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 · · · · · · · · · · · · · ·

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）

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

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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型, 基础模型, 具身智能, 机器人 引用格式 王文晟, 谭宁, 黄凯, 张雨浓, 郑伟诗, 孙富春. 基于大模型的具身智能系统综述 intelligence, AI) 技术提高具身智能的表 现则成为学界与产业界的关注重点. 最近的研究表 明, 通过扩大语言模型的规模, 可以显著提高其在 少样本学习任务上的表现, 以 GPT-3 (Generative pre-trained transformer 3)[4] 为代表的大语言模型 (Large language model, LLM) 在没有进行任何参 收稿日期 2024-08-01 仅通过文本交互来指定任 务和少样本示例就能很好地完成各类任务. 在此之 后, 具有优秀泛化能力与丰富常识的基础模型在计 算机视觉、自然语言处理等领域都展现出令人瞩目 的效果. GPT-4[5]、LLaMA[6]、LLaMA2[7]、Gemini[8]、 Gemini1.5[9] 等大语言模型能与人类进行流畅的对 话, 进行推理任务, 甚至进行诗歌和故事的创作; BLIP (Bootstrapping language-image

游：带 AI 功能手机销量涨 120% 。 2 、提振算力产业链：助力国产算力成 长 一、算力产业链：让国产算力 “能用、好用 ” 1. 语言模型概述 2. Transformer 结构 3. 语言模型构建流 程 二、 大语言模型技术原理 数据是用于训练 AI 的，也就是 AI 算法通过大量的数据去学习 AI 中算法的参数与配置， 使得 AI 的预测结果与实际的情况越吻合 千亿上万亿。 人工智能核心要素 语言是人类与其他动物最重要的 区别之一 逻辑思维以语言的形式表达 知识以文字的形式记录和传 播 如果人工智能想要获取知识 ，就必须懂得理解人类使用的不太精确、可能有歧义、 混乱的语言。 1 、语言模型概 述 语言模型（ Language Model ， LM ） 目标是建模自然语言的概率分 布 词汇表 V 上的语言模型由函数 P(w1w2.. wm 看作一个变量 ，那么它具有 |V|m 种可能。 按照《现代汉语词典（第七版）》包含 7 万词条，句子长度按照 20 个词计算，模型参数量达到 7.9792* 1096 的天文数字。 1 、语言模型概 述 由此， w1w2...wm 的生成过程可以看作单词逐个生成的过程。首先生成 w1 ，之后 根 据 w1 生成 w2 ，再根据 w1 和 w2 生成 w3 ， 以此类推，根据前 m −