在上篇的AIoT中就有提到一個嵌入式系統，這邊想說來介紹一下，因為跟AI其實也有著蠻大的關係。
嵌入式系統可以定義為是以應用方面為主軸去發展的，為特定的應用而設計去適應大系統的系統，且很講究它的可靠性和功能性，像是上一篇所提到的捷運行車系統，如果不夠可靠，那如果發生一些不可抗力的意外，系統若無法處理完善，就很會可能造成意外事故，像是自動處理煞車，以免與上一台的列車過於接近而發生碰撞。那嵌入式系統是由嵌入式計算機系統和被嵌入裝置兩者所構成的。
嵌入式系統在AI人工智慧和物聯網極力聯手發展的黃金時代中，也扮演著蠻重要的角色。嵌入式系統的需求只會日益增加，不會減少，因為人工智慧的壯大，邊緣運算的重要性更顯茁壯，而隨時隨地都需要進行數據的分析，因此被安裝進入大小裝置或是一些設備之中在未來應該是不意外的事情。所以它日後的數量將會非常可觀。
在人工智慧部分的發展，因為機器的人工智慧中需要進行機器學習或是當中的深度學習，因此對於辨識影像的速度上，嵌入式系統目前的能力還無法到達，因此需要再進行優化升級，然而在藉由人工智慧的關係，運算能力的提升，變成邊緣運算，可以利用CPU和GPU將解析度高的影像快速辨識。
使用到的:由微小的處理器所構成的小型設備，像是溫度感測器、手錶、微波爐都有使用到嵌入式系統。
嵌入式計算機系統是嵌入式系統的核心重點，執行的裝置稱為被控制對象，可以接收計算機系統所發出的指令/命令。而且它具有很強大的穩定性。
設計出來後的它一旦和產品結合後(嵌入後)，便跟產品成為生命共同體了，緊緊黏著，密不可分，因此具有同樣的生命週期(若產品死亡，那嵌入式系統也將一同死亡)。
應用方面:
舉例:再以自駕車的部分來說，搭載的ADAS(先進駕駛輔助系統)是自駕的重點，而要搭配先進駕駛輔助系統就需要有運算輔助系統(嵌入式系統)，因為需要在感測器接收到資料時，進行邊緣運算，大量地快速地運算才能準確的進行控制下一步驟。
參考資料:
https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=158&cat1=20&cat2=10&id=0000554911_q6mlfe520b8edg20vunso
https://www.aetina.com/ch/application.php?t=48
https://udn.com/news/story/6903/4352449
https://kknews.cc/zh-tw/tech/8meyq3q.html