在智能相机约束内可行？
- 基恩士 IV4 内置 AI 加速器的可能规格推断（4ms/件倒推算力需求）？

背景：
- 目标是实现功能上不完全劣于基恩士 AI Identify 的替代方案
- 部署平台：工业智能相机（边缘嵌入式），不是服务器/PC
- 训练约束：只能在智能相机平台上做少量参数更新（不能做全量重训练）

前置资料：
- R1-R4b 报告已归档：/root/.openclaw/workspace/archive/keyence-research-2026-02-25/
- S 轮完整方案：archive/keyence-research-2026-02-25/S-ROUND-PLAN.md

搜索查询（参考，可根据实际情况调整）：

Hikrobot industrial smart camera ARM NPU specs AI 2024
Basler dart embedded AI camera hardware specifications
industrial smart camera AI edge inference benchmark
MobileNetV3 ARM Cortex-A inference time benchmark
DINOv2 ViT-S inference time ARM embedded
on-device fine-tuning edge device memory constraint
Keyence IV4 AI accelerator ASIC FPGA specs inference
smart camera TOPS NPU comparison industrial 2024

产出文件：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s3/report.md

执行链

researcher → 爱衣质检

各 Agent 职责

Ai.Res（session key: `agent:researcher:main`）

任务：
1. 阅读 S-ROUND-PLAN.md 中 S3 章节了解完整需求
2. 广度搜索（≥20 条来源）围绕智能相机平台硬件约束
3. 撰写结构化报告，保存至 report.md

报告须包含：
- 主流工业智能相机硬件规格对比表（含算力/内存/典型芯片）
- 典型平台（1-2 TOPS NPU / 512MB RAM）上各骨干模型的推理时间数据
- 基恩士 IV4 AI 加速器规格推断（倒推法，附置信度）
- 片上 Adapter fine-tune 可行性结论
- 参考来源列表（≥20条）

Scratch 文件：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s3/scratch.md
- 每搜索一轮后立即 append 关键结论到 scratch（不要积累在 context 里）
- Scratch 超 300 行时 → 发 status=awaiting_confirmation 给 agent:main:main 请求确认

Context 自检（每轮搜索后）：

bash /root/.openclaw/workspace/scripts/context-check.sh

🟡 (30k-80k tokens)：加快进度，减少新查询
🔴 (>80k tokens)：立即发 status=context_overflow 给 agent:main:main 停止当前 session

开始时：
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher receive "基恩士 S3 硬件约束调研" task-keyence-s3

完成后：
1. 将执行日志追加到 session.md
2. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher handoff "基恩士 S3 硬件约束调研" main task-keyence-s3
3. sessions_send 通知爱衣（agent:main:main，必须传 timeoutSeconds=0，禁止省略）：
task_id=task-keyence-s3 task=/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s3/task.md

⚠️ 爱衣质检 SOP（收到最终通知后执行）

Step 1：评估工作区大小

du -sb /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s3/

超过 80KB → 跳至「超限处理」
未超过 80KB → 继续 Step 2

Step 2：读取 session.md

wc -l /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s3/session.md

若行数 N > 0，read session.md 全文。

Step 3：质检要点

通用检查（每次必须）：
- 产出是否符合原始需求？
- 执行过程是否有明显问题？
- Agent 间是否有未解决的分歧？

任务特定检查：
- [ ] 主流工业智能相机硬件规格对比表（含算力/内存）
- [ ] 典型平台（1-2 TOPS NPU / 512MB RAM）上各骨干模型的推理时间数据
- [ ] 基恩士 IV4 AI 加速器规格推断（倒推法）
- [ ] 片上 Adapter fine-tune 可行性结论
- [ ] 来源 ≥ 20 条

Step 4：输出结论

通过 →
1. 将报告归档：cp -r /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-s3/ /root/.openclaw/workspace/archive/keyence-research-2026-02-25/s3-completed/
2. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main done "基恩士 S3 硬件约束调研" task-keyence-s3
3. 用 message 工具发送给主人（telegram, 92763607），归纳任务结果
⚠️ 必须调用 message 工具，不能只在主对话回复

不通过（rejectCount == 0） →
1. 分析问题根因，设计新执行链
2. 创建新的 task.md（task_id 加后缀 -retry1），session.md 独立
3. 在原 session.md 末尾追加一行 rejectCount=1
4. sessions_send 给新执行链起始 Agent
5. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main retry "基恩士 S3 硬件约束调研" "<新执行链>" <起始role> 1 task-keyence-s3

rejectCount >= 1（第二次仍失败） →
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main fail "基恩士 S3 硬件约束调研" task-keyence-s3
2. message 主人，归纳问题和两次失败原因，请主人裁决

超限处理（工作区 > 80KB）

仅读 task.md（了解需求）
读 session.md 末尾 200 行
message 主人：任务已完成，但工作区内容繁多（XXkB），建议人工审计，附简单归纳