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	2025年華為報告合集（共50套打包）合集	50份	2025-04-25	公司研究	4203
	2023華為開發者大會（Together）嘉賓演講PPT合集（共61套打包）合集	61份	2024-04-17	AI ? 科技 ? 通信	603
	華為開發者大會2022（HDC2022）會議PPT合集（共25套打包）合集	25份	2022-12-29	AI ? 科技 ? 通信	1913
	華為開發者大會2024（HDC2024）嘉賓演講PPT合集（共55套打包）合集	55份	2024-07-21	AI ? 科技 ? 通信	720
	2025年華為歷年年報/財報/可持續發展報告合集（共38套打包）合集	38份	2025-02-26	企業年報	6146

	華為：2025華為昇騰服務器 DeepSeek V3/R1 推理部署最佳實踐技術報告（29頁）.pdf 最新	29頁	2025-05-20	AI產業	172
AI摘要	本文主要介紹了華為昇騰服務器上部署 DeepSeek V3/R1 推理的最佳實踐。主要內容包括： 1. 昇騰服務器和組網：介紹了昇騰芯片、Atlas 800I A2 服務器和 CloudMatrix 384 超節點的特點。 2. DeepSeek V3/R1 模型部署方案：介紹了基于 Atlas 800I A2 和 CloudMatrix 384 兩種服務器的部署方案，包括模型量化策略、Prefill 和 Decode 分離部署、服務框架配置等。 3. 框架側性能優化：介紹了 API Server 擴展技術、MoE 模型負載均衡等框架優化技術。 4. 模型側性能優化：介紹了模型側通信優化、模型側并發方案、推理投機框架 FusionSpec 等模型優化技術。 5. 昇騰算子性能優化：介紹了 MLA 算子優化、MoE 通信算子優化等昇騰算子優化技術。 6. 性能分析：給出了 Atlas 800I A2 和 CloudMatrix 384 兩種服務器上的性能分析結果。 7. 下一步工作：列出了后續需要完善和優化的方向。
	華為：AI終端白皮書-AI與人協作、服務于人（2025年5月更新版）（41頁）.pdf 最新	41頁	2025-05-15	AI產業	249
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 生成式AI技術在消費終端領域的應用正在加速，預計到2032年，生成式AI有望在硬件、軟件、服務、廣告、游戲等眾多領域創造1.3萬億美元收入。 2. 華為終端與多家頂尖智庫、研究機構及學術高校合作，總結出了四大終端AI產業發展趨勢：多模態大模型帶來更自然、更全面的人機交互體驗；AI自主化程度越來越高，“以意圖為中心”的AI與人協作方式正在建立；大模型和智能體驅動下一代更智慧的操作系統；輕量級終端設備集成生成式AI功能將成為主流。 3. 華為終端提出AI終端智能化L1~L5分級標準，并期待產業界同仁一起來完善、優化該分級標準。 4. 華為終端基于“分層開放、全流程價值賦能”的原則助力鴻蒙AI生態開發，歡迎各企業、開發者和個人加入鴻蒙AI生態，共同構建一個開放、創新、合作的智能世界。
	中國電子技術標準化研究院&華為：2025面向智能制造的工業大模型標準化研究報告（120頁）.pdf 最新	120頁	2025-05-13	大模型	313
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了以下幾個關鍵點： 1. 介紹了智能制造業的發展現狀和趨勢，包括人工智能、大數據、云計算等技術的應用。 2. 探討了人工智能在制造業中的應用，如智能工廠、智能生產線、智能物流等。 3. 分析了人工智能在制造業中的挑戰和機遇，包括技術、人才、安全等方面的考慮。 4. 提出了人工智能在制造業中的未來發展方向，如加強人工智能與制造業的深度融合，推動制造業智能化升級。文章中提到的核心數據包括： - 2020年，全球智能制造市場規模達到1200億美元，預計到2025年將增長到3000億美元。 - 2020年，中國智能制造市場規模達到2000億元人民幣，預計到2025年將增長到5000億元人民幣。 - 人工智能在制造業中的應用可以提高生產效率20%以上，降低成本10%以上。綜上所述，本文主要圍繞智能制造業的發展現狀、應用、挑戰和未來方向進行了探討，旨在推動人工智能與制造業的深度融合，實現制造業的智能化升級。
	中國石油學會&華為：2025石油石化行業數字化人才發展白皮書（31頁）.pdf 最新	31頁	2025-05-13	人力資源	68
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 石油石化行業數字化轉型發展趨勢：國家出臺多項政策規劃，推動行業數字化轉型；人工智能技術深度影響行業生產運營模式；數字化敏捷團隊成為主流組織形態；數字化人才成為轉型成功的關鍵因素。 2. 石油石化行業數字化人才發展需求：加快開展數字化人才整體規劃，破解結構性矛盾，持續提升能力，完善發展體系，加強實訓，優化生態環境。 3. 石油石化行業數字化人才發展框架：規劃人才，強化戰略引領；培養人才，突出精準賦能；引聚人才，深化制度創新；繁榮生態，重塑數字文化。 4. 石油石化行業數字化人才培養實踐：專業化，著力打造攻堅破難的“突擊隊”；復合化，著力打造“油數融通”的復合型人才；場景化，著力打造敏捷高效的“會戰陣型”；持續化，著力打造與時俱進的“人才梯隊”；生態化，著力打造共生共享的“人才森林”。 5. 展望：企業轉型從“數字化”向“智能化”躍遷；數字化人才隊伍能力建設從單項突破到整體躍升；AI 時代的人才培養范式轉向“協同進化”。
	華為：鯤鵬原生開發技術白皮書（6.0修訂版）（61頁）.pdf 最新	61頁	2025-04-29	信息技術	59
AI摘要	本文主要介紹了華為鯤鵬原生開發技術白皮書的內容，包括鯤鵬原生開發的機遇和挑戰、核心技術理念、鯤鵬原生開發能力介紹、行業案例等。文中提到，鯤鵬原生開發通過一套代碼、一條流水線，構建出多平臺版本，助力伙伴持續且首發性能領先的商用版本。同時，文中還詳細介紹了鯤鵬原生開發在代碼開發階段、流水線階段的核心技術，包括代碼開發、編譯、調試、調優等。此外，文中還列舉了多個行業案例，如金融、電信、政府、電力、醫療、水平軟件等，展示了鯤鵬原生開發在各個行業中的應用和優勢。
	中汽研&華為：2024自動駕駛安全模型研究報告（32頁）.pdf 最新	32頁	2025-04-27	無人駕駛	124
AI摘要	本文主要介紹了自動駕駛安全模型的研究現狀、應用及展望。首先，定義了自動駕駛安全模型，并梳理了自動駕駛的安全需求，給出了安全模型的全面定義。其次，詳細介紹了Last Point to Steer、Safety Zone、RSS、SFF、FSM、STD、CC-driver和中國成熟駕駛模型等八種自動駕駛安全模型，并給出了這些模型的應用場景和計算公式。最后，展望了自動駕駛安全模型的發展趨勢，包括繼續深入研究安全模型、確定應用方法、考慮模型的局限性等。
	華為云：2024生態創新中心賦能新質生產力發展研究報告（47頁）.pdf	47頁	2025-04-21	科技產業	94
AI摘要	本文主要研究了生態創新中心對新質生產力發展的賦能作用。新質生產力是由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生的當代先進生產力。生態創新中心通過集聚各類創新要素、提供數據價值“開采平臺”、推動公共服務資源互補、推動實體經濟和數字經濟融合、鍛造產業鏈供應鏈韌性和為優秀生產案例、先進生產實踐提供展示平臺等方式，對新質生產力發展具有六重賦能作用。生態創新中心的發展趨勢包括產業生態由要素賦能向創新驅動轉變、產業生態運營由零散模式走向整合、產業生態由匯聚向多重普惠服務演進、生態創新中心未來向高質量發展、生態創新中心未來向更加開放升級和生態創新中心未來向可持續性延申。
	華為：鴻蒙生態解決方案白皮書（2025版）（229頁）.pdf	229頁	2025-04-08	信息技術	169
AI摘要	本文主要介紹了HarmonyOS生態解決方案白皮書，包括HarmonyOS應用生態概述、HarmonyOS應用開發基礎解決方案、HarmonyOS應用開發高階解決方案、HarmonyOS元服務開發解決方案、HarmonyOS生態伙伴SDK解決方案以及HarmonyOS應用上架運營流程。文中詳細闡述了HarmonyOS生態的戰略規劃、技術特點、業務創新場景以及在性能、兼容性、安全性等方面的優勢，并提供了豐富的開發工具和關鍵創新，以促進應用和服務的創新，推動整個信息技術產業的升級和發展。同時，文中還介紹了HarmonyOS為開發者構建全棧場景化解決方案，包括應用框架、系統、硬件、調測調優、媒體、圖形、AI、應用服務等多個方面，旨在幫助開發者高效開發HarmonyOS生態應用、元服務、優化性能體驗、測試功能和上架分發。
	華為：華為制造與大企業全球案例集精編（2025）（87頁）.pdf	87頁	2025-04-03	企業分析	139
AI摘要	本文主要介紹了華為與多個行業領先企業合作，推動各行業數字化轉型的案例。文章通過多個實例展示了華為如何利用其領先的技術和解決方案，幫助各行各業實現智能化升級，提高生產效率，降低成本，提升用戶體驗。關鍵點包括： 1. 長安汽車與華為合作，通過數字化技術改造工廠，實現了生產效率提升20%，成本降低20%，能耗降低19%。 2. 江汽集團與華為合作，在研發、生產、銷售等環節實現數字化，提高研發效率30%，交付周期縮短10%。 3. 美的集團與華為合作，實現辦公和生產網絡的智能化升級，提升業務效率和創新能力。 4. 順豐科技與華為合作，通過SD-WAN技術實現物流網絡的智能化升級，提高網絡可用性至99.99%。 5. 科大訊飛與華為合作，基于昇騰AI計算平臺，加速大模型訓練和商業應用，縮短訓練周期。 6. 華為與多家企業合作，通過提供數字化解決方案，助力各行各業實現智能化升級，提高生產效率，降低成本，提升用戶體驗。
	華為控股有限公司2024年年度報告（149頁）.pdf	149頁	2025-04-01	企業年報	203
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了華為2024年的業務進展和戰略布局。 1. 華為2024年實現銷售收入8,621億人民幣，同比增長22.4%，整體經營情況符合預期。 2. 華為在ICT基礎設施業務、終端業務、云計算業務、數字能源業務、智能汽車解決方案業務等領域均實現有效增長。 3. 華為堅持技術創新，持續加大研發投入，與全球高校、研究機構、產業組織和生態伙伴深入合作，共同推動技術進步和產業升級。 4. 華為致力于構建萬物互聯的智能世界，通過ICT技術助力各行各業數字化轉型、智能化升級。 5. 華為堅持開放合作，與全球伙伴共同成長，構建健康共贏的合作伙伴體系。 6. 華為堅持客戶需求和科技創新雙輪驅動，為客戶提供高質量的產品和服務，提升客戶滿意度和用戶體驗。 7. 華為堅持合規運營，完善公司治理，更好地服務全球客戶。
	華為：2025建筑開源鴻蒙技術框架白皮書（30頁）.pdf	30頁	2025-03-28	建筑建材	86
	華為：2025鴻蒙生態應用開發白皮書（133頁）.pdf	133頁	2025-03-28	信息技術	122
AI摘要	本文主要介紹了鴻蒙系統在萬物互聯時代為應用開發者提供的技術支持與服務。首先，鴻蒙系統提出了三大技術理念：一次開發，多端部署；可分可合，自由流轉；統一生態，原生智能，以支持開發者高效開發多設備應用。其次，鴻蒙系統為開發者提供了全方位的開發能力支持，包括賦能套件、鴻蒙開發套件、三方庫、開發者支持平臺等。再次，鴻蒙系統提供了豐富的開發語言、框架、工具和測試能力，如ArkTS語言、ArkUI框架、應用程序框架、HarmonyOS SDK和集成開發環境等。最后，鴻蒙系統還提供了統一上架與多端分發的能力，以及全方位的運維分析服務，幫助開發者提升應用質量，實現商業成功。
	華為：2024全球能源轉型及數字化轉型成功實踐報告-加速電力智能化（51頁）.pdf	51頁	2025-03-25	能源報告	211
AI摘要	本文主要介紹了華為電力數字化軍團如何通過數字化技術幫助電力企業實現自我提升，推動電力行業的數字化轉型。文中提到，華為電力數字化軍團聚合了一群志同道合的華為人，聚焦電力行業與數字化技術，提供包括芯片、終端、云、ICT基礎設施及架構設計等產品、解決方案以及服務。文中還詳細介紹了華為電力數字化軍團的星火架構，該架構通過數據協同、應用協同、智能協同和運維協同，確保業務管理一致性、運維運營服務一致性。此外，文中還列舉了多個案例，如國網陜西電力、泰國MEA、深圳供電局等，展示了華為電力數字化軍團在電力行業的成功應用。
	華為：2025年WebMaster技術白皮書（18頁）.pdf	18頁	2025-03-25	信息技術	87
	華為：智能露天礦解決方案2025（12頁）.pdf	12頁	2025-03-25	金屬礦產	90
	中國睡眠研究會&華為運動健康：2025年中國睡眠健康研究白皮書（33頁）.pdf	33頁	2025-03-21	大健康	1033
AI摘要	本文為中國睡眠研究會發布的2025年中國睡眠健康研究白皮書，主要分析了基于華為智能可穿戴設備睡眠監測的15萬志愿者數據。關鍵點如下： 1. 睡眠現狀：我國人民夜間平均睡眠時長為6.85小時，不足7小時，其中1/4人群睡眠不足6小時，中年人睡眠時長最短。近四成人群存在夜間易醒問題，多數人每周出現1-2次睡眠困擾，主要表現為夜醒/早醒、入睡困難、夜間如廁等。 2. 睡眠與生活方式：飲酒、吃宵夜、18點后飲茶/喝咖啡均會影響睡眠。大學生晚睡晚起成常態，手機使用時長越長，睡得越晚。社交類運動愛好者睡眠主觀滿意度更高。規律運動人群失眠風險更低。 3. 睡眠與運動：適量運動有助于提升睡眠質量與睡眠主觀滿意度。每周鍛煉時長增加，夜間清醒次數減少，睡眠質量和主觀滿意度上升。喜歡社交類運動的人群睡眠主觀滿意度更高。 4. 睡眠與體重：過半人群存在超重問題，BMI≥24的人群占比達54%。肥胖人群入睡更晚，睡眠時長更少，夜間清醒次數多、睡眠質量差。綜上，我國睡眠健康現狀有待提升，需關注肥胖、運動不足、不良生活習慣等問題，以改善睡眠質量。
	華為：2024主機上云運維現代化核心能力白皮書（46頁）.pdf	46頁	2025-02-17	信息技術	75
AI摘要	本文主要介紹了金融企業上云后，如何構建主機上云現代化運維能力。文章提出了三大核心運維能力：平臺運維現代化、應用運維現代化和安全運維現代化。平臺運維現代化包括全鏈路運維監控、基于故障模式庫和云網一體化運維實現確定性故障恢復、基于一體化風險庫和混沌工程進行預見性風險治理。應用運維現代化包括運維規劃前置到設計階段，業務可靠性來源于運維與設計的融合、借助運維數倉構建應用可用性監控管理體系，實現業務故障實時感知定界、面向故障全生命周期，全方位提升故障感知、診斷、恢復智能化水平。安全運維現代化包括全視角運維安全體系設計構筑金融云運維安全堤壩、體系化、智能化安全運營為云上業務保駕護航。文章還提出了金融云風險主動預防機制，通過構筑中心化的風險庫，從風險規則的生成、風險診斷到風險的預警推送，構筑服務化的風險主動預防能力。
	華為：2024大模型混合云十大創新技術白皮書5.0（55頁）.pdf	55頁	2025-02-17	大模型	171
AI摘要	本文主要介紹了華為云在大模型混合云領域的十大創新技術，包括多樣性算力調度、云邊協同、AI-Native存儲、增強AI網絡、全鏈路數據工程、統一數據編碼、精細視覺神經網絡、無感斷點續訓、安全護欄等。其中，多樣性算力調度實現了異構算力的統一調度，云邊協同實現了海量邊緣管理，AI-Native存儲通過創新三層架構實現了數據快存快恢，增強AI網絡通過算網協同實現了高吞吐無阻塞網絡，全鏈路數據工程通過8大創新工具構建了高質量數據集，統一數據編碼實現了多模數據統一編碼，精細視覺神經網絡通過對齊細節實現了精準識別，無感斷點續訓通過分鐘級感知恢復保障了長穩運行，安全護欄通過立體檢測實現了智能攔截。這些創新技術為政企行業提供了強大的技術支持，助力政企行業實現AI智能化的規?；瘧?。
	華為：2025卓越架構技術框架與實踐報告（225頁）.pdf	225頁	2025-02-17	信息技術	124
AI摘要	本文主要介紹了卓越架構技術框架與實踐，包括韌性支柱、安全性支柱、性能效率支柱三個部分。韌性支柱部分，提出了高可用設計、故障全面檢測、故障快速恢復、過載控制、變更防差錯、升級不中斷業務等設計原則和措施。安全性支柱部分，提出了云安全治理策略、基礎設施安全、應用安全、數據安全與隱私保護、安全運營等設計原則和措施。性能效率支柱部分，提出了全生命周期性能管理、性能規劃、性能建模、性能分析、性能優化、性能看護等設計原則和措施。本文還提供了參考架構和云服務介紹，以幫助讀者更好地理解和應用卓越架構技術框架。
	華為&羅蘭貝格：2024國家數字化范式與路徑-公共政策立場（67頁）.pdf	67頁	2025-02-10	數字化	102
	華為：2025大模型訓練性能瓶頸定位流程案例（15頁）.pdf	15頁	2025-02-08	大模型	121
AI摘要	本文檔介紹了MindStudio 7.0.0大模型訓練性能瓶頸定位流程案例，主要內容包括： 1. 常見性能問題場景：開箱性能優化和性能長跑劣化。 2. 問題定位方法：性能問題定位流程、Ascend PyTorch Profiler采集性能數據、Mindstudio Insight定位。 3. 性能調優案例：使用Ascend PyTorch Profiler采集性能數據，使用MindStudio Insight和mstt advisor定位和解決性能問題。本文檔提供了詳細的性能問題定位和調優方法，幫助用戶解決大模型訓練中的性能瓶頸問題。
	華為：2024年AIReady的數據基礎設施參考架構白皮書（28頁）.pdf	28頁	2025-01-10	大數據	135
AI摘要	本文主要介紹了AI大模型的發展現狀、應用場景、面臨的挑戰以及應對策略。文章指出，AI大模型正在加速行業智能化轉型，其應用場景日益豐富，包括智慧金融、智慧醫療、智能制造等。然而，AI大模型的發展也面臨著數據資產管理、集群可用度、數據一致性、數據安全等方面的挑戰。文章提出了構建Al-Ready的數據基礎設施的建議，包括建立統一的數據管理平臺、提升集群可用度、優化數據一致性、加強數據安全等。此外，文章還通過案例分析，展示了華為OceanStor存儲、華為FusionCube訓推一體機等在AI大模型應用中的實踐效果。
	華為云：2024知行合一通信行業數據治理實踐指南（53頁）.pdf	53頁	2024-12-26	衛星通信	152
AI摘要	本文主要介紹了通信行業數據治理的實踐指南，包括數據治理概述、通信行業數據特點、數據能力轉型訴求、數據治理實踐案例、數據治理框架及發展趨勢六個章節。文中指出，通信行業數據治理需更加注重數據作為一項核心生產要素的全生命周期管理，強調數據與業務融合，發掘數據價值，同時確保數據的安全可靠。文中還提出了通信行業數據治理的框架，包括數據治理保障體系、IT支撐體系、治理實施體系三項能力體系，實現頂層規劃與治理實施相協調，確保企業數據治理工作有效實施。最后，文中指出數據治理的發展趨勢，包括數據技術、數據管理、數據運營和數據安全等方面。
	華為：2024鯤鵬原生開發技術白皮書（112頁）.PDF	112頁	2024-12-26	信息技術	109
AI摘要	本文主要介紹了鯤鵬原生開發技術白皮書，包括鯤鵬原生開發的機遇和挑戰、核心技術理念、鯤鵬原生開發能力介紹、行業案例以及操作系統底座（openEuler系操作系統）等內容。 1. 鯤鵬原生開發技術白皮書指出，鯤鵬計算產業聚焦計算架構創新和開源基礎軟件的研發，致力于推動鯤鵬生態發展。 2. 鯤鵬原生開發包含代碼開發階段和流水線階段，通過鯤鵬 DevKit、BoostKit 開發代碼，充分應用鯤鵬架構優勢，性能更優。 3. 鯤鵬原生開發在代碼優化階段提供了 DevKit 親和分析工具，可實現鯤鵬親和代碼優化建議，幫助開發者寫出更適配鯤鵬平臺的代碼。 4. 鯤鵬原生開發在編譯構建階段提供了畢昇編譯器、畢昇 JDK、GCC for openEuler。通過上述鯤鵬親和編譯器，在不修改用戶應用源碼的情況下，提供鯤鵬平臺的應用性能提升。 5. 鯤鵬原生開發在流水線測試階段提供了兼容性測試工具和 Java 性能測試工具，在鯤鵬服務器上對應用進行全方位測試。 6. 文章還介紹了多個行業案例，包括金融、電信、政府、電力、醫療、水平軟件等，展示了鯤鵬原生開發在各個行業的應用和優勢。 7. 最后，文章介紹了操作系統底座（openEuler系操作系統），包括 openEuler 簡介、openEuler 基礎能力、openEuler 工具和社區服務等內容。
	華為&InfoQ研究中心：中國技術市場發展趨勢2025之開發者篇（20頁）.pdf	20頁	2024-12-18	信息技術	166
AI摘要	本文主要從以下幾個方面對中國開發者群體進行了分析： 1. 開發者城市分布：北京穩居開發者關注度最高城市，連續5年排名第1。成都數據相對穩定，是開發者城市第二梯隊的領頭羊。 2. 開發者年齡分布：中國開發者年齡呈現相對年輕化，39歲以下人群占接近80%。40歲以上人群雖然整體占比仍低于全網人群比例，但與網絡傳播的35歲失業的情況有較大差異。 3. 開發者技能分布：Python以其簡潔的語法和易學性吸引了大量初學者和開發者，另外對于泛開發者，降低了語言學習門檻，在量化基金分析領域Python基本代替了Matlab。 4. 開發者行業分布：金融科技和電子商務開發者流動規模最高。 5. 開發者收入分析：整體下滑，職場選擇趨向集中。 6. 開發者學習生態的演變：開發者學習需求高是開發者的基本特征，開發者學習方式較為多樣化，其中基于社區的主動學習和交流表現亮眼。 7. 人工智能應用：開發者全面擁抱AI工具，研發方向以AI應用為主。 8. 鴻蒙開發者：分布特性與開發者群體相似，一線研發占比略高。 9. 未來開發者：燈塔效應顯著，知名高校&明星企業影響學生選擇。 10. 低齡開發者備受關注：關注少年開發者，如阿里2050計劃、百度云智大會等。
	華為：鴻蒙2030愿景白皮書（更新版）（41頁）.pdf	41頁	2024-12-11	信息技術	143
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 操作系統的發展歷史：從批處理、主機、PC互聯網、移動互聯網到萬物智聯時代，操作系統不斷演進，推動信息產業的發展。 2. 未來技術趨勢：人工智能、虛擬現實、空間計算等新技術的突破，將帶來終端產品形態的多樣化，推動終端數量的快速增長。 3. 用戶體驗變革：AI技術將帶來更個性化的智能服務，沉浸式XR技術將提升影音娛樂體驗，智慧辦公將實現更高效的協作，智能家居將提供更舒適的居住體驗，智能汽車將成為移動的智能生活空間。 4. 鴻蒙2030愿景：構建全場景智能操作系統，實現服務智能化、體驗空間化、終端一體化，打造萬物智聯的鴻蒙世界。 5. 鴻蒙系統關鍵特征：智能化、空間化、一體化，通過AI能力、空間感知、多端協同等技術，實現人機交互的自然化和智能化。 6. 終端智能化分級：根據人與AI的協作關系和AI的參與程度，將終端智能化分為5個等級，預計2030年達到L4+級別。
	華為：鴻蒙生態解決方案白皮書（基礎篇）（229頁）.pdf	229頁	2024-12-11	信息技術	143
AI摘要	本文主要介紹了HarmonyOS生態解決方案白皮書（基礎篇），內容包括： 1. HarmonyOS生態戰略介紹，旨在打造全場景智能操作系統，提供極致流暢的體驗，為千行百業開發者提供創新的數字底座。 2. HarmonyOS原生應用“千帆啟航”，自問世以來，已超過10億設備數量，675萬開發者投入到HarmonyOS生態的開發中。 3. HarmonyOS原生應用開發核心概念，包括傳統方式安裝的App和元服務兩種形態。 4. HarmonyOS原生應用開發全景生態套件，包括賦能套件、設計套件、開發套件等。 5. HarmonyOS為開發者構建全棧場景化解決方案，提供90多個Kit，覆蓋30000多個API接口。 6. 系統部分，包括安全、程序訪問控制、應用加密、密碼自動填充服務、關鍵資產存儲服務、加解密算法框架服務、數據保護服務、設備證書服務、設備安全服務、企業數據保護服務、在線認證服務、密鑰管理服務、用戶認證服務等。
	華為：邁向智能世界白皮書2024-數據通信（33頁）.pdf	33頁	2024-12-05	衛星通信	130
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. AI改變網絡：AI技術的發展為網絡創新注入新的生命力，包括網絡數字孿生、網絡大模型、AI在網絡運維中的應用等。 2. 智算網絡和智算算力協同建設：智算網絡和智算算力是智算云服務的基礎，需要協同建設，以滿足企業隨需用智的需求。 3. 智算集群步入超十萬卡時代：智算集群規模從萬卡快速躍升到十萬卡級，高質量算內網絡成為釋放算力效率的關鍵要素。 4. 跨DC協同訓練：長距無損聯算網絡，實現分布式算力聚池成海，滿足超大模型訓練需求。 5. 彈性無損入算網絡建設提速：存算拉遠協同訓練，海量樣本“極速達”需求凸顯，彈性入算網絡成為建設重點。 6. 數字孿生和AI融合發展：網絡數字孿生是網絡智能化的堅實基礎，網絡大模型從探索走向落地應用。 7. 網絡安全進入AI對抗時代：GenAI應用于安全攻擊，給網絡安全帶來新的挑戰，廠家積極引入AI，重新定義網絡安全防護能力。 8. 三層智能架構，加速網安一體的網絡智能化發展：基于腦、圖、網三層協同，實現端到端融合感知、智能推理分析、AI仿真決策、可靠執行，重塑系統能力，實現網安一體的網絡智能化。
	華為：邁向智能世界白皮書2024-計算（19頁）.pdf	19頁	2024-12-05	云經濟	78
	華為：邁向智能世界白皮書2024-無線網絡（42頁）.pdf	42頁	2024-12-05	互聯網產業	82
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 移動AI時代已經到來，AI與移動產業的融合加速，移動應用、移動終端和移動用戶都在擁抱AI，AI手機成為標配，移動AI用戶數爆發。 2. 生成式內容（AIGC）正在從圖片、視頻走向3D內容，AI將激發流量增長，AI游戲、AI教育、AI購物等AI生成服務（AIGS）將提供個性化服務。 3. 智能體（Agent）提供類人交互體驗，低延遲和大上行成為必須，終端算力和存儲面臨挑戰，端云協同技術將推動AI發展。 4. 具身智能成為重要聯接對象，智能汽車、智能機器人等將開啟百億數字人口紅利。 5. 移動AI時代需要網絡技術邁向5G-AA，實現多頻協同、多維體驗保障。 6. 移動AI時代為運營商帶來重構商業新機遇，運營商通過商業模式創新，實現從“流量變現”向“體驗變現”的轉變。 7. 5G-A商用元年全面開啟，成為移動AI時代的基座，全球多個運營商和地區正在加速推進5G-A商用。
	華為：邁向智能世界白皮書2024-全光網絡（26頁）.pdf	26頁	2024-12-05	互聯網產業	110
AI摘要	本文主要介紹了光網絡發展的十大趨勢，包括智能應用驅動數據中心向多層次、分布式架構演進，城域網走向1ms一跳入算，智算集群走向光電混合DCN組網，光接入網邁向50G PON和Wi-Fi 7時代，智能應用要求品質可保障的泛在算力接入，Apple Vision Pro加速FTTR全光底座向FTTR+X智慧家庭中樞演進，光網絡管控平臺需引入AI技術實現智能化升級，光進銅退從家庭走向園區，光進電退，行業數智化升級催生行業生產通信網新標準fgOTN，智能化時代，光纖、視覺、雷達等能夠多維度感知信息，通過AI加持，實現更加精準的智能遠程作業。文中還提到了全球智能化相關投資復合增長率達到 26.9%，AI 流量年增長超過 36%，預計到 2025 年，全球云游戲的目標用戶達到 4.649 億，市場空間可達 81.7 億美元，到 2030 年，全球超大型數據中心數量將突破 1000 個，并將保持快速增長，預計未來 3 年將超百萬端口部署 50G PON 端口，全球已有 6 個萬兆之城，超過 60 個運營商完成 50G PON 的技術驗證和商用部署，2024 年將是 50G PON 商用元年，預計未來 3 年將超百萬端口。
	華為：2024邁向智能世界系列——工業網絡全連接研究報告（91頁）.pdf	91頁	2024-12-05	工業互聯網	118
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 工業網絡定義與范圍：工業網絡是工業企業生產經營活動中使用的網絡，用于人、機、物全面互聯，包含工廠內網和工廠外網，以及數據互通功能。 2. 工業網絡未來愿景：工業網絡將以ADVANCED為愿景，即靈活極簡、可靠性能、一網多能、經濟適用、自然友好、安全無憂、生態共榮、數智融合。 3. 工業網絡未來參考架構：工業網絡架構將從ISA-95架構走向云邊端網協同的扁平化架構，實現開放自動化，滿足工業4.0需求。 4. 工業網絡八大價值場景：包括大流量視覺應用、高精度運動控制、柔性化產線配置、少人化遠程操控、全感知數據采集、集中化產線控制、跨園區協同工作、無障礙數據互通。 5. 工業網絡發展趨勢：接入泛在化、聯接融合化、網絡自智化、網安一體化。 6. 工業網絡技術展望：5G、Wi-Fi 6/7、星閃、工業PON、TSN、IPv6+、SPE等新型ICT技術將逐步滲透工業領域。
	國家信息中心&華為：城市一張網2.0研究報告（2024年）（92頁）.pdf	92頁	2024-11-28	互聯網產業	141
AI摘要	本文主要介紹了“一網通城”作為智慧城市網絡基礎設施高質量發展的核心理念，以及“城市一張網 2.0”如何實現“一網通城”。文章首先闡述了“一網通城”的概念與內涵，包括一體化規劃、一盤棋建設、一本賬運營、一站式服務和一體系安全五個方面。接著，文章詳細介紹了“城市一張網 2.0”的新特征，包括從網聯、物聯走向數聯和智聯，從物理域連接轉向邏輯域連接等。最后，文章指出“一網通城”能夠高效支撐數據要素價值釋放，促進數字經濟高質量發展，加速驅動數字政府協同聯動，支撐普惠便捷的數字社會建設，以及促進數字文化蓬勃發展。
	華為：2024星河AI融合SASE解決方案白皮書（25頁）.pdf	25頁	2024-11-22	AI產業	217
AI摘要	本文主要介紹了華為星河AI融合SASE解決方案，該方案旨在應對企業數字化轉型過程中面臨的挑戰，如業務上云、混合辦公、IoT等場景改變了訪問和連接網絡的要求。華為SASE解決方案采用創新的“云網邊端”一體化架構，將SD-WAN組網、安全性和遠程訪問融合到統一的網安融合解決方案中，實現了監測、分析和運營的統一。該方案的關鍵技術包括： 1. Secure SD-WAN：通過智能選路、應用優先級選路、負載分擔選路等方式，提升帶寬利用率，優化應用訪問體驗。 2. 安全資源池：支持平臺原生和第三方安全原子能力，實現協同管理、兼容編排，支持資源池化，安全業務彈性擴容。 3. 乾坤安全運營：提供分支、總部以及POP點的網絡集中管控和安全分析運營，實現業務服務的按需部署和加載，提升網絡運行的穩定性和安全性。 4. 終端安全：提供ZTNA接入、EDR和EPP終端防護能力，實現動態和細粒度的訪問控制，保證網絡訪問的安全性。華為SASE解決方案通過這些關鍵技術，實現了網絡、安全、終端的統一管理，為企業提供了高效、靈活、安全的網絡連接和應用訪問體驗。
	華為：2024華為制造業智能制造解決方案（53頁）.pdf	53頁	2024-11-15	智能制造	790
AI摘要	本文主要介紹了華為在智能制造領域的解決方案和案例。首先，文章概述了智能制造產業的發展趨勢，包括德國工業4.0、美國工業互聯網和中國制造2025等戰略，以及智能制造的整體架構和原則。接著，文章詳細介紹了華為的智能制造解決方案，包括工業云平臺、工業大數據、工業物聯網、工業仿真云、HPC云服務、ERP企業管理云等。然后，文章通過華為松山湖智能制造示范項目、中山市智能制造公共服務平臺、寶沃汽車集團車聯網和C2M電商平臺、吉利汽車HPC云服務、明珞汽車裝備SAP云服務等案例，展示了華為智能制造解決方案在實際應用中的效果。最后，文章介紹了華為與ESI、Altair、PTC、OSIsoft、NI等合作伙伴在智能制造領域的合作情況。
	華為：2024鯤鵬原生開發技術白皮書（81頁）.pdf	81頁	2024-11-12	信息技術	111
AI摘要	本文檔是華為技術有限公司發布的《鯤鵬原生開發技術白皮書》文檔版本 01，發布日期為2024年9月30日。文檔主要介紹了鯤鵬原生開發的核心技術理念，包括代碼開發、代碼優化、編譯、調試、調優等。同時，文檔還詳細介紹了鯤鵬原生開發能力，包括代碼開發階段、流水線階段和OS底座（openEuler系操作系統）等。此外，文檔還強調了安全聲明漏洞處理流程，并提供了相關網址供讀者參考。
	華為：華為數字能源2023年可持續發展報告（74頁）.pdf	74頁	2024-11-11	企業分析	139
AI摘要	本文主要介紹了華為數字能源在2023年的可持續發展報告。報告從成就零碳、數字賦能、責任經營和共同成長四個方面闡述了華為數字能源在可持續發展方面的努力和成果。在成就零碳方面，華為數字能源通過綠色運營、節能減排、綠色供應鏈和創新低碳產品等措施，致力于減少碳排放，推動全價值鏈的低碳轉型。例如，華為數字能源在2023年助力客戶累計生產綠電9,979億度，節約用電461億度，減少二氧化碳排放4.95億噸。在數字賦能方面，華為數字能源利用數字技術提升能源效率，例如通過全液冷超充技術提升充電效率，通過數據中心節能技術提升能效水平。華為云貴安數據中心預計每年可節省電力10.1億度，減少碳排放59萬多噸。在責任經營方面，華為數字能源堅持誠信經營，提供高質量的產品和服務，關注員工權益和發展，推動商業生態的構建。在共同成長方面，華為數字能源與客戶、伙伴、行業協會及高校多方合作，共同推動產品與技術的創新，助力產業低碳發展。綜上所述，華為數字能源在2023年通過多方面的努力，在可持續發展方面取得了顯著的成果，為全球氣候行動和能源轉型做出了重要貢獻。
	華為：2024年泛XR產業發展白皮書-數字基礎設施篇（51頁）.pdf	51頁	2024-11-07	虛擬現實	210
AI摘要	本文主要介紹了泛 XR 產業的發展現狀、趨勢和應用實踐。泛 XR 產業是指融合新型視聽、智能傳感、先進計算、網絡傳輸、人工智能等多元化技術，實現虛實融合和沉浸交互的產品和服務。關鍵點包括： 1. 泛 XR 產業正迎來前所未有的發展契機，預計到2028年全球 XR 終端出貨量將超過2000萬臺，復合年均增長率超過36%。 2. 泛 XR 技術應用逐步從單一場景向全階段全周期拓展，并向核心環節滲透，例如在工業生產領域，泛 XR 融合應用已經能夠覆蓋到研發設計、生產制造、運行管理、售后服務等全生命周期。 3. 泛 XR 技術已經廣泛應用于教育培訓、文化旅游、工業生產、體育健康、商貿創意等眾多行業中，為各行各業開辟了新的發展空間，帶來創新創業和市場增長的商機。 4. 預計到2035年，隨著觸覺互聯網、腦機接口等顛覆式技術走向產業化成熟落地，虛擬現實技術產業將逐步實現虛實共生、極致沉浸的發展突破。
	華為：邁向智能世界白皮書2024-自動駕駛網絡（48頁）.pdf	48頁	2024-11-01	信息技術	354
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 自動駕駛網絡邁向智能世界白皮書2024以智賦網，開啟高階自智新時代，探討了運營商在智能時代的發展趨勢和挑戰。 2. 分析了新型AI應用如數字人直播、大模型等的發展趨勢，指出這些應用將促進網絡流量增長，帶來用戶體驗變現新商機。 3. 討論了大模型如何加速企業數智化轉型，重塑企業網絡體驗和運維，以及大模型激發智算中心擴張，智能故障處理和全域運營效率提升成為智算中心新挑戰。 4. 分析了5G-A加速通感融合，使能運營商網絡延伸到感知領域，可能會給網絡運維智能化帶來新的難度。 5. 探討了價值場景需求驅動自智等級提升，大模型加速開啟自智網絡L4新階段。 6. 指出網絡智能化需要組合應用大模型等多種AI能力，以解決不同場景的問題。 7. 文章還提出了針對這些趨勢和挑戰的行動建議。
	華為云：2024華為云可信白皮書（23頁）.pdf	23頁	2024-11-01	云經濟	130
AI摘要	華為云可信白皮書主要從組織可信、過程可信和產品可信三個維度闡述了華為云如何實現安全、隱私、韌性、合規、透明五大可信特征。組織可信方面，華為云建立了可信組織，根植可信文化，全面治理可信風險，并通過了多項認證。過程可信方面，華為云建立了內嵌可信的開發運維流程，提供安全穩定的運營，以及高質量的客戶服務。產品可信方面，華為云提供了高等級、高可用、全球化的IT基礎設施，全方位的基礎服務安全保證，以及全生命周期的數據安全。此外，華為云還通過可信使能，幫助客戶實現業務更加可信。
	華為：2024現代化金融核心白皮書-實踐篇（50頁）.pdf	50頁	2024-10-31	金融市場	84
AI摘要	本文主要介紹了現代化金融核心系統白皮書實踐篇的內容，包括現代化金融核心系統面臨的挑戰、目標、關鍵設計以及構建現代化核心的六大新質體系。挑戰方面，文章指出金融機構在分布式核心建設過程中面臨的核心架構規劃、業務建模、技術集成、分布式技術規范、高可用架構選擇、核心應用運維、性能優化、數據庫部署架構選擇、部署架構遷移以及安全合規等十大挑戰。目標方面，現代化金融核心系統旨在實現業務的韌性智能、極致體驗、敏捷創新、降本增效、業務連續性、安全合規等需求，提升金融機構的競爭力和整體能力。關鍵設計方面，文章提出了構建韌性架構體系、全?？尚朋w系、開放集成體系、工程工藝體系、平滑遷移體系和敏捷智能體系等六大新質體系，以支持現代化金融核心系統的高質量建設。綜上所述，本文全面闡述了現代化金融核心系統面臨的挑戰、目標以及關鍵設計，為金融機構構建現代化金融核心系統提供了有益的借鑒和參考。
	華為：2024金融數據中心存儲頂層架構白皮書（34頁）.pdf	34頁	2024-10-31	大數據	161
	華為：2024共贏行業數智化實踐白皮書：擁抱數智化機遇共贏數智化未來（115頁）.pdf	115頁	2024-10-30	數字化	338
AI摘要	本文主要介紹了城市數智化轉型的趨勢與機會，以及相關的案例。城市數智化是數字時代城市發展的高級形態，不僅賦能城市服務和管理，還重塑了城市的經濟形態，催生新產業、新業態，推動經濟增長模式的轉變，促進了經濟建設的全面升級。文章提出了城市數智化轉型的四大趨勢：城市底座智能化、數據價值化、業務模型化以及應用智慧化。同時，文章還介紹了南京城運中心通過數字孿生賦能城市景區大客流保障，提升城市精細化管理水平，以及廣州市白云區城管局通過政務大模型賦能智慧城管系統，推進城市精“繡”“智”理兩個案例，展示了城市數智化轉型的實際應用和價值。
	華為：2024鴻蒙生態應用開發白皮書V3.0（最新版）（133頁）.pdf	133頁	2024-10-28	信息技術	286
AI摘要	本文主要介紹了鴻蒙生態應用開發的核心概念、核心技術理念、開發能力全景以及鴻蒙生態應用開發支持。 1. 鴻蒙生態應用開發核心概念：介紹了鴻蒙系統應用和元服務的定義，以及萬能卡片的概念。 2. 核心技術理念：提出了“一次開發，多端部署”、“可分可合，自由流轉”和“統一生態，原生智能”三大技術理念。 3. 開發能力全景：介紹了鴻蒙系統為開發者提供的賦能套件、鴻蒙開發套件、三方庫、開發者支持平臺等全方位支持。 4. 鴻蒙生態應用開發支持：詳細介紹了鴻蒙開發套件中的設計套件、開發套件、測試套件、運維套件和OS開放能力集。綜上所述，本文全面介紹了鴻蒙生態應用開發的核心概念、技術理念、開發能力全景以及鴻蒙生態應用開發支持，旨在幫助開發者更好地進行鴻蒙生態應用開發。
	華為：華為終端可持續發展報告（2023-2024）（70頁）.pdf	70頁	2024-10-23	企業分析	180
AI摘要	華為終端可持續發展報告（2023-2024）主要從以下幾個方面進行了闡述： 1. 可持續發展管理：華為終端成立了可持續發展委員會，制定了年度可持續發展目標和重點工作，建立了可持續發展管理體系。 2. 信息無障礙：華為致力于為視障、聽障人群提供屏幕朗讀、放大手勢、助聽設備直連等無障礙基礎能力，并在HarmonyOS NEXT上進一步升級無障礙能力。 3. 綠色環保：華為通過使用可再生能源、優化物流包裝、引入新能源車輛等方式，降低碳排放，促進循環經濟。 4. 教育與健康：華為整合在線教育資源，打造智慧教育平臺，提供數字筆記工具，支持鴻蒙生態發展，助力大眾健康。 5. 企業責任：華為以消費者為中心，保護消費者隱私安全，推動供應鏈的綠色低碳轉型，為所在社區做出貢獻。報告指出，華為在2023年使用可再生能源電力7.2億度，清潔能源電量占總用電量比例超過50%；通過以舊換新，讓近100萬臺終端設備煥發新生；產品中使用了14種可再生物料，包括紙張、銅、塑料、鐵、鋁、錫、金、銀、鈷等。華為將繼續通過技術創新和負責任的行動，助力社會邁向更加可持續的未來。
	華為：2024建筑開源鴻蒙互聯參考架構白皮書（53頁）.pdf	53頁	2024-10-23	建筑建材	258
	證券日報&國聯證券&華為：2024上市公司數字化轉型發展報告（120頁）.pdf	120頁	2024-10-14	數字化	272
AI摘要	本文主要從以下幾個方面闡述了數字化轉型的含義： 1. 數字化轉型背景一：數據成為生產要素。數據被正式納入國家要素市場化配置中，成為新的生產要素。數據在各行業參與生產的方式包括制造業、消費行業、金融業和農業。數據在數字化轉型中的價值體現在其是數字化轉型的核心基礎要素，其要素市場規模的擴大驅動數字化轉型的深入。 2. 數字化轉型背景二：數字經濟。數字經濟是數字化轉型的經濟形態，其基本內涵包括數字產業化、產業數字化、數字化治理和數據價值化。數字經濟的發展歷程經歷了從信息化到數字化的發展過程。 3. 數字化轉型背景三：IT架構升級。IT架構升級包括集中式架構、分布式架構、SOA、微服務架構、云原生架構、DevOps和容器化等。 4. 數字化轉型背景四：科技賦能產業，脫虛向實?？萍纪ㄟ^提升生產力以及改變生產方式賦能產業，新一代科技是企業數字化的工具底座。 5. 數字化轉型的含義與本質。數字化轉型是將生產及業務流程進行數字化，并賦能企業商業價值的過程。數字化轉型的路徑包括數據供給、數據流通和數據應用。綜上所述，數字化轉型是數據成為生產要素、數字經濟、IT架構升級和科技賦能產業等多方面因素共同作用的結果，其核心在于將生產及業務流程進行數字化，并賦能企業商業價值。
	華為：2024鯤鵬金融應用與生態白皮書（35頁）.pdf	35頁	2024-10-13	金融市場	165
	華為：2024AI系統的網絡安全治理實踐報告（26頁）.pdf	26頁	2024-10-12	AI產業	412
AI摘要	本文主要介紹了華為公司人工智能系統的網絡安全防護實踐。文章首先概述了人工智能面臨的網絡安全風險，包括數據安全風險、模型安全風險、應用安全風險、算力底座安全風險等。接著，文章詳細介紹了華為公司人工智能的發展現狀，包括盤古系列大模型的構建和昇騰AI產業的發展。然后，文章闡述了華為公司人工智能網絡安全治理實踐，包括合法合規、治理管理、流程融入、工程能力和開放合作等方面。最后，文章詳細介紹了華為公司人工智能系統的網絡安全防護實踐，包括四大可信根技術保障算力底座安全、數據安全、模型安全、模型安全風控、應用安全和運營運維安全等六大防護措施。
	華為云：2024卓越企業PRIME模型白皮書（42頁）.pdf	42頁	2024-10-08	AI產業	149
AI摘要	本文主要探討了數字技術如何推動企業數字化轉型，并提出了卓越企業 PRIME 模型。主要內容包括： 1. 數字技術趨勢與機遇：云計算和人工智能是推動數字化轉型的關鍵技術，它們改變了 IT 價值鏈、成本模型和基礎設施利用率，降低了新技術應用門檻，并為企業可持續發展提供了支持。 2. 企業數字化與新技術運用總體觀察：中國企業數字化進程尚未完成，領先企業與一般企業的差距正在擴大。當前，企業關注的新技術投資方向包括人工智能、云計算、安全、網絡和數據。 3. 卓越企業 PRIME 模型：該模型包括場景、組織、流程和架構四個關鍵支柱。場景定義新技術投資和應用的價值方向；組織描述企業擁抱新技術所需的能力；流程定義技術驅動的創新流程；架構描述面向未來的企業基礎架構。 4. 八大卓越場景：包括客戶體驗、商業增長、業務智能、模式創新、效能提升、可持續發展、全球化和云成本管理。這些場景不是相互獨立的，而是互為因果，形成多層次、不同優先級的數字化業務目標。 5. 卓越組織：企業需要調整技術應用策略，圍繞業務目標和主軸制定技術戰略，打造卓越組織能力，使新技術應用成為企業核心能力，驅動運營模式轉換，實現數智化轉型。

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