智慧水利概念的提出是为了进一步改善业务管理能力和效率，包含且不限于水文学数据感知能力、水文现象检测判别、水资源关系处理、气象水文模拟、气象气候模型预测以及综合智慧水利管理及工程的高效化信息处理和决策支持能力等。

人工智能AI技术的目的是通过计算机完成基础的人工操作，更进一步则是通过大数据实现建模预测进行辅助决策。大数据是一种对数据统计整理分析的方法以结果为导向，但却没有依据分析结果进行决策和执行的能力，因此以大数据技术为基础提升数据处理能力，以更高量级的数据作为结果计算依据，从而可以帮助人工智能决策系统提供准确性，并随着数据的动态变化进行调整适应执行结果的变化。

因此对于现阶段智慧水利应用而言，人工智能技术聚焦于流域水流数据的检测与模拟预测、水利工程安全性可行性分析及调配、水务智能管理应用及水利信息智能服务应用等。尽管人工智能下的水利管理极大的提升了管理效率，但目前的技术普及与愿景还有一定的距离，还需要从业务流程及大数据AI技术等多方面改善突破。

目前围绕机器学习和深度学习的技术在水文领域的应用，尽管取得了不小的进展。但深度学习等智能算法在水文遥感数据的处理和信息提取、小流域水文预报模型的区域参数化、山洪灾害影响因素识别和风险分析等方面还需要进一步精确化精细化。在不断的尝试和研究中落实完善人工智能技术在水利管理领域的应用。