DSP再次在十字路口，此时股权是IOT领域的通信，语音和视觉应用。
“DSP已经死了;长LIVE DSP。”
研究公司总裁的斯特劳斯将在2002年写下这一点。他指出，在现货DSP（数字信号处理器）芯片的卷中跌幅下降时，DSP核心越来越多地在数字筹码中实施相机，蓝牙Wi-Fi和电缆调制解调器。
快进至2016年，在物联网（物联网）时仍然是真实的。DSP Evolution Saga的最新转弯在2010年中期来到2010年代中期，当IoT Bandwagon开始重振许多电子领域：消费者，汽车，工业等等。接下来，CPU核心主电臂开始整合DSP扩展和浮点硬件，一些行业观察者认为甚至嵌入式DSP实现也类似于死亡旋钮。
然而，如前所述，这种DSP扩展的微控制器主要能够为电机控制和音频挑选少量信道的相对简单的应用。换句话说，需要相对低性能浮点处理的系统设计。然而，在IOT设计中，在高效计算是一个关键需求的情况下，DSP实现似乎仍然保持摇摆，以便以其超低功耗的优点。
TI的ADA TDA3x芯片组基于C66x DSP核心
以一款具有传感器融合、声音传感、语音激活和音乐播放功能的智能手表为例。在这里，一个嵌入式DSP的功耗是小型MCU的一半。接下来，开放和可编程的DSP核心允许物联网开发人员将相同的硅重新用于略有不同的应用程序。
例如，工程师可以改变最初为计算机视觉应用程序的片上（SOC）内的DSP上运行的软件，并为类似于监视的情况进行稍微类似的用例，重新启动它。这对于低批量的物联网应用是具有重要优势。
DSP架构的演变现在是推导最新的DSP投资组合，以支持新的编程框架OpenCl.和openmp.。此外，DSP技术正在朝向64位架构，同时吹嘘更大的计算能力和传染媒介处理和多核相干性等功能。
在物联网领域，dsp主要关注三个关键领域:通信、音频/语音和图像/视觉。首先，基于dsp的可编程PHY解决方案可以在使物联网设备支持在不同带宽和范围运行的多个连接标准方面发挥至关重要的作用。
塞瓦里XM4成像DSP核心承诺了一个无数的应用程序
对于音频和语音传感，DSP的超低功耗消耗很长的路在“始终录制”的语音控制功能中。因此，越来越多的可穿戴性和传感器的物联网设备现在正在采用以这种扬声器识别为本的应用程序启用DSP的语音生物测量分析。
因此，在图像和计算机视觉领域，dsp在促进计算量大的目标检测和识别方面发挥着关键作用。例如，在先进的驾驶辅助系统(ADAS)应用中，dsp可以运行像CNN和DNN这样的深度学习算法，与cpu和gpu相比，功耗更低。
