智能城市的終極目標在于降低成本、促進各式產業創新、改善都市基礎建設及居民的生活品質。智能城市除了可以增進效率和安全，也可以透過人工智能(AI)、機器學習和系統工程提升居民福祉與健康意識。
根據富比士(Forbes)報導，借由大量體積小、便宜又省電的感應器網路部署、資料搜集和儲存技術的應用，可以即時觀察并測量大范圍的溫度、聲音、震動、壓力、水質、移動路徑、污染物等參數，再利用機器學習和AI技術分析大量搜集而來的資料，找出問題根源。
像都市居民重視的食物、水質、鉛中毒、大腸桿菌、茲卡病毒等健康議題，都可以透過這種高科技生態系統取得需要的資訊。例如無人機和高光譜成像技術可辨識靜止不動的水，找出茲卡病媒蚊的棲息地；智能型手機可用來捕捉人們的移動路徑，進而協助找出疾病傳播的途徑。
此外，未來智能城市提供的交通即服務(mobility as a service)概念，可讓不同模式的運輸無縫接軌，市民不需花大錢，購買多數時間閑置不用的私家轎車，只要透過手機上的應用程式(App)與通用付款系統，便能使用汽車和腳踏車共乘服務。例如，若用戶欲前往超市，App會顯示出附近同樣要前往超市的鄰居，用戶可邀請一同共乘，付費時系統還會自動平分費用，避免算錢的麻煩。
這種交通即服務平臺也可以和其他醫療需求整合，只需輸入約診時間和醫師建議的活動量，系統便可規劃同時符合兩者需求的交通選項，讓用戶前往看病時能順便活動筋骨，又不至于過度勞累。透過整合的虛實整合生態系統、感應器網路和監控收集設備，將可有效增進居民的健康和福祉。
數據資料是發展智能城市不可或缺的要素，如果要讓這些由個人或是實體基礎設施(如高速公路收費站)產生的資料成為有用的資訊，就必須仰賴后端系統的整合運算、網路連結和實體處理，以及感測器、監控收集設備、資料分析和人員。相關利害關系人，包括居民、市政機關、當地企業、基礎設施和服務提供者以及技術和App提供者在內，也都需要通力合作才能成功。
不過，該如何鼓勵民眾加入數據搜集的計劃，以及解決因此而生的隱私安全問題，都有待討論。例如有保險公司以保費折扣作為誘因，吸引駕駛人安裝遠程訊息處理裝置，讓保險公司監控駕駛習慣。
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