ARM架构的嵌入式系统因其低功耗、高性能等优点，在物联网、智能硬件等领域广泛用。随着边缘计算的发展，越来越多的AI算法（包括机器学习和深度学习）被部署到这些设备上。使用深度学习模型进行图像识别或者语音识别，以实现特定的功能。但是注意的是，由于ARM处理器的性能限制选择适合的模型，优化算法以提高运行效率。

在宠物寄养中心使用ARM嵌入式系统来监控环境参数（如温度、湿度），通过机器学习预测宠物的行为模式，提供更好的照顾。通过摄像头捕捉视频，使用深度学习进行人脸识别，确认只有授权的人才能接触宠物。

在纸张制造过程中，通过ARM嵌入式系统收集各种数据（如温度、湿度、浆料浓度等），利用机器学习优化生产过程，提高质量和效率。使用视觉检测技术，通过深度学习模型检查纸张的质量。

在精准农业中，ARM嵌入式系统用于监测土壤湿度、光照强度等因素，帮助农民做出决策。通过机器学习和深度学习分析历史数据，预测作物生长情况和产量，提高农业生产效率。