Principio técnico: primero, la fusión de datos de múltiples fuentes, que recopila datos como el paso de las puertas, las llamadas de ascensor, la reserva de planta y la densidad de pasajeros; segundo, la predicción de algoritmos de IA, los modelos de entrenamiento basados en el flujo histórico de pasajeros para predecir las horas pico y la demanda del piso; en tercer lugar, la agrupación dinámica de los pasajeros en la misma dirección para reducir las paradas; en cuarto lugar, la colaboración entre varios ascensores, la optimización de los enlaces de varios ascensores para evitar la carga vacía y las paradas repetidas; en quinto lugar, la adaptación a la escena, que admite diferentes escenarios, como como edificios de oficinas, centros comerciales y hospitales, cambiando automáticamente las estrategias de programación.