智慧水利概念的提出是為了進一步改善業務管理能力和效率，包含且不限于水文學數據感知能力、水文現象檢測判別、水資源關系處理、氣象水文模擬、氣象氣候模型預測以及綜合智慧水利管理及工程的高效化信息處理和決策支持能力等。

人工智能AI技術的目的是通過計算機完成基礎的人工操作，更進一步則是通過大數據實現建模預測進行輔助決策。大數據是一種對數據統計整理分析的方法以結果為導向，但卻沒有依據分析結果進行決策和執行的能力，因此以大數據技術為基礎提升數據處理能力，以更高量級的數據作為結果計算依據，從而可以幫助人工智能決策系統提供準確性，并隨著數據的動態變化進行調整適應執行結果的變化。

因此對于現階段智慧水利應用而言，人工智能技術聚焦于流域水流數據的檢測與模擬預測、水利工程安全性可行性分析及調配、水務智能管理應用及水利信息智能服務應用等。盡管人工智能下的水利管理極大的提升了管理效率，但目前的技術普及與愿景還有一定的距離，還需要從業務流程及大數據AI技術等多方面改善突破。

目前圍繞機器學習和深度學習的技術在水文領域的應用，盡管取得了不小的進展。但深度學習等智能算法在水文遙感數據的處理和信息提取、小流域水文預報模型的區域參數化、山洪災害影響因素識別和風險分析等方面還需要進一步精確化精細化。在不斷的嘗試和研究中落實完善人工智能技術在水利管理領域的應用。