Stratistics MRC에 따르면 인공지능(AI) 스마트 도시 세계 시장은 2025년에 459억 달러에 이르고, 예측 기간 동안 CAGR은 19.3%를 나타내고, 2032년에는 1,579억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
인공지능(AI) 스마트 도시는 에너지 사용, 교통 흐름, 폐기물 관리, 보안 및 시민 참여를 최적화하기 위해 인공지능 기술을 도시 인프라 및 서비스에 통합하는 것을 의미합니다. AI는 IoT 장치 및 센서로부터 실시간 데이터 분석을 가능하게 하여 의사 결정, 자동화 및 지속가능성을 향상시킵니다. 이러한 변화는 효율적인 거버넌스를 촉진하고, 보안을 개선하고, 운영 비용을 절감합니다. 또한 인공지능(AI) 스마트 도시 용도는 예지보전, 스마트모빌리티, 개별화된 공공서비스를 지원하며 장기적인 도시개발 목표에 부합합니다.
451 리서치의 'Voice of the Enterprise: Internet of Things, the OT Perspective, Use Cases and Outcomes 2023'에 따르면 정부 기관의 응답자의 50%가 스마트시티 구상의 주요 추진력으로 치안 확보를 선택하고, 이어 생활의 질 전체 향상(44%), 도시 서비스 개선(42%)이 뒤를 이었습니다..
정부의 디지털 변환에 대한 관심 증가
세계 각국의 정부는 도시 생활과 업무 효율성을 향상시키기 위해 디지털 전환에 대한 노력을 우선하는 경향이 강해지고 있습니다. 이러한 정부의 강력한 뒷받침에는 인공지능을 활용한 스마트시티 프로젝트에 대한 많은 투자가 포함됩니다. 이러한 노력은 공공 서비스의 향상, 자원 관리의 최적화, 시민 참여의 강화를 목표로 하고 있습니다. AI와 같은 첨단기술의 통합을 지원하는 시책은 시장 성장을 위한 비옥한 토양을 만들어 내고 있습니다. 이러한 공공기관에 의한 집중적인 대처가 인공지능(AI) 스마트 도시 시장의 중요한 촉매가 되고 있습니다.
데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 우려
데이터 보안과 시민의 프라이버시를 둘러싼 중대한 우려가 인공지능(AI) 스마트 도시 시장의 확대에 현저한 억제요인이 되고 있습니다. AI 시스템에 의한 개인 데이터의 광범위한 수집과 분석은 윤리적인 의문과 시민들의 불안을 야기합니다. 도시의 기밀 데이터를 침해로부터 보호하기 위한 견고한 사이버 보안 대책을 확보하는 것은 복잡한 과제입니다. 시민들은 자신의 정보가 어떻게 수집, 보존, 이용되는지에 대한 경계감을 강화하고 있으며, 보다 엄격한 규제를 요구하는 목소리가 높아지고 있습니다. 데이터가 악용될 가능성과 모니터링 위험은 시장 성장의 장애물이 됩니다.
AI를 활용한 교통 및 폐기물 관리의 성장
효율적인 도시 인프라에 대한 수요 증가는 AI를 활용한 교통 및 폐기물 관리 솔루션에 큰 비즈니스 기회를 제공합니다. AI 알고리즘은 실시간 데이터 분석을 통해 교통 흐름을 최적화하고, 혼잡을 완화하며, 공공 운송 효율을 향상시킬 수 있습니다. AI를 활용한 스마트 폐기물 관리 시스템은 수집 경로를 최적화하고, 폐기물 발생을 예측하고, 재활용 노력을 강화할 수 있습니다. 이러한 용도는 비용 절감과 환경 개선 등 도시 행정에 구체적인 이점을 제공합니다. 도시의 인구가 계속 증가하고 있는 가운데, 이러한 최적화된 솔루션의 필요성은 점점 더 높아질 것으로 예측됩니다.
스마트 그리드를 노리는 사이버 보안 위협
스마트 시티 인프라, 특히 스마트 그리드는 서로 연결되어 있기 때문에 고급 사이버 보안 위협에 노출되기 쉽고 개발에 큰 위협이 되고 있습니다. 중요한 도시 시스템에 대한 악의적인 공격은 광범위한 혼란을 초래할 수 있으며 전력 공급과 필수 서비스에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 유출 및 인프라 파괴 행위의 가능성은 스마트 시티 구축을 위한 고위험 환경을 창출합니다. 디지털 네트워크에 대한 의존도가 증가함에 따라, 이러한 보안 침해의 잠재적인 영향이 증폭됩니다. 이러한 독특한 취약점으로 인해 스마트 시티 운영의 탄력성을 확보하기 위한 견고한 방어 메커니즘이 필요합니다.
COVID-19의 대유행은 인공지능(AI) 스마트 도시의 도입을 크게 가속화하여 탄력적이고 적응적인 도시 관리의 필요성을 부각시켰습니다. 도시는 위기 동안 공중 보건의 실시간 모니터링, 접촉자 추적, 자원 배분을 위해 AI를 활용했습니다. 디지털 서비스와 원격 관리 솔루션에 대한 수요가 급증하고, 지자체는 스마트 시티에 대한 대처를 급속히 피치로 추진하게 되었습니다. 이 예기치 않은 세계 사건은 위기 대응과 미래 준비를 위한 지능형 도시 인프라의 가치를 강조했습니다. 그 결과 팬데믹은 도시 환경에서 AI 기술의 투자 확대와 통합의 촉매 역할을 했습니다.
예측 기간 동안 하드웨어 부문이 최대가 될 전망
하드웨어 부문은 스마트 시티 배포에서 물리적 인프라의 기본 요구 사항으로 인해 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 여기에는 수많은 센서, 카메라, IoT 장치, 데이터 수집 및 연결에 필수적인 네트워크 장비 등이 포함됩니다. 게다가 엣지 컴퓨팅과 5G 네트워크의 채택이 증가함에 따라 견고한 프로세싱 유닛과 통신 모듈에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 그러므로 세계 스마트 시티 프로젝트의 지속적인 확장은 하드웨어 부문의 지배적인 점유율과 직결됩니다.
예측 기간 동안 머신러닝 부문의 CAGR이 가장 높을 것으로 예상
예측 기간 동안 머신러닝 부문은 스마트 시티 내에서 지능적인 의사결정과 예측 능력을 가능하게 하는 매우 중요한 역할에 힘입어 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 머신러닝 알고리즘은 다양한 도시 출처의 복잡한 데이터를 처리하고 실시간 분석 및 최적화된 대응을 가능하게 하기 위해 매우 중요합니다. 인프라 예측 유지보수, 지능형 교통 관리, 적응성이 높은 공공 안전 시스템 등의 용도는 첨단 머신러닝 모델에 크게 의존합니다. 이러한 변화의 가능성은 머신러닝 부문의 급속한 확대를 뒷받침하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 급속한 도시화와 메가시티의 급증으로 효율적인 도시 관리 솔루션이 시급해지고 있기 때문입니다. 중국, 인도, 한국 등 국가의 스마트 시티 프로젝트에 대한 많은 투자가 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다. 이 지역에서는 AI, IoT, 5G와 같은 선진 기술의 채택이 확산되고 있습니다. 또한 이 지역은 혁신과 제조의 중심지이자 스마트시티 개발에 도움이 되는 환경을 제공합니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상되지만, 그 이유는 확립된 기술 인프라와 최첨단 AI 솔루션의 조기 도입에 있습니다. 주요 진출기업에 의한 높은 수준의 R&D 투자는 스마트 시티 용도에서 지속적인 기술 혁신을 촉진하고 있습니다. 도시의 회복력과 지속가능성 강화를 목적으로 한 정부의 지원과 이니셔티브도 이 성장에 기여하고 있습니다. 게다가 데이터 프라이버시와 보안에 대한 강한 관심은 첨단 규제 프레임워크와 함께 책임있는 AI 배포를 촉구하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI in Smart Cities Market is accounted for $45.9 billion in 2025 and is expected to reach $157.9 billion by 2032 growing at a CAGR of 19.3% during the forecast period. AI in Smart Cities refers to the integration of artificial intelligence technologies into urban infrastructure and services to optimize energy use, traffic flow, waste management, security, and citizen engagement. AI enables real-time data analysis from IoT devices and sensors, improving decision-making, automation, and sustainability. This transformation promotes efficient governance, enhances public safety, and reduces operational costs. AI applications in smart cities also support predictive maintenance, smart mobility, and personalized public services, aligning with long-term urban development goals.
According to 451 Research's Voice of the Enterprise: Internet of Things, the OT Perspective, Use Cases and Outcomes 2023, 50% of government respondents selected ensuring public safety as the main driver for their smart city initiatives, followed by improving overall quality of life (44%) and improving city services (42%).
Increased government focus on digital transformation
Governments worldwide are increasingly prioritizing digital transformation initiatives to enhance urban living and operational efficiency. This strong governmental push includes significant investments in smart city projects that leverage artificial intelligence. These initiatives aim to improve public services, optimize resource management, and enhance citizen engagement. Policies supporting the integration of advanced technologies like AI are creating a fertile ground for market growth. This concentrated effort by public authorities is a key catalyst for the AI in smart cities market.
Data security and privacy concerns
Significant concerns surrounding data security and citizen privacy pose a notable restraint on the expansion of the AI in smart cities market. The extensive collection and analysis of personal data by AI systems raise ethical questions and public apprehension. Ensuring robust cybersecurity measures to protect sensitive urban data from breaches is a complex challenge. Citizens are increasingly wary about how their information is collected, stored, and utilized, leading to calls for stricter regulations. The potential for misuse of data and the risk of surveillance create hurdles for market growth.
Growth of AI-powered traffic and waste management
The increasing demand for efficient urban infrastructure is presenting significant opportunities in AI-powered traffic and waste management solutions. AI algorithms can optimize traffic flow, reduce congestion, and improve public transit efficiency through real-time data analysis. Smart waste management systems utilizing AI can optimize collection routes, predict waste generation, and enhance recycling efforts. These applications offer tangible benefits to city administrations, including cost savings and environmental improvements. As urban populations continue to grow, the need for such optimized solutions will only intensify.
Cybersecurity threats targeting smart grids
The interconnected nature of smart city infrastructure, particularly smart grids, makes them vulnerable to sophisticated cybersecurity threats, posing a significant threat to market development. Malicious attacks on critical urban systems could lead to widespread disruptions, impacting power supply and essential services. The potential for data breaches and infrastructure sabotage creates a high-risk environment for smart city deployments. The increasing reliance on digital networks amplifies the potential impact of such security compromises. This inherent vulnerability necessitates robust defense mechanisms to ensure the resilience of smart city operations.
The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI in smart cities, highlighting the need for resilient and adaptive urban management. Cities leveraged AI for real-time monitoring of public health, contact tracing, and resource allocation during the crisis. The demand for digital services and remote management solutions surged, pushing municipalities to fast-track their smart city initiatives. This unforeseen global event underscored the value of intelligent urban infrastructure for crisis response and future preparedness. Consequently, the pandemic acted as a catalyst for greater investment and integration of AI technologies in urban environments.
The hardware segment is expected to be the largest during the forecast period
The hardware segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to the foundational requirement for physical infrastructure in smart city deployments. This includes a vast array of sensors, cameras, IoT devices, and network equipment essential for data collection and connectivity. Furthermore, the increasing adoption of edge computing and 5G networks drives the demand for robust processing units and communication modules. Therefore, the continuous expansion of smart city projects globally directly translates into a dominant share for the hardware segment.
The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the machine learning segment is predicted to witness the highest growth rate impelled by, its pivotal role in enabling intelligent decision-making and predictive capabilities within smart cities. Machine learning algorithms are crucial for processing complex data from various urban sources, allowing for real-time analysis and optimized responses. Applications such as predictive maintenance of infrastructure, intelligent traffic management, and adaptive public safety systems heavily rely on advanced machine learning models. This transformative potential drives the rapid expansion of the machine learning segment.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, driven by rapid urbanization and the proliferation of mega-cities, leading to an urgent need for efficient urban management solutions. Significant government investments in smart city projects across countries like China, India, and South Korea are fueling market growth. The increasing adoption of advanced technologies like AI, IoT, and 5G is widespread in this region. This region is also a hub for technological innovation and manufacturing, providing a conducive environment for smart city development.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR attributed to, to its well-established technological infrastructure and early adoption of cutting-edge AI solutions. High levels of R&D investment by key market players are driving continuous innovation in smart city applications. Government support and initiatives aimed at enhancing urban resilience and sustainability also contribute to this growth. Additionally, a strong focus on data privacy and security, combined with advanced regulatory frameworks, encourages responsible AI deployment.
Key players in the market
Some of the key players in AI in Smart Cities Market include IBM Corp, Microsoft, Google LLC, Intel Corp, Cisco Systems, Siemens AG, Huawei Tech, NVIDIA Corp, Hitachi Vantas, NEC Corp, Oracle Corp, SAP SE, Schneider Electric, General Electric, Thales Group, and Bosch.
In June 2025, IBM Corporation released the IBM Maximo for Smart Cities, an AI-driven asset management tool for urban utilities, improving predictive maintenance for water and power systems with a reported 10% reduction in downtime.
In May 2025, NVIDIA Corporation announced the Metropolis AI Framework update, enabling real-time video analytics for smart city applications like traffic management and public safety. The framework supports edge AI deployments for faster processing.
In April 2025, Cisco Systems, Inc. introduced the Cisco Smart City Connect, an AI-powered IoT solution for urban infrastructure monitoring. It enhances public safety and waste management through predictive analytics, deployed in select U.S. cities.