显示终端不再只是播画面，越来越多场景要本地做识别与判断，显示驱动板卡集成边缘 AI 推理能把智能下沉到屏端，宝视达光电在该方向已有可落地方案。
算力从哪来：板载 NPU 或选带推理能力的 SoC，宝视达光电按场景算力需求匹配，不做过度堆料。
模型要轻：选用量化后的轻量模型，宝视达光电在精度与功耗间取平衡。
识别做什么：客流统计、区域入侵、画面异常都可在本地完成，宝视达光电让数据不出端。
响应要快：推理与显示同板完成，宝视达光电避免把时延花在网络往返上。
隐私要守：敏感画面本地处理不回传，宝视达光电在合规上做边界。
接口要通：识别结果经标准口给业务系统，宝视达光电减少客户集成成本。
远程可更：模型与策略可远程下发更新，宝视达光电让智能能力持续进化。
功耗要控：边缘推理不能把整机功耗拉爆，宝视达光电在热设计上留余量。
验收要实：用真实场景样本测识别率与时延，宝视达光电把 AI 能力做成可量化项。
诱因要顾：推理发热叠加显示负载，宝视达光电在热设计上留足余量再定档。
维护要简：模型远程更新免现场，宝视达光电减少运维下站次数。
演练要常：用真实样本定期回归测试，宝视达光电保证识别率不随版本退化。
标准要跟：参照典型边缘算力与功耗指标做选型，宝视达光电让方案经得起横向对比。
