隨著全球氣候變遷加劇，城市森林（Urban Forests）已成為調節都市微氣候、固碳、滯洪與提升公共健康的關鍵基礎設施。然而，傳統的城市林業管理面臨可植空間破碎狹小、種植與養護成本高昂、選址憑經驗而缺乏數據支持、樹種未能適地適種、缺乏長期專業維護管理，以及複雜的社會政治因素挑戰。近年來，人工智慧（AI）技術的發展與介入，正從以下四個維度，協助城市建立具備長期的種樹策略，而為城市種樹計畫帶來了革命性的轉變。
首先是建立氣候適應性的「物種預測」模型，傳統種樹往往基於「當下」氣候，但城市樹木的生命週期長達數十年。AI 透過整合全球氣候模型與物種分布模型，協助規劃者為樹木選擇「未來的家」。此項整合模型第一先利用於適宜棲地模擬，亦即AI 可以預測到 2050 或 2070 年，特定城市的氣溫、降雨模式及土壤酸鹼度將如何變化，提前篩選出能適應這些未來條件的樹種，避免現在種下的樹在 20 年後因不耐高溫而集體死亡。此整合氣候與物種模型的第二個功能為進行遺傳多樣性最適化，AI 可以協助分析不同來源種子的基因特徵，推薦具備更高抗旱、抗病、抗污染基因的苗木，從種源端提升整個城市森林族群的遺傳多樣性與韌性。
其次，AI可基於「功能需求」提供精準選址，規劃將資源精準投入到效益最高的地方，進行最適化植樹佈局。第一項是AI利用結合光達（LiDAR）、熱紅外遙測及熱流體動力學模擬，識別出街區尺度的「微型熱島熱點」，並精算出高遮蔭樹種的最佳種植位置與冠幅配置，最大化降溫效益，達到熱島緩解目標。第二項是AI利用水文模擬與數值地形分析技術，在易淹水區潛勢規劃種植具備高蒸散率與強大根系的樹種，建立「綠色海綿」緩衝帶，強化雨水截留與入滲能力，達到防洪目標。第三項是AI利用社會經濟大數據分析技術，識別綠地覆蓋率與居民健康風險相關性最高的區域，優先在環境正義高度需求的社區進行補植，達到環境公平與社會公平的目標。
同時地，AI可協助建立生物安全與「預警式」管理，城市森林的一個威脅是突發性的病蟲害，AI 透過全球監控網絡，可提供「預警式」的防護策略。包括第一項是入侵路徑預測，AI 分析全球貿易、交通網絡及氣候適宜性，預測破壞性害蟲的潛在擴散路徑與時程。城市得以預先提前調整樹種組成，打破單一寄主連續分布，阻斷傳播鏈。第二項是AI 模型能模擬多樣性防禦，模擬不同物種配比下的森林群落穩定性。研究顯示，經AI最適化配置的「混合林」比單一樹種林，在面對特定病原體爆發時，存活率可提升40%以上。
另外，AI可以結合感測器與自動化設備，協助建立自動適應的「動態維護」系統，實現從「被動維護」到「主動調適」的轉變。包括建置生理壓力預警系統，亦即透過衛星監測葉綠素螢光與水分應力，AI 能在樹木出現肉眼可見的枯萎前（提前 2-4 週），偵測到生理脅迫，自動觸發精準灌溉系統或施肥管理指令，防止樹木進入不可逆的衰退期。AI亦可進行結構安全評估，利用影像辨識與物聯網感測器，分析風暴期間樹木的擺動頻率與動態響應，及早識別木材腐朽、結構不穩的高風險個體，在倒塌造成災害前進行加固或處理，維護公共安全。
展望未來，AI 不僅是規劃工具，更將成為城市森林的「免疫系統」，透過全時空監測環境變化與樹木生理數據的感測，AI 即時判斷壓力源是極端熱浪、乾旱或病蟲害，以及自動調度無人機灌溉、部署生物防治劑，或在受損區域自動補種最適應的新樹種，使城市森林種樹不再是一次性的工程，而是一個能夠隨著地球環境變化而不斷演化、自我最適化循環的生命系統，確保城市森林在面對氣候變遷、生物入侵及社會經濟波動時，維持其降溫、防洪、固碳等生態服務功能。
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