我是兰瓶Coding，一枚刚踏入鸿蒙领域的转型小白，原是移动开发中级，如下是我学习笔记《零基础学鸿蒙》，若对你所有帮助，还请不吝啬的给个大大的赞~

前言：把“省电”做成产品力，而不是设定项

老实说，我第一次给鸿蒙端做“省电专项”时，最怕两件事：一是把用户体验削薄（卡、慢、糊），二是做成“设置里一个没人点开的开关”。真正的绿色计算不是牺牲体验、也不是玄学，而是用同样甚至更好的体验，做更少的无用功：把热点算力换到合适的核、把不必要的唤醒合并掉、把模型做“能量感知”的动态降档。今天我们从指标→方法→系统能力→代码骨架→验收清单一把串起，给你一套可落地的鸿蒙能效优化路线。🙂

一、先立靶子：能效不是“电量%”，而是“每个任务的焦耳数”

• 任务能耗 (Energy per Task)：例如“识别一张图、完成一次检索”消耗的 J（焦耳）或 mWh。
• EDP/ED²P：Energy–Delay Product，兼顾速度与能耗（EDP 越小越好）。
• QoS 指标：P95 首次可交互时间、P95 推理时延、渲染稳定性（jank rate）。
• 功耗拆解：P_total = P_CPU + P_GPU + P_NPU + P_DDR + P_RF + P_Display + ...
• 一票否决：误唤醒率/后台保活率（越低越好），温度爬升速度（≤ 1 ℃/min 为佳）。

衡量口径建议：以用户场景统计“完成一次任务的平均能耗”，避免只看瞬时功耗的错觉。

二、怎么量：30 分钟能效画像（建议周回归）

1. 场景复现：选择 3 个高频路径（如“首页→搜索→播放”、“拍照→识别→分享”、“长列表滑动 30s”）。

2. 追踪：

   • 系统层：线程/核利用率、调频（DVFS）、温度层级、内存带宽。
   • 应用层：冷启动、I/O 次数、网络请求数、渲染丢帧。

3. 产物：

   • 场景能耗曲线（mWh vs 时间）、瓶颈定位表（Top 热点函数/模型/网络）。
   • 任务级 EDP 基线，为后续 A/B 对照。

结论必须可量化：比如“识别单次从 420mJ → 260mJ，P95 时延 +3ms（可接受）”。

三、优化总纲：“四层、三招、两不做”

• 四层：业务编排层 → 算法/模型层 → 系统/调度层 → I/O/显示/网络层。
• 三招：合并（batch/合并唤醒）、迁移（异构核/NPU/就近设备）、降档（量化/分辨率/刷新率）。
• 两不做：不做“常驻前台换流畅”的伪优化；不做“关掉功能”的偷懒优化。

四、鸿蒙生态能效“抓手”：你能用到的系统能力

• 分布式能力路由：把算力就近放在插电的大屏/边缘盒子，移动端只做采集与控件渲染。
• WorkScheduler（延后/合并后台任务）：闲时 + 充电 + Wi-Fi 再批量。
• 热管理回调：根据温度等级动态降档（帧率/分辨率/模型精度）。
• 多媒体/传感器速率控制：场景化订阅，离屏/后台自动降采样。
• 电源/省电策略接口（不同版本 API 名称略异，下方用“示意”标注）。

五、代码骨架（ArkTS 示例）：把能效做进“日常代码”

5.1 传感器自适应采样（离屏降档、前台提频）

// SensorGovernor.ets  —— 示意骨架
import sensor from '@ohos.sensor';
import window from '@ohos.window';

class SensorGovernor {
  private active = false
  private rate = 20 // Hz

  async start() {
    if (this.active) return
    this.active = true
    sensor.on(sensor.SensorId.ACCELEROMETER, (d) => {
      // 轻处理：过滤+阈值，避免把重算放在回调里
      if (Math.abs(d.x) + Math.abs(d.y) + Math.abs(d.z) > 1.2) {
        // 触发事件，后续合并到批处理
      }
    }, { interval: Math.floor(1000/this.rate) })
    // 根据窗口可见性动态调档
    const w = await window.getLastWindow(getContext(this))
    w.on('windowVisibilityChange', (v) => {
      this.setRate(v.visibilityState === 'visible' ? 30 : 5) // 前台 30Hz，后台 5Hz
    })
  }
  setRate(hz: number) {
    if (hz === this.rate) return
    this.rate = hz
    sensor.off(sensor.SensorId.ACCELEROMETER) // 重新订阅（不同版本 API 可能需先 off）
    sensor.on(sensor.SensorId.ACCELEROMETER, () => {}, { interval: Math.floor(1000/hz) })
  }
}
export const sensorGovernor = new SensorGovernor()

5.2 后台任务合并（WorkScheduler：充电+Wi-Fi 再跑）

// BatchUploader.ets —— 示意骨架
import workScheduler from '@ohos.resourceschedule.workScheduler';

export function scheduleUploadJob() {
  const req: workScheduler.WorkInfo = {
    workId: 2001,
    isPersisted: true,
    networkType: workScheduler.NetWorkType.NETWORK_TYPE_UNMETERED, // Wi-Fi
    isChargingRequired: true,
    isDeviceIdleRequired: true,
    repeatCycleTime: 60 * 60 * 1000 // 每小时
  }
  workScheduler.startWork(req)
}

5.3 温度自适应：热回调触发“多级降档”

// ThermalGuard.ets —— 示意骨架
import thermal from '@ohos.thermal';

type Grade = 'NORMAL'|'WARM'|'HOT'|'DANGER'
export class ThermalGuard {
  onGrade(g: Grade) {
    if (g === 'NORMAL') this.setQuality(1.0, 60)   // 100% 质量，60fps
    if (g === 'WARM')   this.setQuality(0.8, 50)
    if (g === 'HOT')    this.setQuality(0.6, 40)   // 分辨率/帧率下调
    if (g === 'DANGER') this.pauseHeavyTasks()     // 暂停重任务，保安全
  }
  setQuality(scale: number, fps: number) { /* 调整渲染/编码/模型 */ }
  pauseHeavyTasks() { /* 停止后台推理、延后合并 */ }
}
export const thermalGuard = new ThermalGuard()
thermal.on('thermalLevelChange', (lv) => {
  // 不同版本枚举略有差异，这里做映射
  const g = lv >= 3 ? 'HOT' : lv == 2 ? 'WARM' : 'NORMAL'
  thermalGuard.onGrade(g as any)
})

5.4 “能量感知”的推理路由（CPU/GPU/NPU 自适应 + 量化）

// InferenceRouter.ts —— 伪代码示意
type Backend = 'CPU'|'GPU'|'NPU'
interface Candidate { backend: Backend; batch: number; precision: 'fp16'|'int8'; cost_mJ: number; latency_ms: number }

export function pickPlan(inputSize: number, batteryPct: number, thermal: 'NORMAL'|'HOT'): Candidate {
  // 简单启发式：小输入直接 CPU fp16；大输入且温度正常走 NPU int8；高温降档
  if (thermal === 'HOT') return { backend: 'CPU', batch: 1, precision: 'int8', cost_mJ: 40, latency_ms: 25 }
  if (inputSize > 720*720 && batteryPct > 20) return { backend: 'NPU', batch: 2, precision: 'int8', cost_mJ: 28, latency_ms: 12 }
  return { backend: 'GPU', batch: 1, precision: 'fp16', cost_mJ: 35, latency_ms: 18 }
}

5.5 SQLite 批量写与事务（减少“尾能量”）

// DbWriter.ts —— 通用做法
db.executeSql('PRAGMA journal_mode = WAL;')
db.executeSql('PRAGMA synchronous = NORMAL;') // 能效/一致性平衡
db.transaction(() => {
  const stmt = db.prepare('INSERT INTO logs(ts, key, val) VALUES(?,?,?)')
  for (const row of batch) stmt.bind([row.ts, row.key, row.val]).step()
  stmt.finalize()
})

六、显示与交互：用户“看见”的能耗最大

• 自适应刷新率/帧率：列表静止→锁 30/45fps；动画峰值 60fps 后自动回落。
• 渐进解码与占位图：首屏先小图（低能耗 + 快），滚动近视区再替换高清。
• 过度绘制：同层合成、少透明叠层、避免阴影滥用。
• 媒体编解码：优先硬编硬解；高温退到低码率或暂停后台画中画。

经验值：渲染帧率从 60→45fps，多数页面用户无感，但能把P_Display 降 20%+。

七、网络与同步：减少“唤醒次数”，胜过省单次请求

• 合并上报：把 1–2 分钟内的小事件攒批（有序、带时间戳）；
• 按条件同步：仅 Wi-Fi & 充电 & 空闲时做大批量；
• 重试退避：指数回退 + 抖动，避免蜂窝网络“连环消耗”；
• 协议选择：HTTP/2 复用连接；弱网/高延迟场景尝试 QUIC。

八、分布式协同节能：把“算”“显”“存”拆开放

• 听谁的：用阵列更好、更近用户的设备做麦克风（降低重复识别唤醒）。
• 谁来算：NPU/插电设备（电视/盒子）做重推理；手机做 UI + 轻后处理。
• 谁来显：大屏插电端负责解码/渲染，移动端只传指令/元数据。
• 跨端传输：仅传 ROI/特征而非全量帧，省带宽也省电。

九、模型层“绿色三件套”

1. 量化（INT8/INT4）：大多视觉/语音模型在端侧 INT8 精调可降 30–60% 能耗、精度损失 <1%。
2. 剪枝/蒸馏：通道剪枝 + 轻学生模型；把冷门类别下沉到“二次触发”模型。
3. 早停/早退 (early-exit)：置信度高即提前给结果；低置信度才走“大模型复核”。

十、验收看板与 A/B 流程（落到数字）

• 对比维度：

  • 任务能耗（mJ/次）、端到端时延（ms）、温升速率（℃/min）、帧稳定性（% jank）。
  • 后台保活时长、唤醒次数/小时、日数据使用量（MB）。

• A/B 策略：1%→5%→20% 灰度；每步观测 24–48h；回滚预案现成。

• 合格线（建议）：

  • 关键任务 能耗 ≤ 基线 70%；
  • P95 时延 不劣于 +10ms；
  • Jank 下降 ≥ 20%；
  • 后台唤醒次数下降 ≥ 30%。

十一、常见“伪优化”与补救

• 只关日志：短期有效，长期定位困难；改为采样日志 + 关键路径留痕。
• 强制常驻前台服务：换电量/口碑；改用 WorkScheduler + 前台通知“短开短合”。
• 盲目全 INT8：语音/低光场景精度掉坑；改为分层量化 + 动态回落 FP16。
• 降低帧率导致拖影：页面交互密集期临时拉回 60fps，出峰即降。

十二、90 分钟“能效快修”实操清单（新老项目都好用）

1. 打点三条路径能耗与时延，保存基线报告。
2. 传感/媒体订阅集中治理：离屏降档、统一释放。
3. 合并后台：把三类周期任务塞进 WorkScheduler，加 Wi-Fi+充电条件。
4. 模型侧：换 INT8 推理与动态路由（CPU/GPU/NPU）。
5. 渲染：静态页面锁 45fps，图片渐进加载。
6. 网络：请求去重/合并，指数退避，弱网降频。
7. 热回调：拉一套“三挡降档”策略，打 A/B。

做完一轮，回测 EDP，挑一项继续深挖。

结语：绿色计算不是“做减法”，而是“做对的乘法”

能效不是忍耐，不是把画质改糊、把模型改傻；是把算力、时序、数据流安排到刚刚好的地方。鸿蒙的分布式与系统能力已经给了我们足够的杠杆，剩下的就是工程自律与度量。
  你把“省电”做成稳定的产品特性，用户会第一时间感受到“更久、更凉、更稳”的品质感，这就是绿色计算的最大回报。🌱⚡

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(未完待续)