- 3 鸿蒙应用上架质量测试标准 ........................................................ - 3 - 3.1 功能质量测试 ...................................................................... - 3 - 3.1.1 功能完备度测试 ............. - 3 - 3.1.2 功能体验测试.............................................................- 4 - 3.1.3 应用全场景测试 ......................................................... - 5 - 3.2 体验专项质量测试 .................. - 3.3 鸿蒙特性质量测试 ............................................................. - 17 - 3.3.1 鸿蒙生态规则测试 .................................................... - 17 - 3.3.2 鸿蒙创新特性测试 ..............

营销和服务领域安全管理体系 6.6 安全治理 5.1 储能安全攻防测试理念 5.2 储能安全攻防测试 7.1 储能系统安全风险地图 7.2 储能安全量化评估模型 7.3 储能安全量化评估模型应用 13 13 15 15 16 16 10 11 18 18 19 20 储能全周期安全管理体系 储能安全攻防测试体系 储能安全量化评估体系 12 10 17 05 06 体系缺失、测试机制存在固有局限的情况，难以适配规模化后的复杂安全需求，为行业高质量发展埋下隐性隐患。具体表 现如下： 储能行业痛点与风险管控困境 2.4 测试局限性 当前行业测试验证多采用小规模抽样模式，受限于样本数量、检测项目覆盖范围及测试环境模拟程度，难以全面 排查量产产品中的潜在缺陷。在规模化量产阶段，各种因素导致的产品材料、工艺等变更未充分验证，量产产品 与测试样品存在差异， 与测试样品存在差异，使检测结果无法真实反映实际产品的安全质量水平。 安全评估体系局限性 当前行业安全评估体系本质为通过性测试，依赖专家经验和样品测试，较难实现全面和准确评估不同危害等级的 安全风险概率，已难以适配精细化风险管控需求。 06 全架构安全设计：以“电芯 - 模块 - 储能舱 - 系统 - 电网”五级架构为核心，搭建纵深防御体系，强化层级协同 与冗余设计，实现从芯到网无断点防护。 全链路数字化

营销和服务领域安全管理体系 6.6 安全治理 5.1 储能安全攻防测试理念 5.2 储能安全攻防测试 7.1 储能系统安全风险地图 7.2 储能安全量化评估模型 7.3 储能安全量化评估模型应用 13 13 15 15 16 16 10 11 18 18 19 20 储能全周期安全管理体系 储能安全攻防测试体系 储能安全量化评估体系 12 10 17 05 06 体系缺失、测试机制存在固有局限的情况，难以适配规模化后的复杂安全需求，为行业高质量发展埋下隐性隐患。具体表 现如下： 储能行业痛点与风险管控困境 2.4 测试局限性 当前行业测试验证多采用小规模抽样模式，受限于样本数量、检测项目覆盖范围及测试环境模拟程度，难以全面 排查量产产品中的潜在缺陷。在规模化量产阶段，各种因素导致的产品材料、工艺等变更未充分验证，量产产品 与测试样品存在差异， 与测试样品存在差异，使检测结果无法真实反映实际产品的安全质量水平。 安全评估体系局限性 当前行业安全评估体系本质为通过性测试，依赖专家经验和样品测试，较难实现全面和准确评估不同危害等级的 安全风险概率，已难以适配精细化风险管控需求。 06 全架构安全设计：以“电芯 - 模块 - 储能舱 - 系统 - 电网”五级架构为核心，搭建纵深防御体系，强化层级协同 与冗余设计，实现从芯到网无断点防护。 全链路数字化

规范需求管理流程，加速团队协作优化迭代设计 5.1.2 五维架构协同设计，业务流程驱动敏捷开发 5.1.3 规范开发流程，智能 AI 辅助和低代码加速业务开发 5.1.4 构建三级测试流水线，持续提升测试效率和产品质量 5.1.5 资源申请和软件上线全流程自动化，实现一体化应用发布 应用一体化运维 5.2.1 全链路可观测，支撑故障快速发现 5.2.2 AI 模型结合混沌工程，实现故障智能定界 资源评估与设计 安全评估与设计 批次评估与设计 应用转码与语言重构 中间件/数据库替换 云原生改造 信息调研、迁移评估、 迁移规划 迁移演练/正式迁移 灰度发布/割接并线 功能与回归测试 性能与压力测试 安全/合规测试 用户验证测试 双轨并行验证 灰度切流 全量割接 上线监控与回退 瀑布开发 → 敏捷开发 人工经验驱动运维 → 智能化自动化运维 高性能、韧性、开放、灵活扩展的 基础设施、数据库和中间件 阶段二：应用和数据迁移 将主机上的应用与数据，平滑且高效地迁移到云平台上，包含迁移路径选择和迁移实施两部分工作。其中， 迁移实施内容涉及主机应用评估、改造以及数据的迁移等，同时需要考虑系统并轨运行阶段的方案设计和测试 工作。 (3) 阶段三：应用开发与运维转型 构建现代化应用能力和运维体系。引入 DevOps 流程 和工具集、采用云原生技术栈 实现应用的敏捷开发、 发布和运维。建设面向应用的一体化运维体

· · · · · · · · · · · 1）影音娱乐· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · O6 1）HarmonyOS 应用专项测试质量建议· · · · · · 2）HarmonyOS 应用上架流程及运营· · · · · · · · 3）HarmonyOS 元服务上架流程及运营· · · · · · · 145 8 1.4.3HarmonyOS 开发套件 HarmonyOS 全流程开发套件包含设计、开发、测试、运维套件以及 OS 开放能力集。 通过 HarmonyOS 这些套件，开发者可以高效开发 HarmonyOS 生态应用、元服务、优化 性能体验、测试功能和上架分发。 ⚫ 开发套件 开发者在应用开发过程中使用到的产品集合，包含 HUAWEI DevEco Studio 集成的性能调优、设备模拟、命令行工具和 SDK。 ⚫ 测试套件 包括测试标准和测试工具两个部分： ⚫ 标准测试：覆盖 HarmonyOS 生态应用性能、功耗、稳定性、兼容性、UX、安全、 分布式、游戏等测试规范，帮助开发者解决测什么的问题。 ⚫ 测试工具：提供 HarmonyOS 生态应用开发、调试、单元测试、集成测试、上架测 试等各开发阶段所需的测试工具集，支持手机、折叠屏、平板、智慧屏、手表、音

......................................................................................60 3.4 系统集成与测试................................................................................................... ...................................................................................64 3.4.2 兼容性与性能测试................................................................................................... 潜在药物分子与靶标蛋白的结合能力和特异性，从而快速筛选出具 有潜在治疗效果的候选药物。 在实际操作中，DeepSeek 技术可以应用于高通量筛选 （HTS）数据的分析。传统的 HTS 方法虽然能够快速测试大量化合 物，但其产生的数据量大且复杂，手动分析耗时且易出 错。DeepSeek 通过自动化数据分析流程，能够快速识别出具有高 活性的化合物，并进一步预测其药效学和药代动力学特性。例 如，DeepSeek

策、能源管理与续航能力、运动控制与稳定性、 硬件开发与测试瓶颈、数据获取与训练效率五 大核心挑战。 智能控制与认知决策：听懂指令却做错动作， 突发情况反应慢，存在安全隐患。 能源管理与续航能力：能耗高、续航短，频繁 充电，无法满足长时间连续工作需求。 运动控制与稳定性：复杂地面易摔倒，高频动 作易故障，难以适配真实非结构化场景。 硬件开发与测试瓶颈：核心部件依赖进口，定 制化多、良率低，规模化生产难。 Siemens 2026 5 西门子解决之道： AI+数字孪生赋能研制全流程 西门子凭借 AI 与数字孪生技术的深度融合，为 人形机器人研制打造了端到端的数字化赋能体 系，贯穿从设计、训练、测试到量产的全流程， 精准破解行业核心痛点。 在研发设计阶段，基于 Process Simulate 与 MCD 机电一体化设计工具，构建高保真数字孪 生模型，可直接导入 NX 数据复刻机器人整机 在虚拟场景中自动生成千亿级带标注动作数据 集，效率较真实采集提升千倍。AI 算法持续优 化仿真与真实环境的映射精度，通过少量真实 数据校准，即可实现技能高效迁移，大幅降低 训练成本与周期，破解数据稀缺难题。 测试验证阶段，虚拟调试技术发挥关键作用， 无需物理样机即可完成 PLC 程序与控制系统的 全流程调试，将实际调试时间缩短 80%。AI 驱 动的预测性维护模型，可提前预判核心部件故 障风险，同时在虚拟空间复现极端工况与边缘

能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 05 部分行业在智能体应用上走在前列，尤其是拥有大量入门级员工与呼叫中心业务的行业。IDC研 究显示，66%的专业服务机构与47%的金融机构正积极测试智能体技术，并投入大量资源；而其 他行业（尤其是制造业与零售业）则相对滞后。 当然，并非所有地区在从传统自动化、AI辅助技术向全面智能体模型转型的进程中都处于同一水 平。根据IDC《未来企业韧 各地区在智能体的应用与使用阶段上存在差异。 值得关注的是，截至2024年底，超过四分之一的欧洲组织表示，其已在智能体领域投入大量资 源；在亚太地区，约41%的组织称其正在对智能体解决方案进行初步测试，并重点推进概念验证 （PoC）工作；而北美组织则更倾向于聚焦开发智能体部署的潜在应用场景。 在全球范围内，各组织既面临采用智能体工作模式的压力，又对自身组织的准备度存在切实担 忧，故正努力在 3：各组织当前评估或使用AI智能体的状态 来源：IDC 还未开始做任何工作 正在开发潜在用例 正在对智能体用例进 行初步测试，专注在 PoC 已经开始大幅投资AI 智能体 问：您的组织目前评估或使用AI智能体的状态如何？ 66%专业服务机构 47% 金融机构 在使用AI智能体方面进行了 大量测试和投资 16% 17% 7% 22% 29% 37% 27% 19% 32% 24% 36%

支持具备时间敏感网络 (TSN) 功能的 网络卡，以实现网络间的实时通信。  Intel® RDT 技术用于资源分配，例如 缓存分配技术 (CAT)。  Intel® RPTM 用于实时配置检查和性 能测试。 工具  Linux 实时操作系统  优化的 EtherCAT 主站  Intel TSN 软件开发工具 英特尔®® 边缘控制软件平台 (ECI) 最佳参考配置 参考代码 13 Kithara RealTime Suite Kithara 实时工具套件是德国 Kithara 公司开发的一套高性能实时系统解决方案，专为工业自动化、机器控制、数据 采集和高精度测试测量等应用设计。它基于 Windows 实时扩展，可在标准 PC 硬件上实现微秒级 (μs) 的硬实时性能， 适用于需要严格时序控制的工业场景。通过 Kithara 实时工具套件，用户可在一套硬件平台上基于 代了传统的 “工 控机 + PLC” 组合方案，显著降低了设备机电的硬件成本和系统复杂度，提高了系统稳定性与人工维护效率。 图：隔离的运行环境 图：工信部电子五所 Cyclitest 抖动延迟测试 高实时高精度控制 Intewell RTOS 实时性抖动可低至 5 μs，支持多任务间信号量同步技术，实现 IEC61131-3 与 C\C++ 多任务间的时序同步控 制，周期精度可达 1ms

准的性能评估与测试，有效破解 用户面对多元异构算力时的选型困境。评测广泛覆盖多样化的评测场景、科学划分多维度性 能指标，构建自动化、规范化的评测工具链，形成异构算力在计算、通信、调度各环节的全 方位评估，为芯片性能、计算精度、通信带宽、模型适配性能等关键指标提供参考基准；打 造全自动化测试平台，可支持功能灵活集成配置、一键部署测试，减少手工测试繁琐调配流 程，极大提升测试效率；支持算力选 载均衡技术，保障协同训练的网络无损要求。 3.4 统一评测体系 智算芯片存在产品型号多样、缺乏权威算力评测标准和自动化工具，以及测试耗时时间 长、工作量大等问题。统一评测体系通过统一指标、统一工具、统一数据，为芯片选型、容 量规划、性能优化提供可度量、可对比、可复现的统一标准和自动化测试工具与用例，实现 厘清异构智算算力的优缺点与适用场景，促进算力落地，指导未来算力发展。 业界现有评测实践大致分三类 建 19 Benchmark，场景封闭、结果不可横向对比。三类方案均停留在“单点、单次、单模型” 层面，缺乏自动测试的机制，难以支撑多元异构、快速迭代的国产芯片落地使用。 统一评测体系关键技术主要包括统一测试标准、自动测试平台和算力排行推荐： （1）统一测试标准：统一测试标准支持多种国内外主流 AI 芯片，覆盖基本性能、算子 性能、集合通信、大模型训练、大模型推理、多媒体性能、云化能力等