随着人工智能技术的飞速发展，嵌入式系统在各个行业中的应用日益广泛。嵌入式常用软件作为这些系统的核心组成部分，其对未来技术进步的期待值得深入探讨。

首先，嵌入式常用软件指的是那些专为特定硬件平台设计和优化的程序或操作系统。这类软件通常用于电子产品、工业控制设备、汽车电子等领域，它们需要在资源有限、性能要求高的情况下稳定运行。例如，Linux内核是许多嵌入式系统中非常流行的操作系统之一，因为它提供了高度可配置性和跨平台支持，使其成为各种设备上的理想选择。

然而，对于未来，人们对于嵌入式常用软件有着更高层次的期望。随着AI技术的融合，这些软件不仅要能够处理数据分析，还能实现决策支持甚至自动化执行任务。在物联网时代，每一个连接到互联网的设备都可以被视作一个潜在的小型计算机，这意味着它们都需要通过某种形式的嵌入式软件来处理信息并与其他设备交互。

为了满足这一需求，我们将看到更多基于深度学习算法开发出的新一代嵌体（Embedded AI）解决方案。这些解决方案将使得传感器收集到的数据能够直接进行分析，而无需依赖云端服务，从而显著提高响应速度和减少延迟。此外，由于AI算法通常具有较小规模且适应性强，因此也越来越多地被用于资源受限环境中，如边缘计算场景。

除了上述改进之外，另一个重要趋势是安全性的提升。在现有的网络攻击频发背景下，对于任何类型的人工智能应用来说，安全性都是至关重要的一环。而对于隐私保护尤为敏感的情境，比如医疗健康监测或金融支付等领域，要确保数据不会被未授权访问，就必须使用最新-generation 的加密方法以及增强版认证机制来保护这些信息流动过程中的每一步。

此外，与传统编程语言相比，现在出现了一些新的编程语言，如Rust或者Go，它们针对并发处理和内存管理方面进行了优化，以适应现代微服务架构下的复杂需求。但是，在实际应用中，这些语言是否能真正替换掉目前主导市场的大量C/C++代码，以及如何平滑过渡到这些新语言，是需要进一步探索的问题。

最后，将AI能力纳入到原有的硬件体系结构中，也是一个长远目标。当前大多数CPU都是按照几十年前设计出来的人类思维方式工作，但人工智能则要求不同的计算模式，如分布式计算、异构计算等。这意味着我们可能会看到CPU架构发生变化，或许会出现特殊设计以支撑AI相关任务更加高效地执行，比如Google推出Tensor Processing Unit(TPU)这样的专用的芯片。

综上所述，对于未来嵌接体常用软件而言，我们可以预见一系列革新：从本质上改变我们的通信方式；从根本上重塑我们的生产力；从最根本上影响我们生活方式。但这只是冰山一角，在这个快速变化的地球村里，只有不断追求创新才能保持竞争力，并抓住即将展开的大机会浪潮。