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Lingguang se connecte à ce qui vaut la peine d'être acheté et l'assistant IA commence à aider les utilisateurs à « garder un œil sur le prix »

Des recommandations de produits au suivi des prix, les assistants personnels d’IA pénètrent davantage dans les scénarios de consommation quotidienne. Selon les informations du 10 novembre, Lingguang, l'assistant personnel d'IA d'Ant Group, s'est connecté à la plate-forme de contenu grand public « What's Worth Buying », intégrant davantage d'informations sur les produits, d'aide à la décision des consommateurs et d'autres services dans Lingguang. Cet accès est une autre mesure prise par Lingguang pour continuer à étendre son écosystème de services ouverts. Auparavant, Lingguang s'est successivement connecté à 40 services de connexion tels que Alipay, DingTalk, Feishu, Mijia, WeChat Reading et Hello Taxi. Ses capacités couvrent plusieurs scénarios tels que le travail, les voyages, la gestion familiale et la vie quotidienne. « Ce qui vaut la peine d'être acheté » accumule depuis longtemps des ressources telles que des informations sur les produits, du contenu pour les consommateurs et des informations sur les remises. Pour Lingguang, l'accès aux services professionnels d'information des consommateurs contribuera à améliorer les capacités d'acquisition d'informations et de services de l'IA dans des scénarios de consommation spécifiques ; Les assistants personnels d’IA fournissent également un nouveau point d’entrée pour répondre aux besoins des utilisateurs en termes de ce qui vaut la peine d’être acheté. Après avoir connecté « ce qui vaut la peine d'être acheté » cette fois, Lingguang continuera à prêter attention aux changements de prix des produits avec plus de précision et à gérer les affaires quotidiennes des utilisateurs telles que « quoi acheter et quand il est plus rentable d'acheter ». Pour les consommateurs, une difficulté majeure en matière d'achat n'est pas de passer une commande, mais de savoir comment porter un jugement parmi des produits massifs, des promotions complexes et des prix en constante évolution. Prenons l'exemple de l'achat d'un robot de balayage : dans le passé, les utilisateurs devaient souvent comparer les modèles, les configurations, les prix et les promotions sur plusieurs plateformes. Si vous n'achetez pas pour le moment, vous devez toujours vérifier à plusieurs reprises si le prix du produit a été réduit et comment les remises sont cumulées, ce qui prend du temps et demande beaucoup de travail. Maintenant, l'utilisateur saisit « Je vais acheter un robot de balayage pendant Double 11. S'il vous plaît, aidez-moi à voir quel robot de balayage vaut la peine d'être acheté ? dans l'application Lingguang. À l'aide de services qui valent la peine d'être achetés, Lingguang comparera indépendamment les avantages et les inconvénients du robot de balayage et surveillera son prix. Si l'utilisateur ne l'achète pas pour le moment, Lingguang continuera de surveiller les remises de prix du robot de balayage et de les proposer à l'utilisateur en temps opportun. Ce genre de

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NavInfo Nouvelle Conférence sur l'Innovation | S'appuyant sur les données et la puissance de calcul, SEEWAY.AI se dirige vers une nouvelle station

Le 6 novembre, NavInfo a organisé la conférence créative EVOLUTION 2026 à Shanghai. Le PDG Cheng Peng a expliqué en détail l'orientation révolutionnaire consistant à franchir « l'extrême », sur la base des données et de la puissance de calcul, a répondu aux questions centrales de l'industrie et a officiellement annoncé la configuration stratégique de l'expansion dans le domaine de l'intelligence mobile. Dans la guerre des données, obtenez d’abord le ticket pour la conformité. "Au cours des dix dernières années, les nouvelles énergies chinoises ont gagné grâce aux batteries ; dans les dix prochaines années, les automobiles chinoises gagneront grâce aux données." Le jugement de Cheng Peng pointe directement vers le prochain champ de bataille central de l'industrie : les données sont devenues le « deuxième champ de bataille » pour l'intelligence automobile, et la condition préalable à une bonne utilisation des données est la conformité. Le seuil réglementaire augmente rapidement. En septembre 2026, deux nouvelles normes strictes pour la sécurité des données spatio-temporelles, GB 48319 et GB 48320, ont été officiellement publiées et seront mises en œuvre en octobre 2027. NavInfo a participé à l'élaboration en tant qu'unité participante. Avec la superposition de 6 lois fondamentales et un encadrement multisectoriel, le respect n'est plus une option, mais un « ticket d'entrée » incontournable par le renseignement. Avec plus de 20 ans d'exploration approfondie dans le domaine des données, NavInfo a construit un lien complet en boucle fermée entre les sources de données et les applications de conformité, permettant aux données de circuler en toute sécurité et de continuer à entrer dans des itérations intelligentes. À l'heure actuelle, plus de 170 dossiers de conformité ont été réalisés, au service de plus de 60 constructeurs automobiles traditionnels et clients de l'industrie, couvrant de multiples scénarios tels que le développement et les tests, les véhicules de production de masse et la connexion réseau intelligente. Lorsque les voitures chinoises partent à l’étranger, comment les données passent-elles par les « douanes numériques » ? Avec l'expansion rapide des exportations chinoises d'automobiles, les véhicules à énergies nouvelles sont devenus la principale force exportatrice à l'étranger. Avec la vague de produits à l'étranger, les défis technologiques à l'étranger se posent également. Lorsque la technologie s’exporte, elle doit passer par les « coutumes numériques » : les triples seuils de souveraineté des données, de localisation et d’examen de la sécurité nécessitent une adaptation des règles marché par marché. La solution de conformité des données en boucle fermée récemment lancée par NavInfo pour les constructeurs automobiles à l'étranger vise à aider les constructeurs automobiles à réaliser « la localisation des données et la mondialisation des modèles ». NavInfo a formé un réseau couvrant le marché grand public mondial.

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Fable 5.2 "Crash" Ant Lingbo Tactile Model, PDG Zhu Xing : La collaboration des deux types de modèles accélérera la maturité de l'industrie incarnée

Le 10 novembre, le jour même de la sortie de Claude Fable 5.2, Ant Lingbo Technology a open source le modèle tactile de base LingBot-Touch. Un grand modèle général pour le monde numérique et un modèle de base incarné pour les opérations physiques en boucle fermée ont été rendus publics le même jour. La relation entre ces deux voies techniques est au centre des discussions actuelles dans l’industrie de l’intelligence incorporée. Selon Ant Lingbo, le grand modèle général et le modèle de base incorporé sont plus proches d'une relation synergique 1+1>2 : le premier améliore la compréhension et le raisonnement des tâches et des environnements, et le second complète la perception physique et les capacités de fonctionnement en boucle fermée. Ce n’est que lorsque les deux vont de pair qu’ils pourront accélérer ensemble la maturité de l’industrie incorporée. Le LingBot-Touch open source est basé sur près de 5 000 heures de pré-formation de données tactiles réelles et couvre trois principes de détection courants : tactile magnétique, tactile visuel et piézorésistif. Il peut convertir différents signaux en le même ensemble de représentations tactiles destinées à être utilisées par différentes mains adroites et modèles d'action, permettant au robot de « voir clairement et de penser clairement » tout en complétant davantage la perception tactile requise pour les opérations fines. Auparavant, le cerveau universel d'Ant Lingbo couvrait la perception spatiale de haute précision, l'interaction environnementale hautement dynamique et les opérations adroites généralisables. Cette fois, LingBot-Touch a été connecté à LingBot-VLA, étendant les capacités de détection jusqu'au « bout des doigts », rendant le robot « plus sensible au toucher », et la capacité de coordination œil-main du cerveau universel natif a été encore améliorée. 26 tests sur machine réelle, le taux de réussite des tâches a augmenté de 14 à 26 points de pourcentage. À mesure que les grands modèles à usage général continuent de progresser, la capacité du robot à comprendre des tâches complexes et à raisonner sur les étapes de fonctionnement augmente. Mais dans le monde physique réel, chaque fois qu’un robot effectue une action, il doit détecter les changements dans les objets et l’environnement, puis corriger l’action suivante. Dans de nombreuses opérations délicates, le robot peut voir clairement où se trouve l’objet.

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