深度機器人乘梯整合
深度機器人乘梯整合
深度機器人乘梯整合
應用功能
應用功能
應用功能
從人流感知到異常應變，打造電梯場景下的智慧應用層。我們提供多項實用功能，幫助機器人順利乘梯的同時降低人機交互風險，並即時回報異常狀態，有效支援建築物內智慧管理與安全守護。
從人流感知到異常應變，打造電梯場景下的智慧應用層。我們提供多項實用功能，幫助機器人順利乘梯的同時降低人機交互風險，並即時回報異常狀態，有效支援建築物內智慧管理與安全守護。
從人流感知到異常應變，打造電梯場景下的智慧應用層。我們提供多項實用功能，幫助機器人順利乘梯的同時降低人機交互風險，並即時回報異常狀態，有效支援建築物內智慧管理與安全守護。
人機分乘
運用電梯控制與車廂偵測能力，確保機器人與一般乘客分離乘梯，確保機器人乘梯時不受乘客干擾，並降低因碰撞或其他風險造成的損失。
人流檢測
偵測電梯車廂狀態，協助機器人優化乘梯過程並減少意外
異常通報
推送警報至管理中心，縮短故障處理時間
緊急事件通報
困人、火災或故障時同步推送 SMS／LINE／Email 至管理中心。
串接第三方系統
以開放 API 與 Webhook 連動機器人、門禁、人臉辨識或能源管理平台，一鍵完成跨系統調度。
車廂多媒體看板
內建 HDMI 輸出與分區排程，依乘客特徵與樓層動態播放廣告或公告，創造額外營收。
系統優勢
系統優勢
系統優勢
重新定義機器人與電梯協作的深度與彈性。
從基本乘梯到情境判斷與策略應對，LiftMind 將電梯系統與機器人應用深度整合，
不只提升執行效率，更強化現場安全與多場域適應能力。
重新定義機器人與電梯協作的深度與彈性。
從基本乘梯到情境判斷與策略應對，LiftMind 將電梯系統與機器人應用深度整合，
不只提升執行效率，更強化現場安全與多場域適應能力。
重新定義機器人與電梯協作的深度與彈性。
從基本乘梯到情境判斷與策略應對，LiftMind 將電梯系統與機器人應用深度整合，
不只提升執行效率，更強化現場安全與多場域適應能力。
深度機器人乘梯管理
不僅實現機器人乘梯，更可配合各種場景政策實現深度整合，例如多電梯調度、緊急情況偵測與應對、人機分乘調度等。
不僅實現機器人乘梯，更可配合各種場景政策實現深度整合，例如多電梯調度、緊急情況偵測與應對、人機分乘調度等。
全場景串接
無論電梯控制信號整合，還是外掛系統串接電梯控制，可應用各種電梯整合場景與方案。
無論電梯控制信號整合，還是外掛系統串接電梯控制，可應用各種電梯整合場景與方案。
多模式控制
內建 Delegate Mode，可依任務緊急度、樓層距離與車廂載重，動態調度電梯與機器人隊列；亦支援 Autonomous Mode（機器人自行控梯）。
內建 Delegate Mode，可依任務緊急度、樓層距離與車廂載重，動態調度電梯與機器人隊列；亦支援 Autonomous Mode（機器人自行控梯）。
安全冗餘機制
機器人異常、門控異常或地震火警時，立即中斷行程並引導至安全樓層。
機器人異常、門控異常或地震火警時，立即中斷行程並引導至安全樓層。
系統架構
系統架構
以模組化設計與安全連網為基礎，打造高可靠性協作平台。
LiftMind 架構提供即時運算、獨立安全網路與多元資料介接能力，讓電梯與機器人系統得以無縫連動，支援多任務、多設備的穩定協同運作。
以模組化設計與安全連網為基礎，打造高可靠性協作平台。
LiftMind 架構提供即時運算、獨立安全網路與多元資料介接能力，讓電梯與機器人系統得以無縫連動，支援多任務、多設備的穩定協同運作。
LiftMind Edge Computing
內建 CPU/GPU 運算模組、多組 I/O 與感測器匯流；即時執行車廂空間偵測、風險偵測等 AI 任務。
內建 CPU/GPU 運算模組、多組 I/O 與感測器匯流；即時執行車廂空間偵測、風險偵測等 AI 任務。
Standalone Secured Network
獨立運作的網路架構，並提供TLS 加密、MQTT 低延遲佇列，保證資料傳輸安全，且不影響資安架構。
獨立運作的網路架構，並提供TLS 加密、MQTT 低延遲佇列，保證資料傳輸安全，且不影響資安架構。
LiftMind Web Pilot
系統管理後檯，可即時呈現梯況、人流與警報；支援 REST/Webhook 供第三方系統調用。
系統管理後檯，可即時呈現梯況、人流與警報；支援 REST/Webhook 供第三方系統調用。
Middleware Framework API
樓層指令、權限驗證、事件推播一次到位；開放機器人、門禁與 BMS 等外部服務接入。
樓層指令、權限驗證、事件推播一次到位；開放機器人、門禁與 BMS 等外部服務接入。
Our Partners
Our Partners
Our Partners
系統架構
模組化與高相容性設計，支撐每一個智慧決策的運算基礎。 LiftMind 架構以 Edge、網路、後台與 API 四層協同運作，涵蓋即時感知、加密傳輸、狀態監控與外部串接，打造穩定、安全且可擴充的核心平台。
LiftMind EdgeBox
內建 CPU/GPU 運算模組、多組 I/O 與感測器匯流；即時執行車廂空間偵測、風險偵測等 AI 任務。
獨立運作的網路架構，並提供TLS 加密、MQTT 低延遲佇列，保證資料傳輸安全，且不影響資安架構。
Standalone Secured
Network
系統管理後檯，可即時呈現梯況、人流與警報；支援 REST/Webhook 供第三方系統調用。
LiftMind Web Pilot
樓層指令、權限驗證、事件推播一次到位；開放機器人、門禁與 BMS 等外部服務接入。
