人工智能推理被应用于智慧城市中，用于处理复杂数据并做出改善城市系统的决策。它将来自传感器、摄像头和其他物联网设备的数据与预定义的规则或机器学习模型相结合，以自动化任务、预测结果并优化资源。例如，交通管理系统使用人工智能推理来分析实时车辆流量，调整交通信号灯时间，并重新规划车辆路线以减少拥堵。这涉及到权衡诸如交通量、紧急车辆优先级和行人穿越等因素的算法，以做出上下文感知的决策。开发人员使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这些系统，通常集成 API 以进行实时数据处理。
一个关键应用是优化智能电网中的能源使用。人工智能推理模型根据历史使用模式、天气数据和事件来预测电力需求，然后动态调整电力分配。例如，在高峰时段，系统可能会优先使用存储在电池中的可再生能源，或者减少商业建筑中的非关键负载。在巴塞罗那，智能路灯使用运动传感器和人工智能，根据行人活动调暗或调亮，从而降低 30% 的能源成本。开发人员使用边缘计算设计这些系统，以最大限度地减少延迟，确保诸如打开/关闭灯等决策在毫秒内发生。
人工智能推理还可以增强公共安全和应急响应。具有计算机视觉的监控系统检测异常情况，例如无人看管的袋子或过度拥挤的区域，并提醒当局。在洪水或火灾期间，人工智能模型模拟疏散路线，考虑到实时道路封闭和人群密度。例如，新加坡的智慧国家计划使用人工智能来预测洪水风险并主动部署响应团队。开发人员在这些系统上工作时，通常使用图数据库来建模基础设施节点（例如，排水系统、医院）之间的关系，并使用强化学习来测试决策方案。这些实施需要与领域专家合作，以确保安全协议和伦理约束被纳入推理逻辑中。