با پیشرفت سریع اینترنت اشیا (IoT) و دستگاه های هوشمند، کاربرد پردازنده های حسگر در صنایع مختلف به طور پیوسته در حال گسترش است و روندهای صنعت به طور مداوم در حال تغییر هستند. از یک سو، ظهور محاسبات لبه، پردازندههای حسگر را به سمت پردازش محلی سوق داده است. در حالی که روشهای محاسباتی مبتنی بر ابر سنتی{2}}میتوانند تأخیر انتقال داده را معرفی کنند، تغییر وظایف پردازش داده به سطح دستگاه میتواند زمان پاسخ را بهطور قابلتوجهی کاهش دهد و عملکرد زمان واقعی را افزایش دهد.
با عمیقتر شدن اتکا به دستگاههای تلفن همراه و سیستمهای تعبیهشده، طراحی کم مصرف-به عنوان یک روند حیاتی در توسعه پردازندههای حسگر ظاهر شده است. این پردازندهها نه تنها باید مصرف انرژی را به حداقل برسانند-بدون به خطر انداختن عملکرد-، بلکه باید راندمان بالایی را در طول دورههای طولانی کارکرد حفظ کنند.
علاوه بر این، با پیشرفت مداوم فناوری هوش مصنوعی، سطح هوش تعبیه شده در پردازندههای حسگر به طور پیوسته در حال افزایش است. تعداد فزایندهای از پردازندههای حسگر اکنون الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را ادغام میکنند و آنها را قادر میسازد تا دادههای جمعآوریشده را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل و پردازش کنند. این پردازش هوشمند نه تنها کارایی پردازش داده ها را افزایش می دهد، بلکه قابلیت های تطبیقی سیستم را نیز افزایش می دهد.