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“智慧城市”成了一剂良方，凭借人工智能与物联网的结合，在城市化推进过程中，通过对城市各类信息资源进行收集、跟踪、集成、共享以及分析，有效规划和管理城市资源、公共服务、各类活动及其带来的经济、社会或环境变化，最大限度地优化和利用有限资源支撑城市的经济增长和可持续发展。
1.AI+IoT+交通
目前，全球范围内各大城市争相发展智慧城市已成潮流，而在该领域，智能交通表现最火热。
2016年10月13日，杭州市政府公布了“城市大脑”计划，通过杭州5万多路道路摄像头做信息采集，相关数据汇集到后台进行交换与处理，由人工智能系统做出算法决策，然后再传回到交通设施上执行。
2016年11月底，百度云与中国海事局、太原铁路局、南方航空公司、福田汽车达成合作，成立覆盖陆海空车的智能交通生态联盟。
2017年2月，深圳交警在留仙小学附近的留仙大道某红绿灯路口开始试点“智能行人过街系统”。
高德地图采用人工智能技术为用户提供公共交通的实时位置和智能导航。这些技术将能大幅度改善公共交通状况，避免拥堵，并且减少废气排放。
2.AI+IoT+物流
各种运输方式融合发展是未来重点，大力发展多式联运、打通交通物流信息“孤岛”十分关键。AI技术已不断渗透在配载线路优化当中，集货线路优化、货物配装及送货线路优化等，是配送系统优化的关键。
国外将配送车辆调度问题归结为车辆路径问题、车辆调度问题和多路旅行商问题。解决相关问题会运用到AI背后的运筹学、应用数学、组合从不同执行角度支持和实现配送路线。
除此之外，以硬件机器人为AI落地的产品也逐渐应用在物流的仓储和装卸环节当中。这些机器人具备感知、判断和自行解决物流中某些问题的能力，主要技术创新包括三大方向：KIVA式“货到人”拣选，高效分拣抓取和无人货物配送。
3.AI+IoT+环境
2016年，许多国家的政府正逐步采用人工智能程序Terra-i，该程序利用实时的雨量数据来预测某一栖息地的植被覆盖情况，再把预测内容与地球监测卫星拍摄的栖息地图像相匹配。预测情况和实际情况之间的差异体现了人类活动对栖息地的影响。
2015年，IBM和北京市环保局合作推出“绿色地平线”项目，利用IBM认知计算、大数据分析以及物联网技术，分析空气监测站和气象卫星传送的实时数据流，提供未来3-5天的高精度空气质量预报，实现对北京地区的污染物来源和分布状况的实时监测。
在节能减排方面，IBM研究院开发了一套新能源功率和天气模型预测解决方案，结合天气预报和优化分析技术预测风能和太阳能的发电功率，能够帮助能源电力公司提高新能源发电并网的可靠性。
