Princípio técnico: primeiro, fusão de dados de várias fontes, coletando dados como passagem de portões, chamada de elevador, reserva de andares e densidade de passageiros; segundo, previsão de algoritmos de IA, modelos de treinamento baseados no fluxo histórico de passageiros para prever horários de pico e demanda por piso; terceiro, agrupamento dinâmico de despacho, mesclando passageiros na mesma direção para reduzir as paradas; quarto, colaboração entre vários elevadores, otimização da ligação de vários elevadores para evitar cargas vazias e paradas repetidas; quinto, adaptação de cena, suportando diferentes cenários como edifícios de escritórios, shoppings e hospitais, trocando automaticamente as estratégias de agendamento.