तकनीकी सिद्धांत: पहला, मल्टी-सोर्स डेटा फ्यूजन, गेट पास, एलेवेटर कॉल, फ्लोर रिजर्वेशन और पैसेंजर डेंसिटी जैसे डेटा एकत्र करना; दूसरा, AI एल्गोरिथम भविष्यवाणी, पीक ऑवर्स और फ्लोर डिमांड की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक यात्री प्रवाह पर आधारित प्रशिक्षण मॉडल; तीसरा, डायनेमिक ग्रुपिंग डिस्पैच, स्टॉप को कम करने के लिए यात्रियों को एक ही दिशा में मर्ज करना; चौथा, मल्टी-एलेवेटर सहयोग, खाली लोड और बार-बार रुकने से बचने के लिए कई लिफ्टों का लिंकेज ऑप्टिमाइज़ेशन; पांचवां, दृश्य अनुकूलन, कार्यालय भवनों जैसे विभिन्न परिदृश्यों का समर्थन करना, शॉपिंग मॉल और अस्पताल, स्वचालित रूप से शेड्यूलिंग रणनीतियों को स्विच करना।