Esineiden internetin (IoT) ja älylaitteiden nopean kehittymisen myötä anturiprosessorien käyttö laajenee tasaisesti eri toimialoilla, ja alan trendit kehittyvät jatkuvasti. Toisaalta reunalaskennan nousu on ajanut anturiprosessorit kohti paikallista prosessointia. Vaikka perinteiset pilvi{2}}pohjaiset laskentamenetelmät voivat lisätä tiedonsiirtoviivettä, tietojenkäsittelytehtävien siirtäminen laitetasolle voi lyhentää vasteaikoja merkittävästi ja parantaa reaaliaikaista-suorituskykyä.
Kun riippuvuus mobiililaitteista ja sulautetuista järjestelmistä syvenee,{0}}vähätehoinen suunnittelu on noussut kriittiseksi trendiksi anturiprosessorien kehityksessä. Näiden prosessorien ei tarvitse ainoastaan minimoida virrankulutusta-suorituskyvystä tinkimättä-, vaan myös säilyttää korkea hyötysuhde pitkiä käyttöaikoja.
Tekoälytekniikan jatkuvan kehityksen johdosta anturiprosessoreihin upotettu älykkyys kasvaa jatkuvasti. Yhä useammat anturiprosessorit integroivat nyt koneoppimis- ja syväoppimisalgoritmeja, joiden avulla ne voivat analysoida ja käsitellä kerättyä dataa reaaliajassa. Tämä älykäs käsittely ei ainoastaan lisää tietojenkäsittelyn tehokkuutta, vaan myös parantaa järjestelmän mukautumiskykyä.