開發內容與工作範圍
以下工作可根據現有系統和專案條件組合實施，具體模組與交付責任在專案範圍中確認。
需求與現狀評估
核對業務目標、使用者、現有系統、資料、介面、部署環境和驗收要求，形成範圍與風險基線。
架構與介面設計
劃分前端、服務、資料、裝置和第三方系統邊界，確定介面、許可權、日誌和異常處理方案。
功能與模組開發
按照確認的技術棧和功能清單實施軟體開發，保持程式碼、配置和版本可追溯。
資料與系統整合
接入資料庫、業務 API、裝置或第三方平臺，完成資料格式、狀態和錯誤鏈路聯調。
測試與質量檢查
按目標環境驗證功能、相容性、效能、安全、異常流程和持續執行條件。
部署與維護交付
交付約定範圍內的原始碼或製品、部署配置、介面說明、測試記錄和維護資料。
鴻蒙AI應用開發與能力適配能做什麼？
鴻蒙AI應用開發與能力適配從業務任務、資料來源、時延、網路、隱私和目標裝置出發，評估使用HarmonyOS公開AI相關能力、現有云端或企業服務、端側模型及端雲協同的實現路線。對於Agent、Skill等隨版本演進的新能力，先在指定SDK和裝置上完成可復現原型，再決定產品化範圍。
AI功能不能只按模型名稱確定方案。專案需要明確輸入輸出、資料授權、準確性評估方法、失敗處理、人工確認、網路和算力條件，以及模型或第三方服務的許可、費用和可用區域。
哪些專案適合這項服務？
適用於已有明確業務任務，需要在HarmonyOS應用中增加智慧互動或模型能力的專案。
- 文字、語音、影象或多模態能力接入
- 企業知識檢索、問答或業務助手
- 端側模型推理與裝置資源適配
- 雲端模型服務和端雲協同
- AI結果需要許可權、隱私和人工確認
- Agent或Skill等新能力需要版本與裝置驗證
鴻蒙AI應用開發與能力適配服務範圍
按場景、資料、模型服務、端側資源和產品互動拆分。
場景與資料評估
定義任務、輸入輸出、資料來源和評價方法。
- 業務流程和失敗處理
- 樣本、授權和資料邊界
- 準確性、時延和成本口徑
能力選型與原型
驗證官方能力、第三方服務或自有模型路線。
- SDK/API和版本可用性
- 端側、雲端或端雲協同
- 最小可復現原型
應用整合與互動
把AI能力接入可控的使用者流程。
- ArkTS介面和狀態
- 許可權、隱私和使用者確認
- 超時、失敗和降級
目標裝置驗證
在約定裝置和樣本上測試功能與資源。
- 功能和異常
- 時延、記憶體和功耗相關記錄
- 樣本範圍和已知限制
專案啟動需要哪些資料？
沒有業務任務、樣本和評價方法時，只能進行能力調研，不能形成產品驗收。
- 業務場景、使用者角色和決策邊界
- 輸入輸出樣例及資料授權
- 已有模型、API、服務和賬號許可權
- 目標裝置、系統/API和網路條件
- 隱私、安全、人工確認與內容要求
- 評價樣本、指標、費用和驗收方法
交付物與驗收方式
交付範圍寫入任務書，驗收對應指定版本、裝置、環境、資料、步驟和透過條件。
在窄屏裝置上可左右滑動檢視完整表格。
| 交付類別 | 交付內容 | 主要驗收依據 |
|---|---|---|
| 技術評估 | 場景、資料、能力路線和風險說明 | 輸入輸出與評價口徑明確 |
| 技術驗證原型 | 指定SDK、服務或模型的可復現原型 | 在約定環境完成演示和驗證記錄 |
| 應用模組 | AI互動、介面、狀態和異常處理程式碼 | 指定流程和許可權用例透過 |
| 裝置驗證 | 樣本、時延、資源和失敗情況記錄 | 結論限定於測試範圍 |
| 整合資料 | 介面、配置、模型/服務版本和限制說明 | 部署與複測步驟可執行 |
鴻蒙AI應用開發與能力適配常見問題
專案範圍、輸入條件、交付物和驗收方式在需求確認及專案任務書中明確。
技術參考與版本依據
開發實施以目標版本、裝置、API支援範圍、官方開發資料和第三方許可條件為依據。
服務邊界與專案約定
AI結果受模型、服務版本、樣本、資料質量、網路、裝置資源和第三方策略影響。準確率、適用範圍、失敗處理和人工確認機制在約定評價集、模型版本、裝置與統計方法下確定。Agent、Skill及其他新能力在完成指定版本和裝置驗證後，再確認工程化交付範圍。
鴻蒙AI應用開發與能力適配常見問題
鴻蒙AI應用開發是否必須使用端側模型？+
端側模型不是必選方案。應根據時延、隱私、網路、模型規模、裝置資源、更新頻率和費用選擇端側、雲端或端雲協同。
可以接入企業現有大模型服務嗎？+
可以根據API、鑑權、網路、資料合規、併發、費用和可用區域評估接入，並設計超時、失敗和降級處理。
端側模型能否在所有鴻蒙裝置執行？+
不能概括為全部支援。需要核對模型格式、運算元、記憶體、儲存、算力、系統版本和目標裝置，再進行轉換、適配和實測。
AI功能如何確定驗收指標？+
應使用有代表性的樣本，明確準確性或任務完成率、時延、失敗型別、人工確認和統計方法，並記錄樣本範圍和版本。
是否可以開發Agent或Skill？+
可根據指定HarmonyOS SDK、目標裝置和開放能力開展場景評估與原型驗證；關鍵鏈路可復現後，再確定工程化方案和交付範圍。
AI資料如何處理隱私和許可權？+
需要明確資料來源、授權、採集、傳輸、儲存、日誌、刪除和第三方處理範圍，並在產品流程和材料中保持一致。
第三方模型服務變化怎麼辦？+
專案應固定服務、模型和API版本，記錄配額、費用和限制，並設計監測、相容和替代策略。後續變更按維護範圍處理。
AI效果如何驗收？+
在雙方確認的評價集、模型或服務版本、目標裝置、網路環境和統計方法下記錄測試結果，並按準確性、任務完成率、時延、失敗型別和人工確認要求完成驗收。
服務與驗收說明
本頁說明可討論的工程服務範圍，不構成對固定效能、週期、價格、認證、審批或業務結果的承諾；最終範圍以目標環境、輸入資料及雙方確認的技術和商務檔案為準。
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