技術原理：まず、マルチソースのデータフュージョン、ゲート通過、エレベーターコール、フロア予約、乗客密度などのデータを収集します。2つ目は、AIアルゴリズムによる予測、過去の乗客フローに基づくトレーニングモデルによるピーク時とフロア需要の予測、3つ目は、動的なグループ配車（乗客を同じ方向に統合して停車時間を減らす）、4つ目は、マルチエレベーターのコラボレーション、複数のエレベーターのリンケージ最適化、さまざまな機能のサポートオフィスビルなどのシナリオ、ショッピングモールや病院、スケジュール戦略を自動的に切り替えます。