104年蘇迪勒颱風侵台，引發山坡地發生大量崩塌，不但阻斷道路使居民受困山區，還造成河川水濁度飆升及大台北自來水停水及黃濁水事件。其後臺北水源特定區管理局積極提升水質監測能力及備援機制，並著手研發各項預警模式，但是宥於計算能力的限制，模擬結果仍是以災前整備功能為主。
本系統成果於2020年水週展出
因此，自108年起，為了可以進一步掌握災中預警，提升應變的能力，開始著手引入AI人工智慧運算模組，採用機器學習、深度學習、統計方法、物理模型等方法，建立多種模式模型，進行崩塌、水位以及濁度的分析與預測，目前已可以有效提出6小時內轄區內各處崩塌發生的機率，重要控制點水位變化，以及濁度可能上升情形。
系統預警情形
未來不但能在災前提前部署防災資源以外，另外將可以於災中，就預測的雨量、水位、濁度與崩塌資訊，彈性機動調度並對相關單位提供預警訊息，進一步提升應變效率。相關成果已陸續在108~109年國際水週展出，並獲得肯定。
因應本(110)年度汛期將屆，甫完成的智慧安防系統將正式投入防汛預警工作，讓災防業務上更能超前部屬，大幅提升臺北水源特定區管理局轄區內防災應變效能，保障民眾生命財產安全。