在现代城市交通管理中，智能交通信号灯已经成为提高道路运输效率和降低事故发生率的重要工具。这些系统通过集成传感器、摄像头、GPS设备等技术实现实时数据采集，并根据车流量、时间段等因素自动调整信号灯的颜色，从而优化交通流动。但是，这些传统的智能交通信号系统通常需要较多的人工维护工作，以及对基础设施进行较为复杂的改造。

因此，对于那些无法或不愿意进行大规模改造的大型老旧城市来说，寻找一种能够有效提升智能交通管理水平，而无需安装新的传感器或者对现有基础设施进行重大改变的解决方案变得尤为迫切。在这个背景下，我们提出了一个问题：是否存在一种无需安装传感器的智能交通信号系统设计方案？

为了探讨这一问题，我们首先需要了解当前市场上的一些现状和挑战。目前，市面上普遍使用的是基于传感器数据来控制智能交通信号灯。这意味着在每个交叉口都需要部署相应数量的人工制品，如红外线检测仪、摄像头等，以便监测到车辆流量和速度信息。然而，这种方法虽然效果显著，但也伴随着成本高昂以及维护频繁的问题。

针对这些挑战，一种可能的解决策略就是利用云计算技术结合机器学习算法来预测车辆流量。此类算法可以通过历史数据分析来识别出某一特定时间段内车流波动规律，然后据此预测未来几分钟内将会有多少辆车经过该路口，从而指导调整信号灯周期以适应实际需求。这种方法虽能减少直接依赖物理设备的情况，但仍然需要大量历史数据作为训练模型所必需的情报来源。

另一种更具前瞻性的思路是采用人工智慧（AI）技术去模拟并理解人类驾驶者行为模式。当一个驾驶者接近一个交叉口时，他或她会如何反应？他或她会在何时、何处按下刹车？这样的理解能力不仅可以帮助AI做出更加精准地判断，而且还能够使得整个网络中的各个节点之间形成协同效应，从而进一步提升整个城市级别的大规模、高效率地移动调度能力。

从理论角度考虑，如果我们设想一下，将这两种技术融合起来构建的一个理想状态下的“无需安装新传感器”的smart traffic system，那么它应该拥有以下几个关键特点：

广泛覆盖：对于所有主要路口，包括但不限于商业中心、学校区周边区域，都要确保足够多的地理位置标记，以便供后续处理使用。

强大的数据库：这是实施任何形式基于AI/ML 的决策支持框架必须拥有的资源之一，它将包含所有关于过去与现在汽车运动行为的一般知识。

可扩展性：为了适应不断变化的地图结构（例如新建筑物、新道路开通）、人口分布变化以及自然灾害影响，这套系统必须具有高度灵活性。

用户友好界面：最终用户——即行走在地球表面的居民们—应当能够轻易访问他们所在地区实时情况，并且能够提供反馈以帮助持续改进服务质量。

总之，无论是利用云计算与机器学习还是深入挖掘人工智慧潜力，只要我们能成功建立起这样一套既经济又高效又安全可靠且具有长远发展前景的大型网络，就一定能推动全球范围内逐步消除依赖单一硬件配置——比如说，不再依赖单纯硬件上的输入设备。而这样做出的决定，无疑将彻底改变人们对于公共空间及个人日常生活方式产生深远影响，为未来的城乡规划带来了全新的视角和可能性。