聚合智能产业发展大会（2026）将于9月8-9日在光谷召开
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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。
没有量到情绪词。
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
- 4edba55b7bef975fb6f6a1bd5f9c3efd…
- 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 3590
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 33 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
届时将邀请政府有关部门代表与相关领域行业机构、高校院所及领先企业代表展开深入研讨，通过成果展示、产需对接等多元化活动形式，搭建“政产学研用资”一体化高端交流平台，共同研判产业发展前沿趋势，探索AI时代产业链供应链融合共赢路径，有效破解产业协同壁垒、打通供需对接堵点、整合上下游优质资源，切实解决行业发展痛点难题。
9月9日下午，三场论坛同步开启，分别聚焦AI与汽车融合、“存算连感”与聚合产业协同发展、具身智能与汽车产业协同，现场还将重磅发布最新研究成果。
大会汇聚“政产学研用资”全链条重磅嘉宾，推动跨行业、跨领域、跨国别深度交流与资源对接，进一步破除产业协同壁垒，凝聚行业发展共识。
亮点四：发布重磅成果，推动实践落地
现场将重磅发布聚合智能相关研究成果与产业报告，全方位、深层次解读行业发展态势，以专业研判、真实案例、精准数据为产业链各类市场主体提供可参考、可借鉴、可落地的实践样本。
来源：第一电动网
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