中国汽车创新,凭什么被全球“需要”?
第一电动 媒体档案 本站收录 992 篇 近 180 天 991 篇 营销维度扣分 139/n=990 篇 在档更正 0 次 查看档案 →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。
根本
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
- ed249cc20461127cf064278877bf3bd3…
- 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 5137
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 112 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
电动化智能化重构技术底座之后,动力电池、智能驾驶这些新赛道上没有百年老店的专利护城河,全球玩家几乎同时起跑,中国方案才第一次有机会回答“解决全球共性问题”这个命题。
当中国城市NOA已经在几十座城市落地,海外豪华品牌仍在等待可量产、可落地的同等体验方案。
华为乾崑与奥迪达成合作,全新奥迪Q5L成为全球首款搭载华为乾崑智驾技术的豪华燃油SUV。
今年北京车展期间,地平线与全球顶级Tier-1安斯泰莫签署战略合作,这是继博世、电装之后再下一城,完成了对德系与日系两大全球顶级Tier-1供应链体系的全面嵌入。
这是四个判据中最高阶的一个:
体系化输出与单品输出的根本区别在于不可拆分性,买方无法只买其中一个环节就获得同等能力。
宁德时代与福特的LRS技术授权模式是极致样本:福特全资建厂运营,宁德时代不出资、不持股,只输出LFP电芯专利、生产工艺、设备方案和工程师培训,按产能收取专利授权费与服务费。
一项中国创新要成为全球方案,不能只靠某一项技术领先,而要在四个维度上同时建立竞争力。
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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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