特斯拉Cybercab发布前夜，Waymo发来“不点名”檄文
太平洋汽车 媒体档案 本站收录 214 篇 近 180 天 180 篇 营销维度扣分 91/n=214 篇 在档更正 0 次 查看档案 →信源数 2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」。
和讯汽车太平洋汽车
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。
毫无疑问根本完全
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
- be4f415b8d2fa2f1518b95d1077d7ca3…
- 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 3308
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 93 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
巧合的是，针对这台“三无”Robotaxi发布前夕，贵为Robotaxi王者的Waymo却在8月26日发布了一篇“不点名”的檄文。
当天，Waymo车载软件副总裁Srikanth Thirumalai发了一篇长博客《从2亿多英里完全自动驾驶里程中获得的10条AI经验》。
第一刀：纯视觉不够。
Waymo在超过2亿英里的实际无人驾驶经验后给出结论：要安全、大规模部署完全自动驾驶，必须同时结合摄像头、激光雷达与毫米波雷达。
马斯克2019年就把激光雷达称为"注定失败的徒劳之举"，2021年拿掉毫米波雷达，2022年拿掉超声波传感器，把纯视觉路线推到了极致。
Thirumalai在接受Axios采访时留下了一句被广泛传播的话：“AI只能理解它看到的东西，如果你根本看不到，AI也无能为力。
第一，特斯拉真的要来了。
小马智行CEO彭军说得更直接：“对于L4级别的自动驾驶技术，纯视觉很难实现完全安全。
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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