鸿蒙编程语言白皮书 文档版本 发布日期 V1.0 2025-06-20 2 版权所有 © 华为终端有限公司 2025。保留一切权利。 本材料所载内容受著作权法的保护，著作权由华为公司或其许可人拥有，但注明引用其他方 的内容除外。未经华为公司或其许可人事先书面许可，任何人不得将本材料中的任何内容以 任何方式进行复制、经销 1）高效开发 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · O1 鸿蒙编程语言整体框架 18 CONTENT 鸿蒙编程语言适用场景 1）ArkTS 概述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6 2）仓颉概述· · · · · · · · · · · · 3）C/C++概述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4）语言互操作介绍· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · O2 3）安全 · · · · · · · · · · · · · ·

孪生世界白皮书（案例实践篇），于 2023 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（技术实践篇）， 于 2025 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（智能算法篇），于 2025 年 9 月编制数字孪生世 界白皮书（视觉语言篇）。 特别说明：本白皮书内所有案例截图均为模拟数据。 主编单位：杭州易知微科技有限公司 编写指导（排名按姓名拼音首字母）： 陈为 浙江大学计算机学院教授 邓贵德 中国特种设备研究院正高级工程师 ，深度展 现数字孪生技术在各行各业中的场景化价值。 《数字孪生世界白皮书（视觉语言篇）》从宏观视角出发，拆解数字孪生项目的底层 逻辑，梳理系统框架的构建路径。从技术选型到设计开发深度解读搭建原理、剖析设计心 理，从设计原则的提炼，到模块化组件的沉淀，再到底层技术的开发应用。既探讨配色、 布局、动效等视觉语言的设计法则，也剖析技术实现与人性化交互的融合之道。为可视化 服务商以及其他数据价 数据更新完成、设备待机状态、常规操作指引 紫色 特殊状态/自定义事件 系统调试模式、VIP 客户区域标注、实验性功能入口 2. 形状与符号语义 在数字孪生系统中，通用形状与符号语义模块是构建跨行业视觉语言的核心组件。通 过标准化、直觉化的图形设计，能够将复杂数据映射为可快速识别的视觉符号，降低认知 负荷。 数字孪生世界白皮书 3 水利行业通用符号示例 3. 空间映射比例 (1) 几何属性映射

的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 间的有效通信。自2018年双向编码表示模型（bidirec⁃ tional encoder representations from pre-trained transformer，GPT），人工智能领域 自然语言处理方向的重大突破，引领了大规模预训 练模型及应用研究的热潮。大语言模型技术的迅猛 进展正深刻地影响着机器系统智能化的轨迹，标志 着进入一个新的人工智能时代。从 BERT 到 GPT [1-2]， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632）

基于大语言模型的AI Agent架构 及金融行业实践 周健 2024.8.17 企业数智化发展趋势 商业化成熟度 时间 2022.1 1 2023.2 2023.8 2023.5 Llama3 GPT 4o GPT4 GPT4 GPT 3.5 Sora Gemini 2023.1 1 2024.2 闭源模型（文本） 开源模型（文本） 多模态模型 实时模型 Llama2 Is Emerging — Business Orchestration and Automation Technologies AI Agent在企业数智化中的定位 AI Agent：基于大语言模型的自治智能体 从人机协同模式角度 从Agent组成结构角度 p 初级形态：把AI嵌入到人的工作中 p 中级形态：AI作为人的辅助工具 p 高级形态：AI作为主要工具，Agent对人 的依赖性在降低，且越来越像真人。人 Agent具备角色识别，规划及任务拆 解、记忆及知识沉淀、工具/技能使 用、执行动作等能力 p 采用更加高效的CUI交互模式 从技术架构演进角度 p 对话式编程时代，我们相信新的更优雅 的基于大语言模型的软件架构必将诞生 p SPQA架构是一种全新的软件架构，区别 于以前静态、有限输入、电路式的软件 架构 n State+Policy：用于感知环境状态、组织 策略 n Questions+Action：拆解问题任务、组织

从 DeepSeek 探讨大语言模型 在建筑及能源行业的应用趋势和技术方法 汇报人：赵阳 浙江大学能源学院制冷与低温研究所 2025.2.14 报 告 提 纲 临近奇点： AGI 将带来颠 覆 结论和展望 DeepSeek 等带来的新范 式 大语言模型应用的科研案例 能源领域传统 Al 发展困 境 当下 Al 到了哪种程 度 John J.Hopfield 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 能源领域传统 AI 发展困境 … … … … DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 …… 长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留在 环节是整个项目的天花板 2025 年 2 月，麻省理工学院何凯明指出： Al 正在悄然重塑全球科研生态：“过去，不同学科间的交流 像隔着一堵高墙；如今，人工智能正成为所有科学家都能听懂的通用语言 " 。 自动化 工程热物理 新能源 化工 软件 工程 人工 智能 范式困境主要原因三：周期长、链条多、人员配合难度大效率低 18/80 口需要多个 团队 深度长期协作，难度大成本高

打造自适应 AI 运维智慧体： 大语言模型在软件日志运维的实践 刘逸伦 华为 2012 实验室 本科毕业于南开大学 ，硕士毕业于美国佐治亚理工学院。研究方向包括 AI 智能运维 ，大模型质量评估以及大模型提示策略 ，在相关领域以第一作者、 通讯作者身份在 ICDE 、 ICSE 、 IWQoS 等顶级国际会议 / 期刊发表 10 余篇 论文。 刘逸伦 华为 2012 文本机器翻译实验室工程 日志是机器语言：大规模网络、软件系统在运行过程中每天会产生 PB 级别的日志，这些日志是一些类自然语言的文本，实时描述了设备 的运行状态、异常情况。 (2) 传统网络运维是机器语言的人工翻译过程：为了维护网络的稳定，运维人员会持续监控设备的运行状态，希望准确、及时地检测异常和 突发事件。网络日志是设备运行维护最重要的数据源，运维人员通常会通过解读日志中的自然语言、语义信息来发现问题、分析根因。 分析根因。 (3) 自动日志分析是机器语言的自动翻译过程： 日志文本种类繁多、数量庞大，且多数日志为非结构化文本，无法通过人工方式监控和检测 全部的日志。更重要的是，分析设备日志需要丰富的领域知识，耗时耗力；简单的规则配置也无法理解文本的语义信息。 化⽂本 类 自 然 语 ⾔ 半 结 构 观点 1 ：软件日志运维是从机器语言向自然语言的 转化 转化 表：一些网络基础设施

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 | 2023年05月31日 超 配 电子 AI+系列专题报告 边缘 AI：大语言模型的终端部署，推动新一轮终端需求 核心观点 行业研究·行业专题 电子 超配·维持评级 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 021-60893306 021-60871321 hujian1@guosen.com.cn huhui2@guosen 特征是通过海量数据，无需标注自监督学习，训练一个基础大模型，并在各 领域将其专业化。据相关论文，当模型的参数量大于某阈值，会展现出类似 推理、无监督学习等未曾出现的能力，这种现象被称为“涌现”，因此目前 大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 8GHz 的占比 36%，价格在 1000 美金以上的占比 13%，即旗舰机型占比较低，随着 AI 大模 型在边缘端落地，有望推动新一轮换机潮。 以大语言模型为核心，以语言为接口，控制多 AI 模型系统，构建“贾维斯” 式智能管家。我们认为大语言模型不仅可以实现对话、创意，未来也有望作 为众多复杂 AI 模型的控制中心，同时也是接受用户指令的交互窗口，实现 《钢铁侠》电影中“贾维斯”式综合智能管家。23

AI 技术在 HR 领域的应用情况 Part2：认识大语言模型：从原理到应用 Part3：体验大语言模型：使用者的认知与探索 Part4：企业中的大语言模型：价值与实现基础 █ 大语言模型对企业的价值 █ 大语言模型的价值实现基础 Part5：HR 中的大语言模型：影响与应用 █ 大语言模型对 HR 的影响 █ 大语言模型在企业 HR 部门的应用情况 参考资料 参调样本 得以适应文字、 图片、音频等各类任务。在众多的大模型技术中，大语言模型有着更为广泛的应用场景，也受着资本投入的青睐。 它可以帮助 C 端用户完成大量的文字类工作，回答他们的各类问题；同时也可以与 RPA 等技术结合，为 B 端 用户带来更好的流程体验。 经济学家约瑟夫 • 熊彼特所提出的“创造性破坏”可以较为贴切地概括大语言模型为企业带来的影响。 熊彼特认为，创新会破坏企业内部的旧结构， 会打破已有 的市场均衡，为企业带来超额利润。同样，大语言模型作为技术的创新，也会为企业带来效率提升、成本降低 等利好，也会带来管理与竞争模式的变化。作为企业重要的支持部门，HR 部门也同样面临着变化与创新。 上述的利好与变化是企业管理者们、HR 从业者们所关注的，也是本研究报告的出发点。由于大语言模型 是人工智能技术中的一个类别，大语言模型在 HR 领域的运用情况很大程上取决于企业对于人工智能技术的关

胡诗云，易君健∗ 2025 年 6 月 摘要： 以 ChatGPT 和 DeepSeek 为代表的人工智能大语言模型（简称大模型），正在对知识工作者的生产方 式产生革命性的影响。本文面向经济管理学科的研究者，介绍大模型的技术原理、应用方式以及在科学研究全 流程中的应用。本文首先从社会科学和大语言模型的本质出发，分析了认知自动化的边界，指出围绕理论工作 的能力是人类科学家在人工智能时代的核心能力。 建议。大模型全面融入学术工作流程，不仅能通过自动化重复劳动提高研究效率，更能通过人机合作扩展人类 思维的广度和深度，经济管理研究即将走向人机协作的新时代。 关键词: 人工智能；经济学方法论；人机协同；大语言模型 JEL Codes: A11；B41；C45；D83 ∗胡诗云，北京大学国家发展研究院，博士研究生，电子邮箱：hushiyun@pku.edu.cn。易君健，北京大学国家发展研究院，教授，（联系方式）。作者 . . . . . . . . . . 9 3 祛魅 AI：大模型的基本原理 10 3.1 大语言模型的定义和历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.2 大语言模型的数学结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

节省大量的人力、物力，治愈更多的患者。 TrialGPT, 基于大语言模型的临床试验患者匹配方法 近年来，随着大语言模型（LLM）的发展，越来越多的人注意到了大语言模型在提 高临床试验招募的效率和准确性方面的潜力。 大语言模型作为一种基于深度学习的AI技术，已经在许多领域展现出了惊人的能 力，比如大语言模型为自然语言处理（NLP）领域的文本生成、文本摘要、问答系 统等任务带来了颠覆 统等任务带来了颠覆性的突破，也为计算机视觉（CV）领域的文生图等多模态任 务提供了新的思路。简单来说，大语言模型是一种可以理解给定的上下文，并根据 上下文做出回应的生成模型。大语言模型首先在一个包含数万亿单词的大型语料库 上进行预训练，训练的方式是通过给定的文本序列去预测下一个单词，从而得到基 础模型（base model），如GPT-3、PaLM、LLaMA等。然后，这些基础模型可以 进一步在特定的任务上进行微调 疗、法律、教育，等领域的文本对基础模型进行微调以得到专用大语言模型，这些 模型同样在具体领域上展示出了良好的性能。此外，大语言模型具有在推理时根据 输入的PROMPT学习新任务的能力，即上下文学习（ICL），这可能也是大语言模 型在具体领域展示良好性能的原因之一。 鉴于大语言模型的巨大潜力，已经有研究者开始探索大语言模型能否在医药临床试 验中提供帮助。如近期，为了尝试大语言模型能否帮助患者和医生在海量的临床试