ARM CEO Simon Segars
自从1990年的第一代的GSM手机网络设备开始，ARM就已经成为蜂窝调制解调器的首选CPU架构。迄今为止，全球已经有超过200亿蜂窝设备选用了ARM架构的CPU。ARM架构已经应用到全球85%的智能移动设备中，其中有超过95%的智能手机都基于ARM的设计。
现在，ARM正在成为智能硬件和物联网设备的标配。
2016年2月ARM发布了新处理器架构设计，主要针对5G调制解调器以及大容器存储SoC嵌入式设备，进而将成为未来人工智能(AI)普及的基础，可大幅降低功耗和成本。3月，ARM公司CEO Simon Segars在新落成的重庆ARM产业园对钛媒体记者表示， 只有当AI的成本和价格到了普通人能够承担的时候，才真正达到了人们期望的目标。
提升汽车的计算能力
根据ARM公司的财报，在2015年第四季度，ARM共授权了51个芯片许可，主要应用方向为：移动计算、智能汽车、安全系统和物联网。其中，值得一提的是智能汽车方向，包括NVIDIA、高通和日本瑞萨电子(RENSAS)都基于ARM设计开发了面向驾驶辅助系统的超级计算机。
Segars认为，汽车上的智能系统就像车轮上的超级计算机，因为在汽车上无法随时随地从后台云端调取更多的计算能力，所以需要在汽车上保留相应的计算能力。如何在紧凑的规模里去提升汽车的计算能力，这是未来一个很大的机遇。
2016年3月，NVIDIA宣布首款针对深度学习神经网络设计的嵌入式系统NVIDIA Jetson TX1登陆中国市场，主要针对无人机、先进驾驶辅助系统(ADAS)等应用场景。Jetson TX1的核心是NVIDIA Tegra X1处理器，搭载了1T-Flops运算的Maxwell架构256核GPU和64位四核ARM A57 CPU，支持4K视频编解码以及高达14亿像素/秒相机拍摄，在某些方面堪比15年前的超级计算机。
而日本瑞萨电子则在去年9月宣布将于2016年底量产的R-Car T2 SoC嵌入式系统，基于以太网AVB视频/音频通信协议，可实现对汽车周边的360度实时视频监控，在大幅降低功耗和时延的同时，提供1,280 × 960高清视频实时传输。
在智能硬件中普及AI
与现在人工智能在算法领域的研究相比，ARM对于人工智能采取了一个不同的方向。Segars表示，AI对于计算能力的要求非常高，业界普遍还在使用传统的大型机获得相应的计算能力，ARM则关注如何在小型便携设备中，实现AI的决策功能甚至成为嵌入式智能。
重庆市长黄奇帆在出席双方签约仪式上说：“一切人工智能的源头，集中在芯片上。”
在去年第四季度和整个2015年，Cortex-M是ARM授权最多的芯片许可，达到累积授权360个之多。Cortex-M系列主要应用场景为智能互联设备，包括微控制器、工业控制器、医疗设备、智能传感器、低功耗无线通信芯片等。美国密西根大学甚至还研发出了一个基于Cortex-M0的世界上最小计算机，只有0.4MM×0.8MM大小。
而与人工智能显示相关的ARM Mali图像处理系列芯片授权也在去年收获颇丰。在2015年，基于ARM Mali的GPU芯片出货量达到7.5亿片，相比2014年增长了36%。新一代Mali GPU芯片在移动虚拟现实(VR)方面有出色的表现，能把智能手机的视觉体验带入到更小的智能设备中。2016年3月，ARM还发布了针对Mali的VR安卓应用SDK开发包。
在智能硬件生态方面，与重庆合作的ARM生态产业园是包括芯片和传感器设计、整机开发和制造、物联网和大数据应用于一体的智能软硬件产业集群，双方共同开展集成电路和智能软硬件方面的合作。首批入驻企业包括：安创空间加速器、中移物联网、重庆地平线人工智能机器人研究所等。
其中，安创空间加速器是以丰富ARM生态系统资源为目标的智能硬件及物联网领域加速和孵化平台，主要聚焦于AR/VR、机器人与人工智能、智能汽车、智慧医疗、智能家居和智慧城市等六大领域。
设计下一代数据中心
早在2011年的时候，来自NVIDIA的专家就认为，ARM架构兴起于嵌入式(SoC)领域，在功耗很低的限制下要实现芯片的功能，这迫使ARM的芯片设计师走不一样的道路。而这正是未来超级计算机所需要的芯片架构：低功耗、高性能、优化成本。
同样在2016年3月，ARM和台积电宣布了签订针对7纳米FinFET工艺技术的长期战略合作协议，其中包括未来低功耗、高性能计算SoC的设计方案，该协议进一步将双方的工艺技术从移动手机延伸至下一代网络和数据中心。双方此前已经成功合作了16纳米和10纳米芯片技术，业界目前普遍还停留在14纳米芯片技术。