Míg a legtöbb sofőr tapasztalatból és pillanatnyi benyomásokból dönt (emelkedőn gyorsít, pirosnál fékez), a rendszer valós időben elemzi a domborzatot, a sebességkorlátozásokat, a várható torlódásokat és akár a közlekedési lámpák ciklusait is. E prediktív képesség különbözteti meg a hagyományos sebességtartó (tempomat) rendszerektől, amelyek lényegében csak az adott pillanatra reagálnak.

A terepi mérések már most kézzelfogható eredményeket mutatnak: egy Budapest–Tatabánya útvonalon végzett kísérletben közel 7%_kal csökkent a fogyasztás úgy, hogy az utazási idő mindössze nagyjából egy perccel nőtt. A megtakarítás nem a lassabb haladásból fakad, hanem abból, hogy a rendszer elkerüli az energiát felemésztő stop‑and‑go ciklusokat, simább sebességprofilt diktál, és megelőzően avatkozik be. A kutatók szerint az energiatakarékossági lehetőségek időbeni felismerésében és kihasználásában akár tízszer következetesebb lehet az átlagos emberi rutinnál. Németh Balázs kutató kiemeli: nem az a cél, hogy mindenki lassabban menjen, hanem hogy ne kelljen feleslegesen megállni és újraindulni – ez emészti fel a legtöbb energiát és szennyezi a leginkább a környezetet.

Gyakorlati előnye, hogy nem fárad el, nem hoz impulzív döntéseket, és ugyanazzal a logikával képes kilométereken át tartani az optimális stratégiát. Ha például két kilométerrel előrébb torlódás várható, már jóval korábban visszavesz a tempóból, így a jármű lendületből gurulhat tovább ahelyett, hogy feleslegesen gyorsítana, majd hirtelen fékezne – ez tipikus emberi energiapazarló minta.

A legnagyobb megtakarítás változó terepű, dombos városkörnyéki szakaszokon érhető el, illetve ott, ahol a jelzőlámpák ciklusa előre ismert. Ilyen környezetben a rendszer megtervezi, mikor érdemes lendületből felgurulni egy emelkedőre vagy kigurulni egy kereszteződéshez, így csökkenti a hirtelen fékezések és újraindulások számát. Sík, alföldi utakon viszont kisebb a mozgástér, ezért egy rutinos sofőr is közelebb kerülhet az optimálishoz; itt a rendszer relatív előnye mérsékeltebb.

A megoldás platformfüggetlen: benzin_, dízel_ és elektromos járműveken egyaránt alkalmazható. Az algoritmus figyelembe veszi az eltérő hajtások saját karakterisztikáját – például az elektromosok regeneratív fékezését vagy a dízelmotorok hatékony fordulatszám_tartományait –, és ezekhez igazítja az energiamenedzsmentet. Emiatt különösen ígéretes flottaüzemeltetők (buszok, teherautók) számára, ahol a százalékos megtakarítás nagy mennyiségű üzemanyagra vetítve jelentős költség_ és emissziócsökkenést hozhat.

Ráadásul már részleges elterjedés is közlekedési láncreakciót indíthat: ha a járművek 20–30 százaléka egyenletesebben, kiszámíthatóbban halad, a körülöttük közlekedő emberi sofőrök is átveszik a ritmust, így közvetve azok is spórolhatnak, akiknél nincs automatika. A simább forgalom kevesebb fékezés‑gyorsítás ciklust és alacsonyabb környezeti terhelést is jelenthet.

A bevezetéshez nem kell lecserélni a teljes járműparkot. A fejlesztés jelenleg vezetőt támogató mobilapplikáció formájában működik: előrelátó ajánlásokat ad, mikor vegyünk vissza, mikor tartsuk a tempót. A következő fejlődési lépcső az, hogy a járművek maguk hozzanak autonóm döntéseket – ekkor bontakozhat ki teljes mértékben a technológia energiatakarékos és környezetkímélő potenciálja.