為解決老舊基礎設施與氣候威脅帶來的挑戰，負責紐約地區大眾運輸服務的紐約大都會運輸署與紐約與紐澤西港務局，正積極測試人工智慧等新興科技，透過與 17 家科技公司合作，導入 AI 工具以提升交通基建的監測維護效率，並優化日常營運的工作流程，以確保繁忙的都會區交通系統能更具韌性與效率。
為應對老舊基礎設施與氣候威脅帶來的挑戰，負責紐約地區大眾運輸服務的兩大機構——紐約大都會運輸署（MTA）與紐約與紐澤西港務局（Port Authority of New York and New Jersey），正積極探索導入人工智慧（AI）、攝影機及動態感測器等新興技術，以期實現基礎設施的現代化監測、橋樑安全強化、施工管理及營運韌性提升。
根據《StateScoop》報導，紐約大都會運輸署策略計畫總監 Jon Kaufman 表示，透過 Transit Tech Lab，他們得以探索如何運用私人企業的科技來解決公共部門的挑戰。該實驗室主導了一項為期八週的技術測試計畫，共有 17 家科技公司參與，並完成了 20 項概念驗證專案。
這些專案主要聚焦兩大挑戰：一是交通基礎設施的監測與維護，二是日常營運資料與工作流程的現代化。紐約大都會運輸署的 Jon Kaufman 指出，這些創新概念為利用數據改進交通系統提供了新見解，包括提升基礎設施韌性及營運效率。
在基礎設施維護方面，Delphisonic 公司在 PATH 鐵路列車上安裝感測器，以即時收集軌道狀況數據，協助識別維護需求。Dynamic Infrastructure 則透過收集數百張影像與逾百頁檢查數據，集中管理各種設施的檢修與資本規劃。其系統不僅偵測到 PATH 檢查報告中列出的所有缺陷，甚至在 14% 的案例中，對缺陷的嚴重程度給出了不同的評估。
針對工作流程現代化，Hazel AI Technologies 的軟體協助長島鐵路（Long Island Rail Road）起草了 15 份技術工作範圍說明書，將起草時間縮短了 40%。Ontra Mobility 的 AI 平台分析交通需求，為長島鐵路及其他無障礙交通選項推薦路線與班表。Contextere 則測試了一款工具，能從技術文件中提取資訊，為維修技術人員提供白話解答與指引。此外，還有專案探索了公車總站活動的即時監測、影片資料的高效傳輸，以及舊有資產網路安全風險的偵測。
紐約與紐澤西港務局技術長 Rob Galvin 強調，該局所營運的海港、通勤鐵路、橋樑、隧道、公車總站與機場設施的安全順暢運作，直接影響兩州數百萬通勤族與旅客，並支撐著對美國乃至整個東岸至關重要的萬億美元區域經濟。