因为物联网应用要求处理器设计，要提供面向最终用户和应用程序的解决方案。物联网应用的芯片设计强调功率效率，随工业级人工智能技术的应用，越来产生越多的数字平台，而下一代工业数字平台的演进，就是让工业设施可以在不同的网络环境下运转，对各类主板芯片的需求随之增加，研发集成效果是否优异、软件支撑平台是否便利，就成为考量一款嵌入式处理器解决方案性能的主要因素。
以数据隐私为例，物联网设备在服务用户或企业时，会产生大量的运行数据，其中会包含一些隐私、机密信息，一旦隐私数据泄漏就将给企业、用户带来不同程度的损失。比如家庭物联网中的摄像头、扫地机器人在自动运行中产生的图片、视频泄露等，使用户饱受损失。而嵌入式人工智能技术可以让设备在非联网的情况下独立运行，一定程度上保证了数据的隐私性，另外随着智能联网设备的普及，集成智能设备的硬件终端也将随之出现，可以保证数据的“物理隔离”。
许多新的APP在前期设计中大都包含或多或少的人工智能功能，对数据的获取和整理的能力有了显著的提升，便于平台方对APP的运营。而更深入地嵌入式人工智能应用正在围绕物联网领域展开。智能终端并不是完全需要在云平台上进行，会给通信传输带来较大压力，同时未来解决数据延迟和安全性等问题，边缘计算逐渐开始被应用。