ArkTS 基于 TypeScript（简称 TS），保持了 TS 的基本语法和风格，同时通 过引入静态类型校验模式和类型推断增强规则，强化开发期静态检查和分析能 力，提升代码健壮性，并实现更好的程序执行稳定性和性能。ArkTS 同时也支 持与 TS/JavaScript（简称 JS）高效互操作，可以完全复用 TS/JS 生态，已广泛 应用于鸿蒙应用生态。 在标准 TS 的基础上，ArkTS 它主要分为 ArkTS 编译工具链和 ArkTS 运行时两部分。其中 ArkTS 编译工具链 负责在开发侧将高级语言编译为方舟字节码文件（*.abc），而 ArkTS 运行时则 负责在设备侧运行字节码文件执行程序逻辑。 ArkTS 会结合鸿蒙应用开发的需求持续创新，平滑演进。进一步丰富并发 编程、完善类型系统、现代化语法等显著改进和新特性，使开发者能够更快速 地构建稳定且性能优越的应用。 仓颉概述 同时，仓颉提供多种编译时和运行时检查，包括数组下标越界检查、 类型转换检查、数值计算溢出检查、以及字符串编码合法性检查等， 能够及时发现程序运行中的错误。  跨平台：仓颉支持基于静态编译至机器码的跨 OS 平台执行能力，允 许开发者实现“同构开发、异构运行”的跨 OS 平台代码共享，支持 OpenHarmony、Android、iOS、Windows、Linux、MacOS 等 OS 平台。  智能化：仓颉通过元编程扩展出面向

这一系列技术的突破，正在重塑人类与数字世界的交互方式。生成式 AI 不再是问答工具， 而是嵌入到每一个终端、系统、应用与服务中的可持续演化的智能体（Agent），具备感知周 围环境、理解用户意图、学习用户偏好、自主执行复杂任务的全流程能力。 2024 年 6 月，华为向业界发布《AI 终端白皮书》 [1]，明确指出智能体将引领终端进入全新 人机交互及智能协作的时代，如多模态大模型带来更自然、更全面的人机交互体验，AI 随着生成式 AI 技术的飞速发展和规模化使用，AI 系统不仅具备了强大的多模态理解、推 理与生成能力，更内嵌了工具调用、长期记忆、代码执行等机制，能在无需人工干预的情况 下感知环境、规划行动并完成复杂任务，实现从感知到决策再到执行的闭环，从被动响应式 工具演进为可自主执行复杂任务的 AI 智能体。例如，以华为小艺智能体、Manus、智谱 AI AutoGLM、OpenAI Operator 等为代表的智能体，标志着 大。当前 AI 助手和大语言模型（LLM）虽能 执行文本生成、内容摘要或基础工具使用等任务，但无法基于 " 自主意识 " 采取行动。自主智 能体正在改变这一现状，现有及新兴 AI 技术（如智能体框架、多智能体协作、AI 安全护栏和 工具调用功能）正赋予基于 LLM 的系统更多的自主性，即在最少的人工监督下、适应环境并在 复杂环境中自主执行任务并实现目标，这将极大拓展 AI 的应用潜力。例如，Agentic

架构，支撑业务流程运行。 程落地与高效运行。 面向我们军工装备制造业，我们构建起了 NQMS 体系后怎么用呢？ ① 人看着体系去操作执行，可行吗？ ② 用 IT 平台来帮着固化与操作执行， 目前 IT 平台软件能支持吗？治理后呢？ 前 言 若①、②都不易操作， 那 NQMS 体系怎么执行呢？ NQMS IT 支撑 瓶颈问题？ ▲ 逆向建设：通过现有软件的数据治理来达成对 NQMS 体系 体系 的支撑 ① 架构引领： IT 与 NQMS 架构一致吗？ 治理前明确目标、 做 好企 业架构了吗？ ② 流程主导： IT 能执行与管控 NQMS 流程吗？ ③ 要素融合： IT 中 ，各软件关注的要素是否完整 ， 自己能否融入？ 各软件关注的要素是否一致、 能否相互连接贯通？ ④ 运行效率： 即使通过治理 ，将 IT 各软件数据链路打通 ，是最佳 路 径 ，还是绕道而行？ 架构演变： 部 门职能框架— > 业务域流程框架— > 业务架构— >IT 架构 流程演变： 部门职能需求— > 业务域业务流程— > IT 功能与流程 党建战略： 战略规划及执行管控 、 党建文化 管理支持： 人 、 财 、 物 、 赋能 、 安全 / 合规 、 办公 、 运维等 运营管理： 价值链订单到交付 、 信息到产品

App，整体体验好，功能 齐全，但开发成本高、周期长，且存在搜索，安装，升级，卸载等一系列需要用户主动关注 的显性操作，这些显性操作给用户带来了实质性的使用成本。轻量化、可快速达成消费者意 图、可独立执行、完成单一功能的程序实体正成为新的趋势，例如小程序、App Clips、快 应用等。根据阿拉丁指数的统计，全网小程序已经突破 700 万个（注：数据来自于阿拉丁研 究院发布的《2021 年度小程序互联网发展白皮书》），远超 力构建全局意图范式，实现对用户显性与潜在意图的理解，并及时、准确地将用户需求传递 给生态伙伴，匹配合时宜的服务，为用户提供多模态、场景化进阶场景体验。 传统基于LLM的智能体“可以自主地理解意图、规划决策、执行任务、调用工具，并具 有记忆能力”，鸿蒙智能体还可以额外提供“与系统、应用和元服务无缝协作实现复杂任务， 形成智能体价值网络”。鸿蒙智能体分为两类：  系统智能体：鸿蒙系统中有且只有一个系统智能体（即小艺），可以结合OS系统的 ArkTS 基于 TypeScript（简称 TS），保持了 TS 的基本语法和风格，同时通过引入静态 类型校验模式和类型推断增强规则，强化开发期静态检查和分析能力，提升代码健壮性，并 实现更好的程序执行稳定性和性能。ArkTS 同时也支持与 TS/JavaScript（简称 JS）高效互 操作，可以完全复用 TS/JS 生态，已广泛应用于鸿蒙应用生态。 在标准 TS 的基础上，ArkTS 结

告警+故障诊断+自动化运维+应急能力，实现事件根因自动诊断，诊断结果结合故障知识树分析，自动完成应 用实例查杀、重启、扩容、组件主备切换、流量限流、磁盘清理等多种故障自愈场景，月均自愈作业执行 1000+次，自愈操作平均执行耗时3s内。 2023-09-07 16:20:45 应用告警 2023-09-07 16:20:45 自动触发诊断 2023-09-07 16:20:47 推送实例查杀、重启工单 探 针 能 力 告警 信息 运维专家 任 务 调 度 平 台 自 愈 工 单 生 成 告警 配置 沉淀 关联 自 动 化 作 业 平 台 操作/脚本 作业编排 执行计划 运 维 场 景 作业调度执行引擎 运维PaaS 平台 基础资源运维 场景 应用系统运维 场景 业务服务运维 场景 云平台 自动化运维 agent （物理机） 自 愈 工 单 审 批 one-agent MQ 生产Topic 影子Topic mysql 生产库/表 影子库/表 调用链数据 处理 全链路压测 数据处理 数据预处理 流量回放 压测报告档案化管理 发压执行 探针管理 多云环境 调用监控数据、压测数据 压测流量 调用监控数据、压测数据 压测写流量 创建压力机 service4 接口挡板 one-agent 数据统一存储 全流程调用链监控

故障知识树分析，自动完 成应 用实例查杀、重启、扩容、组件主备切换、流量限流、磁盘清理等多种故障自愈场景，月均自愈作业执行 1000+ 次，自愈操作平均执行耗时 3s 内。 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 站 故障 自愈 作业调度执行引擎 2023-09-07 16:21:29 运维人员确认操作 2023-09-07 16:21:34 应用恢复 自 动 化 作 业 平 台 探 针 能 力 2023-09-07 16:20:47 推送实例查杀、重启工单 操作 / 脚本 作业编排 执行计划 智能自愈 判断逻辑 引擎 自 愈 工 单 审 批 自 愈 工 单 生 成 从 收 到 告 警 到 恢 复仅用 47s 2023-09-07 16:20:45 自动触发诊断 自动化运维 调用监控数据、压测数据 one-agent one-agent one-agent mysql 生产库 / 表 全流程调用链监控 one-agent 调用链 压测 service4 发压执行 探针管理 流量回放 压测流量 生产流量 service1 影子 库 / 表 稳定性测 试 ： 全链路隐患分析 定位性能瓶颈节点，结合 trace 、实例、应用指标进行深度分析，得出优化结论。

。该技 术目前用于少数设备中并且不断改进。总部位于波士顿的美 国机器人公司 (AmericanRobotics) 及其他公司已开发出全 32 自动无人机系统，可以反复，可靠地执行定义明确的任务， 32 无需飞行员介入。 更智能的无人机传感器与机器学习和人工智能相结合， 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 营中一惯坚 持按国家标准来认真要求自己，以保证产品质量及客户的利 益。在此我们郑重声明： (一)本公司产品及其包装和运输完全符合国家行业标 准及客户所要求的本厂标准。 (二)按照合同约定执行货物交接， 一般情况 24 小时 内到货，特殊情况 12 小时或双方商议，由我方负责在规定 的期限内送到客户指定地点。以保证及时充足的供应。 (三)本公司保证所供应的产品为完全符合国家行业标 (1)采购方有权派人到主要设备生产厂家工厂对定购 的设备进行出厂检查。在贵方人员到达前，本公司将配合厂 家准备好所需的工具及记录表格等。如果采购方不派人，出 厂测试由厂家按有关技术指标严格执行，保证所有出厂产品 百分之百合格。 (2)在核实所有工程准备工作都妥当后，本公司技术 人员立即赶赴现场，与采购方一起首先清点装箱件数是否与 发货总件数相符，然后根据装箱单逐项验货，检查是否与合

本套“政策 工具 包”（Policy Toolkit），旨在协 助各国政府 推动全球能 效提升速度 倍增目标（即到 2030年全球能效提升速度加快一倍）的实现。此次全球能效大会于肯尼亚 内罗毕召开，由IEA执行主任法提赫·比罗尔（Fatih Birol）和肯尼亚能 源与石油部部长戴维斯·奇尔奇尔（Davis Chirchir）共同主持。而全球 能效提升速度倍增目标在2023年迪拜COP28大会上达成的“阿联酋共识” 、节 省能源开支，以及减少温室气体排放。 监管法规类 信息类 激励类 政策的实施和政 策的设计同样重 要。 信息类政策能够帮助人们在购买商品和使用能源时 做出能效更高的选择。 针对能力建设、执行、 监督等重要环节做好准 备。 重视对政策和公共项目的持续评 估，使其及时跟上技术发展的进 程。 监管法规类政策对于将 性能最差的设备和效果 最差的做法从市场中剔 除而言是必要的。这类 政策能够驱动平均能效 选择最适合本国的政策工具。例如，财政能力有限的国家可以优先考虑监管法规类或信息类的政策工具，因为激励类工具在某些情况下成本较高。同 样，监管法规类工具也需要一国在实施这类政策前，就已经建立起了相关机构，以便对其进行监督和执行。 6. 哪些政策措施能够对现有的能效政策体系起到补充或加强的作用？一揽子政策方案中涉及的许多措施都可以彼此强化。例如，已经采用了能效标识制 度的国家可以考虑配合最低能效标准进行实施，因为后者所需

检验 检验批 检验批 计划 调度 检验批创建 检验批判定 物料 主数据 批量 作业 批次 批量作业 手工执行 最后期限监控程序检查两 种情况： A ：货架寿命过期日或批 次过期日是否已经到达； B ：下次检验日期是否已 经位于特定的时期内，此 项检查由程序定期执行； 上述情况“ A” ，系统不产 生检验批；情况“ B” 产生 检验批 如何触发批次库存物料的周期检验 当前日期

半成品合格率 11.成品合格率 12.各工序返工率 13.生产总成本 14.产品生产平均能耗 15.研发费用 16.新产品研发周期 3 销售类指标 1. 销售增长率 2. 合同执行率 3. 回款周期 4. 市场份额 4 人力资源类指标 1. 员工人数 网络环境 1 网络基础 厂区信号覆盖率（待规划）