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Lingguang se conecta con lo que vale la pena comprar y el asistente de inteligencia artificial comienza a ayudar a los usuarios a "vigilar el precio".

Desde recomendaciones de productos hasta seguimiento de precios, los asistentes personales de IA penetran aún más en los escenarios de consumo diario. Según las noticias del 10 de noviembre, Lingguang, el asistente personal de inteligencia artificial de Ant Group, se conectó a la plataforma de contenido para el consumidor "What's Worth Buying", integrando aún más información sobre productos, apoyo a las decisiones del consumidor y otros servicios en Lingguang. Este acceso es otro paso de Lingguang para continuar expandiendo su ecosistema de servicios abiertos. Anteriormente, Lingguang se había conectado sucesivamente a 40 servicios de conector, como Alipay, DingTalk, Feishu, Mijia, WeChat Reading y Hello Taxi. Sus capacidades cubren múltiples escenarios como el trabajo, los viajes, la gestión familiar y la vida diaria. "Lo que vale la pena comprar" ha acumulado durante mucho tiempo recursos como información de productos, contenido para el consumidor e información sobre descuentos. Para Lingguang, el acceso a servicios profesionales de información al consumidor ayudará a mejorar las capacidades de servicio y adquisición de información de la IA en escenarios de consumo específicos; Los asistentes personales de IA también proporcionan un nuevo punto de entrada para las necesidades de los usuarios en términos de qué vale la pena comprar. Después de conectar "lo que vale la pena comprar" esta vez, Lingguang continuará prestando atención a los cambios de precios de los productos con mayor precisión y gestionará los asuntos diarios de los usuarios como "qué comprar y cuándo es más rentable comprar". Para los consumidores, una dificultad importante a la hora de comprar no es realizar un pedido, sino cómo juzgar entre productos masivos, promociones complejas y precios en constante cambio. Tomemos como ejemplo la compra de un robot barredor: en el pasado, los usuarios a menudo necesitaban comparar modelos, configuraciones, precios y promociones en múltiples plataformas. Si no compra por el momento, aún debe verificar repetidamente si el precio del producto se ha reducido y cómo se acumulan los descuentos, lo cual requiere mucho tiempo y trabajo. Ahora, el usuario ingresa "Voy a comprar un robot de barrido durante el Doble 11. Por favor, ayúdenme a ver qué robot de barrido vale la pena comprar". en la aplicación Lingguang. Con la ayuda de servicios que vale la pena comprar, Lingguang comparará de forma independiente los pros y los contras del robot barredor y controlará su precio. Si el usuario no lo compra por el momento, Lingguang continuará monitoreando los descuentos de precios del robot de barrido y se lo enviará al usuario de manera oportuna. este tipo de

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Conferencia de nueva innovación NavInfo | Basado en datos y potencia informática, SEEWAY.AI se dirige a una nueva estación

El 6 de noviembre, NavInfo celebró la Conferencia Creativa EVOLUTION 2026 en Shanghai. El director ejecutivo, Cheng Peng, explicó de manera integral la dirección innovadora de cruzar el "extremo", basado en datos y potencia informática, respondió las preguntas de enfoque de la industria y anunció oficialmente el diseño estratégico de la expansión al campo de la inteligencia móvil. En la guerra de los datos, primero consiga el billete para el cumplimiento. "En los últimos diez años, la nueva energía de China ha ganado con las baterías; en los próximos diez años, los automóviles chinos ganarán con los datos". El juicio de Cheng Peng apunta directamente al siguiente campo de batalla central de la industria: los datos se han convertido en el "segundo campo de batalla" de la inteligencia automotriz, y el requisito previo para un buen uso de los datos es el cumplimiento. El umbral regulatorio está aumentando rápidamente. En septiembre de 2026, se lanzaron oficialmente dos nuevos estándares sólidos para la seguridad de datos espaciotemporales, GB 48319 y GB 48320, que se implementarán en octubre de 2027. NavInfo participó en la redacción como unidad participante. Con la superposición de 6 leyes básicas y la supervisión multisectorial, el cumplimiento ya no es opcional, sino un "boleto de entrada" que la inteligencia no puede evitar. Con más de 20 años de exploración profunda en el campo de los datos, NavInfo ha creado un vínculo completo de circuito cerrado desde las fuentes de datos hasta las aplicaciones de cumplimiento, lo que permite que los datos fluyan de forma segura y continúen ingresando en iteraciones inteligentes. En la actualidad, se han completado un total de más de 170 casos de entrega de cumplimiento, que prestan servicios a más de 60 empresas automotrices principales y clientes de la industria, cubriendo múltiples escenarios como desarrollo y pruebas, vehículos de producción en masa y conexión de red inteligente. Cuando los automóviles chinos salen al extranjero, ¿cómo pasan los datos por las "aduanas digitales"? Con la rápida expansión de las exportaciones de automóviles de China, los vehículos de nueva energía se han convertido en la principal fuerza que sale al extranjero. Con la ola de productos en el extranjero, también surgen los desafíos de la tecnología en el extranjero. Cuando la tecnología sale al extranjero, debe pasar "costumbres digitales": el triple umbral de soberanía, localización y revisión de seguridad de los datos requiere una adaptación de las reglas mercado por mercado. La solución de cumplimiento de datos de circuito cerrado recientemente lanzada por NavInfo para compañías automotrices que viajan al extranjero tiene como objetivo ayudar a las compañías automotrices a lograr "localización de datos y globalización de modelos". NavInfo ha formado una red que cubre el mercado principal mundial.

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Fable 5.2 "Crash" Ant Lingbo Tactile Model, CEO Zhu Xing: la colaboración de los dos tipos de modelos acelerará la madurez de la industria incorporada

El 10 de noviembre, el mismo día en que se lanzó Claude Fable 5.2, Ant Lingbo Technology abrió el modelo táctil básico LingBot-Touch. El mismo día salieron a la luz pública un gran modelo general para el mundo digital y un modelo básico incorporado para operaciones físicas de circuito cerrado. La relación entre estas dos rutas técnicas es el foco de las discusiones actuales en la industria de la inteligencia incorporada. En opinión de Ant Lingbo, el modelo general grande y el modelo básico incorporado están más cerca de una relación sinérgica 1+1>2: el primero mejora la comprensión y el razonamiento de las tareas y entornos, y el segundo complementa la percepción física y las capacidades operativas de circuito cerrado. Sólo cuando los dos vayan de la mano podrán acelerar conjuntamente la madurez de la industria incorporada. El LingBot-Touch de código abierto se basa en casi 5000 horas de preentrenamiento de datos táctiles reales y cubre tres principios de detección convencionales: táctil magnético, táctil visual y piezoresistivo. Puede convertir diferentes señales en el mismo conjunto de representaciones táctiles para que las utilicen diferentes manos diestras y modelos de acción, lo que permite al robot "ver y pensar con claridad" y, al mismo tiempo, complementar aún más la percepción táctil necesaria para las operaciones precisas. Anteriormente, el cerebro universal de Ant Lingbo cubría la percepción espacial de alta precisión, la interacción ambiental altamente dinámica y las operaciones diestras generalizables. Esta vez, LingBot-Touch se ha conectado a LingBot-VLA, extendiendo las capacidades de detección a las "puntas de los dedos", haciendo que el robot "toque más sensible" y se ha mejorado aún más la capacidad de coordinación ojo-mano del cerebro universal nativo. En 26 pruebas en máquinas reales, la tasa de éxito de la tarea aumentó entre 14 y 26 puntos porcentuales. A medida que continúan avanzando los grandes modelos de uso general, aumenta la capacidad del robot para comprender tareas complejas y razonar sobre los pasos de operación. Pero en el mundo físico real, cada vez que un robot realiza una acción, debe detectar cambios en los objetos y el entorno y luego corregir la siguiente acción. En muchas operaciones delicadas, el robot puede ver claramente dónde está el objeto.

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