该混合系统的设计方法确实可以应用于其他嵌入式计算领域的复杂感知任务，原因如下：
通用性：该设计方法强调了AI和CV的协同工作，这种协同机制在许多嵌入式应用中都是至关重要的。例如，在自动驾驶、机器人导航和智能监控等领域，AI和CV的结合可以显著提高系统的智能化水平。
低功耗优化：该系统在功耗管理方面的优化策略可以被广泛应用于其他嵌入式设备，尤其是在电池供电的设备中。通过动态调整处理能力和优化算法，可以在保证性能的同时延长设备的使用寿命。
模块化设计：该混合系统采用模块化设计，使得各个组件可以独立优化和替换。这种灵活性使得该设计方法可以适应不同的应用需求和技术进步。
实时处理能力：在许多嵌入式应用中，实时处理能力是一个关键要求。该系统通过高效的资源管理和调度策略，能够满足实时处理的需求，这一特性同样适用于其他领域的复杂感知任务。
多任务处理：该设计方法支持多任务处理，可以同时处理多个感知任务。这种能力在许多嵌入式应用中都是必要的，例如在智能家居、工业自动化和医疗监测等领域。
综上所述，该混合系统的设计方法不仅适用于卫星任务，还可以广泛应用于其他嵌入式计算领域的复杂感知任务，推动这些领域的技术进步和应用发展。