智能驾驶的技术竞赛已步入深水区，其焦点正从功能堆砌转向底层架构的革新。吉利千里浩瀚G-ASD的发布，其最核心的贡献在于明确提出了以“高含模量”为特征的全新技术发展范式，并通过行业首创的smart AI Agent架构将其实现。这不仅仅是一次技术升级，更是一次对智能驾驶系统该如何构建、如何思考的根本性重新定义，旨在从第一性原理上突破传统规则驱动系统的能力上限。
“含模量”这一概念，精准地刻画了智能驾驶系统的“智慧”浓度。它衡量的是在系统的每一个决策瞬间，由复杂AI模型实时计算生成结果的比例，而非依赖工程师预先编写的“如果-那么”式固定规则。传统辅助驾驶系统多属“低含模量”，其行为边界和应对策略受限于代码的预设场景，面对无限丰富的现实世界“长尾问题”时往往力不从心。G-ASD立志成为“高含模量”系统的标杆，意味着其将最大化地信任并赋能AI模型，使其能够像人类一样，基于对环境的实时感知和理解，做出灵活、类人甚至超人的驾驶决策，从而获得前所未有的场景泛化能力和进化潜力。
实现这一愿景的工程载体，是G-ASD所采用的Smart AI Agent架构。该架构的精妙之处在于，它并非简单地将一个大模型“塞”进车机，而是构建了一个“云-端协同、虚实结合”的复合智能体系。在云端，系统部署了两个关键模型：千亿参数级别的多模态基座大模型，负责赋予系统对图像、文字、声音等信息的深度语义理解能力，例如解读临时交通标志的文本含义或识别特殊车辆的声光信号；与之协同的世界模型，则构建了一个高度拟真的虚拟驾驶世界，让AI智能体可以在其中进行无风险的、超高并发的强化学习与策略推演，快速攻克现实世界中罕见但危险的“角落案例”。
在车端，系统部署了百亿参数级别的视觉-语言-动作大模型，这是智能在终端落地的“先锋”。VLA模型具备强大的实时通用感知与推理能力，它能让车辆“看懂”并“理解”场景。例如，通过感知前方车辆微小的姿态变化，结合对周围道路结构的理解，提前数百毫秒预判其切入意图，从而做出更平滑的防御性减速，而非等到对方明显压线才触发紧急制动。这种基于理解的预判，正是高含模量系统“类人化”甚至超越人类反应速度的核心体现。
这种“云端仿真训练”与“车端实时推理”的协同架构，形成了一个自我强化的进化闭环。车端VLA在真实世界中遇到的难题和采集的新场景，可以提交到云端世界模型中，由基座大模型进行分析，并在虚拟环境中衍生出无数变体进行强化学习训练，寻得最优解后，再将更新的模型参数部署到车端。这个循环使得G-ASD系统具备了持续自主进化的能力，其“驾驶经验”和“应对策略库”将随时间呈指数级增长，不断拓宽安全边界与舒适区间。
因此，千里浩瀚G-ASD在架构层面的创新，其深远意义在于为行业指明了一条通往更高级别自动驾驶的可行路径。它证明，通过构建以大规模预训练模型和仿真为核心、以数据与算力为驱动的新一代技术栈，智能驾驶系统能够摆脱对海量规则代码的依赖，转向以“理解”和“学习”为核心的成长模式。这不仅是吉利自身的技术护城河，也为整个行业探索机器在开放道路上的智能行为，提供了一个清晰而强大的范式参考。
