Principe technique : tout d'abord, fusion de données multisources, collecte de données telles que le passage des portes, les appels d'ascenseur, la réservation des étages et la densité de passagers ; Deuxièmement, prédiction par algorithme d'IA, modèles de formation basés sur l'historique des flux de passagers pour prévoir les heures de pointe et la demande d'étage ; Troisièmement, répartition dynamique des passagers, fusion des passagers dans la même direction pour réduire les arrêts ; Quatrièmement, collaboration multi-ascenseurs, optimisation de la liaison de plusieurs ascenseurs pour éviter les charges vides et les arrêts répétés ; Cinquièmement, adaptation de la scène, prise en charge de différents scénarios tels que immeubles de bureaux, centres commerciaux et hôpitaux, en changeant automatiquement de stratégie de planification.