HDC 2026：HarmonyOS 6終端設備數突破6600萬，鴻蒙生態駛入高速增長快車道
重點摘要
【中國，東莞，2026年6月12日】在華為開發者大會2026（HDC 2026）上，華為宣佈HarmonyOS 7 Developer Beta正式發佈，鴻蒙生態在應用創新、能力共建等方面的繁盛圖景也集中亮相。目前，搭載HarmonyOS 6的終端設備數量突破6600萬臺，自去年發佈以來，用戶滿意度提升了20個百分點，註冊開發者超1100萬，華為應用市場可獲取應用與服務超40萬款，應用日均下載量已超2億次，鴻蒙生態已駛入高速增長的快車道。大會期間，華為常務董事、產品投資評審委員會主任、終端BG董事長餘承東強調：“我們一直秉承夥伴和開發者優先原則，不設限、不爭利、不停步，持續投入，長期共贏。鴻蒙將堅定打造行業最優的商業模式，助力夥伴全面創新、走向全球。” 鴻蒙生態高速增長，能力共建成果豐碩歷經兩年多攜手共建，鴻蒙生態實現從“可用”到“好用”“愛用”的跨越，各領域應用創新持續突破。除了各類常用應用外，遊戲應用、影音娛樂應用、精品應用、海外應用和元服務等也日新月異，讓鴻蒙生態的創新勢能奔騰不息。各頭部應用正在加速完善和創新，體驗越來越好：微信在500天內迭代200多個版本，視頻號上線圖片評論、直播頁面預約功能；抖音接入直播連麥和小遊戲；支付寶上線理財、醫療、民生服務等智能創新體驗；美團全新實況窗覆蓋機票、火車票、景點門票等生活場景。釘釘、企業微信、飛書、易校園、粵省事等政企民生應用也加速繁榮，全面進入辦公與生活的每一個環節。更值得關注的是，越來越多夥伴從“能力使用者”轉變為“技術共建者”。目前，夥伴貢獻的創新能力已超160項，被超過1600款應用集成調用，過去一年應用使用量提升90倍，社區共建成果取得了爆發式增長。微信的鴻蒙高清低碼方案，讓視頻通話帶寬大幅降低、畫質更清晰；支付寶的快速啟動解決方案，讓應用啟動速度提升30%；京東的跨平臺網絡長連接庫，使弱網推送時延縮短20%。 H
【中國，東莞，2026年6月12日】在華為開發者大會2026（HDC 2026）上，華為宣佈HarmonyOS 7 Developer Beta正式發佈，鴻蒙生態在應用創新、能力共建等方面的繁盛圖景也集中亮相。目前，搭載HarmonyOS 6的終端設備數量突破6600萬臺，自去年發佈以來，用戶滿意度提升了20個百分點，註冊開發者超1100萬，華為應用市場可獲取應用與服務超40萬款，應用日均下載量已超2億次，鴻蒙生態已駛入高速增長的快車道。大會期間，華為常務董事、產品投資評審委員會主任、終端BG董事長餘承東強調：“我們一直秉承夥伴和開發者優先原則，不設限、不爭利、不停步，持續投入，長期共贏。鴻蒙將堅定打造行業最優的商業模式，助力夥伴全面創新、走向全球。” 鴻蒙生態高速增長，能力共建成果豐碩歷經兩年多攜手共建，鴻蒙生態實現從“可用”到“好用”“愛用”的跨越，各領域應用創新持續突破。除了各類常用應用外，遊戲應用、影音娛樂應用、精品應用、海外應用和元服務等也日新月異，讓鴻蒙生態的創新勢能奔騰不息。各頭部應用正在加速完善和創新，體驗越來越好：微信在500天內迭代200多個版本，視頻號上線圖片評論、直播頁面預約功能；抖音接入直播連麥和小遊戲；支付寶上線理財、醫療、民生服務等智能創新體驗；美團全新實況窗覆蓋機票、火車票、景點門票等生活場景。釘釘、企業微信、飛書、易校園、粵省事等政企民生應用也加速繁榮，全面進入辦公與生活的每一個環節。更值得關注的是，越來越多夥伴從“能力使用者”轉變為“技術共建者”。目前，夥伴貢獻的創新能力已超160項，被超過1600款應用集成調用，過去一年應用使用量提升90倍，社區共建成果取得了爆發式增長。微信的鴻蒙高清低碼方案，讓視頻通話帶寬大幅降低、畫質更清晰；支付寶的快速啟動解決方案，讓應用啟動速度提升30%；京東的跨平臺網絡長連接庫，使弱網推送時延縮短20%。 HarmonyOS 7：邁向Agent時代HarmonyOS 7 Developer Beta圍繞互聯、智能、安全、流暢、空間感五大維度實現全面升級，鴻蒙正式邁向Agent時代。從6600萬臺設備，到40萬款應用與服務；從千行萬業的加速創新，到全球開發者的紛至沓來——鴻蒙將舞臺交予夥伴，把能力開放給每一位開發者。如今，松山湖畔的“鴻蒙林”已鬱鬱蔥蔥，一個屬於萬物智聯時代的生態底座，正從中國崛起，持續走向全球。鴻蒙新故事，我們一起寫。
Related
相關文章
Liquid AI Introduces LFM2.5-Embedding-350M and LFM2.5-ColBERT-350M: Dense Bi-Encoder and Late-Interaction Models for Fast Multilingual Search Across 11 Languages
This week, Liquid AI released two new retrieval models. They are LFM2.5-ColBERT-350M and LFM2.5-Embedding-350M. Both hold 350M parameters. Both are the first bidirectional members of the LFM family. They build on LFM2.5-350M-Base, released in March. The pair targets fast multilingual and cross-lingual search across 11 languages. Their footprint is small enough to run almost anywhere. Both are available now on Hugging Face under the LFM Open License v1.0. LFM2.5 Retrievers The two models share one backbone but represent text differently. LFM2.5-Embedding-350M is a dense bi-encoder. It turns each document into a single vector. Pick it when you want the fastest search and the smallest, cheapest index. LFM2.5-ColBERT-350M is a late-interaction model. It converts each token into a vector rather
Perplexity Launches Brain, a Self-Improving Memory System That Builds a Context Graph of an Agent’s Work and Learns Overnight
Most AI memory remembers the user. It stores your preferences, your tastes, and your role. Perplexity is taking a different path. Today, Perplexity launched Brain, a self-improving memory system for its agent product, Computer. Brain does not focus on remembering you. It remembers what the agent did. That reframes what memory in AI is for. What is Perplexity‘s Brain Brain is a self-improving memory system. It builds a context graph of the work Computer performs. At set intervals, such as overnight, Brain reviews that graph. It then teaches itself how to do the work better. The idea is straightforward. The more work you do, the more efficient Brain makes your Computer. Brain is rolling out today to Perplexity Max and Enterprise Max subscribers in Research Preview. Two Axes of AI Memory Perp
智譜新高，MiniMax承壓，“大模型雙雄”命運殊途
這篇消息聚焦「智譜新高，MiniMax承壓，“大模型雙雄”命運殊途」。原始導語提到：大模型在被市場重新定價 從 AI 情報角度來看，這類內容值得關注其背後的技術進展、產品落地、產業競爭與後續市場影響。
華為昇騰 0 Day 支持智譜 GLM-5.2 模型，提供全面推理優化
華為昇騰 AI 宣佈在智譜開源 GLM-5.2 大模型當天即完成深度推理優化。通過 MOE 大融合算子、通信計算融合、高併發調度等七項關鍵技術，顯著提升編程和長程任務的處理效率，現已支持 A3 系列產品部署。#AI 大模型# #國產算力#
企業AI轉型再添利器：青雲科技算力雲接入 MiniMax-M3 模型
企業AI落地面臨高效低成本難題。青雲科技旗下基石智算平臺接入國產開源大模型MiniMax-M3，提供新算力支持。MiniMax-M3以卓越上下文處理能力等三大核心技術見長，依託自研架構，助企業便捷部署AI業務。
阿里開源統一科學大模型 LOGOS，僅用五十六分之一參數超越微軟
阿里 ATH-Token Foundry 聯閤中國人民大學高瓴人工智能學院開源科學基礎模型 LOGOS。該模型採用統一科學語法與純序列建模範式，在六大科學任務上匹配或超越傳統專用方法。其中 LOGOS-1B 僅 1B 參數，即展現出極高效率，性能超越參數量達 8×7B 的微軟模型。