· · · · · · · · · · · · 4）语言互操作介绍· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · O2 3）安全 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4）跨平台· · · · · · · · · · 第一章：鸿蒙编程语言整体框架 鸿蒙是多语言生态，ArkTS、仓颉和 C/C++充分互补。ArkTS 是动态类型编 程语言，主打易学易用、生态丰富、极简开发、持续创新四大特征；仓颉是静 态类型编程语言，主打高性能、强安全、跨平台、智能化等特性。为满足不同 业务场景诉求及不同开发者编程习惯，两者长期协同发展和长期演进，并保持 生态兼容。ArkTS和仓颉均通过垃圾回收机制自动管理内存，C/C++支持Native 开发能力，拥有简洁且富有表达力的语法，通过简洁 的语法和实时预览功能，大大提高了 UI 开发的效率，使得代码更易于 编写和阅读。  强大的标准库：ArkTS 拥有一个功能丰富的标准库，涵盖了从数据结 构、算法到输入输出等方方面面，例如：高精度浮点运算、二进制 Buffer、XML 生成解析转换和多种容器库等丰富的操作方法，帮助开 发者简化开发工作，提升开发效率。  模块化管理：ArkTS

生态共建”的模式， 为实体经济数字化转型提供了可复制的中国方案。 鸿蒙智能体的发展承载着国家数字主权的战略使命。技术层面，鸿蒙智能 体框架 HMAF 在传统软件安全工程的基础上，迭加构建 AI Agent 典型安全防线， 实现全栈安全自主可控；产业层面，鸿蒙生态实现了从底层芯片到上层应用的 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 技术和生态发展主张。鸿蒙智能体是对传统智能体的升级，实现了系统级 安全可信、多智能体高效协作、自主可控的个性化、多设备间自由流转等 独特能力，引领系统与应用交互协同的新范式。 鸿蒙应用生态正蓬勃发展，为赋能鸿蒙应用生态智能化演进，我们提 出鸿蒙智能体框架，以多样化的交互入口、高效可信的通信协议、丰富的 开发工具生态、全链路的安全防护为基石，构建一个开放、灵活、可演进 的智能体 + 鸿蒙应用 知识蒸馏、低比特量化等技术推进了模型压缩和高效推理，使大模型“端侧可部署”成为 现实。通过“本地小模型 + 云端大模型”的协同推理，可以最大化 发挥“端侧快”和“云侧强” 的优势，同时解决信息安全隐患、云端算力成本过高等问题。 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

设备。GSMA 预测到 2025 年，全球物联网 终端连接数量将达 246 亿个，其中消费物联网终端连接数量将达 110 亿个（注：数据来自 于全球移动通信系统协会发布的《2020 年移动经济》报告）。IDC 预计到 2025 年，中国物 联网总连接量将达到 102.7 亿个（注：数据来自于 IDC 发布的《中国物联网连接规模预测， 2020—2025》报告）。全新的全场景设备体验，正深入改变消费者的使用习惯。 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。 多种开发框架，不同的编程范式。  命令式编程，需关注细节，变更频繁，维护成本高。 与此同时，AI 时代全面来临，在 PC 互联网到移动互联网到智能化终端演进过程中，AI 计算主要在云端数据中心进行，非常依赖网络，具有一定的时延，且数据传输的安全性、私 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、

...................154 三、产品质量 ..........................................................155 四 、安全生产 ...........................................................155 五 、设备管理与维修 ..................... 167 一、针对本项目的车辆、人员及职责 ...................167 二 、货物运输自身服务质量完善方案 ...................168 三、运输风险控制即安全保障方案 ...................... 168 四 、车辆在途控制及信息反馈 ................................168 第二节 货物包装要求 二、外包装达不到运输要求的货物定义 ...............169 三、货物外包装要求表 ..........................................170 第三节 设备运输安全规程管理 .................................. 171 第四节 运输人员管理 .........................................

智能化管理。 主要业务 目 标：质量 、 效率 、 成本 、服务 ◇ 人： 总结提炼规律 , 形成制度 ◇ 机： 软件 固 化，控制管理按制度运营。 前 言 ◆ 数据当目 标 ◆ 技术做主 导 ◆ 工具当稻 草 ◆ 战略无支 撑 ◆ 运营多体 系 ◆ 要素缺整 合 ◆ 流程无骨 架 ◆ 信息陷孤 岛 ◆ 忘初 问题 2 、 孤岛是如何炼成的？ 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 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？ 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？ ⑤ 建设与运维成本： 多软件建设有重复吗？治理费用与系统建设费 用比例怎样？ 前 言 [ 思考 ] 数字化目标 ，您选哪项？怎么实现？ ● 将现有软件数据打通 、 用上现有软件？ ● 要承载企业管理思想支撑未来企业

稳定性保障工具演进历程 1 稳定性保障工具落地场景 及成效 2 当前面临的挑战及未来展望 3 01 稳定性保障工具演进历程 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 数字化转型中系统安全生产痛点问题 工具职责范围的演进：覆盖广度及深度不断增加 单系统 应用维度根因定位 几个 核心系统 被动应急 故障统一调度 系统具备应急预案 故障点人工恢复 统一变更入口 工具建设 故障处理过多依赖专家经验，故障没有沉淀为有效的资产  故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘  工具重复：工具按烟囱式建设，能力分散  能力割裂：运维工具能力割裂不成体系  数据孤岛：应用、数据库、中间件、云平台、 基础设施各管自身  维护对象：系统节点、微服务数量几何级数增加  调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任  数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 随着云原生技术 稳定性保障工具建设历程 一个目标，依托四大保障，聚焦研运流程中四个阶段，对应十五项核心工作，严格把控七个关口，将安全生产 稳定性保障左移，在入网控制时介入，对入网控制、发布上线、故障预防、故障发现、故障定位，故障恢复、 故障改进提供端到端工具支撑。 核心业务链路深度治理 做实安全生产，提升IT系统稳定性 架构设计 研发测试 生产变更 运营支撑 稳 定 性 架 构 设 计 版 本 管 理

工具建设 数字化转型中系统安全生产痛点 问题 数智运维挑战 n 端到端稳定性保障体系缺失， 自动化、智能化故障处理能力不足 n 故障处理过多依赖专家经验，故障没有沉淀为有效的资产 n 故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘 分布式架构挑战 n 维护对象： 系统节点、微服务数量几何级数增加 n 调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任 n 数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 运维生态挑战 n 工具重复： 工具按烟囱式建设，能力分散 n 能力割裂：运维工具能力割裂不成体系 n 数据孤岛： 应用、数据库、 中间件、云平台、 基础设施各管自身 集团 + 省分 几百套系统 跨系统全链路 定界诊断 故障自愈 混沌工程 主动预防 变更追踪 变更管控 集团 + 分子公 司 整体态势感 知 体系建设 故障发现 与诊断 一个目标，依托四大保障，聚焦研运流程中四个阶段，对应十五项核心工作，严格把控七个关口，将 安全生产 稳定性保障左移，在入网控制时介入，对入网控制、发布上线、故障预防、故障发现、故障定位，故 障恢复、 故障改进提供端到端工具支撑。 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 站 做实安全生产，提升 IT 系统稳定性 核心业务链路深度治理 设计关 验证关

in the work of the IEA IEA 2024. CC BY 4.0. Page 3 简介 能效是改善全体人类生活质量的核心要素，不仅能够提供经济、可靠的能 源供应，巩固能源安全，加速清洁能源转型，还可以支撑经济韧性增长。 正因如此，能效政策可以为人们带来诸多益处，例如减少能源费用、改善 健康状况、创造就业机会等，同时还能确保这些福祉惠及全民。尽早加强 对能效的重视，对于全 和特定手段来推动实现全球能效提升速度倍增目标。其中，“倍增政策工 具”指的是一类可以协助政策制定者实施相关能效政策的工具；这些能效 政策不仅有助于推动每年的能效提升，还能改善人们的生活水平、优化公 共预算、加强能源安全、创造就业，并且支撑公正和包容的能源转型。 本材料旨在为上述政策工具提供一个便捷的概览，并包含了关于更多详细 信息的实用链接。在第九届全球年度能效大会上，IEA针对建筑、家电、 工业和车辆等部门和 在各个部门，要实现最大幅度的能效提升，都需要采取一系列政策的组合，主要包括三类机制： ， 和 。 这些政策在精心的设计和实施下，将有助于充分发挥出能效的潜力，推动加强能源安全、创造就业机会、提高人们的生活水平、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。

公司内部是否专门设有数据相关部门/ 岗位，部门配置及人员规模（包括人数、 占比）如何？ 2. 企业信息化系统情况如何？建设了什 么系统，有什么功能？ 3. 企业当前数字化技术能力如何？技术 能力包括数据、集成、信息安全 3 个能力 域。 4. 公司内部生产设备控制系统建设以及 联网和数据采集情况如何？各系统数据是 否实现采集入库？（技改部配合） 5. 公司内部各系统数据是否级联并打 通？（是否实现信息系统、生产线、设备 通？（是否实现信息系统、生产线、设备 及各生产环节的互联互通？是否实现企业 中的各个模型以及相关数据在企业内外能 够顺畅流通，可直接重用，实时交互？是 否通过数据接口、集成平台等方式，实现 跨业务系统的集成和协同？） 6. 是否日常性开展数据治理？数据治理是 否有专业的数据治理工具？目前数据治理 方面存在哪些困难？ 7. 目前数据方面遇到的难题或者痛点 8. 网络化软件应用水平：在销售及订单 管理、采购管理、库存管理方面应用了何 仓储配送订单量多大？ 2、 仓储配送基础设施及智能化情况如 何？效果如何？ 五 营销域 1、 销售及总交易量多大？ 2、 销售管理的数据分析、信息系统建 设、各环节是否实现协同与数据互通情况 如何？ 3、 商机如何获取，销售如何管理，有无 通过算法、数据等对销售商机进行挖掘， 对市场进行快速分析？ 4. 采用何种方式进行销售预测分析？ 3.2. 生产运营与工艺调研内容 调研时间：第二

仓库是否有批次跟踪、条码管理、保质期 管理？是如何进行的？发货时是否跟踪批 次及序列号？物品退回时是否跟踪批次号 、序列号等内容？ 物料是否有先进先出管理？如没有，是否 需要？ 有哪些种类的物料设定安全库存？设定原 则是什么？ 目前是否采用系统进行仓储管理？采用什 么系统？ 原材料、在制品、成品的库存是多少？需 要多少天消耗完（库存周期天数）？ 不良品怎样进行入库、返工、退货或报废 处理？ 是否有首检、巡检和终检？巡检的频率是 多少？ 最近一年有发生过多少笔客诉？哪些重大 的客诉？什么原因导致的？ 贵司主要的制程不良率是多少？（一次通 过率、制程不良率）主要是哪些不良？ 贵司的质量数据是以何种状态存在，纸质 或电子？ 贵司的质量信息是如何反馈的呢？日报？ 周报？月报？这方面的制作及反馈时间大 概是多少，是否考虑过自动触发的方式， 省去人工操作的时间成本？ 贵司产品报废率或金额是多少（年或月）