七种人工智能技术能够对传感器系统有所帮助，它们是：基于知识的系统、模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、遗传算法、基于案例推理和环境智能。这些技术在传感器系统中的应用越来越广泛，不仅因为它们确实有效，还因为今天的计算机应用越来越普及。
这些人工智能技术具有最低的计算复杂度，可以应用于小型传感器系统、单一传感器或者采用低容量微型控制器阵列的系统。正确应用人工智能技术将会创造更多富有竞争力的传感器系统和应用。人工智能领域的其他技术进步也将会给传感器系统带来冲击，包括数据挖掘技术、多主体系统和分布式自组织系统。环境传感技术能够将很多微型电子处理器和传感器集成到日常物品中，使其具有智能。它们可以创造智能环境，与其他智能设备通讯，并与人类实现交互。给出的建议能够帮助用户更加直观地完成任务，但是这种集成技术的后果将会很难预测。使用环境智能和多种人工智能技术的组合能够将这种技术发挥到极致。
创建更智能的传感器系统
可以采用人工智能对传感器系统进行优化。人工智能作为计算机科学的一个分支出现于20世纪50年代，它繁衍出了很多功能强大的工具，在传感器系统中具有巨大作用，能够自动解决那些原本需要人类智能才能够解决的问题。
人工智能系统日渐进步，正在创造人类与数字传感器系统之间的无缝连接。虽然人工智能进入工业领域的进程较为缓慢，但是它必将带来灵活性、可重新配置能力和可靠性方面的进步。全新的系统设备在越来越多的任务中表现出超过人类的性能。随着它们与人类越来越紧密，我们将人类大脑与计算机能力结合起来，实现商讨、分析、推论、通讯和发明，然后我们就有可能书写人工智能的全新篇章。
人工智能结合了多种先进技术，赋予了机器学习、采纳、决策的能力，给予他们全新的功能。这一成就依赖于神经网络、专家系统、自组织系统、模糊逻辑和遗传算法等技术，人工智能技术将其应用领域扩展到了很多其他领域，其中一些领域需要对传感器信息进行解析和处理，例如装配、生物传感器、建筑建模、计算机视觉、切割工具诊断、环境工程、力值传感、健康监控、人机交互、网络应用、激光铣削、维护和检查、动力辅助、机器人、传感器网络和遥控作业等等。
这些人工智能方面的发展被引入到了更加复杂的传感器系统中。点击鼠标、轻敲开关或者大脑的思考都会将任何传感器数据转化为信息并发送给你。近期此项研究已经有所斩获，包括Portsmouth大学的工作，在如下七个领域中人工智能可以帮助传感器系统。
基于知识的系统
基于知识的系统也被称为专家系统，它是一种计算机应用程序，整合了大量与某一领域相关联的问题解决方案。专家系统通常有两个组成部分，知识数据库和推断机制。知识数据库以“如果-那么”的形式表述了这个领域内的各种知识，加上各种事实陈述、框架、对象和案例。推断机制对存储的知识进行操作，产生针对问题的解决方案。知识操作方法包含继承和约束条件(在基于框架和面向对象的专家系统)、检索并采纳案例(案例系统)和应用推断规则(规则系统)，具体取决于某些控制程序(前向或反向链接)和搜索策略(深度优先或者广度优先)。
基于规则的系统将系统的知识描述为“如果-那么-否则”的形式。特殊的知识可以用于据侧。这些系统善于以人类稔熟的形式呈现知识并作出决策。由于使用严格的规则限制，它们并不擅长于应对不确定的任务和不精确的场景。典型的规则系统具有四个组成部分：规则列表或者规则数据库(知识数据库的一种特殊形式)、推断引擎或者解析器(根据输入和规则数据库推断信息或者采取行动)、临时工作存储器、用户接口或者其他与外部世界的互通方法，将输入和输出信号接收进来和发送出去。
基于案例推理方法是基于过往问题的经验解决现有问题。这种解决方案被存储于数据库之中，作为人类专家的经验总结。当系统发生了前所未有的问题，它会将问题与过往问题对比，找到一个与现有问题最为相近的案例。然后按照过往的解决方案解决问题，并按照成功和失败与否更新数据库。基于案例推理系统通常被认为是规则系统的一种扩展，他们善于以人类稔熟的形式呈现知识，具有从过往案例学习并产生新案例的能力。