你有没有在等候电梯的漫长时光里，或是在电梯已经挤不下但门仍然打开的瞬间，觉得：
这电梯是不是有点太蠢了？
为什么有智能化需求？#
虽然宿舍楼的电梯由于速度快，运客量少，效率较高。
但是这世界上超级低效率的电梯可太多了。
比如孙逸仙医院（南院区）的八台电梯，每到早中晚的饭点，就会出现等电梯20分钟，再在电梯里挤20分钟的”盛况“。
再比如我家的电梯，因为最近有一台在升级，导致另一台超高负荷运转，我妈每天上班通勤都要提前30分钟出门等电梯。
所有的用户都想要电梯变”快”，这里的指标不是电梯的绝对速度，而是我上下楼的平均时间。而用智能化的运行方案，可以让电梯运转效率大大提高。
电梯不是不够快，而是调度太笨。
我们每天浪费的不是速度，是等待。
电梯的可智能化部分#
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如果多部电梯同时停在用户所在的楼层，用户按哪个电梯的键就开哪个电梯的门。
而不是让用户跑到同一层的另一边去上电梯。 -
满载识别 + 拒停：用摄像头识别电梯是否已满载（考虑空间而不只是重量），并在满载时不再开门接客。
这样就不会在满载后，仍然在每一个有人按电梯的楼层开门。既提高了总体运行效率，又提升了电梯的乘坐舒适度。 -
非高峰期最佳停靠楼层学习：记录各层的客流量，并寻找电梯空闲时停放电梯的最佳位置。
这样我们就可以让电梯最快到达最需要电梯的地方。 -
多电梯调度，合作分担客流。
比如说10-30层同时出现大量客流，我们就可以让一台电梯去接20-30层的用户，另一台去接10-20层的用户，而不是让一台电梯奔向30层，另一台奔向29层。 -
直接放弃规则，设计成本函数，综合考虑整体等待时间和单个用户等待时间（我相信这里会有很棒的现成的函数）。
这会是效果最好的，但不一定是最容易市场化商业化的。（可见于后面的商业化部分）
技术可行性与商业化考量#
智能电梯所需要的计算机技术，现在显然已经成熟了。通过一个简单的YOLO模型，就可以统计人数/电梯是否还有空间。
天呐！这里显然可以水一篇论文，但很可惜，我去查了一下，24年被人水掉了。 论文链接 ↗。果然低处的果子很快都被人摘走了。但有点搞笑的是，这个论文的作者居然只实现了以下两个功能：1. 无效停靠：电梯在无人等待的楼层停下（例如，有人按了按钮后走开了。2. 无效行程：电梯在已经空载的情况下，继续开往之前乘客按下的更高楼层（例如，有人恶作剧按了所有楼层）。
看来还是有很大的空间水论文hhh（但我没有仔细查有没有别的论文）
然后关于电梯空闲时的停放问题，我认为直接塞个很小的神经网络学习整栋楼的使用模式就可以解决。或者采用统计客流量+暴力遍历估算时间（不就是吗）也很容易解决。
然后关于多电梯调度问题，虽然是NP-Hard的，但是也有现成的启发式算法可以使用。
总之，与智能电梯相关的所有计算机技术已经非常成熟。
既然技术已经如此成熟了，为什么我们没有在生活中见到智能电梯呢？
原因分析#
其实，我们不是缺智能电梯的技术，我们缺的是让电梯变聪明的决心。
技术成熟、成本低廉、改造可行，可全世界大多数电梯仍然按照上世纪的逻辑运行。
这就是低效率的根源。
- 核心原因1：没有人指出智能电梯具体“有多好”。
我们知道智能电梯很好，但是究竟有多好？我上下楼能快多少？没有一篇论文给出一套完整的经过验证的方案，给出该数据。
假如智能电梯解决方案能将现有电梯的运载效率提升100%，我们就可以提着这篇文章拍在那些每天堵电梯的物业脸上，拍在那些电梯厂商脸上，告诉他们你们只需要花1000块钱，就能让整栋楼的电梯快一倍，你升不升级？我想说 这里也许可以写一篇很有价值的论文。
电梯行业没有“对照实验”，所以没有人知道自己受了多少罪。
以前大家觉得“红绿灯已经够智能了”，直到导航系统开始做实时拥堵优化，大家才发现原来交通可以快这么多。
电梯现在就在“单点红绿灯时代”。
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核心原因2：升级动力不足。
成本因素
物业为什么要花钱给你快的电梯？如果用户不觉得智能电梯是像智驾之于新能源汽车一样的标配？
电梯厂商为什么要给你提供智能化方案，如果整个电梯市场都不是互联网公司，没人投入进去做这件事？责任风险与安全隐患#
电梯属于重安全设备，不是手机软件。
“智能”意味着算法决定门开不开、停不停、停哪层，如果算法失误 → 后果是人被关在里面。
所以行业宁可用笨办法，也不愿承担智能决策的责任。话是这么说，但是我想提醒各位，Elon Musk的spaceX已经证明了，安全靠的不是守旧，不是复杂系统，而是快速迭代和反复试验！SpaceX、特斯拉已经说明：智能化系统可以有效率高又安全性高
我真是不知道那些电梯公司的电梯试验塔每天在干嘛，电梯行业显然需要一个马斯克，只不过马斯克会不屑于做智能电梯。
电梯在结构上其实非常成熟，安全冗余多到变态（刹车有三套独立系统），而且其安全冗余基本上和其调度系统解耦（基本都是独立的或者是机械上的）。但是想要做智能电梯，要走的安全验证程序估计会多得没边，所以最好是一个有可解释性的系统（这是最好别用端到端的原因）。
而给新电梯做一个智能电梯调度系统，我估计成本会低得离谱（考虑到只需要很少的边缘算力，以及一个统一训练的系统）。最后的问题是，有没有商业价值？
能不能挣钱？#
假设电梯厂家做了一款智能电梯，其必须要达到以下两个目标中的一个：
- 用户会愿意加钱买这套方案（比如做成选配）。
- 用户会更愿意买这个厂家的电梯（不加钱但获得更高的行业占有率）。
谁在买电梯？（用户是谁）
其实不是每天坐电梯的我们，而是地产公司与物业管理公司。
除了写字楼这种对电梯有极高需求的用户，其他用户他们根本就不想买智能电梯。
怎么办呢？
教育消费者。你得告诉广大群众，你家电梯慢是因为他没安装AI方案！
这样消费者在看房/升级电梯时，就会要求使用智能电梯方案，AI调度就会和空调一样成为电梯里的标配。
真正的买单的，不是物业，而是用户的认知与舆论。
电梯不是技术问题，而是市场认知问题。
要改变市场，不是先改变厂商，而是先改变用户的预期。
关于SpaceX和Tesla Autopilot的详细数据#
SpaceX自 2020 年 Crew Dragon 首次载人飞行以来，已累计送上太空约 60～70 人次，而中国的人数是23人，苏联+俄罗斯的人数是120人左右。SpaceX和中国的载人航天都无一事故。
根据特斯拉官方《Vehicle Safety Report》数据，在高速和特定场景下启用 FSD / Autopilot 时，车辆平均每发生一次事故的行驶里程约为 4.5–8 百万公里，明显高于未启用自动驾驶时的 1–1.5 百万公里，并远高于美国全国人类驾驶平均水平的 约 0.7–0.8 百万公里。这意味着在统计意义上，FSD 的事故率约比人类驾驶低 5–10 倍，安全性显著优于人类驾驶者，尤其在高速场景中表现尤为突出。）
电梯行业不是做不到，而是不敢做。
但现代工程安全来自冗余测试体系，而不是“陈腐的决策体系”本身。
SpaceX 与自动驾驶系统都证明了：在高度可控、可回溯、可迭代的系统中，智能控制并不会降低安全，反而提升安全边界。
Do Something?#
我觉得这可以做成个大创项目，不知道有没有人感兴趣？
哦对了，AI帮我加了个结尾：（我其实也不太确定这件事的价值）
所以问题不是“能不能”，而是“谁来先做”。
我希望做这件事的人是我们，而不是一个十年后才出现的电梯版马斯克。
oh，或者把那个系统做出来，然后看看到底能快多少，发篇文章也不错？
我又让AI帮我加了个结尾：
电梯行业的问题不是缺理论，也不是缺技术，而是没有人去认真做对照试验，量化“智能化带来的时间价值”。
而谁先做出这份数据，谁就拥有改变行业的话语权。
某种程度上来说，这篇文章完全诞生于书苏在电梯中白费的光阴。