早在1950年，天才的計算機科學家圖靈就已經通過嚴密的論證，闡述了計算機也能產生智慧的科學事實，這么多年過去了，計算機及其相關科學的發展早已超越了前人的想象，相比之下，人工智能領域的研究進展就顯得有些緩慢了，在物聯網時代，智慧城市的建設離不開智能計算機的幫助，物聯網產業所帶來的思想碰撞與技術融合，也會為人工智能技術帶來新的突破。

智慧城市和人工神經網絡

分布式節點的遍布是智慧城市的特征之一，近幾年，計算機科學家們仿照人腦神經系統的構造，提出了構建人工神經網絡以發展人工智能的設想，與智慧城市的原理不謀而合，城市里遍布的傳感節點，就好像人腦中的一個個神經元細胞，節點之間按照一定的路由選擇算法與主機連接，最終使整個城市變成一個巨大的大腦。

智慧城市目前的尷尬在于當不起“智慧”二字，那些冠以智慧城市頭銜的項目，無非是多裝了幾個攝像頭和傳感器，對交通和天氣監測略有輔助罷了，城市還是原來的城市，在監控室里忙碌的依舊是人。

在瑣碎數據的分析處理上，人腦的效率是無法與計算機相比的，要想真正將城市變得富有智慧，全城的物聯網節點覆蓋率自不必說，還需要一臺具有人工智能的城市主機，將這些節點的數據進行迅速的分析歸納，管理人只需進行最后的統籌調度就行了。

信息量與計算技術的突破

現在人工智能遇到的瓶頸，在于使計算機能像生物一樣，通過積累已知的數據及其中潛藏的信息，做出全面的智慧性的判斷，即讓機器擁有常識，并會思考。機器搜集信息的能力是不能跟人類相比的，我們的五官無時無刻都在接受信息，我們大腦無時無刻都在處理信息，而傳統的計算機卻只能被動地接受人們輸入下載的數據，進行基本的邏輯和數學運算，缺乏自主性與靈活性。

物聯網技術的興起大大促進了傳感器的發展，傳感器的職能便是搜集數據，各種聲光壓力溫度傳感器就好比人類的五官和觸覺，保證了物聯網系統擁有源源不斷的數據信息，而云計算的異軍突起更是為這些海量數據提供了一個可靠的處理方式，如果人工智能的研究借助物聯網系統的數據搜集方式和數據處理方式，再配合適當的機器學習算法，也許會有新的思路。