部分企业对无人机进行探索，市场开始向民间 渗透 , 出 现了低端民用小型无人机。产品主要用于科研，面向 市 场销售的成熟产品极少。 此阶段市场需求主要为军用，惯性组 建、控制系统技术不成熟，成本高。 80 年代初期。西北工业大学尝试将固定 翼无人机用于地图测绘和地质勘探。 (3)民用无人机行业现阶段宏观分析 ·中国民用无人机行业尚无标准， 监管法律体系不健全，存在模糊 地带，无人机里飞现象严重， 消费级无人机 专业级无人机 任务载荷产品 盈利模式 产品销传 取务盈利 数据盈利 中国民用无人机仟业商业模式 3WzH 模型 我们认为，从商业模式上看，由 于风用无入机开有重货购买用期 长、对飞控要求高、单份高等特 点。产吕精备监利之外，屋务图 利是民用无人机行业重要的②利 模式。 民用无人机本属上是会飞的传压 器，最重要的一个功能便是故增 采典。可以预见的是，在未来中 国民用无入机行业的收益中，数 “ 料。其他研究人员正在使用 Chemputers”从 “ 化学品中 生 ” 长 出无人机。 无人机制造商一直在努力改进各式各样的无人机传感 器。这些包括可视摄像头，红外探测器，多光谱和高光谱传 感器，光探测和测距 (LiDAR), 惯性测量单元如陀螺仪和 加速度计，以及测量电流，磁场和声压的传感器。这些传感 器可以提供所有光谱带的高分辨率数据，特别是红外光谱，

设备改良依靠设备调研，周期长，准确性低 很多技术问题难以攻克 无法及时获取用户对设备的反馈意见，不了解用户的设备使用习惯 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 售后服务成本高 新产品研发滞后于市场需求 技术部主管 痛苦： 设备同质化，竞争激烈 售后部主管 痛苦： 售后服务成本高 职位: 原因A： 原因B: 原因C： 职位: 原因A： 原因B: 原因C： 职位: 原因A： 原因B: 原因C： 参考案例 总经理，专业设备生产厂家 痛苦： 竞争激烈，利润下滑 原因： 产品同质化，售后成本高 我们提供什么： 设备销售增速放缓？ 维保收入降低？ 专家系统 配件 配件销售收入不可控？ 设备制造厂家，CEO 设备同质化、价格竞争激烈； 维修效率低，售后成本高； R2原因 I2影响 C2能力 维保期内售 后 A:是不是因为差旅次数过多，导致售后成本高？ A. 何时：在客户报障的时候 谁：维修人员 做什么：调出报障设备的历史运行数据，远程 诊断故障，小故障可以指导客户自行解决？ 1.现在贵司在售后上，每年投入多少的成本？

Redis 事件异常： 2022-08-XX XX:XX redis 节点夯死，触发高可用，切换 master ，大量流量进入导致 redis 性能 下 降，上游应用大面积告警是故障根因 应用实例事件异常： 2023-03-XX XX:XX 应 用 实 例 所 在 主 机 CPU 使 用 率 过 高 引 发 故 障根因 ES 事件异常： 2022-05-XX XX:XX es 进程负载率突增导致上游服务连接超时 4 分 钟 推送 审 批 深度性能问题分析 B D C 看表象 l 链路节点 RT 增长 -> 初步定位瓶颈节点 l trace 明细分析 -> Gap 等待时间长、 自耗时高、慢 SQL... l 链路调用量 -> 重复调用问题 …… 解释表象 l 线程池、连接池是否打满 l 慢 SQL 分析 l 内部方法自耗时高原因 l 重复调用是否可优化 …… 性能治理 0 0 0 + 高风险隐 患项 压降 98%+ 1 0 0 高 风 险 隐患项 前 端 触 点 层 、 应 用 层 、 组 件 层 、 资 源 层 系统风险隐患闭环治理 系统风险隐患持续压降 系统健康实时评分 cBSS 系统高风险隐患治理成效 系统全层级实时健康度评分 高、 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

生成解析转换和多种容器库等丰富的操作方法，帮助开 发者简化开发工作，提升开发效率。  模块化管理：ArkTS 支持应用模块化开发、编译、打包和运行，例如： 应用模块化按需加载能力，方便大型复杂应用的多模块业务场景，高 性能启动运行，提高了代码的模块化管理和重用性。 7 方舟编译运行时（ArkCompiler）支持 ArkTS、TS、JS 的编译运行，目前 它主要分为 ArkTS 编译工具链和 ArkTS 在鸿蒙应用开发中，仓颉和 ArkTS 各具特点和优势，存在使用仓颉与 ArkTS 混合开发的诉求，例如以下场景：  场景一：在使用 ArkTS 开发时，通过跨语言互操作调用仓颉开发的代 码模块，发挥仓颉高性能高并发优势，提升应用性能体验。  场景二：在使用仓颉开发时，通过跨语言互操作调用 ArkTS 库，复用 ArkTS 丰富的库生态。 针对互操作场景诉求，仓颉提供 ohos.ark_interop 主打易学易用、生态丰富、极简开发、持续创新四大特征；仓颉主 打高性能、强安全、跨平台等特性；两者相辅相成，共同支撑开发者鸿蒙生态 应用开发。 结合当前鸿蒙应用开发者遇到的主要问题及场景，我们锚定高效开发、高 性能开发、安全、跨平台、技术积累可复用五大核心场景，以鸿蒙分布式操作 系统的技术特性为基底，构建覆盖「开发-运行-安全-生态-沉淀」的全链路生 产力闭环。这一选择既源于鸿蒙「万物互联」的战略定位，也直击传统开发模

当前一键故障诊断率达68%。 应用实例事件异常： 2023-03-XX XX:XX 应用实例所在主机CPU使用率过高引发故 障根因 Redis事件异常： 2022-08-XX XX:XX redis节点夯死，触发高可用，切换 master，大量流量进入导致redis性能下 降，上游应用大面积告警是故障根因 主机宕机事件导致lb异常： 2022-08-XX XX:XX lb所在主机宕机导致lb实例销毁重启服务 障系统健康稳定和对资源利用的最优化。 B A C D 深度性能问题分析 定位性能瓶颈节 点初步定位 看表象  链路节点RT增长->初步定位瓶颈节点  trace明细分析 -> Gap等待时间长、 自耗时高、慢SQL...  链路调用量 -> 重复调用问题 …… 解释表象  线程池、连接池是否打满  慢SQL分析  内部方法自耗时高原因  重复调用是否可优化 …… 整体报告生成 推动治理 系统健康状态档案化管理，分析系统潜在问题，保障核心业务连续性。 系统健康实时评分 高、中、低风险隐患压降 隐患派单闭环治理 前 端 触 点 层 、 应 用 层 、 组 件 层 、 资 源 层 系统全层级实时健康度评分 健康度评价详情 系统风险隐患闭环治理 系统风险隐患持续压降 风险项对比 1 0 0 高 风 险隐患项 6 0 0 0 + 高风险隐 患项 压降98%+ cBSS系统高风险隐患治理成效

信 息安全保障总体规划、信息安全管理体系建设、信息安全技术策略设 计以及信息安全产品集成实施等工作，全面提升信息系统的安全性， 能面对目前和未来一段时期内的安全威胁，保证信息系统的平稳、高 效的运行，本次设计我们将根据以下目标为指导思想： 目标一、保证信息的安全 完整性：保证数据的权威性，让使用者毫不怀疑； 保密性：防止未经授权的数据外泄，阻止他人恶意的窥探攻击； 可用性： )、服 务 器 区 、 DMZ 区 ( 隔 离 区 ) 、 办 公 接 入 区 等 共 6 个 安 全 域 。 详 细 说 明 如下： 1.内网核心交换区：部署了网络的核心交换设备，用于数据的高 速转发； 2.内网安全管理区：本安全区主要用于部署各类信息安全产品及 相关服务器； 3.办公接入区：业务终端的接入区域，连接方式有无线和有线两 种方式； 4.内网服务器区：本安全区主要用于部署各类业务系统服务器； 为了应对海量日志管理带来的挑战，日志审计系统采用了国内领 先的高性能日志采集、分析与存储架构，从产品技术架构的层面，进 行了系统性的设计，真正使得日志审计系统产品成为一款能够支撑持 续海量日志管理的系统。 · 高适应性日志采集 51 日志审计类产品的一项核心能力就是对审计数据源的日志采集。 对于用户而言，采集日志面临的最大挑战就是：审计数据源分散、日 志类型多样、日志量大。为此，日志审计系统综合采用多种技术手

量将非常巨大。当前移动应用开发中遇到的主要挑战包括：  针对不同设备上的不同操作系统，重复开发，维护多套版本。  多种语言栈，对人员技能要求高。  多种开发框架，不同的编程范式。  命令式编程，需关注细节，变更频繁，维护成本高。 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 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。 移动终端上的应用生态发展到今天也面临着变革。传统厚重的 App，整体体验好，功能 齐全，但开发成本高、周期长，且存在搜索，安装，升级，卸载等一系列需要用户主动关注 的显性操作，这些显性操作给用户带来了实质性的使用成本。轻量化、可快速达成消费者意 图、可独立执行、完成单一功能的程序实体正成为新的趋势，例如小程序、App 轻量化的程序实体所具备的“即用即走、无需安装卸载、持续更新”的特征，也推动了 App 基于搜索下载的“人找应用”的传统分发向“服务找人”的智慧分发的演进。App 遵 循“搜索、下载、安装、使用”的模式，用户主动发现的成本高，拉新、促活、召回的全生 命周期流程相对被动。轻量化的程序实体具有即用即走的体验，可通过各类终端的系统级智 慧入口进行分发，甚至可以在生态应用中分发，依托无所不在的入口流量和标签化识别，向 用户主动提供精准服务。配合

要素比较法 要素比较法 要素评分法 要素评分法 定性法 定量法 从 整 体 评 价 一 个 岗 位 从 各 要 素 评 价 一 个 岗 位 全球标杆 中国智慧 4.1.4 排序法 排 序 最 高 的 员 工 排 序 最 低 的 员 工 宋江 卢俊义 吴用 公孙胜 时迁 段景住 白胜 …… 全球标杆 中国智慧 4.1.5 职位分类法 全球标杆 中国智慧 4.1.6 要素比较法 工作质量指标 比较的方法 优点 缺点 排序法 否 岗位整 体 是在岗位与岗位之间 进行比较 简单、操作容易 主观性大、无法准确 确定相对价值 岗位分类法 否 岗位整 体 是将岗位与特定的级 别标准进行比较 灵活性高 、可以用于大 型组织 对岗位等级的划分和 界定存在一定的难度、 无法确定相对价值 要素比较法 是 岗位要素 在岗位与岗位之间进 行比较 可以较准确确定相对价 值 因素的选择较困难、 市场工资随时在变化 评判标准 综合 唯一条件 为辨析并解决组织最 关 键的经营管理问题，需从 相关的 所有方面进行分析，行业内几乎没有可借 鉴的解决方法 或：为辨析并解决业务 / 专业 / 技术 / 营销过程中的最 高 挑战，需从 相关的 所有方面进行分析，行 业内几乎没有可借鉴的解决方法 复杂 唯一条件 为解决广泛的、新的管理问题，需从多个 范围、 角度进行分析，行业内很少有可借鉴的解决方法 或：为辨析并解决业务

华为质量管理体系应用实践 4. 华为质量文化建设 华为质量体系应用实践：全价值链管理 • 做到零缺陷，要对全价值链管理。 • 以手机为例，有几百个器件、上千种上层物料，需要依赖整个产业链的高 质量才能成就最终产品的高质量。 华为手机摄像头胶水质量问题：摄像头企业是华为的供应商，胶水企业是 摄像头企业的供应商，上游的上游出一点点小的问题，都会造成最后产品的 问题，这就要求华为要把客户 • 德国的质量理论塑造了华为质量演进过程的前半段，是以流程、指标来严 格规范的质量体系。 华为质量文化建设 • 日本以精益生产理论为核心，减少浪费和提升效率，认为质量不好是一种 浪费，是高成本，强调减少浪费（包括提升质量）、提升效率、降低成本。 • 日本高度关注“人”的因素，把员工的作用发挥到极致，强调员工自主、 主动、持续改进，调动全体员工融入日常工作的“改善”，强调纪律、执 行，持续不断地改善整个价值流。

阿里、腾讯、讯飞等企业，纷纷推出自己的智能体开发框架或平台，提供可灵活调用的模型 / 工具以及一站式开发、调测能力，大大降低了智能体的开发门槛。 然而，智能体从原型开发到商用落地，仍然面临着一些挑战。如何打造高可靠的智能体， 华为和业界的实践指出了一些关键方向： 1.3 一站式开发框架和技术标准化加速智能体构建和商用落地 ◎ 通过记忆让智能体“学会持续进化”：一方面，记忆可以让智能体在多轮交互中记 稳健地执行复杂任务。华为提出小艺系统智能体和垂域应用智能体协同方案，帮助 用户完成更多复杂任务，本质上就是对多智能体协同的一个最佳实践。同时，华为 提出鸿蒙 Agent 通信协议，定义了鸿蒙系统下多智能体之间的交互规范，以实现高 效、安全协作。业界如谷歌也推出 A2A（Agent to Agent）协议 [8]，旨在让不同平 台的智能体可以通过基于任务的交互来完成协作。 - 7 - 行业趋势 Agent 时代 鸿蒙应用生而智能 蒙系统 AI 和插件能力，赋能智能 体开发。将 AI 辅助智能体开发融合到智能体开发流程，提升智能体开发效率。支 持智能体开发与鸿蒙应用 / 元服务开发 IDE 工具协同，完成鸿蒙智能体与应用的高 效协同开发。支持鸿蒙智能体与华为全场景终端设备真机联调，便捷发布上架至智 能体市场，提供鸿蒙生态体系下的智能体全生命周期版本管理。 ◎ 智能体安全可信：鸿蒙系统提供面向智能体的全栈安全防护，通过可信基础设施的