AI號誌控制的內涵，即在於路口綠燈秒數是由電腦自行學習所得之最佳解。AI控制強調直接於環境互動而非透過一套專家系統預先給定某些規則得出解析解。此種作法的優勢在於方法本身並不相依於特定模型架構，這樣的特性稱之為”無模型算法”(Model-Free)。
以交通的角度來說明無模型的特性，例如同一套AI學習的方法並不必然得配合某一種特定的車流模型，從巨觀車流模型到微觀車流模型，甚至是實際交通環境資料，都可以使用同一套AI學習方法進行控制策略的優化。傳統的適應性控制經常是一套方法就綁定一套車流模型或是決策邏輯，而如果車流模型無法正確反映實際交通狀態，或是決策邏輯不適用現場交通狀態，則該套適應性控制必須配合修正或甚至無法使用。然而由於AI這種Model Free的特性，使得該方法的彈性與擴充性相較於傳統方法有了突破性的進步。
AI號誌控制的另一個重要優勢在於所有的決策皆是由電腦與環境互動之下，基於設定績效指標最優化的目前，所學習出的控制策略，因此保證了最後的控制策略必然是得到最優化的績效指標。
對AI號誌控制系統而言，其無需人為事先對不同運作時段進行切分或設定不同參數，訓練完成的AI號控邏輯可即時針對不同車流狀態去計算最佳號誌時制，進而達到整體系統績效最佳化的目標。
AI號誌控制系統乃是基於機器學習方法，以整體路網系統最佳化為目標來訓練AI號控邏輯，透過各路口間動態協調，達到幹道續進與路網最佳化等控制目標。
AI號誌控制技術的訓練方法具通用性，無需針對不同場域去重新設計。對於在未來如需擴大控制範圍，或是移植到其他場域皆相當容易。
AI號誌控制技術在處理汽機車混合車流問題上，可將機車兩段式左轉與機車停等區等行為特性納入模式中；且無需透過小客車當量對機車車輛數進行轉換，可直接考量機車車流行為。故相較於傳統適應性號控對混合車流的處理方式，AI號控技術將能有效解決台灣特有的交通問題。
在機器學習架構下，當長期交通需求有所變化或轉移時，AI號誌控制系統仍可透過與實際環境互動得到的反饋經驗，學習並更新號誌控制策略。可避免傳統號誌控制模式難以隨外在環境改變進行調整，需人為重新設計控制系統或重新調整參數之缺點。
在AI號誌控制系統的訓練過程中可搭配多情境模擬檢測，事先針對多樣化的車流情境進行測試，找出控制效果較差的情境來強化AI對其的應對能力。此外可搭配系統降階運轉功能，當系統中偵測設備、通訊設備、控制設備發生故障時，可立刻執行相對應的降階備援模式，以防意外發生。