藤本直也：日产将扩大AI应用范围，对安全重视度高于部分车企
汽车之家 媒体档案 本站收录 475 篇 近 180 天 474 篇 营销维度扣分 36/n=475 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」。
汽车之家
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。
绝对根本完全
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
- 314f8cc1ebf110dd5c0b530ea4514c67…
- 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 1607
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 123 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
在近百年的发展史上，日产汽车积累了关于不同市场、不同车辆的海量数据。
但他也承认，由于日产的锚点在“完美安全”上，就会导致用户便利性可能没有那么的高，需要用户相对更多地接管。
为了实现道路交通安全，完全依靠人的反射神经是不够的。
藤本直也：距离我第一次来到中国工作，已经20多年。
日产在近百年的发展史上积累了关于车辆海量的数据，这是我们非常宝贵的资产。
媒体：在主动安全和驾驶辅助技术的应用方面也处于领先水平。
但是非常核心的一点，就是绝对要以安全为目标。
美国的企业可能更在乎用户操作上的便利性，而日产的想法，就是要追求完美的安全。
只列前 8 句； 本站不转载爬取稿全文，以上为按评论目的引用的句子，完整内容请读原文。
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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