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看了这份"LLM 输入包"，我没法在不编造内容的情况下把文章写厚——问题不是我写得不够详细,是**材料本身没有可用的实质信息**。
具体来说：
- "全局上下文"和"证据摘录"两段基本是 OCR 乱码（`205 69 69 69 a i (4 ai (4`、`ihay ma i` 这类），没有任何完整句子。
- "可直接引用的数据点"里能辨认出的碎片只有：一些年份区间（2026-2030/2030-2040/2040-2050）、"Optimus"（特斯拉人形机器人）、几个孤立数字（9.9、84.7%、735、391、110 等）、以及一堆型号残片（T1-13、B17、1703、F110）。这些数字**没有单位、没有主谓宾、也看不出彼此的因果关系**——我不知道 84.7% 是渗透率还是增速还是良率，也不知道 735 对应什么指标。
如果我现在硬写一篇"信息密度更高"的稿子，唯一的办法是**把这些孤立数字脑补成一个叙事**，这正好违反了你给的硬约束第 3 条（禁止编造数据/结论）。上一稿偏短，大概率就是上一次执行时已经意识到材料不够、只能保守表述，而不是执行力问题。
**建议的解决方式**：能否从 WORK_DIR（`/Users/leonardjoe/Documents/air_projects/wechat_sop/fxbaogao/work/08922525cf68_亿欧智库_亿欧智库2026行业研究报告`）里找一份质量更好的文本提取结果？比如：
- 是否有 `llm_input.md` 之外的、OCR 更干净的中间文件（如按章节切分的 txt）？
- 或者能否重新跑一遍 PDF 转文本（很多研报 PDF 是矢量文字，直接用 `pdftotext` 或 `PyMuPDF` 提取比 OCR 乱码率低很多）？
如果你能提供更完整的原文段落（哪怕只是把人形机器人相关的几段核心内容贴出来），我可以立刻按你的硬约束重写一篇结构完整、信息密度够的稿子。要不要我先帮你检查一下 WORK_DIR 里有没有更干净的提取文件？
以下为原文预览：
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