因為物聯網應用要求處理器設計，要提供面向最終用戶和應用程序的解決方案。物聯網應用的芯片設計強調功率效率，隨工業級人工智能技術的應用，越來產生越多的數字平臺，而下一代工業數字平臺的演進，就是讓工業設施可以在不同的網絡環境下運轉，對各類主板芯片的需求隨之增加，研發集成效果是否優異、軟件支撐平臺是否便利，就成為考量一款嵌入式處理器解決方案性能的主要因素。
以數據隱私為例，物聯網設備在服務用戶或企業時，會產生大量的運行數據，其中會包含一些隱私、機密信息，一旦隱私數據泄漏就將給企業、用戶帶來不同程度的損失。比如家庭物聯網中的攝像頭、掃地機器人在自動運行中產生的圖片、視頻泄露等，使用戶飽受損失。而嵌入式人工智能技術可以讓設備在非聯網的情況下獨立運行，一定程度上保證了數據的隱私性，另外隨著智能聯網設備的普及，集成智能設備的硬件終端也將隨之出現，可以保證數據的“物理隔離”。
許多新的APP在前期設計中大都包含或多或少的人工智能功能，對數據的獲取和整理的能力有了顯著的提升，便于平臺方對APP的運營。而更深入地嵌入式人工智能應用正在圍繞物聯網領域展開。智能終端并不是完全需要在云平臺上進行，會給通信傳輸帶來較大壓力，同時未來解決數據延遲和安全性等問題，邊緣計算逐漸開始被應用。
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