● 要承载企业管理思想支撑未来企业 高质 、 高效 、 低成本运营？ ▲ 正向建设： 统筹规划 、 一体架构 、 模块设计 、 分步开发 、 组合 应用 ! 建设一体化数智工厂 03 数字化运营平台 04 质量管理及数字化 01 制造业数字化目标 02 数字化方法路径 目 录 高阶流程全景图： 业务域划分及其相互支持关系 流程贯通提效率 自动化管理降成本 快速响应强服务 自顶向下的体系化建设与管理迭代改进 ， 自底向上的点状发现问题与解决问题 数 字 化 转 型 目 标 支持可持续 发展 提升经营管 理水平 建设一体化 数智工厂 支撑 集成供应链管理 支持内部 一体化运营管 理 支持集团级 战略与计划管 控 支撑 智能制造 1 数字化目标 D 化 数 智 工 厂 1 数字化目标 现 场 精 益 改 善 体 系 化 迭 代 改 进 数字化运营平台 战 略 与 计 划 分 解 作 业 现 场 数 字 化 运 营 背 景

上 海 站 几个 核心系统 单系统 应用维度根因定位 故障点人工恢复 系统具备应急预案 被动应急 统一变更入口 故障统一调度 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 、 LB 、 Nginx 等 中 间 件 ： Kafka 、 MQ 、 Zookeeper 等 数 据 库 ： MySQL 、 Clickhouse 、 Elasticsearch 等 主机： 内存、磁盘、 CPU 、网络 指 标等 网络出、入流量、并发会话数、连 接数等 数据中心、网络设备、主机 拓扑映 射关系 系统方自定义 Promethues exporter RDS 事件异常： 2023-04-XX XX:XX rds 慢 sql 突增导致节点状态异常是故障 根 因 Oracle 事件异常： 2023-02-XX XX:XX oracle 会话数突增导致应用连接超时增多 是故障根因 主机 宕机 事 件导致 lb 异常： 2022-08-XX XX:XX lb 所在主机 宕机 导致 lb 实例销毁重启服 务 波动是故障根因 当前一键故障诊断率达

我们期待，鸿蒙智能体生态能够持续深化产学研用融合，为中国式现代化 筑牢数字基座。这既是时代赋予中国科技界的重任，也是全球智能化浪潮中不 可或缺的东方力量。鸿蒙之路，基于使命，始于技术，成于生态——为中国乃 至世界打开万物智联的无限可能。 鸿蒙智能体：自主创新引领智能生态新纪元 余承东 华为常务董事 终端 BG 董事长 随着人工智能技术持续突破，特别是大模型、全场景融合感知与端云 协同等能力的发展，智能终端正经历从“工具”向“协作者”的深刻变革。 蒙智能的体验变革。 鸿蒙智能体时代已经开启，我们期待与广大鸿蒙应用开发者和合作伙 伴一道，持续推动鸿蒙智能体技术创新与生态共建，为用户带来“服务合 时宜、服务不间断”的智慧新体验，共创鸿蒙万物智联的未来新世界。 Agent 时代 鸿蒙应用生而智能 前 言 近年来，生成式人工智能（Generative AI）迎来前所未有的技术飞跃， 以大语言模型（LLM） 为代表的基础模型进入高速迭代期 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 AI 开始从“对话交互”向“任务闭环” 进化，未来将会有更多智能体介入现实世界的操作。 华为在《AI 终端白皮书》中提出，当

集团+分子公司 整体态势感知 混沌工程 故障自愈 变更追踪 变更管控 体系建设 故障发现 与诊断 故障恢复 与应急 故障预防 故障调度 体系演进 分布式架构挑战 运维生态挑战 数智运维挑战  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  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 中间件：Kafka、MQ、Zookeeper 等  数据库：MySQL、Clickhouse、 Elasticsearch等  主机：内存、磁盘、CPU、网络指 标等  网络出、入流量、并发会话数、连 接数等  数据中心、网络设备、主机拓扑映 射关系 统 一 标 签 规 范 标 准 + 自 定 义 监控告警 数据可视 故障诊断 隐患分析 故障预防 ... Clickhouse 因 快立方内存数据库事件异常: 2023-02-XX XX:XX 根因应用下游调用快立方告警异常是故障 根因 Oracle事件异常： 2023-02-XX XX:XX oracle会话数突增导致应用连接超时增多 是故障根因 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 故障自愈 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

人”的智慧分发的演进。App 遵 循“搜索、下载、安装、使用”的模式，用户主动发现的成本高，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 Chapter 3 - 1）一次开发，多端部署 - 2）可分可合，自由流转 - 3）统一生态，系统智能 鸿蒙生态应用 核心技术理念 12 在万物智联时代重要机遇期，鸿蒙系统结合移动生态发展的趋势，提出了三大技术理念： 一次开发，多端部署；可分可合，自由流转；统一生态，系统智能。 图 3-1：核心技术理念 1）一次开发，多端部署 设备模拟，支持开发者在多个模拟设备上同时进行开发调试，降低门槛、节约成本。 16 DevEco Studio 在模拟器中预置了 Mate、Pura 系列机型的模板，同时也支持自定义屏幕参 数。另外为支撑多设备并行调测，提供了多屏模拟能力，可以在一个模拟器上同时进行最多 4 种设备的并行调试。 5. 多端测试 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。

在上述的产业背景下，国内的民用无人机企业的创始人 也大都是从玩航模起家的，只是后来选择了不同的发展方 向。例如，大疆创新 2006 成立之初是做工业级的直升机 飞 控，2010 年转向消费级市场；零度智控是从做工业级的 固定 翼飞控起家的，后来转向做多旋翼飞控。 (2)民用无人机发展历程 25 黄 中国民用无人机市场经历了 30 多年、从军用到民用的发展，形成军工集团下属单位和科研院所、 用阶段。多旋翼无人机机城机构 简单，对人的操作要求低，对消 费级用户的吸引力增强， (4)民用无人机行业商业模式分析 26 阶 2007 年 阶 实现方式 传感技术、通讯导航 技术、云计算、挂载 系统、智他视觉技术 等 用户 消费者、农户、 商业机构、公共 管理机构、科研 / 高校 使用范围 政府规定的适航 区域、具备导航 信号、互联网区 或 产 品 消费级无人机 专业级无人机 任务载荷产品 盈利模式 长、对飞控要求高、单份高等特 点。产吕精备监利之外，屋务图 利是民用无人机行业重要的②利 模式。 民用无人机本属上是会飞的传压 器，最重要的一个功能便是故增 采典。可以预见的是，在未来中 国民用无入机行业的收益中，数 据造利的比重将不断壁升。 二、无人机的类别 (一)按照不同平台构型来分类 1.无人机可主要有固定翼无人机、无人直升机和多旋翼 无人机三大平台，其它小种类无人机平台还包括伞翼无人 机、扑翼无人机和无人飞船等。

为配合返利/贷款 优惠对最低能效标准和能效标识制度进行了适度调节，并将返利/贷款优 惠政策嵌入了到更加宏观的政策框架或气候变化承诺中。 评估过程应该透明。在开展评估前，应明确评估的目标、指标，以及数 据收集和分析的具体方法。相关分析应考虑到各方面的指标，包括反映 目标达成情况（如从返利/贷款优惠中获益的消费者人数）、政策影响力 （如某类设备的能耗每年降低一定的百分比，家庭节能量，消费者所节 省的 本工具包已对每项政策工具最重要的内容进行了概述，但我们鼓励政策 制定者通过更多资源和途径，获取更为深入的信息。 • IEA 《能效2023》 • IEA 工业部门概况 • IEA 工业技术合作计划 • 瑞博能源智库（RAP） 《能效责任制的成本和效益》 返回 总览页 IEA 2024. CC BY 4.0. Page 40 车辆领域倍增工具 车辆领域倍增工具对于推动全球能效提升速度倍增的作用 20

WMS/SRM 系统：了解仓储物流配送等业务涉及的 表单，包括但不限于采购单、入库单、出库单、收货单、 拣货单、来料质检单、退货单、申购单、盘点记录等 4 设备清单及通信协议 用于 MES 数采及设备远程运维系统 ：提供设备清单、设 备通信协议、控制系统数据表、设备使用说明书 5 工厂组织架构 用于配置 MES 基础数据： 工厂资源：区域划分、工位划分 工种信息：各班组名单、人员名单及人员对应的工种（可 括：目前企业已建设的各类信息化系统及其功能清单。开 发阶段需要提供相关接口。 7 管理制度 用于进行流程规划：了解当前的管理制度、流程、规范。 包括生产管理制度、研发管理制度、车间管理规范等。 8 主 数 据 （ 实 施 阶 段 用） 提前准备各类主数据，用于实施阶段的数据迁移，包括： 客户主数据、供应商主数据、产品主数据、物料主数据、 设备主数据、人员主数据、组织架构组数据 指标数据 1

ohos.ark_interop 互操作库来实现与 ArkTS 的互操作。该库主要提供以下关键数据结构：  JSValue: 用于表示来自 ArkTS 中的对象（如数字、字符串、对象、函 数），是仓颉与 ArkTS 数据转换的桥梁。  JSContext: 用于表示与 ArkTS 互操作的上下文，提供模块加载、 JSValue 创建等能力。  JSCallInfo: 用于表示当发生来自于 适用场景 一、 兼容 TS 高效语法示例 ArkTS 保留了 TS 大部分语法特性，兼容 TS 高效语法，提供了许多高效且 简洁的语法特性，可以显著提升代码的可读性和开发效率。例如泛型、箭头函 数、展开运算符等。 1. // 使用泛型编写可复用的代码 2. function identity(arg: T): T { 3. return arg 4. } ，支持任务执行、取消 和指定优先级，同时通过系统统一线程管理，结合动态调度及负载均衡算法， 可以节约系统资源。系统默认启动一个任务工作线程，任务多时会扩容。工作 线程数量上限取决于设备的物理核数，内部管理具体数量，确保调度和执行效 率最优。长时间无任务分发时会缩容，减少工作线程数量。 二、 Worker11

流、产品研发等方 面的业务需求 2. 调研小组成员 2.1. XXX 序号 姓名 电话 岗位 分工 1 解决方案经理 整体技术把控 4 XXX XXX 解决方案经理 负责生产管控、设备数采、产品溯源、质量 管控、产品研发、仓储等方面业务调研 2.2. 客户集团(给客户填写) 序号 姓名 电话 所属部门 岗位 分工 1 负责资源协调、进度监督、风 险把控及问题处理 2 技术支持