периферийного ИИ (edge AI), легковесных больших моделей и мультисенсорной интеграции позволяют интеллектуальному оборудованию снижать зависимость от облачных вычислений и улучшать локальное автономное восприятие, принятие решений и итерацию. Однако существуют сложности, включая усиление фрагментированной конкуренции, давление на цепочку поставок из-за затрат, недостаточное масштабное развертывание сценариев и ужесточение требований к безопасности данных. В отчете обозначены четыре тенденции: переход от контекстного взаимодействия к ИИ-нативному интеллекту; оптимизация вверх и вниз по цепочке от кастомизации компонентов до услуг с добавленной стоимостью; расширение потребительских и промышленных терминалов с интеллектуальными роботами как новой категорией роста; и выход на зарубежные рынки от низкозатратного оригинального производства (OEM) к глобальным поставщикам решений в области ИИ.