人工智能監控系統
三菱突破性採用人工智能科技於電梯監控系統上，大大提升了電梯操作效率，更可裝配新功能以符合各類建築物的需要。
三菱備有兩款基本系統以供選擇，分別為AI-21/AI-22系統及AI-2200系統。AI-21系統和AI-22系統是為中小型建築物並配有二至四台電梯梯群而設計，AI-2200系統則為大型建築物並配有三至八台電梯梯群而設計，它特別適用於載運情況變化很大及乘搭高峰期較長的建築物。
專家系統和模糊邏輯
人工智能監控系統採用了智能專家系統，該系統運用了電梯群控專家們的實踐與經驗。這些資料被貯存在系統之記憶中，稱為"知識數據庫"。電梯依據此知識數據庫對各運載狀況以"如果－那麼"決策規則進行監控分析，使每座電梯的操作達至最高效能。
三菱採用了模糊邏輯技術，使電梯控制系統能利用不完全的模糊智能概念進行決策。系統能運用它的"智能"和"常識"判斷預選的轎廂分配方案是否引致候梯時間加長或引起電梯擠擁，再以分析結果來確定轎廂分配，達到提高整體服務水平的目的。
AI-2200系統的架構圖
候梯時間的心理評估
乘客在正常的情況下能耐心地等候巴士或火車十分鐘或以上，但對等候電梯的耐性一般較少，因此，三菱對此現象進行詳細研究，並根據"乘客於等候電梯時的焦躁程度與實際等候時間的平方值成正比"的原理制定心理評估功能。
根據此心理評估基礎，人工智能監控系統綜合及分析所有相關因素的結果並作出適當的轎廂分配，相關因素包括預計候梯時間、梯廳召喚不回應的可能性、轎廂到達分配位置所需的運行時間、轎廂當時的負載量等。
整體策略分配
綜合整座建築物的運輸狀況，人工智能監控系統預測將要服務的需要並相應分配轎廂，使總平均等候時間大為減少，為乘客提供了最理想優質的服務。完成所有轎廂及樓層召喚後，人工智能監控系統將預測下一個召喚地點並相應地分配電梯以減少其後乘客的等候時間。
動態規則組合優化程式
三菱使用理想的規則組合執行電梯控制（電梯分配），通過神經網路技術系統可連續準確地預測電梯在數分鐘內的交通情況。高速的RISC即時類比多個理想規則組合及預測交通模式，從而選擇能達至最有效的規則組合模式。
即時類比情況下選擇規則組合的例子
下圖顯示早上客流高峰期，系統根據建築物的實際客量情況，每隔幾分鐘選擇理想的規則組合的例子。
神經網絡運行的特性
操作方式是高效監察系統的重要環節，它需對大樓每天的客流情況作出合適的反應。三菱AI-2200系統運用神經網絡即時精確地識別交通流量，以提供最佳操作模式。每區域的流量均根據其基本數據，如乘客進出電梯的數量進行區分，本系統於每一神經網絡中採用了一種學習模塊來執行訓練數據，用以決定臨時的流量和每週的客流波動。這學習模塊中的訓練數據是經大量實際客流情況匯集而成。
轎廂調配調整
AI-2200系統採用精密運算來改善大樓的層均等候時間。在進出高峰期和中午客流高峰期，此系統會控制前往或停泊於擠擁樓層的電梯數量。這種精密算法範圍包括電梯的服務情況、電梯的操作條件等，並通過以下步驟調節:
步驟一: 電梯數量設在擠擁樓層；
步驟二: 收集各電梯的操作數據；
步驟三: 根據模糊邏輯進行增加或減少的調整。
以目的樓層為準則的預測系統
以目的樓層為準則的預測系統可使電梯服務有效地運作。當乘客在梯廳操作板上按了需到達的樓層按鈕後，相關的電梯訊號即時顯示在目的樓層按鈕旁，乘客一看便知道該進入那一台轎廂。以目的樓層?準則的預測系統分析梯廳操作板登記的外呼數目及乘客想到的目的樓層，以減少乘客的候梯時間。特別在交通高峰期間，此系統大大提高運載效率。另外，由於乘客的目的樓層已自動登記，所以乘客在進入轎廂後無需再按樓層按鈕。
混合式摩打推進器
混合式摩打推進器的科技減低了高峰期的候梯時間。此系統能因應轎廂的載重量和運載情況加速或減速，以調整合適的電梯速度。
即時預報指示
當乘客選擇了候梯廳召喚按鈕時，系統將立刻分配合適的轎廂，相關的候梯廳外信號燈隨即亮起及發出電鈴聲一次，乘客從而得知那台電梯即將抵達。在電梯轎廂即將到達之前，信號燈會閃動並發出兩次電鈴聲。此系統提供了可靠的轎廂抵達預報能力，同時減少乘客的焦躁感。
