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我眉头紧锁，意识到问题远比我们想象得复杂。仅仅依靠分布式计算，可能还不足以应对复杂的交通状况。我们需要进一步优化算法，甚至重新设计部分架构。
就在这时，公司派出的一位高级工程师也加入了我们的团队。他是一位经验丰富的系统架构师，名叫陈浩天。陈浩天的到来给我们带来了新的思路和启发。
“你们的算法在设计上非常出色，但在大规模应用场景下，必须引入更为智能的调度机制。”陈浩天在一次会议中说道，“我建议你们考虑结合人工智能和机器学习，让系统能够自主学习和优化应对突发事件的策略。”
“人工智能和机器学习？”我思索着他的建议，“我们之前的系统是基于固定规则和数据分析的，加入AI后，系统可以自动适应不同的交通状况，的确是一个突破性的想法。”
“是的，传统的算法有一定的局限性，但如果系统能够自主学习，那么它将不再依赖于预设规则，而是能够根据历史数据和实时情况进行判断和决策。”陈浩天解释道。
经过几次讨论后，团队决定采用陈浩天的建议，引入人工智能技术来提升系统的灵活性和自适应能力。我们开始研究如何结合机器学习算法，让系统在不断接收交通数据的过程中，逐步优化自己的调度策略。
这次的研发过程与之前截然不同。相比于以前的算法优化，现在我们需要训练大量的模型，利用海量的交通数据进行学习和调整。尽管这是一项极具挑战的工作，但每个人都充满了斗志。我们知道，这次突破将不仅仅是解决系统的瓶颈问题，而是为整个项目注入新的活力。
几个月后，我们终于完成了AI系统的初步开发，并且进行了多次模拟测试。测试结果令人振奋，系统不仅能够实时应对大规模交通流量，还能在突发状况下迅速做出智能决策，有效避免了交通堵塞和资源浪费。
“成功了！”王强激动地喊道，“我们的系统终于可以稳定运行了！”
