ArkTS 引擎在 Node-API 层 的接口行为。 11  ArkCompiler ArkTS Runtime：ArkTS 运行时。 Node-API 的关键交互流程 图 1-3：Node-API 的关键交互流程 ArkTS 和 C++之间的交互流程，主要分为以下两步：  初始化阶段：当 ArkTS 侧在 import 一个 Native 模块时，ArkTS 引擎 低互操作开销， 主要提供以下能力：  声明式接口描述：支持 @C 注解和 foreign 关键字，允许在仓颉代码 中声明被调用的 C 函数接口；  低互操作开销：在仓颉侧使用 @C 和 foreign 标注的结构体和函数， 其实现与 C 在二进制层面保持兼容；提供 inout 关键字，可将仓颉栈 上的变量引用传递到 C 侧，减少跨语言拷贝；提供 @FastNative 注解 标注 return output; 25. } 其中：  通过 @C 注解和 foreign 关键字声明对应的 C 结构体和函数，然后在 仓颉代码中调用相关函数；  由于与 C 语言的互操作过程中，会引入了 C 的许多不安全因素，因此 在仓颉中使用 unsafe 关键字，用于对跨 C 调用的不安全行为进行标 识；  同时例子中使用 @FastNative 注解来标注

完整技术栈，使我国首次在基础软件领域摆脱了对西方体系的依赖。更为深远 的是，鸿蒙通过定义智能终端交互标准，在消费电子、智能汽车、工业互联网 等关键领域推动“中国标准”走向世界。这种“技术自主 + 标准引领”的双重 突破，与“数字中国”战略形成深度共振，成为提升国际竞争话语权的关键支 点。鸿蒙智能体的成功实践，标志着中国的终端操作系统从“技术跟跑”到“生 态领跑”的历史跨越，它不仅证明了自主创新道路的可行性，更展现了开放协 下，智能体成为新时 代智慧体验的关键载体，以用户意图为中心，以多模态交互、意图理解、 任务闭环与持续学习进化等关键能力为特征，打通用户、系统与服务之间 的链路，带来全新的服务模式。 华为终端致力于打造王者产品，构筑智慧全场景极致体验。我们持续 通过系统架构与软硬芯云垂直整合创新，将 AI 融入到鸿蒙操作系统底座， 让 AI 成为驱动新一代智慧体验的关键引擎。去年华为正式发布全场景智能 操作者”转变为“目标委托者”， 智能体则从“工具”升级为能独立完成任务并交付结果的“数字协作者”，移动终端设备作为 用户与智能体交互最直接的入口，其系统交互入口将演进为承接、理解和分发用户意图的关键 节点，本质是触发万千智能体协同工作的调度系统中枢。在这一架构中，系统智能体承担着“中 控大脑”的角色，需对用户意图具备极高的理解精度，能够将复杂任务合理拆解，并精准调度 下游的应用智能体协同完成各类子任务。根据华为实验室

Statement）中，都得到了确立。 本工具包 的内容以IEA在丹麦森讷堡第七届全 球年度能效大会上发布的 “一揽子政策方案”为基础。这些政策方案通过引导各国政府进行有效的 政策措施设计，来切实加速能效提升。这些方案强调多种关键政策的组合 实施，并提倡通过监管法规类、信息类和激励类政策这三大支柱来实现强 有力的政策效果。IEA在2023年凡尔赛大会上对这些方案进行了更新。 2024年发布的这套政策工具包聚焦于如何利用上述政策方案中的具体工具 于加速电器、建筑和车辆 的改造升级和替换更新。 这类政策还能促进新型技 术和措施的应用。 确保将政策转变 为行动所需要的 资源均已就位。 一揽子能效政策方案 在明确的战略和目标下， 政策效力更高。 目 标 关键 政策 基 本 要 素 IEA 2024. CC BY 4.0. Page 6 准备开始 “一揽子能效政策方案”适用于各个部门，并且覆盖了各种类型的政策工具。虽然各国应该致力于构建一个包 以上的短期能效提升潜力来自 轻工业和中小企业。 电气化是实现工业脱碳的关键。在 IEA“2050年净零排放情景”下，到 2050年，电力在工业能源消费总量 中的占比预计将从21%提高到46%。 事实证明，加强能源管理措施可 以在最初的一至两年内实现高达 15%的节能效果，且几乎不需要 资本投资。 • 针对电机、泵等关键设备的最低能效标准，可以 提升工业整体能效水平。 • 其他相关法规可以延伸至技术以外的领域，针对

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， 强化对关键点的质量管控 3. 加强质量对物资使用的管控力度，避免物资未检先用 4. 加强对供应商供货质量的控制力度，质检判定未通过，自动冻结供应商发票 5. 建立方便快捷的质量追溯体系，实现从产品到原材料的材质追溯自动化 与其他主数据链接 管理数据 那些项目需要检验 主检验特性（ Master Inspection Characteristics ） 与特性（目录的一种类型）有区别，主检验特性专门为 QM 使用，确定质量的关键指标，主要分为定量 型和定性型，定量就是有具体数值进行记录，定性主要表现为文本型数据描述型数据 主检验特性（ QS21 ） 主检验特性（控制标识） 主检验特性（条件特性） 工序 100 特性 到期监控 手工创建 Q M 检 验 流 程 业务 - 事件 检验批 确定样品 样品计算 动态修改质量级别 …….. 结果记录 缺陷记录 使用决策 评估 检验流程 - 系统关键控制（检验批的生成） 检验批的内容 目 录 QM 模块简介 2 1 组织架构 3 检验批 主数据 7 使用决策 6 记录缺陷 4 5 录入检验结果 8 检验活动 案例

HarmonyOS SDK 开发的应用程序，能够在华为终端设备 （如：手机、平板等）上运行，其有两种形态：  传统方式的需要安装的 App。  轻量级，具备免安装，随处可及，服务直达，自由流转等关键特征的元服务。 HarmonyOS 元服务：元服务是 HarmonyOS 面向万物互联时代提供的一种轻量级 应用程序形态。它基于 HarmonyOS 平台开放能力开发，打包为 App Pack 荐给用户使用，例如用户可在服务中心和小艺建议中发现系统推荐的服务。  服务直达：元服务无需安装卸载，“秒开体验”，即点即用，即用即走。  服务卡片：支持用户无需打开元服务便可获取服务内重要信息的展示和动态变化， 如天气、关键事务备忘、热点新闻列表。  自由流转：元服务支持运行在多设备上并按需跨端迁移，或者多个设备协同起来给 用户提供良好的体验。例如手机上未完成的邮件，迁移到平板继续编辑，手机用作 23 参考、示例代码、大型开源示范应用（HMOS 代码工坊）、AI 智能问 答&FAQ 等。 30 图 4-2：赋能套件全景图 鸿蒙生态白皮书：全面阐释了鸿蒙生态下应用开发核心理念、关键能力以及创新体验， 旨在帮助开发者快速、准确、全面的了解鸿蒙开发套件给开发者提供的能力全景和未来的愿 景。 HarmonyOS 第一课：基于真实的开发场景，提供向导式学习，即学即练，多维度融合

·政府对无人机监管正逐步规范。 有关部门发布民用无人机驾驶员 ·中国多旋翼无人机产业链配套逐 新成熟，尤其在深圳，可以方使 地果购到大部分硬件。路着智能 手机的大规模生产，与多旋翼无 人机通用的关键部件价格避低。 管理、系统频率规定，全国低空 空域管理改革工作会议召开，都 是无人机管理逐步精细化的标志 ·国务院印发《中国制造 2025》 无人机将作为重点领域突破。 Political 发 动机等关键零部件生产、载荷制造、无人机整机组装、无人 机销售、无人机作业培训、运营服务业务、 一体化应用服务 环节。 无人机作为智能机器人的一种，产业链条、技术链条都 很长。上游为无人机研发、飞控系统、机载设备以及发动机 等关键零部件制造，中游为无人机组装生产，下游为应用技 术服务。在整条产业链中，上下游产业附加值较高，仅能够 进行组装而无力生产关键零部件的厂家将会逐渐遭到淘汰， 、电池寿命 个人使用无人机所经历最大的困难恐怕是电池能量寿 命所带来的限制，目前的电池缺乏足够的动力，无人机甚至 没办法保持飞行超过 30 分钟，这是当下无人机技术没办 法 取得重大突破关键因素。 科学家们正试图生产处更有效的电池，使得无人机可以 在空中飞行很长时间。此外，专业技术业人员也正在牙就将 太阳能电池板技术运动到无人机上。据预测，在不久的将 来， 无人机的电池能量寿命将得到明显的改善，这将使得他

贵司产品报废率或金额是多少（年或月） ？主要集中在哪些方面，主要原因是什么 ？ 80 81 业务痛点和需求 贵司会出现大批量的返工返修吗？主要的 原因是什么？ 82 设备管理 设备主管 有哪些关键设备？ 83 设备是否有做日点检？ 84 85 是否有设备备品备件管理？ 86 87 88 89 设备数量 90 业务痛点和需求 91 厂长 急需解决的管理问题 92 工厂关注的主要管理指标有哪些

华为质量管理体系概述 2. 华为质量管理体系理论基础 3. 华为质量管理体系应用实践 4. 华为质量文化建设 华为质量文化建设 • 在华为的大质量观形成过程中，与德国、日本企业的对标起到关键作用。 • 德国以质量标准为基础，以信息化、自动化、智能化为手段，融入产品实 现全过程，致力于建设不依赖于人的产品生产质量控制体系。 • 德国强调质量标准，特别关注规则、流程和管理体系的建设；德国有统一、

FAQ（客户提问汇总） 工业互联网/智能制造项目的通用版项目实施计划模板 责任人 各产品经理 各产品经理 各产品经理 / 各产品经理 各产品经理 各产品经理 / / / 关键人物潜在痛苦表 角度 职位 潜在痛苦 总经理 经济因素：竞争激烈，利润下降 社会因素：客户对物联网的需求 技术因素：企业自身对数据的需求 设备生产计划被动 设备改良依靠设备调研，周期长，准确性低

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