用途：对多模态预处理能力做竞品分析，将 NVIDIA DALI、OpenCV、torchvision、Decord、TVM/Relay、Qualcomm QNN、MediaTek NeuroPilot 等方案与昇腾 MultimodalSDK 对比，识别差距、用户痛点，并给出 NPU 迁移策略与算子迁移工作量评估。
主要能力：先收集用户现有预处理管线、目标模型（如 Qwen2VL、InternVL2、LLaVA）、硬件与痛点；再借助 librarian agent 调研竞品的图像解码/缩放/裁剪、视频解码与抽帧、张量转换与归一化、模型专用预处理、硬件加速与性能特征；随后对照 MultimodalSDK 能力矩阵（Image.open/from_numpy/from_torch/from_pillow、resize、crop、to_tensor、video_decode、normalize、Qwen2VL 与 InternVL2 适配器、vllm patcher）做差距分析。
使用方式：按五步流程执行——了解现状、竞品调研、SDK 能力分析、差距分析、痛点归类；输出竞品分析报告、NPU 迁移计划（评估、映射、实施、优化四阶段）、迁移路线图与算子数量/复杂度/工时估算表。
适用场景：已用昇腾 NPU 推理、需成本或能效优化、需离线或边缘部署、计划从 GPU/CPU 预处理迁移到 NPU 的用户。
限制：不推荐在当前 GPU 方案已满足性能、NPU 尚不支持所需功能、迁移成本高于收益或框架依赖难以迁移时使用；分析依赖外部调研与文档，具体性能与价格数据暂未提供。