丰田计划从2028年起推出接近全自动驾驶的汽车
第一电动 媒体档案 本站收录 186 篇 近 180 天 185 篇 营销维度扣分 22/n=186 篇 在档更正 0 次 查看档案 →盖世汽车讯 据外媒报道，丰田汽车日前表示，将于2028年在乘用车上引入自动驾驶技术，并计划自主开发一套Level 2++级自动驾驶系统，仅需驾驶员进行极少的操作…
读原文 · 第一电动 →信源数 1家
同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
第一电动
具名引用 0处
正文里点名到的信源（机构 / 人名 / 公告）。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分，0 = 没量到情绪词。
完全
独有数字 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了，只是这篇多给了。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
正文重合 —
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子，本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
为什么是这个分？（点开看判定依据）
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 7ef5444b2c52c7795a05046a92ab1c21…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现：同一条原文、同一个口径版本， 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 1931
这条命令不写库、不调模型、不联网：拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上， 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 29 句 —— 逐句过检结果：
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据；「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错，这只是对句子用词的机器观测，不是对内容真伪的结论。
镜下逐句 · 这几句被判到了
对于商用车，丰田计划到2030年实现Level 4级自动驾驶，使车辆能够在特定条件下完全自主行驶，并计划从2030年开始加快该技术在日本全国范围内的部署。
丰田并不打算完全采用特斯拉等企业使用的“端到端”自动驾驶方案。
目前，美国和中国车企在自动驾驶汽车开发方面处于领先地位，日本车企则正在加快追赶。
来源：第一电动网
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你也判一下：这篇写得客观吗？
先说你的判断，再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%， AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里， 与人工金标分开存放；是否纳入训练要等标注口径会定。
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