随着科技的飞速发展，特别是在信息技术和人工智能领域的突破，人们对于“智能”的认知也在不断深化。从最初简单的机器人、计算机到如今复杂的人工智能系统，每一步进步都让我们重新思考什么是“智能”，以及这背后的装备与系统应该归类于哪一类。

首先，让我们回顾一下“智能装备与系统属于什么类”这个问题。从字面上理解，“装备”通常指的是某种工具或设备，而“系统”则是一个更为复杂的概念，它包含了一系列相互关联、协同工作的组件。在军事领域，例如，一个坦克可以被视作一种装备，而坦克上的各种传感器、导航系统等，则构成了其所在的大型综合战斗平台——一个庞大的军事系统。因此，从广义上来说，“装备”和“系统”都是非常宽泛的概念，它们可以跨越多个行业，不仅限于军事，还包括医疗、交通、制造业等众多领域。

然而，当我们谈论到的不再是单纯的地理位置或物理属性，而是功能性和能力层面的东西时，我们开始意识到这里涉及到了另外一层含义，即智慧或者说自动化程度。在现代社会中，无论是工业4.0中的自动化生产线还是家用电子产品中的语音助手，都体现出了不同程度的人工智能应用。这意味着我们的分类不再仅仅基于硬件特征，更重要的是要考虑软件层面的处理能力，以及这些设备如何通过数据分析来提供决策支持。

这种变化带来的问题就是当下的分类体系是否还能适应这样的新需求？传统意义上的机械工程可能无法完全涵盖那些需要进行复杂算法处理、大量数据分析并快速响应环境变化的情境。而且，由于人工智能技术本身是一门交叉学科，它同时涉及计算机科学、数学统计学甚至哲学等多个领域，因此将其归入任何一个既有的分类框架都会显得有些狭隘。

不过，并非所有关于此的问题都没有答案。实际上，在不同的行业内，对于所谓的"智慧"或"高级"技术使用者而言，他们已经形成了一套自己的术语和划分标准。比如在商业软件开发中，可以明确地区分出不同的级别，如基础功能、高级功能以及AI驱动服务。但即使如此，这些标准仍然局限于特定业务场景，其普适性并不强大。

为了解决这个难题，我们需要重新审视我们的分类方法，同时结合最新的人工智能理论来制定更加精细化且灵活可扩展的体系。这包括但不限于以下几个方面：

定义清晰：首先，我们必须给出对「smart」、「intelligent」等关键词的一致定义，以便能够准确判断哪些产品应当被归入「smart equipment and systems」之列。

功能评估：除了硬件外，我们还需考虑产品提供怎样的服务及其自动控制水平。此举将帮助我们区分那些仅拥有有限自我调节能力（比如温度控制）与真正具备学习能力并根据用户行为调整自身性能（如推荐引擎）的设备。

用户体验：用户界面设计及其反馈机制也是衡量「smartness」的重要因素之一。如果一个装置能够有效地向用户展示信息，并允许他们轻松操作它，那么它无疑具有更高级别的人口心理。

市场接受度：最后，但绝非最不重要的一点，是市场上的接受度。一款产品若能迅速获得消费者的好评，并且持续更新以满足新需求，那么它很可能会被认为是一个具有高度「intelligence」的创新品。

未来前瞻性思维：同时，要准备迎接未来的挑战，比如物联网(IoT)、边缘计算(Edge Computing)和云端(Cloud Computing)之间如何平衡，使得资源利用效率最大化，同时保持实时性的必要性考量进入我们的讨论范畴内。

综上所述，对待现代科技尤其是AI时代下各类设备与整体生态结构中元素赋予它们相关属性依据的一个核心原则应当建立起开放式框架，以保证该框架能够随着时间推移不断演进以符合不断变化世界各国经济社会状况发展趋势。此过程中，将不得不勇敢面对既定的知识边界与预设条件，因为人类历史每一次重大变革往往伴随着旧观念淘汰、新思想诞生的转折点。这正是我认为当前对于定义新的终极目标——《Smart》— 的迫切呼唤。我希望这篇文章能够激发读者思考，在日益增长个人隐私权利保护意识下，对《Smart》究竟是什么含义，以及未来人们如何把握这一概念，将成为探索未来的必由之路。我想知道您现在觉得自己对于《Smart》有什么样的看法吗？