作者｜黄尘

排版｜Miziko

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近期，华为开发者大会2025在东莞松山湖隆重召开。此次盛会标志着鸿蒙操作系统迈入了一个崭新的历史阶段。HarmonyOS 6将不再仅仅是“基于安卓系统进行改良”的模式，而是将全面构建一个全新的操作系统基础。这一转变不仅体现在视觉设计和用户交互体验的革新上，更涉及系统底层架构、人工智能功能以及跨平台协同能力的全方位升级。大会结束之后，动点科技提炼出了五大关键点，旨在让读者全面把握华为HDC 2025所展现出的创新变革。

鸿蒙HarmonyOS 6

华为公司常务董事兼终端业务群组（BG）董事长余承东在主题演讲中阐述，HarmonyOS 6的核心要义可概括为“易于操作、响应迅速、更加开放”这九个字。

在本届会议期间，华为正式发布了HarmonyOS 6的测试版，宣布向开发者群体开放，同时公布了针对开发者的多项新服务与功能，其中包括智能体框架以及代码生成工具DevEco CodeGenie。

据消息显示，鸿蒙生态系统正日益壮大，华为搭载HarmonyOS 5的终端产品种类已超过40款。鸿蒙应用不断以惊人的速度进行更新，已有超过9000款应用加入，共同打造了70多项系统级创新体验。目前，已有3万余款鸿蒙应用和元服务正在加紧开发和更新。华为官方出版的《鸿蒙开物——终端操作系统破晓之路》一书中提到，“10万个应用”是衡量鸿蒙生态满足消费者需求成熟度的标志，这同样也是鸿蒙在2025年设定的一个重要目标。然而，截至目前，2025年已过半，距离这一目标我们还有相当大的差距。

盘古5.5模型

在本次行业盛会中，华为云正式发布了升级版的盘古大模型5.5，该模型在多个方面实现了优化，包括提升了处理长序列数据的能力、降低了幻觉现象、实现了快慢思考的融合以及增强了Agent功能。

华为云为企业客户推出了盘古基础模型和行业特定大模型、预训练及后训练语料库、数据工程工具包、模型训练工具包、行业专用裁判模型以及行业评测平台等六大核心功能。借助华为云ModelArts提供的全面工具链和工程化解决方案，企业能够对其积累的数据资产进行高效增训、微调以及强化学习，从而无需从头开始构建自身的行业大模型。

此次同时推出了基于盘古的多模态大型模型所构建的世界模型，该模型能够为智能驾驶和具身智能机器人的训练提供必要的数字物理环境，并支持持续的优化和迭代过程。在智能驾驶技术的研究中，通过输入首帧的行车场景、行车控制指令以及路网信息，盘古世界模型能够自动生成每一路摄像头的行车影像和激光雷达生成的点云数据。这一过程能够为智能驾驶技术提供大量的训练资料，且无需依赖于高昂成本的道路采集。

盘古预测大模型运用了triplet transformer的统一预训练架构，对不同行业的数据进行了整合处理，涵盖了工艺参数的表格数据、设备运行日志的时间序列数据以及产品检测的图片数据。这些数据被转化为统一的三元组编码，并在同一框架内进行了高效的处理和预训练。这一做法显著提高了预测大模型的精度，同时大幅增强了其在不同行业和场景下的泛化能力。

鸿蒙智能体HMAF

智能体正利用多模态认知、工具间的跨域协作以及场景化服务等功能，迅速进入办公、交通、教育等多个行业，并促使应用程序向更加主动的智能代理形态发展。

鸿蒙智能体框架（HMAF）致力于构建一个全新的AI生态体系，该体系将具备自主决策和群体协作的能力。它将引领人机交互从传统的图形用户界面（GUI）向自然用户界面（LUI）全面升级；借助鸿蒙系统入口和小艺分发功能，服务将变得更加高效和连续。智能体之间以及智能体与应用之间的协同作用将得到加强，从而使终端设备能够执行更为复杂的任务。

概括来说，鸿蒙智能体框架旨在实现系统级智能体（小艺）与系统之间的深度结合，进而促使我们熟悉的“App触控”操作方式转变为“自然语言交互”的新体验。随后，华为庞大的移动终端设备成为用户与智能体直接互动的门户，而小艺作为全场景终端设备的系统级交互接口，正逐渐演变为一个至关重要的节点，它负责接收、解读和传递用户的意图。本质上，它充当了调度万千智能体协同作业的核心枢纽。

Cloudmatrix384

随着大模型训练与推理对计算能力的巨大需求急剧上升，传统的计算架构已无法满足人工智能技术跨越式发展的需要。华为云推出的新一代昇腾AI云服务依托于CloudMatrix384超节点技术，该节点集成了384颗昇腾NPU处理器和192颗鲲鹏CPU，并通过MatrixLink高速网络实现全新全对等连接。这样的设计打造出一台强大的“AI服务器”，其单卡推理吞吐量大幅提升至2300 Tokens/s，相较于非超节点产品，性能提升了近4倍。

超节点架构在混合多专家MoE大模型的推理方面表现出色，单个超节点能够同时处理384个专家的并行推理，显著提高了效率；此外，它还能实现“一卡一算子任务”的灵活资源分配，增强了任务的并行处理能力，使得算力的有效利用率（MFU）提高了50%以上。在云数据中心，对于涉及万亿或十万亿参数的大规模模型训练，我们能够将432个超节点连接起来，形成一个由最高16万张显卡组成的巨型集群；此外，这些超节点还具备训推算力一体化部署的能力，例如“白天进行推算，夜间进行训练”，训推算力的分配十分灵活。

盘古具身智能CloudRobo

华为云依托盘古大模型的多模态功能与认知能力，正式推出了CloudRobo具身智能平台。该平台汇聚了数据合成、标注、模型构建、仿真测试、云端边缘协同部署和安全监控等一系列端到端服务。平台涵盖了具身多模态大模型、具身规划大模型以及具身执行大模型三大核心模型，旨在加速推动具身智能技术的创新发展。在应对机器人领域品种繁杂、传感器种类众多、接口协议多样等复杂挑战的情况下，华为云推出了机器人与云端连接的协议R2C（Robot to Cloud），旨在与机器人领域的合作伙伴以及行业组织携手共创R2C的开放性协议。

在本次会议中，华为公司常务董事兼云计算业务首席执行官张平安再次强调，华为云将不涉足机器人硬件领域，而是将这一部分业务委托给合作伙伴。华为云的愿景是，将所有联网的实体设备转变为具备实体智能的机器人。

注：根据公开信息整理