在最近几年中，由于传感器和MCU的成本下降，销售量不断攀升，越来越多的组织尝试通过在其产品中添加传感器驱动的嵌入式人工智能来加以利用。

汽车正在推动这一趋势。目前，平均每辆非自动驾驶汽车都有100个传感器，向30～50个微控制器发送信息，这些微控制器运行大约100万行代码，每天每辆汽车产生1TB数据。奢侈型车辆的数量可能是相同数量的两倍，而自动驾驶型车辆会极大地显著提高传感器检查的效率。

然而，这不仅仅是汽车趋势。随着旋转，往复运动和其他类型设备的创造者蜂拥而至，以增加对状态监测和预测支持的效用，以及从牙刷、吸尘器到健身的大量新消费产品，工业设备逐渐变得“光彩照人”。监视器添加仪表和“智能”。

每月都会引入越来越多的智能设备。人们现在正处于人工智能和机器学习这一极其重要的结构中，并已发现其进入嵌入式设备核心的方式。例如，自动打开和关闭的智能家居照明系统取决于房间中是否有人。从所有人的角度来看，该系统看起来都不是过分时尚。但是，当考虑所有内容时，就会了解到该系统实际上是在独自解决所有选择。考虑到来自传感器的贡献，微控制器/SOC得出是否打开灯的结论。

要同时完成所有这些工作，应对各种变化以在关键限制内在边缘实时进行麻烦的检测并非易事。无论如何，使用当前的工具，集成用于信号的机器学习的新选项（例如Reality AI），变得越来越简单。

他们可以定期实现逃避传统工程模型的检测。他们通过显着提高生产力和强制性的数据利用来克服变化来做到这一点。传统的工程方法通常将基于物理模型，利用数据来评估参数，而机器学习方法可以自动适应这些模型。他们弄清楚了如何从原始信息中直接识别签名，并利用机器学习的机制（数学）将目标与非目标隔离开，而无需依靠物理科学。

在许多不同的区域，机器学习和嵌入式系统的融合将带来巨大的机遇。例如，医疗保健现在正获得将资源投入人工智能技术的回报。物联网或物联网同样将从人工智能的引入中受益匪浅。我们将拥有智能自动化解决方案，以促进节能，降低成本，并消除人为失误。

由于组织希望使用神经网络和深度学习来推测时间序列数据，因此预测是许多机器学习/人工智能对话的中心。有价值的是能够吸收信息并迅速确认对它如何改变长期前景的见识的能力。此外，大部分情况依赖于全球供应链，这使得改进工作很难精确地预测。

到目前为止，生产线中最不安全的位置可能是由机器处理的。由于嵌入式电子技术和工业自动化的进步，我们拥有开创性的微控制器，可在装配厂中运行整个机械生产系统。然而，这些机器中的大多数并非完全是全自动的，仍然需要某种类型的人工工作。无论如何，引入机器学习将帮助工程师炮制可以在零人为干预下工作的真正智能机器的时候到了。