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发布时间:2025-05-17 13:35:31  浏览:

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  “新三年,旧三年,缝缝补补又三年”,这句曾被用于描述节俭生活的俗语,恰如Windows近些年在版本升级换代上的真实写照。

  如果把时间倒退十年,这种模式无可厚非,因为它能让开发者仅对原有代码做出局部修改与功能添加,即可快速响应市场需求。

  但在生成式AI应用井喷的当下,Windows系统已经开始表现得力不从心。

  一个核心的问题是,在层层“补丁式代码”叠加下,Windows各个功能模块间的调用关系愈发错综复杂,部分代码逻辑存在冗余及不合理的跳转。

  对于开发者来说,当下想在Windows上移植一款AI应用,可能更多的时间被浪费在解耦合,甚至是测试兼容性上。

  比如拥有活跃开源社区的Linux,可以看到主流的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、Kersa等都对Linux系统提供了良好的支持。

  不过,Linux这个完全开源的特性也让起各发行版本之间存在很大差异,像常见的Ubuntu、CentOS之间的软件包管理和默认配置均有不同,导致AI应用的开发者很难将应用在不同的发行版之间移植。

  而开源系统的另外一个极端MacOS,则因为对系统的严格限制,使得开发者无法自由调整系统参数配置、优化资源分配以适应特定的AI算法需求,让MacOS在AI功能开发的灵活性和适应性上大大折扣。

  本质上,这些操作系统面临的境遇是一致的,它们在过去数十年的时间里,都各自建立了稳定的生态,以及有迹可循的开发范式,但生成式AI对数据大量读写和复杂需求,正在倒逼操作系统采用更为灵活和高效的架构,而上述系统已经难满足这一点。

  当然,不同于智能手机或其他IoT设备那样,仅凭基于对UI的优化设计,即可算是完成操作系统的研发,电脑是真正的生产力工具,这就需要操作系统必须具备两项“硬性指标”:

  一方面能够广泛支持各类软件生态,尤其是大型生产力软件;另一方面,能够接入各类硬件终端,无论是键鼠或打印机这类“外设”,还是跨设备之间的协同操作。

  对于从业者而言,以上两项要求,足可以让绝大部分玩家望而却步,这个历史重担,只能交由那些在软硬件开发有着丰富经验,且在操作系统领域具备一定基础的厂商来落地。

  对于鸿蒙操作系统,大家都不会感到陌生,自2019年上市起,在5年的时间内,其智能手机和IoT设备的累计用户突破10亿。而去年HarmonyOS NEXT,即“原生鸿蒙”问世后,其用户装机量也在呈指数级上升。

  更重要的意义是,因为鸿蒙操作系统没有那些沉重的“历史包袱”,当它在电脑端上出现时,展现出了与AI之间极高的契合度。

  首先,鸿蒙电脑从芯片到操作系统,实现了“全栈自研”,通过通过底层打通并整合AI体验。

  举个典型的例子,在Windows和MacOS系统上,AI功能的介入在操作流程上通常都是“调出应用——选择功能——输入信息——等待结果生成”的步骤,但在鸿蒙电脑上,用户可通过键盘、右键、底部栏等多入口快速调用。

  而鸿蒙电脑搭载了专属的AI智慧按键,也可以与用户形成有效互动,比如在生成纪要完成后、语音长按后闪烁提醒。

  此外,由于鸿蒙系统采用统一的微内核、一套语言、一套工具,为开发提供在全场景终端中“一次开发,多端部署”的能力,不仅大幅简化开发者的工作流程,也解决了开发者最为头痛的“应用移植”问题。

  在一定程度上,鸿蒙操作系统与AI是具备“共生性”的,这种共生关系并非简单的功能叠加,而是深入技术底层与应用场景的双向赋能。

  对于大多数人来说,即便不考虑繁多的IoT设备,每天也至少要面对两台终端设备,这些设备间AI应用的部署方式也大不相同。

  可以设想个场景,你在办公室内用PC本地部署的AI搜素功能查找行业信息,几天后,又需要在室外用手机上基于云端的AI应用生成文档报告,你大概率会发现跨端之间的信息与数据传输有多么鸡肋。

  在生成式AI应用的高强度调用下,数据与信息的传输壁垒已经是个无法忽视的问题。

  而鸿蒙系统“分布式软总线”的技术特征,恰好能够从根本上改善这一问题,它通过虚拟化设备接口和动态路由技术,打破了设备之间的物理界限和技术壁垒,使得各类设备在数据传输层面实现“无障碍沟通”。

  得益于这项技术,鸿蒙电脑支持包括应用接续、键鼠共享、手眼同行、跨设备剪贴、跨设备互通、华为分享等跨设备互联功能。

  在实际应用中,用户如果在手机上有未完成的操作,可无缝及切换到鸿蒙电脑上继续操作,让设备的使用场景完全“跟着人走”。

  在鸿蒙电脑上,“华为分享”功能也得到了全新升级,现在用户可以同时向4位伙伴传送图片或文件,高效满足办公小组的协作需求。

  全新的“连续功能”,可以让用户在路上用手机开会,到办公位上轻轻一点电脑,即可;而创新性的“手眼同行”特性,可以理解为当用户看向其他屏幕时,再按一下“ctrl”键,鼠标就能快速移动过去,实现鼠标在多屏幕间的智能跳转。

  值得重点说下的是,鸿蒙系统的对于算力的调度与分配,也让各终端之间形成了一个高度统一的“有机体”。

  以AI视频生成场景为例,在这个场景中,经常会面临的两个问题是:生成速度较慢、视频素材跨端调动。

  假设用户想要基于电视上的一段视频进行扩展生成,他需要先将这段素材同步在手机或电脑上,然后上传到云端,等待生成结果。

  而在鸿蒙系统中,当用户在手机上启动AI视频生成应用后,分布式软总线可迅速调动智慧屏的存储资源并读取相关视频素材,同时利用电脑的边缘计算能力进行初步的数据预处理,最后将核心计算任务分配到云端服务器。

  可以看到,在整个过程中,数据在本地多设备与云端之间能够流畅传输,同时还充分发挥各设备的性能优势,提高了视频生成的效率。

  当然,在数据频繁地“上传——下载”过程中,数据安全也是一个无法令人忽视的问题。

  为此,华为为鸿蒙电脑设计了全新的“星盾安全架构”,并实现了多个维度的突破。

  展开来说,首先在内核方面,鸿蒙内核是业界首个获得CC EAL6+安全认证的通用操作系统内核。而在应用管理方面,华为在应用市场建立了全流程管理体系,不仅开发者需要实名认证,应用从上架审核到运行时也需要签名认证,彻底改变传统电脑权限失控的安全隐患。

  还有硬件级全盘加密保护,通过硬件级一文一密的保护,确保存储在设备上的数据安全,即使硬盘被拔掉,也无法获取硬盘上的数据。

  客观来说,无论是Windows还是MacOS,在数据安全上都花费了不少功夫,但正如前文提到的那样,这些历经数十年基于同一内核迭代的操作系统,无法在架构层面做出重大改变。

  但作为后来者的鸿蒙系统,则可以凭借重新梳理并设计的安全保护机制,从底层重构了电脑隐私和数据安全。

  1999年,时任科技部部长徐冠华曾说,“中国信息产业缺芯少魂”,这里的魂指的就是操作系统。

  去年7月发生的“Windows蓝屏事件”似乎可以回答这个问题,尽管这是一起由第三方网络安全公司因推送更新导致的事故,但其产生的破坏力不禁让人后背发凉。

  而对于国内厂商来说,如果想要做一款国产操作系统往往又会陷于与软件行业之间的“生态困境”。

  众所周知,一个通用操作系统离不开各类软件的适配。根据Finbold的统计数据,截至2024年,Mac应用商店中的应用数量为164.28万个,而支持侧载的Windows虽然无法准确统计,但应用商量可能高达上千万个。

  而软件厂商通过出于成本考量,只会在系统活跃用户达到一定数量级时,才会主动为其适配;反过来因为缺乏软件适配,厂商开发的操作系统又难以积累用户。

  在这样的情况下,只有那些用户基础庞大,且在软硬件都有丰富研发的公司,才有具破局的可能。

  值得一提的是,在面对“生态困境”的问题上,华为并没有选择靠“等”来完成软件适配,而是通过开发友好的合作模式,吸引一众国内优秀软件入驻。

  这些软件公司中,有许在移动端大放异彩,但因为缺少技术支持,无法快速向PC端迁移,鸿蒙电脑的出现恰好弥补了这出空白。

  有些虽然已在PC端建立稳固阵地,但因为传统系统系统的限制,无法将AI能力最大化地兑现出来。

  就比如我们经常使用的WPS。在鸿蒙电脑的WPS上,双方深度合作开发后为用户带来了独有的“一句话生成PPT”功能。

  比如用户对小艺说“帮我生成一个美妆营销PPT”,小艺就能输出大纲,并调取WPS,高效完成PPT制作。同时还支持文档拆分与格式转换,只需要诸如“保留PDF的第3页到第6页”这样的语音输入即可。

  通过华为与WPS的合作,不难看出在鸿蒙电脑上,华为与软件公司的合作,发挥出了1+1>2的效果,这也是除了信息安全之外,鸿蒙电脑对于国内软件生态的最大意义。

  据悉,目前已有超150个专属电脑生态应用加速适配,超300个融合生态应用完成适配,预计年底将支持超2000个融合生态应用。

  可以预见的是,随着鸿蒙操作系统在PC端的扩展,未来中国软件行业有望彻底打破“生态困境”的枷锁。未来,鸿蒙生态也将为其他国产操作系统提供宝贵的经验,吸引更多企业和开发者投身于国产操作系统生态建设,共同构建一个自主可控、繁荣发展的中国软件生态体系。

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