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）

机器人离线编程系统是机器人编程语言的拓广，是利用计算机 图形学的成果，在电脑里建立起机器人及其工作环境的模型，自动 生成机器人的运动轨迹，然后在软件中仿真与调整轨迹，最后生成 机器人程序传输给机器人。 本 节 导 入 示 教 编 程 特 点 离 线 编 程 特 点 需要实际机器人系统和工作环境 编程时机器人停止工作 在实际系统上试验程序 编程的质量取决于编程者的经验 难以实现复杂的机器人运行轨迹 难以实现复杂的机器人运行轨迹 目前离线编程广泛应用于打磨、去毛刺、焊接、激光切割、数控加 工等机器人新兴应用领域。 图 7-1 离线编程系统构成图 用户接口 传感器 编 程 图 形 仿 真 数 据 库 数 据 库 机 器 人 控 制 柜 后 置 处 理 1 、离线编程系统构成 机器人离线编程系统正朝着集成的方向前进，其中包含了多个领 域中的多个学 域中的多个学科，为推动这项技术的进一步发展，以下几个方面的技 术是关键： 2 、 离线编程关键技术 （ 1 ）多传感器融合技术的建模与仿真 对多传感器进行建模，执行多传感器操作 （ 2 ）错误检测和修复技术 对系统的运行状态进行检测和修复 （ 3 ）各种规划算法的进一步研究 其包括路径规划、放置规划和微动规划等 （ 4 ）通用有效的误差标定技术 应用于各种应用场合的机器人标定 （

机器人编程，就是针对机器人为完成某项作业进行程序设计。 工业机器人编程是机器人技术的一个重要方面，它是与机器人所采 用的控制系统相一致的。为了用简单的方法描述作业、操控机器人， 机器人的语言应运而生。在本节中，主要详细介绍示教编程。 本 节 导 入 1 、示教编程 图 6-1 示教再现式机器人控制系统工作原理 示教盒 记忆装置 伺服放大 示教部分 再现部分 公共部分 工作装置 避免发生错误指令 编程占用机器人作业时间 难以与其他操作同步 很难规划复杂的运动轨迹 以及准确的直线运动 难以与传感信息相配合 机器人语言编程是指采用专用的机器人语言来描述机器人的动作 轨迹。机器人语言编程实现了计算机编程，它具有良好的通用性，同 一种机器人语言可用于不同类型的机器人。此外，机器人编程语言可 解决多台机器人之间协调工作的问题。 2 、机器人语言编程 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 离线编程是在专门的软件环境支持下，用专用或通用程序在离线 情况下进行机器人轨迹规划编程的一种方法。这种编程方法与数控机 床中编制数控加工程序非常相似。一些离线编程系统带有仿真功能， 这使得在编程时就可解决障碍干涉和路径优化问题。 3 、离线编程 离线编程 为了使机器人能够进行再现示教的动作，就必须把机器人运动命令 编成程序。控制机器人运动的命令就是移动命令。在移动命令中，记录 有移动到的位置坐标、插补方式、再现速度等参数。

皮书重点介绍了可编程技术支 持的 6G 用户面，系统地探讨了其需求、架构设计和关键技术，旨在为未来的 6G 网络提供灵活、智 能、高效的用户面解决方案。 白皮书首先分析了 6G 移动通信网络对可编程用户平面的核心要求，包括支持多种服务场景（如智 能交互、全息通信和工业互联网）、网络资源的动态适应、差异化的服务质量保证以及计算和通信 的深度集成。在此基础上，它提出了可编程用户面架构的设计原则，强调开放性、面向服务的设计、 1、在网络计算中：通过将计算能力深度嵌入用户平面，实现了近边缘数据处理和实时响应。 2、 动态协议可编程性：支持按需定制和动态加载协议栈，以满足垂直行业的异构需求。 3、 功能服务化：通过基于微服务的架构将用户平面功能解耦，增强部署灵活性和资源利用率。 4、 路径可编程性：利用意图驱动和基于人工智能的动态路径优化来确保端到端的传输性能。 此外，本文还验证了可编程用户面在提高网络效率、减少延迟和通过典型应用场景增强智能方面的 潜力。最后，它概述了未来的研究方向，呼吁全行业合作推进标准开发、开源生态系统建设和跨领 域技术集成，加快 6G 可编程用户面的商业化。 本白皮书为 6G 网络架构的演进提供了重要参考，有助于构建开放、智能和按需的面向服务的未来 通信基础设施。 关键词：6G；可编程；AI；UPF；服务化 2 / 35 Abstract With the rapid development of 6G communication

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

技术爱好者：帮助其理解AI在教育中的实践案例，拓宽他们对技术应用的认 识。 特色与亮点 ❍ 前沿性与实用性：紧跟AI教育发展前沿，精选最新的应用案例与操作指南。 ❍ 跨学科性：涵盖语文、数学、英语、科学、艺术设计、音乐、历史、编程等多 个学科，培养跨学科应用思维。 ❍ 案例丰富：通过真实案例展示AI在教育中的实践效果，让读者更直观地理解技 术应用。 ❍ 操作性强：配有详细的操作步骤和指导，帮助读者快速上手并应用于实际教 学。 进入21世纪，移动通信与人工智能成为数字化技术新的前沿，已经渗透到社会的各 个角落，成为推动社会发展的重要力量。在个人消费领域，智能手机、电子商务、 社交媒体等已经成为人们日常生活的重要组成部分。深度学习、自然语言处理、机 器学习等技术的突破，使得人工智能在语音识别、图像识别、智能推荐等方面展现 出强大的能力。智能家居、自动驾驶等应用的涌现，预示着人工智能将成为未来社 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语言处理、机器翻译等领域，成为推动社会进步的重要力量。 AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，“图灵测试”是其中一个重要里程碑，它 作为评估机器是否具有智能的标准，奠定了AI的理论基础。当时的科学家们开始探