新央企新长安战略赋能阿维塔 坚定不移打造世界级新豪华智能电动汽车品牌
阿维塔官网 媒体档案 本站收录 85 篇 营销维度扣分 41/n=85 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」。
阿维塔官网
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+ba22d7197cb5
- 原文指纹
- d6104d6feb3091c4fa970165f17b35e6…
- 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 6348
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 30 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
阿维塔作为旗下高端品牌，基于新央企战略赋能，未来将全力承接新集团向新向上的战略使命，坚定不移打造世界级新豪华智能电动汽车品牌。
阿维塔12车队用恢弘气场将新央企具象化——新央企的豪华就是阿维塔，无数车主称赞车队为“重庆排面”。
同时，阿维塔将继续坚持长安、华为、宁德时代三方联合的轻资产模式，不断深化战略合作，从产品开发、营销到生态服务深度协同，为用户带来领先的智能出行及生活体验。
近年来，阿维塔在全球范围内获得了广泛认可，斩获2024美国IDA国际设计金奖、2025德国iF设计大奖、纽约设计奖金奖等国际权威大奖，旗舰车型阿维塔11、阿维塔12双双获德国红点设计奖。
关于未来产品规划，阿维塔将于2026年推出与华为联合共创的大六座旗舰SUV和另外两款全新车型；
阿维塔自诞生起，便承载着长安汽车高端化的重任，伴随新央企的落地，阿维塔所获得的支持将更加强劲有力，必将引领中国新豪华品牌持续向上突破。
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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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