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认知系统的优势是它能并行观察复杂的数据，因此能比人为方式更快地发现偏离正常拥堵模式的情况。然而，它必须有一个学习阶段。在该系统完成其学习阶段之后，就能正确预测该市的交通流量情况和定期发生的拥堵。交通事故或短期建设造成的拥堵等特殊情况也可实现可靠探测。利用这些数据，在开始阶段可创建一个辅助系统，帮助控制中心人员为该市的交通灯选择佳的控制方案。

认知系统的另外一个优势是它能够进行学习。“下一步，我们可对系统参数进行微调，测试系统的整体反应，对控制程序进行细节优化，而不影响交通运行。” Wichert说道。

更大规模的测试将会显示认知性系统能给大城市的交通运行带来多大帮助。但Wichert坚信，在复杂情况下，他的基于学习模式的控制系统比控制中心的人为操作更加优越。

Diekmann还认为自动化控制系统所能作的不仅仅是道路交通管理。他预计在未来几十年内，交通控制中心、本地公交系统甚至快递和货运服务调度中心将全部实现互联。“到那时，城市将会拥有一套神经网络，使其能对广大区域内的交通进行全面优化。”他这样表示。

如果认知智能有一天被用来协调各种交通方式和所有交通枢纽，超级交通应用程序的梦想也许就可变为现实。其使用方式具体如下：用户在程序中输入任何一个目的地，应用程序会建议比如三条不同的联运路线，这三条路线都会考虑佳的路途时间、成本和二氧化碳排放。这种建议不是基于理论性的时刻表，而是基于交通状况的实时预测。如果在路途中情况发生了变化，路线建议将会实时进行调整。