突發！華為發佈AI智能體關鍵技術白皮書！2025

AI 為未來場景提供了可實現的技術手段，推動著創新快速發展和產品應用落地。

近年來，隨 著生成式 AI 這一技術取得的顯著進展，也引發了生成式 AI 同終端產品深度結合的創新浪潮:

從應用的角度看，各終端廠家和應用廠家密集推出基於大模型的 AIGC 應用產品，涵 蓋對話、寫作、學習、媒體創作、辦公商務等領域。

從硬體裝置的角度看，各終端廠家的 AI 能力也在不斷推陳出新，產業界也紛紛提出 AI 終端、AI PC 不同維度的概念定義。

為了讓消費者對 AI 終端的能力有更清晰、更直觀的認知，同時也為了讓產業界對 AI 終 端的能力演進達成統一的共識，協同產業有序發展，參考汽車駕駛自動化分級，以及清華大學 PERSONAL LLM AGENTS(個人大語言模型智能體)中的智能體能力分級，我們提出 AI 終端智能化 L1~L5 分級標準，並期待產業界同仁一起來完善、最佳化該分級標準。

針對 AI 終端分級標準，進一步高階抽象出支撐該分級標準的 AI 終端六大關鍵技術特徵。

我們認為，原生智能 OS 需要具備統一的 AI 系統底座、原生智能應用、系統級智能體、 開放生態四大核心要素，以能夠更好地支撐 L1~L5 智能等級的終端 AI 技術演進。

如下以華為 HarmonyOS 原生智能技術架構為例來展開四大核心要素。

• 統一的 AI 系統底座: 全新打造的 AI 系統底座，在 OS 層提供統一的 AI 基礎模型、 資料接入、模型與算力的調度能力、模型載入與升級的工程化治理框架等，同時為 OS 其他子系統(如媒體子系統、檔案子系統等)提供協調一致的智能化改造。
• 原生智能應用: 對使用者日常使用的系統應用(如電話、消息、圖庫等)和服務(如掃碼、 圖片編輯等)進行智能化升級，提供超越預期的智能化體驗。
• 小藝超級智能體:作為系統級智能體，具備高效精準的多裝置、場景融合感知和意圖 理解能力、高階任務規劃和反思能力、廣泛的工具呼叫和操作執行能力，為使用者提供 體系化、可擴展、全場景智能能力，並與領域 Agent 一起相互協作，共同完成更復 雜的任務。
• 生態開放: 為三方生態應用提供開放的模型開發和部署能力、高價值 AI 元件能力、 領域 Agent 開發平台能力，為生態應用開發和應用部署、應用運行進行全流程價值 賦能。

感知是指通過感測器資料獲得上下文資訊的過程。這裡的感測器包括硬體感測器和軟體感測 器，硬體感測器指具有物理結構的感知單元，如加速度計等。而軟體感測器則泛指廣泛的軟體資料， 如聊天記錄、日程安排等。

現有終端裝置、系統和軟體中已經有大量的感知過程，比如短影片軟體分析行為感知使用者喜好、 智慧型手機感知環境光照自動調節亮度、智能手錶識別使用者心率和 IMU 資料感知使用者動作等等。

然而， 目前大部分感知都是“碎片化”的，這種碎片化主要體現在幾個方面:

感知領域碎片化，每個軟體只能感知軟體內的行為和資料;

感知過程和結果碎片化，軟體在有限的感知視野內根據自身需求各自實現和執行感知步驟，得到侷限在某特定領域的感知結果，並通常不互相分享感知結果;

時間碎片化，系統出於能耗和隱私考慮往往不允許執行長期感知動作。

• 碎片化的感知難以得到更全面的感知結果，進而無法支撐下一代 AI 終端對物理世界全方位的 感知需求。在未來全場景智能的願景下，原生智能的 OS 需要打破碎片化:
• 從多終端多源頭彙總軟體、硬體的感知資料，建構統一協同的感知資料底座;

在系統層做最大程度的過程共享、調度最佳化，降低長時間感知的資源佔用和整體功耗，實現系統級全域最優的感知過程。

打破多個終端硬體、不同應用之間的隔離，從使用者上下文、裝置上下文、場景上下文中抽象出更高維度的感知結果。

AI 要超越今天的能力，我們需要的不僅僅是能夠看到或對話交流的 AI，我們還需要可以做到 的 AI。當 AI 結合了更高維度的感知結果，將觸發思考，進而影響自主行為。

與人類常見的行為模 式一樣，看到烏雲即可聯想到下雨從而帶了一把傘出門，AI 將學會感知複雜世界並與之互動，並 在此過程中觸發智能的、可按需編排調度的主動服務。

在不久的將來，更高維度的智能感知、更智 慧的基礎模型、更高階的空間智能將為具身智能賦能，開啟智能社會的更多可能性。

通用意義的 AI Agent 智能體實現了“以意圖為中心”的 AI 與人的協作機制，系統超級智能 體則進一步結合 OS 系統的底層能力，為使用者提供體系化、可擴展的智能能力。

OS 系統資源中 的各項能力(感知能力、記憶能力、工具能力等)向系統超級智能體開放並由其進行管理。

系統超級智能體主要由以下四個邏輯功能模組組成:

類似於終端作業系統(HarmonyOS、Android、iOS)的系統級 APP 和普通 APP 一樣， 除了系統超級智能體之外，下一代 AI 終端中還將存在多個領域智能體(領域 Agent)。

系統超級 智能體和領域 Agent 相互協作，為使用者提供全域性與專業性結合的智能服務體驗。

端側側重感知執行，雲側側重規劃決策，端雲協同構築真正強大的全域化智能，同時，端雲 協同一體的晶片、算子、模型的設計，還可以釋放更強大的硬體資源。

以華為端雲協同解決方案為例， AI 計算生態同棧，端雲模型同源，為業務帶來極致性能體驗。

端側自訂算子程式設計: 業界首次開放端側 NPU(Cube)的自訂算子程式設計，使能更 多樣的模型能夠運行在硬體加速器上，並可根據需要進行專門的定製最佳化。

端雲統一的 AI 計算生態: 業界首次實現端雲統一的 AI 計算生態，端雲的算子最佳化可 以互相使能或借鑑，並借助社區力量，推動端雲硬體加速的協同發展。

端雲晶片同源: 有利於端雲算力動態互助，以端助雲降成本，以雲助端提升體驗，同 時便於業務在多裝置間流轉時，保持能力、體驗的一致性。

端雲模型同源: 有利於模型能力、資料分佈、詞表、端雲體驗一致性的對齊，助力端 雲演算法協同、資料協同、業務場景協同。

隨著 AI 在未來的智能社會中扮演著越來越重要的角色，AI 系統需要處理更豐富更全面的個人 資訊，一旦 AI 系統被攻破，大量使用者敏感資料可能會被竊取和濫用，此外，AI 大模型本身也可能 成為攻擊目標，比如攻擊者可以通過設計出特殊的提示詞進行越權訪問，獲得其本來無權訪問的用 戶隱私資料，或引導智能體執行一些不該執行的動作。

生成式 AI 系統的可信安全體系需要從晶片、硬體、作業系統、大模型、智能體等多個維度全 新設計。

以華為 AI 終端為例，通過深度整合軟體、硬體、晶片與雲端各層防護機制，形成立體、動態、 自適應的“軟硬芯雲一體化安全架構”，確保資料、應用和使用者互動的安全無虞。

智能感知與動態防護的軟體安全:

1)整合自我學習與適應能力的 AI 安 全引擎，即時監控系統行為，識別異常活動，有效抵禦病毒、木馬和 0 Day 攻擊。

2)採用微服務架構，實現服務間最小權限原則和隔離，降 低單一服務受損對整體系統的影響。

3)內建的隱私保護機制，將確保用 戶資料在處理、儲存和傳輸過程中的加密與匿名化，保護個人隱私。

內建安全與可信執行環境的硬體安全: 通過整合安全晶片(如 TPM、 SE 等)實現硬體級的金鑰管理、身份驗證和資料加密，為系統提供 不可篡改的信任根。

此外，基於可信執行環境(Trusted Execution Environments, TEEs)為敏感操作提供獨立的執行空間，同時實現基 於密碼學的機密計算，保證了資料和計算過程的保密性、可靠性、不可 篡改性。

定製化安全指令與硬體加速的晶片級安全: 在晶片設計階段融入安全理 念，開發定製化的安全指令集，以硬體加速的方式執行加密運算和安全 協議，確保從底層硬體到上層應用的全程安全。

• 策略統一和風險共享的端雲安全協同: 安全雲作為軟硬芯雲架構的中樞， 承擔著安全策略的集中管理和跨裝置協同防禦的任務。鴻蒙能夠即時接 收最新的安全補丁和威脅情報，實現安全策略的統一部署、更新與威脅 預警，並協調不同裝置間的防禦行動，形成強大的協同安全效應。

生態在 AI 終端中佔據著非常重要的一環，推動了應用和服務的多樣化發展。

通過建立開放的 生態系統，開發者可以輕鬆接入和利用 AI 能力，從而快速開發出創新的應用和服務，滿足使用者的 多樣化需求。

總體上，華為 AI 終端基於“分層開放、全流程價值賦能”的原則助力鴻蒙 AI 生態開發。

應用開發和部署階段:

模型開發部署能力開放: Core Deep Learning API，基於軟硬芯雲垂直整合，提 供硬體加速的端側模型推理、訓練和構圖介面，支援三方模型通過 Tools(統一 IR) 轉換為預設 MindSpore Lite，實現一次開發即可在多晶片(CPU、GPU、NPU、 DSP)運行，確保海量存量 AI 應用極易遷移的同時，在麒麟晶片、HarmonyOS 上 更能夠發揮出 AI 應用的極致性能體驗。

高價值 AI 能力開放: 為應用提供與 HarmonyOS 深度適配的，極具競爭力的原子化 AI 介面(Core AI API)，以及高階 AI 系統能力元件(AI 控制項、意圖框架)，應 用可直接整合，實現快速開發與迭代，提升使用者體驗和應用性能。

領域 Agent 開發平台開放: 小藝開放平台為領域 Agents 提供一站式、無程式碼開發 整合環境，同時提供移動終端獨特的工具 / 外掛，如位置服務外掛、事件通知外掛等， 賦能 CP 高精準、高效率地開發移動終端領域 Agent。

應用運行階段:

應用智能化推薦: 基於多裝置融合感知、意圖框架體系以及系統級多入口，小藝建議 幫助應用 & 服務多維度、多頻次、多場景、高效率地觸達使用者，實現從人找應用，到 應用找人。

服務智慧化編排: 在小藝系統超級智能體的統一協同下，服務可分可合、自動化編排， 實現服務按需組合，入口一步直達。 (AI雲原生智能算力架構)