尔赛声明》（Versailles Statement）中，都得到了确立。 本工具包 的内容以IEA在丹麦森讷堡第七届全 球年度能效大会上发布的 “一揽子政策方案”为基础。这些政策方案通过引导各国政府进行有效的 政策措施设计，来切实加速能效提升。这些方案强调多种关键政策的组合 实施，并提倡通过监管法规类、信息类和激励类政策这三大支柱来实现强 有力的政策效果。IEA在2023年凡尔赛大会上对这些方案进行了更新。 从扩大行动规模的大背景出发，关注融资问题。 5. 利用数字化创新提升系统层面的总体能效。 6. 发挥公共机构“以身作则”的引领作用。 7. 动员社会各界广泛参与。 8. 从行为学角度出发，制定更有效的政策。 9. 加强国际合作。 10. 提振全球能效雄心。 IEA 2024. CC BY 4.0. Page 5 在各个部门，要实现最大幅度的能效提升，都需要采取一系列政策的组合，主要包括三类机制： 准备开始 “一揽子能效政策方案”适用于各个部门，并且覆盖了各种类型的政策工具。虽然各国应该致力于构建一个包含多样化政策工具、横跨各部门的总体框架， 但短期而言，优先考虑某些部门和部分政策工具将是行之有效的做法。受一国的现有政策体系、经济结构和规模、可用的财政空间、国家制度等具体国情 的影响，某些政策往往可以比另一些政策实现更快的实施速度，或者更大的政策影响。下列问题旨在帮助政策制定者根据自身具体情况确定在一开始应该

蜂巢式网 路 能力的有效引入，促进了传统保全产业转型，以及多场 景保 全能力的智慧升级，将作为一种新型的保全解决方案 模式， 进而得到更加广泛的应用、促进传统保全服务商 的智慧升 级，以带动整个产业的发展。 (一)无人机未来的发展趋势 1.无人机硬件将继续提升 31 无人机需要充足的动力源。更好的电池—— 改进的能源 管理可延长滞空时间。高效的动力系统允许更大的有效载 荷。究人 渡大学的研究人员成功地将无人机和深度学习技术结合起 来，以检测核电站钢构件的裂缝。 该系统根据钢表面周围不断变化的纹理自动识别裂缝， 并告知技术人员潜在的威胁。处理过程大约需要一分钟。这 不仅可以节省技术人员的时间，还能更有效地分配工作，降 低未知的风险。美国无人机制造商和服务提供商 (Kespry) 通过建立一个可以计算屋顶冰雹袭击的机器学习系统，将目 标锁定在检查和保险市场上。 通过将无人机技术与机器学习相结合，使无人机收集的 分析。农民也正在使用类似的技术自动计算农作物，识别杂 草，并确定作物何时需要水和肥料。自动化无人机存在无数 其他的应用。 (三)更多组织将使用无人机 越来越多的企业和政府组织正意识到无人机能够帮助 他们更有效地运作。BCG “ ” 报告 无人机进入工作岗位 预测， “在未来二十年内，企业将把工业无人机用于工作监控设 ” 施，跟踪货物运输，甚至可能将杂货运送到您的家门口。 33 到 2050 年，欧洲和美国的工业无人机机队将超过

与应急 故障预防 故障调度 体系演进 分布式架构挑战 运维生态挑战 数智运维挑战  端到端稳定性保障体系缺失，自动化、智能化故障处理能力不足  故障处理过多依赖专家经验，故障没有沉淀为有效的资产  故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘  工具重复：工具按烟囱式建设，能力分散  能力割裂：运维工具能力割裂不成体系  数据孤岛：应用、数据库、中间件、云平台、 3、技术监督实现变更管控 1、故障事前制定应急预案与应急演练 2、故障事中形成故障、监控、调度态势感知能力，实现 业务快速抢通 3、故障事后治理追踪全流程线上化闭环管理，确保故障 经验有效沉淀，整改措施有效落地 1、系统深度健康体检，全链路性能隐患分析 2、系统容量隐患深度分析 3、统一隐患闭环治理 告警、诊断、自动化作业能力组合贯穿‘监’与 ‘控’，实现多场景故障自愈 1、全链路读、写压力测试、评估链路容量水位 cBSS系统高风险隐患治理成效 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 稳定性测试：端到端全链路压测 增强调用链探针能力，使之具备流量染色与流量隔离能力，实现全链路读、写流量压测能力，有效评估业务 容量水位，全链路节点性能瓶颈定位。 监控压测一体示意图 collector 压力机 service1 one-agent 主要能力 service3 one-agent service2

统一变更入口 故障统一调度 工具建设 数字化转型中系统安全生产痛点 问题 数智运维挑战 n 端到端稳定性保障体系缺失， 自动化、智能化故障处理能力不足 n 故障处理过多依赖专家经验，故障没有沉淀为有效的资产 n 故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘 分布式架构挑战 n 维护对象： 系统节点、微服务数量几何级数增加 n 调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任 n 、统一隐患闭环治理 1 、故障事前制定应急预案与应急演练 2 、故障事中形成故障、监控、调度态势感知能力，实现 业务快速抢通 3 、故障事后治理追踪全流程线上化闭环管理，确保故障 经验有效沉淀，整改措施有效落地 1 、涵盖业务层、前端触点层、网关层、应用层、组件 层、资源层的全链路追踪 2 、指标、链路追踪、 日志三位一体斧实现故障快速发 现、根因准确定位、故障快速恢复、问题深度刨析 中、低风险隐患压降 隐患派单闭环治理 健康度评价详情 风险项对比 collector 调用链数据 处理 增强调用链探针能力，使之具备流量染色与流量隔离能力，实现全链路读、写流量压测能力，有效评估业务 容量水位，全链路节点性能瓶颈定位。 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 站 监控压测一体示意图 多云环境 压力机 创建压力机 稳定性测 试

OpenHarmony、Android、iOS、Windows、Linux、MacOS 等 OS 平台。  智能化：仓颉通过元编程扩展出面向 LLM 智能体编程的 Agent DSL， 该语言提供多种特性有效简化 Agent 编写复杂度，包括 Agent 声明式 配置、提示词模式、多 Agent 协同、多轮对话等；同时，该语言兼容 MCP 生态，能够让开发者快速开发智能体应用。 C/C++概述 长列表、长图快速滑动  视频直播 图 2-5：仓颉 GC 轻量同步机制 二、 精简对象布局 仓颉对象采用了精简的内存布局。对象内存中仅保留一个 8 字节的头记录 其类型信息，其余数据都是有效内容，用仓颉语言开发的应用在运行时占用更 少的内存。 图 2-6：仓颉对象基础布局 38 三、 优化内存峰值 仓颉 GC 采用了内存整理(compact)技术，通过把存活对象搬移到指定的一 别活动对象和垃圾对象。垃圾收集（GC）是一种自动内存管理机制，它能够自 动识别和回收不再需要使用的对象，将开发者从手工释放内存中解放出来，不 仅可以提高开发效率，还能有效避免各种常见内存错误，提升程序的安全性。 仓颉支持运行时地址随机化、堆栈不可执行、控制流完整性等漏洞利用缓 解机制，能有效避免运行时漏洞利用，让攻击者难以利用漏洞控制应用执行流 并窃取、篡改应用客户数据。 适用场景 鸿蒙应用中部分场景对安全有较高诉求，例如金融类应用需要在后台使用

并可以接受华为的产品与服务。 • 质量管理基于业务流程。 • 比如：在生产过程中，由于人的不同会导致产品有很大的差异，而这套体 系通过严格的业务流程来保证产品的一致性。 第一阶段： IPD+CMM • 质量管理活动已有效 地融入到了各主要业 务流程当中 • 质量体系架构分为： 研发质量体系、供应 链质量体系、交付质 量体系 第二阶段：建立产品质量标准 • 华为在为不同的运营商服务时，需要仔细了解每一家的标准，再将标准信

客户提出对远程管理设备的需求，需要寻找解决方案 售后维修管理混乱，维修人员绩效考核复杂 售后差旅成本高，而且效率低下，经常需要多次往返才能解决 保质期过后，客户选择第三方维保，损失售后服务的收入 维修工单纸质流转，经验不能有效传承 很多出厂后产生的质量问题无法解决 市场竞争激烈，只能依靠价格战 财务部 装备制造 厂家 政治因素：中国制造2025带来的市场冲击 综合管理办公室副总 （负责计划、绩效、人力、专利

Mean value Function module SV=Single value QM 主数据 - 检验方法 描述对某一项目 如何进行检验 资格 文本 有效期 分类 怎样对待检测客体作某 个项目的检验 QM 主数据 - 采样过程 取样过程 与批量相关 与批量无关 % 自定义 ISO 3951 ISO 2859 固定样品

智能体开发框架的持续完善，推动智能体开发进入规模化生产阶段。开发者依托一站式平 台可以快速实现记忆集成、工具调用和多智能体协同等核心功能，并通过可视化调测工具完成 智能体端到端效果优化。这种标准化、模块化的开发模式，将有效降低创新门槛，推动各类垂 域应用智能体的高效构建和规模化商用。 移动终端设备厂商能够为智能体开发提供更多独特的系统级能力。例如，通过跨设备跨应 用信息的全局记忆，为智能体提供更加全面的上下文信息，实现更精准的用户意图识别和应用 应用和智能体将构成一个充 分协同的 AI 生态体系，形成高效、自主和可控的人机交互新范式，支持“以指令为中心”的交 互向“以意图为中心”升级，打通用户、系统与服务之间的链路，带来全新的服务模式，有效 提升华为终端消费者在办公、家庭、出行等不同场景中体验。过去通过人进行 APP 操作串联， 人记不住复杂的操作步骤，未来可以通过自然语言交代，智能体与应用协同完成。 最后，我们呼吁更多的开发者、企业和个人加入鸿蒙

本高。 与此同时，AI 时代全面来临，在 PC 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 3-10：打包上架模式 24 自由流转 传统操作系统上的应用只能在单个设备内运行，多设备间的应用无法互通，当用户有多 个设备且要跨设备完成任务时，体验上存在断裂点，数据不能有效同步。因此应用能够在设 备之间流转，不间断给用户提供服务的能力就变得非常重要。 鸿蒙系统提供了自由流转的能力，使得开发者可以方便地开发出跨越多个设备的应用， 用户也能够方便地使用这些功能。 元服务数量的持续增加给用户带来查找服务不方便、选择困难等问题，若无法提供精准 快捷的服务触发，用户将面临信息过载和获取服务时间成本过大的困扰。AI 的“感知”、“理 解”、“推理&决策”等能力，能有效解决用户查找服务不方便及选择困难问题。智慧分发核 心能力分为感知、知识与理解、推理三层：  感知层: 精确感知用户场景，是服务智能分发的基础。根据多个终端的硬件传感信 号和软件感知能力，感