智能装备与系统属于什么类，通常可以从其功能、应用领域和技术特点等多个角度进行分类。下面，我们将分别探讨这方面的知识。

首先，从功能上看，智能装备与系统可以分为感知、控制和执行三大类。感知型智能装备主要负责对外部环境进行监测和数据采集，如摄像头、传感器等，它们能够收集并分析周围环境的信息，为后续决策提供依据。控制型则是指那些能够接收命令并对设备或机器人进行操作的系统，比如自动驾驶汽车中的导航系统，它通过处理大量数据来指导车辆行进方向。此外，执行型则是指真正执行任务的部分，如工业机器人手臂，它们根据预设程序或实时调整参数完成复杂的物料搬运工作。

其次，从应用领域来看，可以将智能装备与系统分为军事、医疗、工业自动化等几个主要领域。在军事领域内，智能装备往往用于增强士兵作战能力，如无人机用于侦察和攻击，以及网络战中使用的人工智能工具。而在医疗行业中，随着科技发展，一些高级辅助手术装置已经被广泛采用，这些设备能帮助医生更精确地诊断疾病，并且在手术过程中提供实时反馈。此外，在工业自动化里，使用了各种各样的机器人和模块化生产线，以提高效率降低成本。

再者，从技术特点出发，可以将这些设备划分为基于规则（Rule-based）、基于模型（Model-based）以及基于学习（Learning-based）的类型。规则驱动的设计依赖于预定义规则集合，而模型驱动的是建立在某种数学模型基础上的，这种方法适用于需要复杂计算的情况。但是在实际应用中，由于数据量巨大而且不断变化，因此学习型方法越来越受到重视。这一类型包括深度学习算法，对于解决一些模式识别问题非常有效。

此外，还有一个重要的话题，那就是安全性问题。在任何涉及到用户个人信息或者对公共安全都有影响的情境下，都必须考虑到隐私保护以及防止恶意行为。因此，无论是哪一类智能装备与系统，都要加强安全性设计，让它们更加可靠、高效，同时也不会给用户带来风险。

最后，不得不提到的还有标准化的问题。在不同国家甚至同一地区内部，每个组织可能会有一套自己的标准，这对于产品制造商来说是一个挑战，因为他们需要遵循多个不同的标准以保证全球市场可用性。这要求相关机构之间保持沟通协调，以推动共同制定国际统一标准，使得所有参与者都能遵循相同的规则。

综上所述，无论从功能角度还是从应用场景或者技术层面，都可以看到不同类型的smart devices & systems存在，但这并不意味着它们没有交叉，也不是孤立存在，而是在互相补充之余共同构建了一片庞大的智慧世界，其中每一种都是不可或缺的一环。