新一代交互式风电智能运维平台 “ 风云 · 小云” 风云家族 智能监控 AI 场控 气象洋流 智能运维 自然交互 知识库 人工智能 语音识别 语义理解 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 全寿管理 大数据分析 传统客服 VS. 智能客服 处理 电话沟通，键盘输入

年的历史，但其自诞生以来，不断 演进，多次推动了信息产业浪潮的发展。 操作系统的演进大体上经历了批处理、主机、PC 互联网、移动互联网几个阶段的发展， 正走向万物智联的时代。不同历史时期的操作系统在底层硬件架构与形态、人机交互方式、信 息呈现方式，以及生态范式上展现出不同的技术特征。 进入全新的万物智联时代，新技术的发展趋势、用户体验诉求以及随着而来的新应用场景， 都将对操作系统提出新的需求和挑战。 图 1 操作系统历史演进和技术特征变化 成策略规划和任务拆解，灵活运用多种辅助工 具和数据资源，并控制进度，直至工作完成。 图 2 人机协作方式从以指令为中心到以意图为中心的变革 1.2 虚拟世界与现实世界深度融合，人机交互迈向空间多模态 随着空间计算、人工智能、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术的发展，一个虚拟 世界与现实世界融合的未来不再遥不可及，基于虚实融合理念的元宇宙概念在经历了去泡沫冷 静期后， 整个元宇宙市场规模在 2030 年将达到 1.5 万亿美元 [3]。 虚拟世界和物理世界的进一步融合，主要体现在两个方面： 首先是允许用户以更自然和直观的方式与数字内容交互 [4]。人机交互方式从单模态、二维 平面，逐步迈向多模态、三维空间交互，用户无需与设备直接接触，就可以通过更加自然的手势、 肢体语言、视觉甚至意念等方式与数字世界进行互动，设备同时从多个通道获取信息，并整合 ������ ������

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 等关键领域推动“中国标准”走向世界。这种“技术自主 + 标准引领”的双重 突破，与“数字中国”战略形成深度共振，成为提升国际竞争话语权的关键支 点。鸿蒙 协作者”的深刻变革。 这场变革不仅改变了人机交互的方式，更重构了整个智能生态的服务逻辑。 消费者的需求不再是简单的功能堆叠，而是追求随时随地、自然流畅、无 感协同的智慧体验。他们希望终端设备更聪明、更懂人，不仅能理解指令、 完成任务，还能超前思考、主动服务。在这样的趋势下，智能体成为新时 代智慧体验的关键载体，以用户意图为中心，以多模态交互、意图理解、 任务闭环与持续学习进化等关键能力为特征，打通用户、系统与服务之间 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 + 鸿蒙应用开发平台。我们坚信，鸿蒙智能体框架将加快生态伙

习时强调“高质量发展需要新的生产力理论来指导”。传统的 ISO/OSI 等经典网络理论，虽然涵盖了联网设备之间，从物理连接、 数据传输、会话管理到应用服务的完整通信功能，但并未纳入网络用 户交互所需的身份识别、行为交互、数据解析等能力。针对当前互联 网在数据互联互通中面临的架构性与基础性瓶颈，本白皮书在参考借 鉴 OSI 网络七层模型的基础上，通过在网络传输层之上构建新型互 联协议，提出一种面向 协议以及浏览器等技术使得主机中的信息能够被 普遍访问和相互链接，这创造了全新的信息交互范式。这一时期，网络互联的对 象从主机互联延伸到了超文本互联。 万维网出现之后（1995 年左右开始），互联网的商业化进程开始提速，网 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 5 络技术的普及和应用创新蓬勃发展。电子商务、搜索引擎、社交媒体等新型应用 不断涌现，网络处理的对象和交互模式变得更加多样化。21 世纪前二十年，移 动互 层面，数据互联所需的身份识别、行为交互、数据语义解析等需求被当做应用层 问题由“客户端-平台（服务器）”交互模型解决。 2) 缺乏对数据的合理抽象 OSI 七层模型主要针对异构网络互联，这使得当前网络基础设施主要面向" 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 9 数据管道"角色，但缺乏对数据进行合理抽象以剥离个性化语义/知识与通用概念， 同时缺乏网络原生能力支持数据之间的共性交互模型。这造成了当前互联网之上

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值的诠释者，提供一份兼具方法论与实操性的指引。全方位提升项 目效率和画面质量，让明星案例的场景效果在更多项目中快速复用、真实落地，创造更多 的业务价值。 ......................................................................................... 98 3. 全新交互形态 ....................................................................................... 101 参考文献 ....................................108 数字孪生世界白皮书 1 一、视觉表达原则：体系化的逻辑思路沉淀 当我们深入思考数字孪生项目中符号、字体、配色、交互体验等设计元素如何搭配时， 本质上是在探索一场理性与感性的平衡艺术。数字孪生既需要严谨的框架来承载数据的重 量，也需要灵动的创意唤醒观看者的共鸣；既要遵循“功能至上”的实用法则，又要回应“美 即适用”的情感诉求。

汽车正经历一场百年未有的智能化、电动化变革。在这场变革 中，车灯作为“汽车之眼” ，正告别其长达一个多世纪的单一照明使 命，经历一场深刻的角色重塑。从被动发出光线，到主动感知环境、交互通 信、表达情感，智能车灯已演进为整车智能化生态中不可或缺的核心视觉感 知与交互单元。 本白皮书旨在厘清智能车灯的本质定义、核心价值与发展全 貌。我们系统梳理了从传统照明到智能照明的演进逻辑，指出高像素级控 制、高精度环境感知与场 一、车灯发展的前世今生 二、智能车灯产生的驱动力 01 02 01 第二章 什么是智能车灯 03 第三章 智能车灯的安全升级与场景化价值 一、智慧照明——从被动照明到主动防护 二、智能交互——从信号传递到意图表达 三、智享娱乐——从功能部件到情感载体 04 11 12 04 第四章 智能车灯的市场空间和发展趋势 一、智能车灯的市场空间分析 二、智能车灯技术典型应用案例 型光源成像模组实现规模化应用及跨领域技术的深度融合，推动车灯从单一照明工具向多维度交互智能 终端升级，见下图1。 二、智能车灯产生的驱动力 图1 车灯发展进程图 车灯智能化的快速发展并非单一因素所致，而是多重产业浪潮汇聚的结果。在市场与消费端、技术 与产业端、政策与标准端三方驱动力的共同作用下，车灯逐渐超越其传统照明角色，开始向感知、计 算、交互一体化的智能车灯方向演进[2]。 市场与消费端，新能源汽车的

生态技术基础：基于模块化设计与AIoT的R2X 22 2.2.2.商业模式变革：多品类产品矩阵助力全栈式具身智能 29 2.2.3.通用的多元形态：专用+类人形+人形 30 2.2.4.多技术栈驱动的具身智能：移动+操作+交互 32 2.2.5.开放、协同、通用：可持续与普惠的创新 38 2.3.生态价值体现 39 第三章 全球细分产业综合实践 41 3.1.全球行业应用案例与实践经验 43 3.1.1.工业 43 通过跨行业的合作与资源共享，该生态将帮助 细分场景实现全栈式的智能化解决方案，推动 产业的整体智能转型。 同时，该生态的实现需要由产品、技术与商业 模式的多重创新共同驱动，具体来看，需要通 过包括发展多品类产品矩阵、移动+操作+交互 多技术栈以及专用、类人形、人形的本体多元 形态等战略来共同实现。 该生态将惠及整个机器人行业的创新发展，其 潜力不仅体现在技术层面的不断突破，更在于 对产业链的深刻影响，创造一个更智能、便捷 和高效的未来世界。该生态将推动具身智能服 和高效的未来世界。该生态将推动具身智能服 务机器人的加速落地，进而推动全球千行百业 的智能化进程。 开放性的全栈式智能服务机器人生态 前言 开放、协同、 通用：可持续与 普惠的创新 移动+操作+交互： 多技术栈驱动的 具身智能 通用的多元形态： 专用、类人形、 人形 多品类产品矩阵 助力可持续发展 商用服务机器人 行业下半场拐点到来 开放性的全栈式智能服务机器人生态 | 第一章 全球服务机器人市场概览

2025/06 • 具身智能通过传感器与物理世界的交互实现感知、决策和执行能力， 其所需传感器类型众多。在人形机器人载体中，力传感器、电子皮肤、 视觉传感器、惯性传感器是其迈向具身智能的关键传感器 具身智能产业链分析——上游机器人传感器 机器人关键传感器类型及国内代表企业——以人形机器人为例 来源：头豹研究院 ◼ 具身智能通过传感器与物理世界的交互实现感知、决策和执行能力。根据具身智 能载体 能载体的不同，传感器在机器人和自动驾驶载具上的功能定位和应用场景存在差 异。机器人传感器的核心目标是模拟人类感知能力，实现精细化操作和交互，例 如通过触觉传感器感知物体接触力、温度及滑动状态，或通过六维力传感器精准 控制关节力矩以完成抓取、装配等任务；而自动驾驶载具传感器则侧重于环境建 模与动态避障，例如激光雷达提供高精度三维点云以识别障碍物，毫米波雷达在 恶劣天气下穿透性强，超声波雷达用于近距离泊车检测。 ＞20+ ◼ 人形机器人在迈向具身智能的过程中，其感知能力呈现多元化，运动控制频率持 续提升。在感知层面，机器人不仅实现了传统力/视觉/温度/位置等基础传感功能 的全面升级，更在触觉、空间定位、环境交互等维度实现了感知能力的深度融合， 其内置传感器（如力、视觉、温度、位置、触觉等）数量与价值量占比显著提升， 传感器数量将由初期的60~100个逐步增长至超过200个。 ◼ 在运动控制层面，人形

。 新的场景同时也带来了新的挑战。开发者不仅需要支持更加多样化的设备，还需要支持 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：  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、 图像识别等。如何快速地使用设备侧的强大 AI 能力，使自己的应用更加智能化，进而更好 的服务消费者，也是开发者面临的全新挑战。 多端开发能力 应用如需在多个设备上运行，需要适配不同的屏幕尺寸和分辨率、不同的交互方式（如 触摸和键盘等）、不同的硬件能力（如内存差异和器件差异等），开发成本较高。因此，多端 开发能力的核心目标是降低多设备应用的开发成本。为了实现该目标，鸿蒙系统提供了以下 几个核心能力，支持多端 UI 适配，交互事件归一，设备能力抽象，帮助开发者降低开发与 维护成本，提高代码复用度。 17

.......................................................................................51 3.1.1 前端交互界面................................................................................................. ..........................................................................................72 4. 客户交互体验优化............................................................................................... 30 秒以内  资源优化配置：释放人力聚焦高价值客户，预计可减少 40% 基础客户经理人力投入，同时通过智能体实现客户需求分层， 使高端客户经理产能提升 25%  体验重构：基于用户画像和交互历史数据，提供动态产品推 荐，使交叉销售转化率提升 15%，客户满意度 NPS 指标提高 20 个百分点 关键业务指标量化目标如下表所示： 指标维度 基线水平 目标水平 达成周期 咨询响应速度