博泰车联首获8397海外首批车型定点：海外业务规划产量累计超200万台，全球市场加速放量-汽车频道-和讯网
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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」。
和讯汽车
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。
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
- 88af895e6d0e3edb9784ddd17746c96b…
- 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 4206
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
9月14日，博泰车联网科技(上海)股份有限公司(2889.HK)发布自愿性公告，公司收到某国内头部高端新能源汽车OEM的正式项目定点通知，首次获选为该客户旗舰品牌下新一代海外车型的供应商，负责基于高通8397新一代高性能座舱芯片平台的高端智能座舱域控制器及AI交互系统的研发与量产交付。
公告称，这标志着公司与该头部新能源OEM的合作实现从国内市场迈向全球布局、从成熟技术平台迭代至新一代平台的跨越，充分印证该客户对公司技术底蕴、平台化研发架构与全球化交付实力的高度认可。
与此同时，在高通8295平台，博泰车联已实现大规模量产落地，相关智能座舱域控制器定点数量在中国供应商中排名第一。
此番基于8397平台再获海外项目，公司实现了从8295第一到8397领先的能力接续，也进一步巩固了在8397上的领先地位。
公司已建立完备的跨地域合规体系、全球供应链管控机制及大规模量产交付能力，本次定点即是对公司全球化综合实力的有力佐证。
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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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