华为：鸿蒙2030白皮书（2026年5月更新版）（41页）.pdf

1、?鸿蒙 2030 白皮书序 言?鸿蒙 2030 白皮书序 言?0103040608091011131402?01070405161717202426293103?153435-1-行业趋势鸿蒙 2030 白皮书?-2-行业趋势鸿蒙 2030 白皮书 在人类历史进程中，从农业革命到工业革命，再到当前的信息革命和智能革命阶段，科学技术扮演了最重要的作用。未来 5 到 10 年，随着人工智能、通信、虚拟现实等新一代信息技术的突破和广泛应用，我们正加速迈进一个万物感知、万物互联、万物智能的世界，它将重塑我们的数字生活和生产，推动各行各业的数字化转型。在这个宏大的历史进程中，操作系统仅仅只有不到 70

2、年的历史，但其自诞生以来，不断演进，多次推动了信息产业浪潮的发展。操作系统的演进大体上经历了批处理、主机、PC 互联网、移动互联网几个阶段的发展，正走向万物智联的时代。不同历史时期的操作系统在底层硬件架构与形态、人机交互方式、信息呈现方式，以及生态范式上展现出不同的技术特征。进入全新的万物智联时代，新技术的发展趋势、用户体验诉求以及随着而来的新应用场景，都将对操作系统提出新的需求和挑战。图 1 操作系统历史演进和技术特征变化1990sInternet of Data?2000sInternet of People?2010s2020sInternet of Things?2030Interne

3、t of Sense/Place?-3-行业趋势鸿蒙 2030 白皮书1.1人工智能技术出现革命性突破，智能时代加速到来人工智能（Artificial Intelligence，AI）被誉为是 21 世纪社会生产力最为重要的赋能技术，正以惊人的速度渗透进各行各业，推动一场新的生产力与创造力革命，深刻影响着我们的生活。自 1956 年达特茅斯会议揭开人工智能的神秘面纱以来，人工智能经历了令人瞩目的进展，从替代限定领域的特定重复性工作，逐渐扩展至通用领域的高端脑力劳动工作，重塑生产力。在过往的几十年里，人工智能通过感知、理解世界的规则，在一些重复性工作较多的限定领域中替代了人类的特定重复性工作。例

4、如“深蓝”在国际象棋比赛中首次战胜人类世界冠军，展示了 AI 在策略计算方面的卓越能力；人工智能在图像识别方面的准确性已经超越了人类，让我们见证了机器感知世界的巨大潜力；人工智能更是在科学研究中取得了显著突破，如蛋白质结构预测，它极大地推动了生物学和医学领域的研究进程。这些里程碑式的事件共同证明了人工智能技术的飞速进步，并预示着其将在未来社会扮演更加重要的角色。而 2022 年 11 月 ChatGPT 的 面 世 标 志 着 人 工 智 能 技 术 在 大 语 言 模 型（Large Language Model,LLM，也称大模型）和 生成式 AI(Generative AI)等领域取得了

5、新的革命性突破。生成式 AI 通过深度学习算法对大量数据进行训练，捕捉数据中的模式和规律，具备创造出高质量的文本、图片、视频、代码等新想法和内容的能力，即 AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容），为脑力劳动领域带来了创新与效率的双重提升。典型的生成式 AI 大模型有：ChatGPT、Gemini、Claude、盘古、文心一言、通义千问、讯飞星火、ChatGLM 等。这些模型基于大型复杂的深度神经网络结构，采用互联网上海量的数据训练，并辅以大量的人工反馈对模型进行优化和改进，最终训练出具有数十亿甚至数万亿个参数的模型。受益于海量数据、海量参数、海量算力的“Scal

6、ing Law”效应1，生成式 AI具有更好的表达能力和更泛化的任务能力。彭博行业研究数据显示，随着企业改变经营方式并对产品和服务进行强化，未来 10 年，生成式 AI 有望在硬件、软件、服务、广告、游戏等众多领域创造 1.3 万亿美元收入，占科技领域总支出的 10%-12%，复合年增长率预计达到约 42%2。然而生成式 AI 在 AIGC 上的应用仅仅是人工智能革命的开始。大模型的出现，全面提升了 AI 的自然语言理解能力和通用推理能力，让 AI 具备自主完成复杂任务的可能，从而演进成为能够感知环境、进行用户意图的自主理解、做出决策和采取行动的 AI Agent（智能体）系统。-4-行业趋势