物聯網技術在過去10年中蓬勃發展，包括前端的低功耗感測與紀錄系統，透過低成本通訊，以及雲端資料儲存、分析與展示。其中前端與通訊部分，相關微系統、晶片、通訊服務發展成熟，使都會防洪、堤防監測、河川管理相關感測器得以於各行政區低成本大量廣佈，各防汛與水情主管機關於戰情中心可即時掌握轄區內災害狀況。經由物聯網所收集的大量監測與影像資料，建置雲端大數據及人工智慧系統，分析巨量監測資料並自動提供分析報告，以輔助管理人員進行決策。
由於人工智慧相關的演算法與軟硬體在近兩年爆發性的成長，系統整合層的重點，更大幅導向該領域的應用。因此水利署資訊室，於2023年採購具備Nvidia GPU的運算伺服器，並於該伺服器建置可調用GPU之Docker系統，使各式微服務(Micro services)可以快速佈署至該伺服器，充分運用GPU演算資源，保持服務微服務運作的獨立性與穩定性。目前於伺服器建置物聯網監測資料、影像相關基礎資料分析容器微服務，並將結果以API方式提供予第三方使用，以提升監測資料運用價值。
水利監視影像受限於傳輸頻寬、電力，傳送至雲端之影像通常壓縮率高，解析度較低且雜訊高造成影像不易判讀。使用傳統內插演算法增加解析度強化影像其效果有限，近年發展之生成對抗網路人工智慧演算法，透過訓練大量實際街景照片，將低解析度影像生成為高解析度，配合街景資料集進行訓練，開發標準API服務，提供業務單位提升判識能力。圖例為較低解析度影像經過雲端超解析度影像演算後提升為較高解析度之影像。
另自2023年初ChatGPT推出以來，通用型人工智慧運用於自然語言處理與影像分析獲得了爆發性的發展，資訊室亦於113年度進行本地型語言模型系統建置實驗，並藉由本地端語言模型測試如圖例詢答成果。