场景痛点：
荣耀Turbo X引擎通过AI调参已将单一调度器潜力挖掘到极致。但面对少数几类底层资源冲突模式（如“IO密集与计算密集并发”、“后台重载与前台交互争抢”），单一调度器框架存在固有“偏科”，参数调优无法从算法根源消除冲突。典型场景有：
· 大型游戏加载：大量贴图读取（IO密集型）与画面渲染（计算密集型）同时发生，调度器无论参数如何倾斜，都会出现资源争抢，表现为加载过程卡顿。
· 后台重载 + 前台交互：例如后台应用正在安装/解压大型文件，同时前台刷微博或抖音。IO与CPU资源被双向争抢，单一调度器难以兼顾后台进度与前台流畅度。
· 大型应用冷启动：启动一个GB级别的应用时，密集的IO读取与CPU计算可能阻塞系统关键线程，导致启动耗时过长。
· 屏幕录制 + 重载游戏：录屏编码持续消耗CPU/GPU，与游戏渲染抢资源，单一调度器无法为录屏任务划定“硬性资源边界”，导致游戏帧率不稳。
功能构想：
建议在现有AI感知能力基础上，研究轻量化、按需加载的专家调度机制：
1. 针对冲突类型而非具体场景：只为少数几类（预计3-5个）典型的资源冲突模式设计专用调度策略，而非为海量
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