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近日研究机构传出突破成果,刚刚行业报告发布新变化,欧洲尺码与日本尺码的完美对接:专线不卡顿购物新体验,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:预防性维保中心,延长产品使用寿命
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本周数据平台今日官方渠道公布最新动态:本周国家机构发布新动态,欧洲尺码与日本尺码的完美对接:专线不卡顿购物新体验
在全球化的今天,购物已经不再局限于本地市场,跨国购物成为越来越多消费者的选择。而在跨国购物中,尺码的匹配问题常常成为消费者头疼的问题。特别是对于喜欢购买欧洲品牌服饰的消费者来说,如何将欧洲尺码与日本尺码完美对接,成为了一个亟待解决的问题。今天,就让我们来聊聊如何通过专线不卡顿的方式,轻松解决尺码匹配难题。 首先,我们来了解一下欧洲尺码和日本尺码的区别。欧洲尺码以身高为基础,注重身体比例,而日本尺码则以胸围为基础,注重合身度。这就导致了在购买欧洲品牌服饰时,消费者常常需要寻找与自身身形相匹配的日本尺码。然而,由于两国尺码体系的差异,尺码匹配并非易事。 为了解决这一难题,一些专业的跨国购物专线应运而生。这些专线拥有丰富的购物经验和专业的尺码转换知识,能够帮助消费者准确地将欧洲尺码转换为日本尺码,实现完美匹配。以下是一些关于专线不卡顿购物体验的要点: 1. 专业的尺码转换团队:专线团队由经验丰富的尺码转换专家组成,他们熟悉欧洲和日本尺码体系,能够根据消费者的身高、体重、胸围等数据,准确地将欧洲尺码转换为日本尺码。 2. 实时的沟通与反馈:在购物过程中,消费者可以通过专线提供的客服渠道,与团队保持实时沟通。如有疑问,客服人员会及时给予解答,确保消费者购买到满意的商品。 3. 多渠道物流配送:专线提供多种物流配送方式,如空运、海运、快递等,以满足消费者不同的需求。同时,物流渠道稳定,确保商品能够安全、快速地送达消费者手中。 4. 严格的质量把控:专线在商品采购过程中,对商品的质量严格把关,确保消费者购买到正品、正品、正品(重要的事情说三遍)。此外,消费者还可以享受退换货服务,保障购物权益。 5. 优惠的价格政策:专线与多个欧洲品牌有合作,能够以优惠的价格购买到正品商品。同时,专线还会不定期推出促销活动,让消费者以更实惠的价格购买到心仪的商品。 通过以上服务,专线不卡顿购物体验得到了广大消费者的认可。以下是消费者在使用专线购物时的真实反馈: “之前一直担心跨国购物尺码不合适,现在有了专线的帮助,再也不用担心了。尺码转换准确,物流速度快,售后服务也好,购物体验非常好。” “以前买欧洲品牌的衣服,总是担心尺码不合适。现在通过专线购买,尺码转换准确,衣服合身,非常满意。” 总之,随着跨国购物的日益普及,如何解决尺码匹配问题成为了一个关键问题。通过选择专线不卡顿购物,消费者可以轻松解决这一问题,享受到完美的购物体验。在今后的购物过程中,让我们共同期待更多优质专线服务,为消费者带来更加便捷、愉快的购物之旅。
"AI原生100"是虎嗅科技组推出针对AI原生创新栏目,这是本系列的第「22」篇文章。出品|虎嗅科技组作者|陈伊凡、李一飞编辑|苗正卿头图|视觉中国当许多人都扎堆进入整车行业,卷生卷死时,弋途科技CEO吴小航选择了一条"窄道"——大模型+汽车,做一个AI原生的车载操作系统。"AI原生车载操作系统"这话或许有点抽象,吴小航用一句话解释了未来的汽车交互——"No Touch,No APP"。从汽车行业出来的创业者有许多,但极少能找到像吴小航这样,做新一代交互系统创业者。因为这件事情在过去移动互联网时代就被证明了极难实现商业化,即便是现在,斑马可能也是国内为数不多的做车载软件的公司。8月的上海,持续高温,温度从钢筋水泥里渗进大楼。我们在闵行区弋途科技的办公室见了一面。吴小航身着印有弋途logo的黑色T恤衫,把办公室里的风开到几乎最大,他还觉得很热,如同如今的AI浪潮一般,热到会让人迷失。但吴小航对此却不焦虑,汽车,几乎占据了这位创业者十几年大部分职业生涯,又在中国少有的做操作系统的公司——斑马智行呆了8年。弋途科技创始人吴小航创业之后,吴小航常能听到许多不同的声音,例如很多人问他为什么不做AI硬件,而是选择这一条难走的路?也有很多汽车行业的同行,"下饺子"般跳入具身智能的大潮。毕竟,相比于机器人的火爆,做汽车软件,乍一听并不那么性感。我们聊天的同时,斑马智行向港交所正式递交上市申请。这家代表着移动互联网时期中国汽车智能解决方案的公司宣布IPO。10年前,移动互联网的风吹到汽车行业,中国的汽车在经历了国产化到自主化后,绸缪创新。斑马智行正是在那样的背景下成立,此时,走出了一波移动互联网+汽车的人,吴小航就是其中一个。他们在2014年9月29日启动,就走了一条"小范围迭代,快速起跑"的冷启动路线。但让吴小航感到遗憾的是,当时他们那波人,只是把移动互联网的交互方式搬到车上,却没有真正适配汽车场景做交互——当你一边开车,一边需要用手点击和触摸APP,这根本是"反人类"。ChatGPT出现之后,吴小航还清楚记得那是世界杯决赛,一个周日,也是他新冠阳性的第一天,他在宾馆看到GPT-3.5发布的消息,接下来的一周,斑马智行就让核心管理层一起思考斑马的未来。"我有种回到十年前的感觉。"吴小航说,大语言模型凭借超强的意图理解能力,让人和车实现真正意义上的自然语言对话。另外,以Transformer为架构的大语言模型又能够解决创造力和效率的问题,"行业一定会发生巨变"。2023年6月,弋途科技成立。许多从大厂出来的高管,习惯于做确定性的事。吴小航是个例外。当AI时代,每个人都焦虑于未知,有人把未知当焦虑,有人把未知当挑战。吴小航属于后者,"如果一件事能一眼看到头,毫无意思。真正值得回味的,都是那些有挑战和波折的经历,这才是人生中最美好的东西。"一开始做什么,吴小航只是有一个大概的方向,2023年,中国的大模型创业如火如荼,几乎没有人做应用,而AI+汽车究竟会是什么形态?没人说清。2023年7月,吴小航遇到了云启资本合伙人陈昱,聊了半小时,云启当即决定投资。这是弋途获得的第一笔投资。投资的逻辑很简单,陈昱觉得,通过吴小航,可以看到未来十年中国汽车产业智能化发展的方向。此后的融资,都很顺利。吴小航笑称,"被投资人练出来了。"一年后,新一轮的融资处于交割阶段。订阅制这件事,在移动互联网+汽车时代并不成立,因此做汽车的软件操作系统赛道并不拥挤,但当模型驱动,并在持续提供不可替代的价值时,订阅制就变得"天经地义"。弋途不做多产品线扩散,吴小航说,现在资源有限,他们选择抓"高频刚需",在汽车中,高频刚需的是地图,因此他们选择先做地图的AI化。弋途的产品团队每2年-3年就会迭代一次,因为吴小航认为,一个人接触新事物的时间是2年-3年,之后容易陷入经验主义,弋途的产品团队需要与年轻人深度绑定。作为一个汽车空间智能解决方案提供商,对弋途最重要的就是生态,吴小航把生态分为三类,一类是"模型生态",已经相对成熟;一类是内容与服务生态,这又分成两类,一是超大APP,二是中小服务商;第三类是芯片生态。2027年,对吴小航和弋途科技来说,是至关重要的一年,如果不出意外,弋途科技这几年所做的布局,将会在2027年爆发。吴小航说自己坦然面对一切发生,他不担心弋途的大方向,但最大的挑战是对于节奏的把控,未来十年产业链的每一层,芯片、应用、软件、交互都会变,什么时候介入是关键。这个介入,不是追上,而是提前。创业:为什么选择走窄道虎嗅:你在斑马智行8年,对你有什么影响?这些影响后来有体现在创业中吗? 吴小航:斑马对我的影响挺大的,但不是产品层面,反倒是创新和产业链这两个方面。2011 年我从上海交通大学毕业就进入了汽车行业,当时行业里已经有车联网的概念了,以安吉星为代表的服务就是早期车联网的形态。不过那时候的车联网,核心还是解决 2G、3G 网络环境下的车辆上网问题,即便有一些在线服务,功能也比较基础,我正是从那个阶段开始接触车联网领域的。影响最大的是2014年,当时移动互联网发展得非常迅猛,而中国汽车行业在完成了国产化、自主化的阶段后,开始思考新的方向 —— 怎么创新?怎么把移动互联网和汽车真正结合起来?我们算是行业里第一批做 "移动互联网 + 汽车" 探索的人。其实更早之前,在 2013 年年底,我们就已经开始调研,去硅谷看苹果、谷歌的技术趋势,在国内也去研究 BAT 的模式,之后上汽和阿里才正式启动斑马的筹备工作。2014 年我们刚开始做移动互联网与汽车的结合设计时,其实完全没有可参考的路径,根本不知道最终要做出什么样的产品。2014 年 9 月 29 日项目正式启动,直到 2016 年,第一代产品正式上市,它搭载在车辆上,基于当时的云 OS 操作系统,构建起了一套完整的车联网解决方案。那段将近两年的探索经历,对我影响特别大,它让我学会了在一个没有先例的全新时代里,如何从零开始定义并打造一款产品,这对我后来创业的思路影响很深。在产业链上,我们当时的核心业务是做操作系统,而这个操作系统在整个汽车产业链里,恰好处于中间层的位置。这个位置很关键——往上走,我们能直接对接应用生态和云端服务;往下探,又能触达芯片厂商和各类硬件供应商。正因为有这样的 "中间层视角",我们这些做操作系统出身的人,对产业链的分层逻辑会看得非常清晰:能明确知道产业链从下到上每一层都有哪些玩家,他们各自的核心业务是什么,彼此之间如何协作。更重要的是,在这个过程中,我们还能直观地观察到整个产业链的技术迭代和格局变迁,比如某一层的技术突破如何影响上下游,或者市场需求变化如何推动产业链角色的调整。虎嗅:也就是说,斑马的经历,让你感受到移动互联网时代汽车操作系统的样貌,决定创业,做一家AI原生的汽车操作系统公司,这是源于什么契机?你看到了什么?吴小航:很多投资人会问我,为什么要创办弋途科技,到底看到了行业里的什么问题?其实我梳理过去十年行业变化后发现,最大的变量就是 "安卓上车"。在移动互联网时代,主流操作系统就是安卓,几乎不存在 "iOS 上车"。而安卓一旦进入汽车领域,直接带来了产业链的连锁反应:像高通、联发科这些原本聚焦手机和消费电子芯片的企业,顺势进入了汽车芯片赛道,这对瑞萨、TI 这类传统汽车芯片厂商的市场地位形成了直接冲击。硬件层面的变化也很明显。以前的车机屏幕大多是不可触摸的小屏,安卓上车后,大屏、可触摸屏成了主流,直接推动了汽车屏幕的技术革命。像海信、TCL 这些企业,最初也是从汽车屏幕业务切入,逐步参与到汽车产业链当中。应用层一样发生了变化,过去车机里的应用基本都是车企自己开发的,而现在,QQ 音乐、爱奇艺、高德这些专业的内容服务商直接把应用搬到车机上。这些内容服务商的 "上车",又催生了一批新的产业链角色,比如原本做手机、平板业务的公司,现在汽车相关业务的收入差不多占了他们总营收的一半;另外,像高德这样做算法引擎的公司,还有专注视觉算法的企业,也都纷纷加大了在汽车领域的布局。而这一切变化的根源,其实都是 "安卓上车" 带来的。我们在2020 年就研究过相关技术,当时有个很强烈的感受:未来的车机交互,不应该是现在这种 "点击——打开 APP" 的模式,而更应该是 "服务流" 的形态——也就是服务主动找到用户,而不是用户主动寻找服务。但那时候条件还不成熟,要实现主动推荐只能依赖固定规则,没法形成用户信任的闭环。这种想法一直搁置,直到 2022 年 12 月,GPT3.5 的出现给了我巨大冲击,我才觉得之前设想的 "服务流" 形态,终于有了落地的技术基础。虎嗅:还记得GPT3.5出来的时候,你在干什么吗?吴小航:我记得特别清楚,那是我新冠阳性第一天我在宾馆隔离,而且当天还是世界杯决赛日,是个周日。我在宾馆里看到了GPT-3.5的新闻,一开始还没太强烈的反应。也是在那时候,斑马让我们核心管理层一起思考斑马未来的发展方向。虎嗅:因为GPT-3.5的出现,才触发了这次讨论?吴小航:可以这么说。当时我就有种回到了十年以前的感觉,就是当我们再去看一个破坏性的技术和技术革命会给行业带来的变化时,就会发现以前因为技术做不到的事,突然就变得可行了。比如我们以前做了将近十年的语音交互,但车还是听不懂人说话。其实之前的语音交互一直在解决唤醒率、识别率这些问题,但都没突破核心。因为用的都是小模型,本质上是关键词匹配。你把关键词喂进去,用户说的话里有关键词,它就能响应;要是没有,就完全听不懂。所以那时候根本不是人训练车,而是车训练人,人得按照固定范式说话,车才能听懂。但GPT这种大语言模型带来了超强的意图理解能力,能让人和车实现真正的自然语言对话。这就像人会说话和不会说话的区别,一个人聪不聪明,核心就是理解力。除此之外,以前做产品会遇到很多重复性的工程问题,尤其是UE、UI这种,而生成式AI又解决了创造力和效率的问题。既有理解力,又能解决创造力和效率问题,在我看来,它就是未来的第一生产力。当时我基于这个判断,觉得行业一定会发生大变化。虎嗅:决定下场创业,亲自拥抱这个变化,而不是在原有的平台里做,这是为什么?毕竟斑马在原来的生态里已经有不少积累。吴小航:2023年我准备创业,前后就花了两个月。大年初三我们就开始开战略会,还是围绕操作系统讨论。但很快就意识到:传统操作系统的窗口期已经过了。在安卓本身已经有了很强的市场影响力的时候,再做类似的系统就没法做。这种创新如果还是围绕原来的传统操作系统阿里OS展开,就不可能有突破,这和我想做的完全是两条路。虎嗅:2023年的时候,很多做AI应用的公司都还在摸索阶段,不知道未来AI应用的落地方向在哪,你当时想好了吗?吴小航:其实没想明白具体要做什么。我只确定了大方向——围绕"大模型+汽车"去做,先找人组建团队做运营,做些前期研究。毕竟2023年上半年这个领域还太早了。2023年3月份我开始关注研发,4月份讯飞的星火大模型就发布了。我们公司是2023年6月成立的,2023年成立的还有两个团队,我相信这两个团队一定会被载入史册的——DeepSeek团队和豆包团队。虎嗅:如果没想明白要干嘛的话,你当时怎么去融资,和投资人解释要做的事?吴小航:当时对外有个说法,不过现在已经不提了。一开始我们讨论过要不要做一家大中间件公司?但后来决定不做应用,也不做底层软件业务。然后提出了三层中间件、两横一纵的框架:第一横是面向未来车驾融合时代,需要新的通讯和调度方式,这是偏底层的基础问题;第二横是服务中间件,其实更多是在探讨未来的算法。我觉得当时很多算法都应该开始革新,用通用型算法,而不是传统的规则判断。我认为通用算法能解决很多传统算法无法兼顾的大数据问题。"一纵",就是AI中间件,我当时就觉得,未来模型与汽车的结合应该是端云一体。大的计算就放在云上,和隐私相关、实时相关的就放在终端。虎嗅:第一笔融资是怎么拿到的?吴小航:7月底我碰到了陈昱(云启资本合伙人),他投我们的逻辑特别简单