靳玉志:华为乾崑智驾研发从180亿上调到190多亿-汽车频道-和讯网
和讯汽车 媒体档案 本站收录 1421 篇 近 180 天 1377 篇 营销维度扣分 180/n=1388 篇 在档更正 0 次 查看档案 →9月28日,猛士X700预售发布会后,华为高级副总裁、引望公司CEO靳玉志接受媒体采访,以下为采访内容: 中国新能源汽车历经十年发展,已经成长为全球规模领先的…
读原文 · 和讯汽车 →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」。
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。
一定
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
- bbad142b6fa473390f115f038d1900db…
- 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 5378
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 21 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
中国新能源汽车历经十年发展,已经成长为全球规模领先的市场。
在这样的大背景下,我认为车企和供应链之间,更应该倡导良性的产业分工协同,并不是所有技术都一定要选择自研。
拿芯片举例,开发一颗芯片不难,但是踏入这个赛道之后,每两三年就要完成迭代焕新;
安全永远是辅助驾驶的第一位。
华为乾崑从入局之初,就将安全放在最高优先级。
面对竞争压力,很多企业第一反应就是降成本,会优先考虑全部自研。
综合硬件、域控制器、软件迭代整套成本,全部自研的投入门槛是非常高的,对多数车企而言并不一定是最高效的路径。
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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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