端侧 AI 加速落地，交互大屏硬件迎来新一轮迭代窗口
随着AI大模型技术持续向终端渗透，商用交互大屏赛道正在发生明显变化。过去数字标牌、大屏终端更多把AI算法放在云端，设备只负责图像采集与画面播放；而现在，AI数字人、运动魔镜、AI体测一体机等产品，对本地NPU算力、低延迟交互、断网可用能力提出硬性要求，算力下沉已经成为行业明确趋势。从市场现状来看，国…
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商用交互大屏赛道正在发生明显变化。过去数字标牌和大屏终端把 AI 算法放在云端，设备只负责采集和播放；现在 AI 数字人、运动魔镜、AI 体测一体机等产品，对本地 NPU 算力、低延迟交互和断网可用能力提出了硬性要求。
算力下沉到设备端已经是行业明确趋势，背后的原因很实际：云端推理有延迟、有网络依赖，很多交互场景根本等不了。
交互大屏对内存、存储、电源、摄像头模组和连接器的需求很集中，一台设备的 BOM 往往覆盖十几个品类。
科炜科技建议：这类项目建议按预测产量分批备货，先小批量验证整机方案，确认后再按滚动预测下量产单。
科炜视角：这条消息对采购意味着什么
应用端的放量通常会带动一整串配套元件需求。与其等缺货了再找，不如现在就把 BOM 里的长交期料号标出来。
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