几百千瓦，系统架构为简 单的“光储柴”，调度逻辑单一。 虚拟同步机（VSG）技术成熟，构网型储能变流器（PCS）开始规模应用，具备与同 步发电机相当的电网支撑能力；模型预测控制（MPC）引入调度，实现多目标协同； IEC61850 协议应用到微电网场景，解决异构设备互操作性问题。 上千台 PCS 作为电压源同步并机构网技术成熟，可支撑百 MW 级以上大容量光储离网 / 并离网微 / 柴 / 荷孤立微电网 核心特点包括： 并离网场景：大电网限电或经常停电场景 核心特点包括： 负荷完全由微电网内部电源供电；实现自发自用； 微电网具备全站黑启动能力，实现分钟级的带载同步黑启动； 通过微电网控制器实现微电网电压和频率二次调节和紧急调节； 通过微电网能量管理系统的源网荷储互动实现微网经济运行； 支持储能独立构网运行； 支持储能和柴发联合构网运行，提高微网带载能力以及更高比例可再生能源消纳。 12 13 3. 华为智能微网解决方案架构创新与关键技术 3.1 分层控制架构 稳定构网控制层：以设备调频调压能力为核心，通过合理的构网电源与拓扑设计，保障 100% 新能源 稳定同步构网，支撑负荷连续供电。 以微网控制器为核心，在百毫秒实现系统内源网荷储的快速协调控制，在功率负荷不平衡时实现快速平 滑波动，保证微电网频率、电压的稳定，同时需要实现无缝并离网切换以及快速黑启动等功能。未来协

6Tbps 交换容量，瓶颈效应更加严重。然而在实际部署中， 为保障链路冗余、流控带宽和管理接口，芯片可用端口通常不到理论 最大值，导致整体带宽扩展能力受到压制。尤其是在并行训练中伴随 的突发性大量同步与广播时，网络时常出现瞬间拥塞、缓存溢出与延 迟剧增等问题[7]。 与此同时，随着大模型参数规模和训练复杂度的持续增长，智算 中心对网络端口密度的需求正加速攀升。以 GPT-4 等万亿级模型为例， 网络带宽瓶颈 当前，大模型训练通常依赖数千张 GPU 卡协同工作数周甚至数月， 训练效率瓶颈并不仅仅取决于单 GPU 的算力，也受到 GPU 集群间通 信效率的影响。GPU 间需进行频繁的梯度同步、参数更新、状态同 步等集合通信操作，这些数据传递操作在服务器机内和机间均存在， 且随着模型参数量的逐步提升，所传递的数据量也会不断增加。因此 网络带宽越高，网络通信延迟在训练周期中占据的时间越短，也就能 并 行 单 次 迭 代的 AllReduce 集合通信数据量可达数百 GB 级别，如此庞大的数据量在 极短的时间内需要完成传输与同步，对网络带宽提出了极高的要求。 下表展示了不同模型规模单次梯度同步数据量的大小。 模型规模 典型 GPU 数 量 单次梯度同步数 据量 通信敏感度 十亿参数 数十卡 10GB 至 50GB 中等 千亿参数 数百至千卡 300GB 至 800GB 高

端到端可靠性设计，保障系统稳定可靠运行 3.1.4 原生安全能力基线，构筑纵深防御高安全体系 数据层 3.2.1 五大核心要素，定义和设计云上数据库 3.2.2 基于数据迁移和同步技术，保障数据完整性与准确性 3.2.3 数据库和存储设备协同，高效实现大库备份和恢复 中间件层 3.3.1 业务中间件，支撑敏捷、高效的消息和事务处理 3.3.2 接入中间件，实现云上业务同云下业务的无缝连接 可观测 故障 智能定界 故障 自动恢复 中间件层 数据层 基础设施层 软硬协同高性能 超大规模算力 多层冗余高可靠 纵深防御安全 消息队列 事务 缓存 调度 高性能大容量 高效迁移与同步 快速备份恢复 高可靠架构 虚拟机 虚拟存储 虚拟网络 容器 分布式总线 云负载均衡 数据库 对象存储 文件存储 构建及依赖管理 Maven、Gradle API设计与管理 Swagger、Postman 数据库具备池化架构及弹性扩展能力，提供多种高可靠部署架构方案，满足主机应用大容量、高性能、 高可靠诉求。 ② 提供高效的数据迁移工具和服务，支持广泛的主机侧数据库兼容能力和自动化迁移能力，同时提供可 靠的数据同步方案，以确保并轨运行阶段云上和主机之间应用数据的一致性。 ③ 提供大库迁移上云后的快速备份和恢复能力，保障数据库业务稳定运行。 (3) 中间件层 ① 支持高吞吐、低延迟的分布式消息队列，提升分布式业务系统之间的消息事件传递效率。

处理闭环跟踪（补货申请→仓库备货→物 料配送→产线签收→库存更新→系统验证） 任务驱动 预警到人，推动问题闭环处理 定时巡检 “预警哨兵”时刻守护 n WMS-MES 系统集成，以数据秒级同步 助力实时业务管理。 n 异常校验机制 n 监控架构 “规则→监控→触发→处理→反馈” 的完整闭环 精益生产（JIT 准时制） 补货上限、安全库存、目标库存 库存看板，显示当前可用库存、锁定库存 采购入库 收货质检 SN采集 容器管理 标签打印 备料拣货 扫码复核 备料退货 波次管理 效期预警 盘点损益 移库管理 下游协同层 内部部门协同 外部供应商交互 车间工位 发布物料 需求 库存同步 退料/退还/换料 领料出库单 ERP VMI库存监控 PLM 预约到货 供应商仓 原材料仓 半成品仓 线边仓 成品仓 智能制造数字化解决方案 C-WMS解决方案，通过赋能供应商协 等机制，以实现出入库全流程数字化防错。 • 使用PDA直接扫描成品外包装SN码，WMS根据SN码进 行匹配生产入库单，并在系统中记录相关信息，以支持 后续的追溯需求。 • 集成打通后，实现数据实时同步，账实一致。 上游系统 产成品仓 WMS 原材料/半成 品仓 WMS 组装加工 ERP+MES 领料出 库 成 品 入 库 委外入库 供应商 供应商 工厂 原材料仓管理：

国际星闪联盟产业峰会前夕的创新展上，超 120 项星闪技术创新成果集中亮相，包括星闪数字人借助大语言 模型，可在30秒内精准复刻用户形象与声纹；星闪机械狗通信延迟控制在1毫秒以内；星闪无线智能机械手实现微秒级响应； 星闪无线电机同步控制方案打破传统有线控制束缚等，展现了技术强大的应用潜力。 2025 年末：有望正式启动星闪 3.0 标准 依据产业发展规划，2025 年末有望正式启动星闪 3.0 标准的研发工作。该版本将聚焦于实现全场景设备互联互通， Slot 时长 125μs 625μs 时延 微秒级 毫秒级 同步精度 μs 级 μs 级 多用户并发 10 通常 3, 最多 7 抗干扰 优于 BLE 10db( 融入扫描信道，屏蔽干扰信道 ) 普通 ( 自适应 AFH 跳频 ) 安全性 高 ( 新增国密 ) 中 (AES-CCM) SLB vs Wi-Fi（同步、低时延、抗干扰能力领先） 性能指标 SLB Wi-Fi 峰值速率 峰值速率 930Mbps 1100Mbps 多通道 支持杜比全景声 支持 7.1 声道 音频同步时延 1μs <1ms 传输时延 <1ms 约 50ms 高保真音效 Uncompressed Audio 支持语音、视频等多业务井发 Uncompressed Audio 6 IOTE 2026 深圳展：2026.08.26-28 参展联系：杨先生：135 3053 3040 SLP vs

，因其算存传均有差异导致无法从应 用层映射到最佳硬件：针对传统训练框架，并行策略是按照其算力芯片数量进行平均划分， 7 但其在异构算力下平均分配因其计算能力、传输能力差异性造成模型计算量处理不同步、集 合通信数据传输有堵点，“快等慢”造成部分资源浪费。针对大模型推理过程，由于预填充 和解码阶段对算力和显存的需求量不同，传统大模型推理过程算力显存阶段互为瓶颈，造成 低水平资源利用率，需要 编程模型与接口和智能动态编译优化： （1）异构硬件抽象：异构硬件可分为存储、计算、同步抽象，存储抽象采用“无限寄 存器+SPM+内存”模型来解决多种编程模型带来的访存差异，计算抽象提供显式张量/向量 指令语义，使高层 IR 到低层 ISA 映射具备可理解性，同步抽象采用单指令细粒度同步，以 依赖关系为同步指令的纽带，方便上层应用生成到低层次指令集。 （2）统一编程模型：统一编程模型与接口主要基于 2.1 统一集合通信库 面向异构算力协同场景中不同芯片通信库各异导致通信算法的实现和优化不具备通用 性与自适应性、通信机制不互通而不能产生“信息交流”的问题，造成大模型训推过程中参 数传输、梯度同步、中间数据交互阻塞，需要构建统一集合通信库支持异构芯片间通信原语 的转译。统一集合通信库提供统一通信算子接口层，屏蔽底层不同芯片中通信原语实现细节， 实现通信优化跨芯片、跨任务、跨规模的自适应优化能力。

跨设备的协作。不同设备类型意味着不同的传感器能力、硬件能力、屏幕尺寸、操作系统和 开发语言，还意味着差异化的交互方式。同时跨设备协作也让开发者面临分布式开发带来的 各种复杂性，例如跨设备的网络通信、数据同步等。若采取传统开发模式，适配和管理工作 量将非常巨大。当前移动应用开发中遇到的主要挑战包括：  针对不同设备上的不同操作系统，重复开发，维护多套版本。  多种语言栈，对人员技能要求高。 3-10：打包上架模式 24 自由流转 传统操作系统上的应用只能在单个设备内运行，多设备间的应用无法互通，当用户有多 个设备且要跨设备完成任务时，体验上存在断裂点，数据不能有效同步。因此应用能够在设 备之间流转，不间断给用户提供服务的能力就变得非常重要。 鸿蒙系统提供了自由流转的能力，使得开发者可以方便地开发出跨越多个设备的应用， 用户也能够方便地使用这些功能。 2）跨端迁移 - 3）多端协同 96 随着个人设备数量越来越多，跨多个设备间的交互将成为常态。基于传统 OS 开发跨设 备交互的应用程序时，需要解决设备发现、设备认证、设备连接、数据同步等技术难题，不 但开发成本高，还存在安全隐私、兼容性、性能等诸多问题。为了适应万物互联时代的环境 变化，鸿蒙系统构建了基于分布式运行环境所需要的基础设施，为开发者提供了基础的分布 式框架能力，

CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 机器人到柔性产线，负载整合技术正在成为 AI 与控制融合的核心使能技术。 本白皮书将 随着软件定义自动化技术在工业领域的深入应用，以及基于 PC 架构的运动控制器广泛部署，特定的技术需求和行业趋势逐 渐显现： • 多轴协同控制需求激增：生产流程的复杂化和精细化推动了对更多电机和执行器同步控制的需求增长，以实 现精确的多点协调和同步。传统的单一控制解决方案，如独立的 PLC 或微控制器，在处理大规模轴控任务时 面临性能瓶颈，难以满足现代工业对高度集成和协调性能的要求。 • 超短控制周期追求：追求更短的 Windows 丰 富的软件生态支持 • 实时核隔离技术高度依赖 Windows 提供接口， 若 Windows 系统在实时核隔离等技术上迭代更 新，基于 Windows 的负载整合解决方案也需要 同步迭代更新。 • 目前绝大多数基于 Windows 的提供实时能力的 负载整合解决方案均为商用方案，可供选择的开 源方案较少。 该方案为需要在 Windows 环境下实现实时控制的工业应用提供了一种可行的技术路径，既延续了

步语义，要求整个调用链保持异步风格，开发成本较高。为解决该问题，ArkTS 运行时引入了 自动延迟加载（lazy import）机制：只需在 import 语句中添加 lazy 关键字，即可使模块在首次使用时按需加载，支持同步与异步调用场景， 无需改动业务逻辑结构。 此外，TS/JS 运行时通常为单线程架构，并仅提供基于消息传递的 Worker API。开发者在处理并发任务时需显式封装命令消息及其处理逻辑，使用繁琐。 动态加载：使用一个异步函数来动态导入模块，返回一个 Promise 对 象，实现模块的异步加载，减少了启动时的加载量，提高了启动性能。  延迟加载：import 关键字后面加上 lazy，模块会在第一次被使用时自 动同步加载。 动态加载与延迟加载的对比： 加载方式 启动性能优化 代码侵入性 控制粒度 使用建议 动态加载 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 精细控制 适用于加载时机明确、 功能较独立的模块。 延迟加载 多，从编程语言角度看，GC 暂停耗时是关键因素之一。与现有的 STW GC 或近 似并发 GC（图 2-5）不同，仓颉的并发 GC 采用轻量同步机制，具有更短的 GC 暂停耗时，仓颉应用线程完成 GC 同步的平均耗时小于 2 毫秒，典型情况下完 成一次 GC 同步的耗时在百微秒量级。仓颉并发 GC 可以帮助应用大幅减少 GC 暂停导致的丢帧，是时延敏感场景的优选编程语言，如：  长列表、复杂页面快速滑动