以上的工作地点所覆盖的地理范围是：其它国家或地区 全国 唯一条件 50% 以上的工作地点所覆盖的地理范围是：全国 区域 唯一条件 50% 以上的工作地点所覆盖的地理范围是：本地级本地以外 ( 华东、华南、西南、华北 ) 本地 唯一条件 50% 以上的工作地点所覆盖的地理范围是：本地 全球标杆 中国智慧 岗位价值评估步骤 全球标杆 中国智慧 成立评估小组 输出岗位矩阵 岗位评估方法培训 确认评估岗位 •选择标杆岗位

DevEco Studio 提供了多种设 备的双向预览能力，支持同时查看 UI 代码在多个设备上的预览效果，并支持 UI 代码和预览 效果的双向定位修改。 4. 多端模拟器 移动应用开发时需要使用本地模拟器来进行应用调试，实现快速开发的目的。鸿蒙生态 应用需要运行在多种不同类型的设备上，为此 HUAWEI DevEco Studio 提供了不同类型的 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。 提供单元测试基础框架，包括脚本开发框架、测 试 mock 桩等。 功能场景测试 Hypium 提供应用 UI 集成测试基础框架，包括脚本开发框 架、测试 SDK 等。 体验专项测试 DevEco Testing 本地端侧测试服务，主要提供应用性能、功耗、 稳定性、UX、安全、兼容性测试服务等，对接本 地手机/PAD 等测试设备环境，适合开发阶段在本 地环境中使用。 测试套件获取途径如下表： ohpm：鸿蒙三方库的包管理工具，支持共享包的发布、安装和依赖管理。  hstack：支持将混淆后的 crash 堆栈还原为源码对应的堆栈，用于快速定位 release 应用的问题。  hdc：管理设备、本地和设备之间传输文件、安装和卸载应用、启动和终止应用。  bytrace：对内核 ftrace 进行了封装和扩展，配合应用打点，追踪进程轨迹，分析 应用性能。 端云一体化开发 DevEco

达能力，赋能教育、创意设计、广告营销、 媒体内容生成等新场景，成为新一代人机交互与智能创作的核心。 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 应用插件、第三方应用插件及三方生态 MCP 工具等能力，经可靠性、稳定性测试后，通过开 发平台向开发者开放。具体接入范围覆盖以下四类： 通过意图框架开放端云插件能力，支持端 + 云插件灵活编排，实现：高性能（本地实时交互）、 安全可信（本地存储 + 加密 + 权限管控）、多端无缝联动（分布式协同），解决高延迟、隐私泄露、 跨端易用性的痛点，塑造智能体极致交互体验。 ◎ 鸿蒙系统插件：鸿蒙 OS 底层能力接口，包含 智能体市场高效上架分发 图 18：鸿蒙智能体市场 个性化分发高效触达 小艺开放平台协同鸿蒙 IDE 提供一站式智能体开发环境，支持应用插件与智能体联动开发 模式，覆盖从应用插件开发到智能体调测的全流程本地化操作： 3.3.4 IDE 协同开发 ���� ��� ������ �� DevEco Studio ������ ������ ������ ������ ������� �����

ArkTS、TS、JS 源代码预编译为字节码文件，运行时可直接加载字节码；同时 支持 AOT、解释器和 JIT 的混合执行模式。其中 AOT 编译能显著提升应用的启 动性能，使应用在启动时即基于优化后的本地机器码运行。 在模块加载机制上，TS/JS 默认采用预加载方式，即在应用启动时加载所 有模块。同时，TS/JS 支持动态加载来延迟模块加载时机，但实现路径依赖异 步语义，要求整个调用链保持异 解释器：直接运行前端编译器生成的字节码。启动速度快、内存占用 低，但执行性能相对较低。  JIT 编译器：在运行过程中通过 Profiler（性能分析器）收集热点信息， 对频繁执行的代码进行即时优化，生成高质量的本地机器码（如上图 Optimized Code II）。具备高运行性能，但启动阶段需要“预热”。 27  AOT 编译器：在应用运行前，基于静态分析（如类型信息与历史热点 信息）生成高质量的目标机器码（如上图 均能提供一致的开发体验与运行表现。 包括：  多平台部署能力：Agent DSL 可被轻松部署于不同硬件架构和操作系 统。  大模型统一抽象层：通过构建统一的模型抽象接口，支撑将大语言模 型适配到本地小模型和云端大模型的不同计算环境中。  异构工具集成能力：Agent DSL 支持接入多种工具，包括鸿蒙系统 API、云侧 MCP 服务以及应用自身的功能模块，从而动态感知设备能 力、网

标锁定在检查和保险市场上。 通过将无人机技术与机器学习相结合，使无人机收集的 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 核验。对于不符合的设备则视为验收不合格。如验收不合格， 采购人有权要求我方在限期 (XX 日内)进行整改，限期整改 后仍然不合格的，采购人有权解除合同，由此产生的一切费 用和损失由我方自行承担。 5.我方设有本地服务中心，在使用过程中发生质量问题 或故障，30 分钟内响应，接通知后 1 小时内到场处理， 一般 58 故障处理时限不超 8 小时修复，重大故障处理时限不超过 12 小时修复，不能修复的直接更换，保证采购人正常使用。 无人机智能操作系统是 XX 开发的、针对 XX 的无人机 操 作系统。系统涵盖了 XX 的精细化巡检和通道巡检，通过 无 人机的智能控制，能够清楚、准确发现 XX 周围环境和 本地 151 的潜在危险和缺陷。 杆塔精细化巡检模块上的学习模式可以按照不同塔型 151 记录和存储无人机的飞行轨迹和拍摄位置。所记录的飞行信 息将作为下次飞行依据在自动化巡检模式中使用，实现无人