人工智慧正深切地影響全球人們互動的方式。

一項調查報告稱，到 2050 年，全球城市人口預計將相應達到 66%到70%。這種城市化的熱潮將對城市的管理、安全及環境產生嚴重影響。為了有效管理快速成長的城市化過程，一些國家提出了智慧城市的理念，以便有效管理資源，並且提高能源使用率。

物聯網是負責產生大量數據的智慧城市應用程序的最重要組成部分。存在複雜、大量的數據，準確判斷最有效、最準確的表現是很錯綜複雜的。

如今，可以透過人工智慧等創新方法對大數據進行優化分析，以做出最佳決策。人工智慧已被公認為是一項很有前景的技術，可以實現交通流量、塞車控制、電力調度及自動駕駛等應用。

「人工智慧市場估值預計將從2022年的3,874.5億美元增長到2029年的13,943 億美元，在預測期間（2022-2029 年），以 20.1% 的複合年增長率增長。預計未來幾年，各行業各種規模的企業對人工智科技的投資將不斷增長。」

在過去十年中，與人工智慧相關的持續創新與發展產生了經濟、教育、工業、政治和社會影響。這種趨勢很可能會在未來幾年持續下去。正如過去的工業革命一樣，人工智慧的發展將會造成轉變。

目前的電網由不同種類的分佈式能源組成，例如太陽能電池板、風力發電場及能電池。分佈式能源通常帶有產出大量數據的數據介面及物聯網感測器。除了監控設備狀態之外，這些數據還可用於提高系統效率，並且產生額外價值。

人工智慧和機器學習演算法在過去十年中得到了顯著的改善，並且已被證明能夠解決以前的問題，這在傳統方法中一直是一個挑戰，比如說，如何檢測故障，即早讓系統運營商採取行動，以及如何優化互聯電力系統的性能，以實現更高的效率。

城市人口及車輛數量的加速成長，加上交通管制號誌的技術限制，使車輛交通成為現代生活的問題之一。

利用大數據訊息及通訊科技，智慧交通系統可提供即時的道路分析，更有效率的交通控制，以及交通預測。交通預測的目的是根據歷史觀察，預測交通路網未來的交通狀況。

這些數據有助於智慧交通系統的應用，比如說，交通阻塞控制及交通號誌控制，它可以計算對應路段阻塞的可能性，並且提前做好準備。

人工智慧已被公認為車聯網網絡中的一項有前途的科技，可實現交通流量、阻塞控制、定位、排程管理及自動駕駛等應用。為了使這些系統真正實現自動駕駛，智慧車輛需要獲取、處理，並且傳輸由車載感測器產出的大量數據。

人工智慧與機器學習相結合，可從輸入數據中提取特徵，並且支援複雜的車聯網任務，像是物件偵測與識別、數據壓縮，以及追踪和軌跡預測。

一切成就的最終目標是讓人類的生活更加方便且舒適，人工智慧科技亦是如此，應該堅持以人為本的打造理念。