تقرير سوق التعرف على النشاط في البيئات الذكية 2025: الكشف عن ابتكارات الذكاء الاصطناعي، وقادة السوق، وتوقعات النمو حتى 2030

• الملخص التنفيذي ونظرة عامة على السوق
• الاتجاهات التكنولوجية الرئيسية في التعرف على النشاط
• المشهد التنافسي واللاعبون الرئيسيون
• توقعات نمو السوق (2025–2030): معدل النمو السنوي المركب، التحليل المالي والحجمي
• تحليل السوق الإقليمي: أمريكا الشمالية، وأوروبا، ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ، وبقية العالم
• آفاق المستقبل: التطبيقات الناشئة ونقاط الاستثمار الساخنة
• التحديات والمخاطر والفرص الاستراتيجية
• المصادر والمراجع

الملخص التنفيذي ونظرة عامة على السوق

يشير التعرف على النشاط في البيئات الذكية إلى التحديد الآلي وتفسير الأنشطة والسلوكيات البشرية باستخدام بيانات المستشعرات، وتعلم الآلة، وحوسبة الوعي بالسياق. هذه التقنية تدعم مجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من المنازل الذكية ومراقبة الصحة وصولاً إلى الأتمتة الصناعية وأنظمة الأمان. اعتبارًا من عام 2025، يشهد السوق العالمي للتعرف على النشاط في البيئات الذكية نموًا قويًا، مدفوعًا بالتطورات في الذكاء الاصطناعي (AI)، وانتشار أجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، وزيادة الطلب على الأتمتة الذكية عبر القطاعات.

وفقًا لـ MarketsandMarkets، من المتوقع أن يصل سوق التعرف على النشاط إلى 8.9 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025، بمعدل نمو سنوي مركب يتجاوز 13% منذ عام 2020. هذا التوسع مدفوع بتكامل الأجهزة القابلة للارتداء، والمستشعرات الذكية، وتحليل البيانات المستند إلى السحابة، مما يمكّن من المراقبة والتحليل في الوقت الفعلي للأنشطة. يواصل قطاع الرعاية الصحية، على وجه الخصوص، الاستفادة من التعرف على النشاط لمراقبة المرضى عن بُعد، واكتشاف السقوط، ورعاية المسنين، بينما تعزز حلول المنازل الذكية من راحة المستخدم وكفاءة الطاقة والأمان.

تستثمر الشركات الرئيسية في الصناعة مثل Microsoft، وIBM، وOracle بشكل كبير في المنصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تدعم قدرات التعرف على النشاط المتقدمة. تتكامل هذه الاستثمارات مع ظهور الشركات الناشئة والبائعين المتخصصين الذين يركزون على التطبيقات المتخصصة، مثل التعرف على الإيماءات، وتحليل السلوك، والأتمتة القابلة للإدراك بالسياق.

إقليميًا، تظل أمريكا الشمالية وأوروبا رائدتين في اعتماد تقنيات التعرف على النشاط، بدعم من أنظمة البحث والتطوير القوية والأطر التنظيمية المواتية. ومع ذلك، من المتوقع أن تشهد منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع نمو، مدفوعة بالتحضر السريع، ومبادرات المدن الذكية، وزيادة اعتماد المستهلكين للأجهزة المتصلة، كما أبرزت ذلك IDC.

• الرعاية الصحية: تعتبر مراقبة المرضى عن بُعد، وإعادة التأهيل، وحلول المعيشة المدعومة من العوامل الرئيسية للنمو.
• المنازل الذكية: تعتبر الأتمتة الشخصية، والأمان، وإدارة الطاقة مجالات رئيسية للتطبيق.
• الصناعة والمؤسسات: تكتسب سلامة العمال، وتتبع الإنتاجية، وتحسين العمليات زخمًا.

على الرغم من الآفاق الواعدة، تبقى التحديات مثل خصوصية البيانات، والتشغيل البيني، والحاجة إلى نماذج تعلم آلة قوية. ومع ذلك، من المتوقع أن تعالج الابتكارات المستمرة والتعاون عبر القطاعات هذه الحواجز، مما يضع التعرف على النشاط كأساس للبيئات الذكية من الجيل القادم في عام 2025 وما بعده.

الاتجاهات التكنولوجية الرئيسية في التعرف على النشاط

يتطور التعرف على النشاط في البيئات الذكية بسرعة، مدفوعًا بتقدم تقنية المستشعرات، وتعلم الآلة، والحوسبة على الحافة. في عام 2025، تشكل العديد من الاتجاهات التكنولوجية الرئيسية المشهد، مما يمكّن من الكشف عن الأنشطة بدقة أكبر، في الوقت الفعلي، وبوعي سياقي عبر المنازل وأماكن العمل والأماكن العامة.

• دمج المستشعرات متعددة الأنماط: أصبح دمج أنواع المستشعرات المتنوعة – مثل وحدات قياس التسارع، والجايروسكوبات، والكاميرات، والميكروفونات، ومستشعرات البيئة – ممارسة شائعة. من خلال دمج البيانات من مصادر متعددة، يمكن للأنظمة تحقيق دقة وموثوقية أعلى في التعرف على الأنشطة المعقدة، حتى في البيئات المزعجة أو الديناميكية. يتضح هذا الاتجاه في أحدث منصات المنازل الذكية والأجهزة القابلة للارتداء، التي تجمع بين بيانات الحركة والصوت والصورة للمراقبة الشاملة (Gartner).
• الذكاء الاصطناعي على الحافة والمعالجة على الأجهزة: لمعالجة مخاوف الخصوصية وتقليل الكمون، يتم نشر خوارزميات التعرف على النشاط بشكل متزايد على أجهزة الحافة. تسمح التطورات في رقائق الذكاء الاصطناعي منخفضة الطاقة بالاستدلال في الوقت الحقيقي مباشرة على الكاميرات الذكية، والأجهزة القابلة للارتداء، ومستشعرات إنترنت الأشياء، مما يقلل من الحاجة إلى نقل البيانات الحساسة إلى السحابة. يمثل هذا التحول أهمية خاصة في تطبيقات الرعاية الصحية والمعيشة المدعومة، حيث تكون خصوصية البيانات ذات أهمية قصوى (International Data Corporation (IDC)).
• التعلم الذاتي والتعلم الانتقالي: أدى نقص بيانات الأنشطة المعلّمة إلى تعزيز اعتماد تقنيات التعلم الذاتي والتعلم الانتقالي. تمكن هذه الأساليب النماذج من التعلم من البيانات غير المعلّمة أو تكيف المعرفة من مجالات ذات صلة، مما يقلل من الحاجة إلى التعليق اليدوي الشامل. يعجل هذا الاتجاه بنشر أنظمة التعرف على النشاط في بيئات جديدة ولحالات استخدام جديدة (McKinsey & Company).
• التعرف القابل للسياق والمخصص: تستفيد الأنظمة الحديثة بشكل متزايد من المعلومات السياقية – مثل تفضيلات المستخدم، والموقع، ووقت اليوم – لتحسين تنبؤات النشاط. تعدل خوارزميات التخصيص نماذج التعرف لتناسب المستخدمين الأفراد، مما يحسن الدقة وتجربة المستخدم، خاصة في تطبيقات المنازل الذكية واللياقة البدنية (Accenture).
• التشغيل البيني والمعايير: مع تزايد ترابط البيئات الذكية، هناك تركيز متزايد على التشغيل البيني والمعايير المفتوحة. تعمل مبادرات مثل Matter ومؤسسة التشغيل المتصل المفتوح على تسهيل التكامل السلس لقدرات التعرف على النشاط عبر الأجهزة والمنصات (Open Connectivity Foundation).

تشير هذه الاتجاهات مجتمعة إلى مستقبل يصبح فيه التعرف على النشاط أكثر دقة، ويحتفظ بالخصوصية، ويتكامل بسلاسة في البيئات اليومية، مما يفتح إمكانيات جديدة للأتمتة والأمان والخدمات المخصصة.

المشهد التنافسي واللاعبون الرئيسيون

يتطور المشهد التنافسي للتعرف على النشاط في البيئات الذكية بسرعة، مدفوعًا بتقدم الذكاء الاصطناعي، وتقنيات المستشعرات، وانتشار أجهزة إنترنت الأشياء. اعتبارًا من عام 2025، يتميز السوق بمزيج من عمالقة التكنولوجيا الراسخة، والشركات الناشئة المتخصصة، والتعاونات الأكاديمية، حيث يساهم كل منها في تطوير ونشر حلول التعرف على النشاط المتطورة.

تشمل اللاعبون الرئيسيون في هذا المجال Microsoft، وIBM، وGoogle، والذين يستفيدون جميعًا من قدراتهم الواسعة في الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية لتقديم منصات تعمل على توسيع نطاق التعرف على النشاط. تقوم هذه الشركات بدمج خوارزميات تعلم الآلة مع البيانات الواردة من الأجهزة القابلة للارتداء، والكاميرات، ومستشعرات البيئة لتمكين المراقبة في الوقت الفعلي والأتمتة القابلة للإدراك بالسياق في المنازل الذكية، والمكاتب، ومرافق الرعاية الصحية.

بالإضافة إلى هؤلاء العمالقة التكنولوجيين، تبرز شركات مثل Honeywell وSiemens في أتمتة الصناعة والبناء، حيث تدمج التعرف على النشاط في أنظمة إدارة المباني الذكية الخاصة بها. تركز حلولهم على تحسين الطاقة، والأمان، وراحة الساكنين، وغالبًا ما تكون مخصصة لعملاء الشركات والعقارات التجارية.

يتميز السوق أيضًا بشركات ناشئة مبتكرة مثل Cognitive Systems وSensara، التي تتخصص في دمج المستشعرات المتقدمة وتحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تشتهر هذه الشركات بخفة الحركة في تطوير التطبيقات المتخصصة، مثل مراقبة رعاية المسنين والتدخلات الصحية المخصصة، وغالبًا ما تتعاون مع مقدمي الرعاية الصحية وشركات التأمين لتقديم خدمات ذات قيمة مضافة.

تلعب المؤسسات الأكاديمية والبحثية، بما في ذلك التعاون مع الصناعة، دورًا مهمًا في دفع حدود التعرف على النشاط. على سبيل المثال، أدت المشاريع المشتركة بين MIT والشركات التقنية الرائدة إلى تطوير خوارزميات جديدة للكشف عن النشاط البدني غير الملحوظ باستخدام إشارات لاسلكية ومستشعرات محيطة.

وفقًا لتقرير عام 2024 من MarketsandMarkets، من المتوقع أن تزداد شدة المنافسة مع دخول المزيد من اللاعبين إلى السوق، يجدر بهم ذلك الطلب المتزايد على حلول البيئة الذكية في القطاعات السكنية والتجارية والرعاية الصحية. الشراكات الاستراتيجية، والاندماجات، والاستحواذات هي شائعة، حيث تسعى الشركات لتوسيع قدراتها التكنولوجية وانتشارها العالمي.

بشكل عام، يتميز المشهد التنافسي في عام 2025 بالابتكار السريع، والتعاون عبر القطاعات، واتجاه واضح نحو أنظمة التعرف على النشاط المتكاملة والتي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مما يعزز الأتمتة، والسلامة، وتجربة المستخدم في البيئات الذكية.

توقعات نمو السوق (2025–2030): معدل النمو السنوي المركب، التحليل المالي والحجمي

من المتوقع أن يشهد السوق العالمي للتعرف على النشاط في البيئات الذكية نموًا قويًا بين عامي 2025 و2030، مدفوعًا بتقدم تقنيات المستشعرات، والذكاء الاصطناعي، وانتشار أجهزة إنترنت الأشياء. وفقًا للتوقعات من MarketsandMarkets، من المتوقع أن يصل سوق التعرف على النشاط إلى معدل نمو سنوي مركب يبلغ حوالي 16.5% خلال هذه الفترة. هذا النمو مدعوم بزيادة الطلب على التطبيقات القابلة للإدراك بالسياق في المنازل الذكية، والرعاية الصحية، والأتمتة الصناعية.

تشير توقعات الإيرادات إلى أن حجم السوق العالمي، الذي قُدّر بحوالي 3.5 مليار دولار أمريكي في عام 2024، سيتجاوز 7.5 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030. يعود هذا الارتفاع إلى دمج أنظمة التعرف على النشاط في الإلكترونيات الاستهلاكية، مثل الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء، فضلاً عن دورها المتزايد في حلول الأمان والمراقبة. Grand View Research تسلط الضوء على أن أمريكا الشمالية ستستمر في الهيمنة على حصة الإيرادات، لكن من المتوقع أن تشهد منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع نمو، مدفوعًا بمبادرات المدن الذكية وزيادة اعتماد الأجهزة المتصلة.

من حيث الحجم، من المتوقع أن يتزايد عدد الأجهزة المعتمدة على التعرف على النشاط بشكل كبير. تقدر International Data Corporation (IDC) أنه بحلول عام 2025، ستقوم أكثر من 1.2 مليار جهاز بيئة ذكية بإدماج قدرات التعرف على النشاط، ومن المتوقع أن يتضاعف هذا الرقم بحلول عام 2030. يجعل انتشار المستشعرات منخفضة التكلفة وحلول الحوسبة على الحافة من الممكن إدماج التعرف على النشاط في مجموعة واسعة من التطبيقات، من مراقبة رعاية المسنين إلى أنظمة إدارة الطاقة.

• الرعاية الصحية: من المتوقع أن يشهد القطاع معدل نمو سنوي مركب يتجاوز 18%، حيث تزيد المستشفيات ومرافق المعيشة المدعومة من نشر التعرف على النشاط لمراقبة المرضى واكتشاف السقوط.
• المنازل الذكية: من المتوقع أن تصل الإيرادات من تطبيقات المنازل الذكية إلى 2.1 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، مدفوعةً بالطلب المتزايد من المستهلكين على الأتمتة والأمان.
• الأتمتة الصناعية: من المتوقع أن تسهم الاعتمادات في التصنيع وسلسلة التوريد بشكل كبير في حجم السوق، مع أمان العمال والصيانة التنبؤية كحالات استخدام رئيسية.

بشكل عام، ستتميز الفترة من 2025 إلى 2030 بتبني متسارع، وابتكار تكنولوجي، وتوسيع مجالات التطبيق، مما يضع التعرف على النشاط كأساس للبيئات الذكية من الجيل القادم.

تحليل السوق الإقليمي: أمريكا الشمالية، وأوروبا، ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ، وبقية العالم

يشهد السوق العالمي للتعرف على النشاط في البيئات الذكية نموًا قويًا، حيث تُشكل الديناميات الإقليمية اعتماد التكنولوجيا، والأطر التنظيمية، والاستثمار في البنية التحتية الذكية. في عام 2025، تقدم أمريكا الشمالية، وأوروبا، ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ (APAC)، وبقية العالم (RoW) فرصًا وتحديات مميزة للبائعين والمساهمين.

تظل أمريكا الشمالية المنطقة الرائدة، مدفوعة بتبني مبكر لتقنيات المنازل الذكية، ووجود قوي للاعبين الرئيسيين في التقنية، واستثمارات كبيرة في تطبيقات الرعاية الصحية والأمان. تستفيد الولايات المتحدة، على وجه الخصوص، من بنية تحتية متقدمة لإنترنت الأشياء وبيئة ناضجة لأبحاث الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML). وفقًا لـ International Data Corporation (IDC)، شكلت أمريكا الشمالية أكثر من 35% من نشرات البيئة الذكية العالمية في عام 2024، مع إدماج حلول التعرف على النشاط بشكل متزايد في رعاية المسنين، وأتمتة المنازل، وأنظمة سلامة مكان العمل.

تتبع أوروبا عن كثب، مدفوعةً بالتشريعات الصارمة لحماية الخصوصية مثل GDPR وتركيزها على التنمية الحضرية المستدامة. تقع دول مثل ألمانيا، والمملكة المتحدة، والدول الإسكندنافية في المقدمة، حيث تستفيد من التعرف على النشاط لإدارة الطاقة، وعيشة مدعومة، والسلامة العامة. تسارع تمويل الاتحاد الأوروبي لمبادرات المدن الذكية والتحول الرقمي، كما أبرزت التقارير الصادرة عن المفوضية الأوروبية، من تبني أنظمة القابلة للإدراك بالسياق في كلا القطاعين العام والخاص.

تُعتبر منطقة APAc المنطقة الأسرع نموًا، مع معدل نمو سنوي مركب متوقع يتجاوز 20% حتى عام 2025، وفقًا لتقرير أوضحته Gartner. يعتبر التحضر السريع، ومشاريع المدن الذكية التي يقودها الحكومة، وانتشار أجهزة إنترنت الأشياء ذات التكلفة المعقولة من العوامل الرئيسية. تتصدر الصين، واليابان، وكوريا الجنوبية هذا الاتجاه، مع استثمارات كبيرة في مراقبة الذكاء الاصطناعي، والرعاية الصحية الذكية، والإلكترونيات الاستهلاكية. وقاعدة السكان الكبيرة في المنطقة وارتفاع الطبقة المتوسطة تعزز بشكل أكبر الطلب على حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة والآمنة.

• تشمل بقية العالم (RoW) أمريكا اللاتينية، والشرق الأوسط، وأفريقيا، حيث التبني في بداياته ولكنه يتسارع. يتسارع النمو من خلال زيادة انتشار الهواتف المحمولة، والتطوير الحضري، والشراكات الدولية. وفقًا لـ Statista، من المتوقع أن يتضاعف اعتماد المنازل الذكية في أمريكا اللاتينية بحلول عام 2025، مما يخلق فرصًا جديدة لبائعي التعرف على النشاط، لا سيما في مجالات الأمان وإدارة الطاقة.

بشكل عام، بينما تهيمن أمريكا الشمالية وأوروبا في النضج والأطر التنظيمية، تعيد التوسع السريع في APAC والفرص الناشئة في RoW تشكيل المشهد التنافسي للتعرف على النشاط في البيئات الذكية.

آفاق المستقبل: التطبيقات الناشئة ونقاط الاستثمار الساخنة

تتميز آفاق المستقبل للتعرف على النشاط في البيئات الذكية بالتقدم التكنولوجي السريع وتوسيع مجالات التطبيق، مما يعد القطاع بنمو قوي وابتكار حتى عام 2025 وما بعده. مع نضوج الذكاء الاصطناعي (AI)، والحوسبة على الحافة، وتقنيات المستشعرات، من المتوقع أن تصبح أنظمة التعرف على النشاط أكثر دقة، وقابلة للإدراك بالسياق، وفعالة في استهلاك الطاقة، مما يتيح موجة جديدة من الأتمتة الذكية عبر الصناعات.

تعتبر التطبيقات الناشئة بارزة بشكل خاص في الرعاية الصحية، حيث يتم استخدام التعرف على النشاط لرصد المرضى عن بُعد، واكتشاف السقوط، ودعم إعادة التأهيل. يسمح دمج الأجهزة القابلة للارتداء والمستشعرات المحيطية بالرصد المستمر وغير المتطفل للمرضى المسنين أو chronically ill patients، مما يحسن النتائج ويقلل من تكاليف الرعاية الصحية. وفقًا لـ MarketsandMarkets، من المتوقع أن يكون قطاع الرعاية الصحية من أسرع القطاعات نمواً، مدفوعًا بالاعتماد المتزايد على حلول الرعاية الصحية المنزلية الذكية.

تمثل المدن الذكية نقطة استثمار أخرى، حيث تقوم الحكومات البلدية والشركاء من القطاع الخاص بنشر التعرف على النشاط لتعزيز السلامة العامة، وتحسين استخدام الطاقة، وتبسيط التنقل الحضري. على سبيل المثال، يمكن للأنظمة الذكية للمراقبة الكشف عن سلوكيات غير عادية في الوقت الفعلي، بينما تتكيف أنظمة الإضاءة والتكيف حسب أنماط الإشغال، مما يساهم في تحقيق أهداف الاستدامة. تتوقع IDC أن تتجاوز النفقات العالمية على تقنيات المدن الذكية 200 مليار دولار بحلول عام 2025، حيث يلعب التعرف على النشاط دوراً محورياً في هذا النظام البيئي.

في قطاع المستهلك، تتطور المنازل الذكية لتجاوز الأتمتة البسيطة لتقديم تجارب مخصصة بناءً على نشاط المستخدم. تتكامل مساعدات الصوت، والأجهزة الذكية، وأنظمة الأمان بشكل متزايد مع خوارزميات التعرف على النشاط، مما يمكِّن الاستجابة الاستباقية لروتين وتفضيلات المقيمين. يتوقع Statista أن يصل سوق المنازل الذكية العالمي إلى 231 مليار دولار بحلول عام 2025، بدعم من التقدم في الوعي السياقي وتصميم يركز على المستخدم.

• الرعاية الصحية: الرصد عن بُعد، واكتشاف السقوط، والرعاية المخصصة.
• المدن الذكية: السلامة العامة، وإدارة الطاقة، والتنقل الحضري.
• المنازل الذكية للمستهلكين: الأتمتة المخصصة والأمان.
• إنترنت الأشياء الصناعي: سلامة العمال، والصيانة التنبؤية، وتحسين العمليات.

تتدفق الاستثمارات في الشركات الناشئة واللاعبين الراسخين على حد سواء، حيث تتركز رؤوس الأموال الاستثماریة والبحث والتطوير الشركات على تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات التي تحافظ على الخصوصية، والتشغيل البيني عبر المنصات. مع تطور الأطر التنظيمية لمعالجة مخاوف الخصوصية والأخلاقيات، من المحتمل أن تلتقط الشركات التي تعطي أولوية لحلول التعرف على النشاط المأمونة، والشفافة، والموافقة من المستخدم حصة سوقية كبيرة.

التحديات والمخاطر والفرص الاستراتيجية

يستعد مجال التعرف على النشاط في البيئات الذكية للنمو الملحوظ في عام 2025، ولكنه يواجه مجموعة معقدة من التحديات، والمخاطر، والفرص الاستراتيجية. مع اعتماد المنازل الذكية، والمكاتب، والمدن بشكل متزايد على الأنظمة المدفوعة بالمستشعرات لتفسير سلوك الإنسان، من الضروري معالجة عدد من القضايا الحرجة لضمان قبول قوي وخلق قيمة.

التحديات والمخاطر

• خصوصية البيانات والأمان: تثير جمع ومعالجة البيانات السلوكية المستمرة مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية. يمكن أن يضر الوصول غير المصرح به أو سوء استخدام المعلومات الحساسة بثقة المستخدمين ويعرض المنظمات للعقوبات التنظيمية، خاصة بموجب أطر مثل قانون حماية البيانات العامة في الاتحاد الأوروبي (GDPR) (المفوضية الأوروبية).
• جودة البيانات والتعليق: تعتبر بيانات عالية الجودة ومعلمة أساسية لتدريب نماذج التعرف على النشاط بدقة. ومع ذلك، فإن التعليق اليدوي يتطلب جهدًا كبيرًا وعرضة للأخطاء، بينما يمكن أن يؤدي التعليق الآلي إلى إدخال تحيزات أو عدم دقة تؤثر على موثوقية النظام (Gartner).
• التشغيل البيني والمعايير: إن انتشار الأجهزة والمنصات المتنوعة يجعل التكامل السلس أمرًا معقدًا. يمكن أن يعيق نقص البروتوكولات القياسية قابلية التوسع ويحد من التوافق عبر البائعين (المنظمة الدولية للتوحيد القياسي).
• قيود المعالجة في الوقت الفعلي: تتطلب العديد من البيئات الذكية التعرف على النشاط في الوقت الفعلي مع زمن انتقال منخفض. يبقى تحقيق ذلك مع موارد الحوسبة على الحافة المحدودة، مع الحفاظ على الدقة، عقبة فنية (International Data Corporation (IDC)).

الفرص الاستراتيجية

• الذكاء الاصطناعي على الحافة والتعلم الفيدرالي: يمكن أن يعزز نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على الحافة واستخدام التعلم الفيدرالي الخصوصية، ويقلل من زمن الانتقال، ويسمح بالتعرف على النشاط بشكل مخصص دون تجميع بيانات مركزي (NVIDIA).
• الرعاية الصحية والمعيشة المدعومة: هناك طلب متزايد على التعرف على النشاط في رعاية المسنين، وإعادة التأهيل، وإدارة الأمراض المزمنة. تقدم الحلول القادرة على مراقبة الأنشطة اليومية بشكل غير مزعج قيمة كبيرة لمقدمي الرعاية الصحية والمرضى (Frost & Sullivan).
• تكامل المدن الذكية:يمكن أن يقود التعرف على النشاط الكفاءات في التخطيط الحضري، والسلامة العامة، والنقل من خلال تقديم رؤى قابلة للتنفيذ حول حركة السكان وسلوكياتهم (SmartCitiesWorld).
• مبادرات المعايير: يمكن أن تتيح التعاون الصناعي في المعايير التشغيلية أسواقًا جديدة وتسريع التبني من خلال تقليل تعقيد التكامل (المعهد الأوروبي لمعايير الاتصالات (ETSI)).

باختصار، على الرغم من أن الطريق إلى الأمام للتعرف على النشاط في البيئات الذكية يعاني من تحديات فنية وأخلاقية، توفر الاستثمارات الاستراتيجية في الذكاء الاصطناعي الذي يحافظ على الخصوصية، وتطبيقات الرعاية الصحية، والمعايير الفرص الكبيرة للزعامات السوقية في عام 2025.

المصادر والمراجع

• MarketsandMarkets
• Microsoft
• IBM
• Oracle
• IDC
• McKinsey & Company
• Accenture
• Google
• Honeywell
• Siemens
• Cognitive Systems
• Sensara
• MIT
• Grand View Research
• المفوضية الأوروبية
• Statista
• المنظمة الدولية للتوحيد القياسي
• NVIDIA
• Frost & Sullivan
• SmartCitiesWorld