密性不能得到有效保证。随着人们对交互和信息获取的智能化要求越来越高，移动设备的计 7 算能力越来越强，在设备侧就能提供 AI 的相关能力，例如自然语言交互、环境智能感知、 图像识别等。如何快速地使用设备侧的强大 AI 能力，使自己的应用更加智能化，进而更好 的服务消费者，也是开发者面临的全新挑战。 移动终端上的应用生态发展到今天也面临着变革。传统厚重的 App，整体体验好，功能 动发现的成本高，拉新、促活、召回的全生 命周期流程相对被动。轻量化的程序实体具有即用即走的体验，可通过各类终端的系统级智 慧入口进行分发，甚至可以在生态应用中分发，依托无所不在的入口流量和标签化识别，向 用户主动提供精准服务。配合 CPS（Cost Per Sale）等商业模式，可以为开发者带来更高的 ROI（Return of Investment）。 为了更好的抓住机遇，应对万物互 Kit 和 Vision Kit 中为开发者提供高阶的、场景化的 AI 解决方案。包括朗读、文档扫描、卡证识别、活体检测、AI 字幕、智能荐图、 智能填充等。 26  基础 AI 控件：将 AI 能力与系统基础控件深度融合，使系统控件具有文字识别、 图像分割、实体识别等 AI 能力，降低开发成本。  AI 基础能力：提供 TTS、ASR、OCR 等 AI 基础能力。

底座能力，全面赋能鸿蒙应用智能化演进，为每一款应用注入更自 然的多模态交互能力、更高效的跨应用协同体验以及更深层的系统级感知和触达能力，助力每 一款应用“生而智能”。同时，鸿蒙系统智能体小艺作为用户交互入口，将构筑精准的用户意 图识别能力和公平透明的流量分发机制，让每一个参与协作的鸿蒙智能体或智能化鸿蒙应用， 都成为价值创造者，让每一次协同都产生增量收益。 �������� � � 01 02 03 04 05 智能体分发的准确率在 单轮对话场景已超过 95%，多轮对话场景已超过 90%，在意图不明场景的用户澄清准确率也已 超过 90%。未来，小艺将继续深耕，探索和构筑更加精准的系统级用户意图融合感知、识别和 分发调度能力。 ◎ 智能体时代：AI 将通过多模态融合感知（语音、文本、视觉及传感器信息等）实 时捕捉用户场景化需求，并深度解析潜在意图，实现 " 意图驱动 " 的主动服务。例如： 下的更复杂的用户需求，形成全新的智能体价值网络。在这个网络中，每一个应用智能体都是 价值创造者，也是利益分享者，其核心竞争力体现在是否能够帮助用户解决特定场景下的实际 问题，而系统智能体需要构筑精准的用户意图识别能力和公平透明的流量分发机制，让每一个 应用智能体都能在协作中创造价值、分享收益。构建统一开放的智能体通信协议，是打造智能 体价值网络的前提。 这类似于，移动终端设备不再仅仅是提供一个“操作系统”让开发者在上面运行程序，而

项 里程 碑 ， 到 2030年，市场平均水平家电 产品的耗能将减少25%。 • 比较性能效标识能够帮助消费者识别能效水平最 高的那部分家电，并鼓励消费者从全生命周期成 本的角度出发做出购买决策。为此，确保标识以 适宜的方式展示相关信息也同样重要。 • 产品高效性能规范能够帮助人们识别出性能最好 的那部分产品，并常常作为制定相关标识和激励 措施的依据。 • 培训和能力建设活动可以鼓励生产企业和零售商 自政府，或者能效责任制等相关机制。 • 针对产品销售和进口的财政或税收措施，可以鼓 励制造商生产能效水平更高的家电。 • 动态电价机制有助于发展灵活的电力需求。 • 产品目录可以帮助企业及家庭识别出适用于贷款 优惠、税收减免或其他财政激励措施的高效节能 产品。 • 设立相关奖项有助于推广能效水平最高的那部分 电器设备。 信息类 激励类 监管法规类 • 最低能效标准可以将能效最低的那部分产品从市 开展关于共享汽车和节油驾驶的信息宣传活动， 能够帮助人们从节约能源和节省开支的角度出发， 采取明智的行动。这类活动如果可以构筑在行为 学理论和针对性策略的基础上，效果会更加显著。 • 车辆能效标识可以向消费者提供相关信息，帮助 其识别出最高效、因此运行成本更低的那部分车 辆。对新车和二手车均实施能效标识制度，可以 确保所有购车者都能从中受益。 • 激励措施可以降低车辆在购置阶段的成本，具体 可以采取购车补助或注册费优惠等形式。此外，

自 愈 工 单 审 批 推送 审批 智能自愈 判断逻辑 引擎 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 系统隐患预防 从容量隐患、链路隐患、系统健康度视角，定期开展隐患评估与预测，识别潜在风险隐患，隐患闭环治理，保 障系统健康稳定和对资源利用的最优化。 B A C D 深度性能问题分析 定位性能瓶颈节 点初步定位 看表象  链路节点RT增长->初步定位瓶颈节点  组 织 投 屏 故 障 时 间 线 值班人 信息记录 负责人 调度负责人 整体负责 故障初 因定位 舆情 联动 识别 舆情 ① ③ ④ ⑤ ③ ② ② ⑥ ⑥ ② ⑥ 下发演练计划 （5个工作日窗口） 技 术 线 通 报 线 记 录 屏 业 务 线 按故障调度标准进 行突击演练

仓颉高性能能力概述 仓颉具有静态类型系统，且其源码被静态编译为直接执行的机器指令。这 种静态编译执行方式具有更高的启动性能和安全性。借助仓颉编译器强大的静 态分析能力，低效或有风险的代码在应用构建过程中识别，开发工具自动帮助 或提示开发者优化代码，达成最佳应用体验。 35 静态类型和静态编译优化 仓颉编译器具有多层级优化能力，通过前端-后端-运行时融合的垂直分析 优化技术（图 2-4），仓颉在计算机语言基准测试 。相比堆对象，值类型 变量具有更高的内存分配和回收效率，内存回收更及时。通过在应用代码中合 理地使用值类型，可以减少堆内存用量，降低 GC 负载。 39 仓颉编译器也能通过逃逸分析识别出函数内的局部对象，像对待值类型变 量一样把它分配在栈空间，开发者不需改动源码即可与手动改为值类型具有等 同的内存优化效果。 综上，仓颉自动内存管理技术具有时间空间多维度优势，是时延敏感场景 移位检查等。以数组越界检查为例，支持编译时和运行时安全检查。 仓颉采用 tracing GC 技术，通过在运行时跟踪对象之间的引用关系，来识 别活动对象和垃圾对象。垃圾收集（GC）是一种自动内存管理机制，它能够自 动识别和回收不再需要使用的对象，将开发者从手工释放内存中解放出来，不 仅可以提高开发效率，还能有效避免各种常见内存错误，提升程序的安全性。 仓颉支持运行时地址随机化、堆栈不可执行、控制流完整性等漏洞利用缓

相结合， 使公司能够将预测分析应用于众多商业问题。例如，美国普 渡大学的研究人员成功地将无人机和深度学习技术结合起 来，以检测核电站钢构件的裂缝。 该系统根据钢表面周围不断变化的纹理自动识别裂缝， 并告知技术人员潜在的威胁。处理过程大约需要一分钟。这 不仅可以节省技术人员的时间，还能更有效地分配工作，降 低未知的风险。美国无人机制造商和服务提供商 (Kespry) 通 照片，实时视频，热成像或正射航拍图和辐射测量数据得以 自动完成。建筑和基础设施管理人员现在可以更快，更低成 本地识别质量缺陷、故障或设计缺陷。自动化无人机也被用 于检查发电厂和输电线路，并提供有关基础设施状况的实时 分析。农民也正在使用类似的技术自动计算农作物，识别杂 草，并确定作物何时需要水和肥料。自动化无人机存在无数 其他的应用。 (三)更多组织将使用无人机 越来越多的企业和政府组织正意识到无人机能够帮助 础设备微小化和保证长久续航等提升能力还要有一定的生 物科技的基础。如果无人机能做到像蚂蚁一般大小且五脏俱 全，相信在未来蚂蚁绊倒大象将不再是戏言。 (二)隐形化 隐形技术是通过降低无人机的信号特征，让无人机难以 被识别、发现、跟踪和破坏的技术，就像变色龙一样能够适 应环境的变化。无人机的信号，以电磁波红外特征最为明 显。 要想隐形， 一要减少电磁波的反射和热量的集聚最大 程度 上，二要减少发动机为喷管和排气口的红外辐射，三要