以电力电子与储能技术为起点，借助 AI 数字分身系统化学习、跨领域整合， 将知识转化为可复用的智力资产。
以个人专业积累为核心，逐步扩展到关联领域，形成系统化的知识网络。
从基本变换器到 T 型三电平拓扑，从 SiC 器件选型到栅极驱动、从 PWM 调制到双闭环控制——覆盖逆变器设计的完整技术栈。
研习深度：工程实现级阳台储能、户用光储、微逆市场——关注欧洲政策演进（800W→2400W）、竞品格局与供应链风险。
研习深度：市场分析级德国/荷兰/法国核心市场分析、渠道策略（DIY 零售 / 电商 / 安装商 B2B）、展会情报与客户画像。
研习深度：战略规划级构建 AI 数字分身进行系统性知识研习——从文献检索、技术文档生成到跨领域知识融合，探索人机协同的知识生产方式。
研习深度：方法论探索FMEA 故障模式分析、降额设计准则、EMI/EMC 合规（EN55022 Class B）、热管理（自然冷却）、MTBF 估算与加速寿命试验。
研习深度：工程设计级GaN 器件前景、DSP 实时控制、电磁兼容设计、供应链地缘风险管理——持续跟踪技术前沿与产业动态。
研习深度：持续跟踪中不是简单地用 AI 搜索答案，而是构建一个能够深度研习、系统思考的数字分身。
数据手册、学术论文
行业标准、竞品信息
AI 数字分身深度学习
建立知识路线图
跨领域交叉验证
生成新的知识体系
深度技术文档
可复用的智力资产
从电路原理图出发，到完整的逆变器系统设计——记录知识构建的每一步。
Buck/Boost/Buck-Boost/Flyback 四大基本变换器 · 半桥/全桥逆变拓扑 · SPWM 频谱分析 · 无源器件选型
两电平 vs 多电平对比 · T 型三电平深度分析（方案核心）· NPC/ANPC · 双向 AC-DC 并网整流
Si vs SiC 全面对比 · C3M0065100K 数据手册深度解读 · 栅极驱动电路设计 · GaN 前景评估
PLL 锁相环 · PI 双闭环 · PR 谐波抑制 · DC-Link 设计 · EMI/EMC · 热管理 · 可靠性 · 竞品与市场