物聯網的發展趨勢與MCU市場的關系密不可分，無論是連接用的小型節點、收集與記錄數據的傳感器中樞，主要都以MCU平臺為基礎。嵌入式主板AI在機器智能學習發展的突破中催生了ASIC芯片需求，也衍生了IP、SSD、MCU的大商機。其中，機器人、工業應用、機器視覺、聽覺等需求增加使模擬數據的產出也明顯提升，利用MCU與傳感器來得到外界信息的解決方案需求也將隨之上揚。
有業內人士表示，現在大部分人工智能都是在處理器或服務器級別的計算設備上實現的，MCU以前都是做一些相對簡單的實時性應用，數據處理應用比較少。隨著MCU制造工藝的變化使其與CPU之間的界限也開始變得模糊，MCU性能的提升使其可以多做一些算法，也能輔助人工智能的開發。目前在人工智能的一些神經網絡引擎方面，也已經可以在MCU上實現，可以幫助用戶實現諸如場景識別等算法；另一方面，MCU所能提供的低功耗運行，將為消費類電子的AI算法應用帶來更佳的用戶體驗。
傳統的聯網方式在中高端MCU產品中都已經有了，MCU集成無線連接技術已經成為了趨勢，Wi-Fi、藍牙、LoRa、NB-IoT都會集成到MCU的方案里，未來會根據具體的需求和應用場景決定集成的連接技術供客戶選擇，同時也將加快產品的開發速度以滿足市場的需求。 
除了聯網功能，高效的傳感器接口、各種功能和集成也是關鍵。有業內人士表示，將各種功能集成到MCU中有許多益處，包括更低的解決方案成本、更小的占板面積和更高的功能集成度，進而可產生更高的性能和更低的能耗。
內核和工藝限制MCU性能的提升，與CPU需要把所有程序都放到內存運行不同，MCU是將程序放到片上Flash進行讀取和執行，Flash的工藝包括讀取速度都影響MCU性能的提升。不過隨著新的IP技術的出現，比如ART加速器在MCU內部的廣泛應用，這些限制性能的瓶頸已經被突破。功耗方面，之前MCU普遍采用180nm甚至更高制程工藝，現在市面有推出的量產MCU基于40nm工藝，新的工藝不僅能降低功耗，也能對性能提升有所幫助。
從性能規劃上來看，無論是50MHz、100MHz還是高性能400MHz、500MHz的系列都會有低功耗的產品。目的就是盡量在不降低性能和減少功能的前提下做到功耗最低，讓客戶有更好的選擇。當然，要達到這個目標除了硬件方面的優化，軟件方面也需要進行優化。因此不僅需要MCU廠商去努力，也需要方案廠商等的共同努力。另外，MCU的性價比在不斷提升，與專用芯片的性價比越來越接近，這有利于MCU在物聯網市場的推廣。
隨著32位MCU 開發應用的成本逐漸降低，在消費電子、通訊產品、工業、醫療等領域已經得到了廣泛的應用，32位MCU出貨量急起直追，但仍未超越8位MCU。其中很重要的原因就是8位MCU性能的持續提升以及本身的價格優勢。
為了滿足物聯網智能家居、智能汽車、智能制造以及可穿戴設備、人工智能等眾多應用的需求，MCU的連網性能、豐富的接口、更多的集成必不可少，性能、功耗、安全性的提升同樣不容忽視。在人工智能、智能汽車等智能化應用的推動下，繼全球領先的MCU企業之后大部分MCU企業都已經全面進軍32位MCU領域，32位MCU將迎來更大幅度的增長。
