华为园区网络 WLAN 毫米波智慧监测(体征检测) 技术白皮书 华为园区网络 WLAN 毫米波智慧监测(体征检测) 技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司 i 目 录 1 产生背景 ....................................................................................... 8 3.2 呼吸检测 ..................................................................................................................................................................... 9 3.3 存在检测 ......... 9 3.4 心跳检测 ..................................................................................................................................................................... 9 3.5 睡眠检测 .........

的数据采集和设备状态反馈，从技术角度认为智能 工 厂 是 基 于 科 学 对 物 质 、知 识 的 加 工 系 统 。 ANDERSON 等 ［13］提出了一个支持在智能工厂制造 过程中的信息交换和一致性检测的专家系统，并在 航空航天领域进行了试验验证。该框架基于知识形 式化和语义规则，通过本体、语义协调策略和连接接 口来管理信息和知识，并识别制造系统中的不一致 性。为了实现大规模定制生产，HALLDOR 端协同及大小模型交互，最终实现航天制造工厂智 能化管理，提升生产系统效能与灵活性，保障制造 全流程稳定运行与优化。 1.2 航天制造大模型 针对航天飞行器批量化生产对工艺设计、过程 调控及质量检测智能化管控需求，构建航天飞行器 制造大模型体系 ［20］，如图 3 所示。体系分为云平台基 座、智能云平台及智能制造应用 3 个层次，云平台基 座 为 构 建 航 天 制 造 大 模 型 所 使用状态等生产管理数据，通过 NLP 与标注 ［21］、多 模态信息提取与融合 ［22］、大数据挖掘 ［23］等方法，构建 工艺智能生成、智能装配指导、实时排产调度、智能 检测、测试大数据分析等场景大模型，并基于云-边- 端集成框架，与现有制造设备、检测设备、数字化终 端及航天飞行器制造云平台进行集成，形成航天装 备制造“数智大脑”，大幅提升产品制造效率和规模 化生产能力，有力推动航天装备制造数字化转型与

为例说明，技术架构主要包括三个关键子系统：检测功能、 切换机制和交互协议，如图 2-1(b)所示： 中国移动 面向新型智算中心的以太网弹性通道（FlexLane）技术白皮书(2025) 7 图 2-1 FlexLane 技术架构与部署层级  交互协议：链路两端通过协议报文向对端通告故障隔离、故障恢复等操作。  切换机制：管理物理通道的状态（开启/关闭）。当检测到故障时，支持隔离 故障通道；当检测到故障通道恢复正常后，支持将故障通道恢复为正常工作 通道。支持主动开启或关闭部分通道实施故障预防策略（例如上层应用提前 诊断出某通道即将发生故障），或动态节能。  检测功能：实时检测各通道状态。支持被动查询或主动上报物理通道的状态， 含发光功率、收光功率、温度、电流、电压等信息。 FlexLane 的协商协议、切换机制以及检测功能都可以与更上层的管控系统进 行交互，从而对通道的状态进行监控，如查询通道当前信号质量、通道当前状态 （正常工 ne）技术白皮书(2025) 8 3 FlexLane 关键技术 FlexLane 的整体流程包含故障通道的检测、故障通道隔离、故障通道恢复以 及主动开启或关闭通道，如图 3-1 所示。 图 3-1 FlexLane 整体技术流程  故障检测：本端支持通道粒度的告警检测。高速接口的任一通道发生故障时， 立即触发故障隔离流程。  故障隔离：本端向远端发送故障信息协议信令，通知远端隔离发送侧对应故

理念。 几乎所有 ICT 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复 提供高度个性化的客户体验，那些将先进AI直接嵌入工作流程的企业，均能跨越传统的AI应用门 槛，实现跨越式发展。 透明度是开源AI的另一大标志。通过直接获取源代码与训练数据，企业能够审查、审计并调整模 型，以满足监管合规要求、检测偏见，并与《欧盟AI法案》等新兴标准保持一致（来源：《欧盟 AI法案》，2024年）。这种环境孕育了信任，培养了共同所有权意识，用透明与问责取代了“黑 箱”的神秘感。同时，基于社区的改进机制，确 在客户支持领域，AI赋能聊天机器人和虚拟助手，不仅提高了响应速度，还能让人工客服专注处 理复杂问题。在运营管理领域，AI可优化供应链与工作流程、预测潜在故障，并实现重复性任务 的自动化。财务团队则借助AI开展欺诈检测、自动化报告生成、交易处理及高级数据分析工作， 从而加快决策速度并提升合规水平。 随着AI成为业务核心，岗位职能正快速演变。如今，企业寻求的是能够搭建人类与AI协作桥梁的 人才，以创造新的机遇

Studio 会根据选中的设备类型去匹配及检测对应的功能模块。避免不同的 Entry 模块之间，出现支 持的设备类型重叠的情况。推荐典型的多设备工程目录结构如下所示： 图 3-4：多设备工程目录结构 2. 多端开发辅助 在编码阶段，DevEco Studio 提供了一些实时检测机制，以辅助开发者写出高质量的多 设备应用。  API 检测：检测设备特有 API 是否可用，以避免 API 被误用。例如：在一个平 板应用上调用 NFC 接口，编辑区会标红。此外，查看提示信息可以知道，平板设备不 具备 NFC 的能力。 15 图 3-5：开发辅助检测提示  组件参数检测：当组件的宽度、高度、圆角半径等参数使用了固定值，并且和 系统 Resource 相同时，DevEco Studio 会给出警告，并提示可使用系统 Resource 进 行一键替换。 DevEco Studio 针对多设备静态编码检测、运行效果检测提供了两种类型检测工具。  Code Linter 编码检测：支持对应用/元服务的代码文件进行扫描、检测，对于违反 多设备开发规范的代码进行告警。典型规范如颜色使用固定值、字体单位未使用 fp 等。  应用体检工具：通过体检工具可以检测应用/元服务在设备上的运行效果，检测出 人眼难以发觉的 UX 问题，如不同设备下的色差、字体大小、图标清晰度等。

和技术发展中心（地址：重庆市南岸区南兴路 58 号；邮编：400060；电话： 023-62806030）。 主编单位：重庆市交通规划和技术发展中心 参编单位：重庆市交通运输综合行政执法总队工程质量监督支队 招商局重庆公路工程检测中心有限公司 重庆首讯科技股份有限公司 云基智慧工程股份有限公司 中铁长江交通设计集团有限公司 重庆海特科技发展有限公司 重庆交通大学 重庆中交通信信息技术有限公司 重庆巨能建设（集团）有限公司 竣（交）工模型 √ 121 运维管理 阶段 运维数据集成 √ 122 设备设施运维管理 √ 123 电子档案 管理 电子档案管理系统 √ 124 生成 √ 125 归档 √ 126 检测 √ 127 移交 √ 128 利用 ○ 备注：1.打“√”的为应具备的功能，打“○”的为宜具备的功能。2.智慧工地功能包括但 10 基本规定 不限于表中内容。 11 智慧工地信息化平台 环境信息采集设施包括扬尘监测、噪声监测、水质监测和有害气体监测等设 备，采集的数据应实时上传至智慧工地信息化平台，并通过 LED 屏幕实时显示。 6.2.7.2 环境信息监测设备测量范围、精度、分辨率等指标应满足相关检验检测规范 要求。 6.2.7.3 扬尘监测设备应能采集 PM2.5、PM10、PM100 等数据。 6.2.7.4 噪声监测设备应能采集 30dB(A)及以上的噪声数据。 6.2.7.5 水质监测设备应能采集

�������������99� ⚫�汽车零部件：汽车行业销轴加工�������������������������������������������������100� ⚫�汽车电子：电流传感器检测���������������������������������������������������������101� ⚫�汽车整车：汽车整车柔性自动化产线������������������� �电子及相关行业�����������������������������������������������������������������������������103� ⚫�电子：���� 上下料检测����������������������������������������������������������������103� ⚫�电子：电子产品精密涂胶����������������� �医疗及相关行业�����������������������������������������������������������������������������108� ⚫�医学样本全自动检测���������������������������������������������������������������������108� 7.�教育及相关行业���������������

。随着 3C 电子行业逐渐复苏， 协作机器人订单需求明显提升。与此同时，协作机器人在新能源行业开始实现规模性的突破， 增长表现亮眼。协作机器人可以自动完成上下料、螺丝锁付、组装、焊接、封装、质量检测、 搬运、清扫等工作。 负载方面，市场对大负载协作机器人需求有所增长，众多厂商推出大负载协作机器人产 品，在协作码垛场景中逐渐形成现象级应用，其他行业领域渗透率持续提升，如科研教育等 细分 成本优势，被广泛应用于轻量级工业制造的生产环节以及科研教育、医学检测、化学分析、 样品处理等场景。 六轴协作机器人最为常用，其运动方式类似于人类手臂的运动，被广泛应用于各个行业 中。机器人的自由度与其轴数相关，六轴协作机器人已经具备完整的自由度，能够到达空间 4 中的任意点，具有较好的通用性。这种高灵活性使得六轴机器人被广泛应用于打磨、装配、 螺丝锁付、检测、分拣、医疗手术等环节中。 相对于 根据结构划分，协作机器人可以分为单臂协作机器人和双臂协作机器人。 单臂协作机器人是最常见的形式，这种设计具有布局灵活、控制相对简单的特点，适用 于各种需要与人类进行互动的轻型作业任务，例如装配、拾取和放置、质量检测等。 双臂协作机器人拥有两个相互独立或协同工作的机械臂，能提供更高的灵活性和功能性。 它们通常用于更复杂的任务，比如需要双手协调操作的应用场景，能够模拟人类双手的工作 模式，实现更高程度的自

在电力行业，韧性数据中心发挥着举足轻重的作用。作为关键基础设施，电力系统高度依赖于持续的数据支 撑和完整可靠的控制系统。而韧性数据中心不仅能够保障电网的稳定运行，还能够支撑实时荷载管理、故障 检测，在各类突发情况下实现快速恢复，从而增强电网稳定性、预防停电事故、加强网络安全防护、确保运 营合规。随着可再生能源时代的到来，面对日益复杂的电力系统和对数据的高度依赖，韧性数据中心的作用 愈加突 ·变更自校验：通过事前仿真推演、事后验证评估 及紧急回滚预案的一体化自动流程，构建可信赖的 变更验证体系，确保变更操作的安全性与可靠性； ·故障自闭环：依托Agentic AI自治架构，实现对故 障自动检测、诊断、修复及验证的全流程闭环处 理，缩短平均故障修复时间（MTTR），保障系统 持续稳定运行。 关键特征三 弹性自适应 面 临 业 务 负 载 不 确 定 性 （ 如 流 量 峰 值 、 ·AI使能备份策略优化：通过AI分析数据使用 频率和业务优先级，实现动态调整备份周期； ·AI副本异常检测与标记：通过AI识别备份副 本是否被篡改（利用机器学习形成基线、通过 基线对比发现异常）、是否有潜伏病毒的检测 与干净副本标记，数据恢复时候查找最近一次 干净副本用于恢复。 ·AI使能备份故障排查：通过自动检测备份失 败原因，并触发自动修复流程； 模式一：应用层双活，其典型特征是多中心部署WEB

在供应链中的质量管理业务流程 计划流程 事件控制流程 信息管理 计划流程 供应链 结论 质量检测 质量检测申请 产品移动 订单 时间监控 何类业务需要进行 产品质量检测？ 检测清单 检测指导 抽样 决定如何进行抽样？ 起点 检测结果是什么？ 最后决策 产品质量 存货检测 事件管理流程 采购 生产 销售 服务 供应链 通知单 投诉供应商 客户投诉 内部问题通知单 内部问题通知单 问题 缺陷或毁损 信息管理 7865 Defect 质量管理 信息系统 质量管理 信息系统 生产质量 x x $ 质量检测结果 问题通知单 早期预 警系统 分析与评价 质量管理－给业务带来的效益 对业务带来的管理效益 1. 规范质检流程和质检工作，加强质量检验工作的计划性 2. 质量管理全面融入生产过程，实现质量部门对生产过程关键点的质量追溯， module SV=Single value QM 主数据 - 检验方法 描述对某一项目 如何进行检验 资格 文本 有效期 分类 怎样对待检测客体作某 个项目的检验 QM 主数据 - 采样过程 取样过程 与批量相关 与批量无关 % 自定义 ISO 3951 ISO 2859 固定样品 自定义 Q101 采样类型：