当前，智能驾驶的发展正面临一个关键拐点：是继续在既定规则框架内进行功能优化，还是迈向以AI模型为核心驱动、具备自主进化能力的新阶段？吉利近期发布的千里浩瀚G-ASD智能辅助驾驶解决方案，旗帜鲜明地选择了后者。其提出的“高含模量”核心理念，不仅是一项技术参数，更代表了一种颠覆性的发展路径，旨在重新定义人与机器在驾驶任务中的协作关系。

传统辅助驾驶系统在很大程度上依赖于工程师预设的大量“if-then”规则代码。这种方法在应对明确、常见的场景时有效，但面对无限多样的现实世界长尾场景时，往往显得僵化且维护成本高昂。“含模量”概念的引入，直接指向这一痛点。它量化了AI模型在系统整体决策逻辑中所占的权重。含模量越高，意味着系统越少依赖硬编码的固定规则，而越多地依靠AI模型对实时输入的数据进行感知、分析与决策，从而使系统的行为更灵活、更适应复杂环境。

千里浩瀚G-ASD为实现高含模量目标，创新性地采用了名为Smart AI Agent的系统架构。这一架构的精髓在于，它并非简单堆砌多个AI模型，而是在行业内首次实现了车端视觉语言大模型与云端世界模型的同架构深度协同与高效分工。车端VLA模型如同系统的“感官与直觉”，它利用强大的多模态理解能力，实时处理摄像头、雷达等传感器数据，不仅能识别物体，更能结合上下文理解场景语义，例如识别特殊的交通标识、理解施工路段的临时指引，甚至感知其他交通参与者的潜在意图。

与此同时，云端的世界模型则充当系统的“经验库与推演沙盘”。它构建了一个高度仿真的虚拟驾驶环境，能够还原乃至创造无数种交通场景。在这里，核心算法可以进行大规模的强化学习训练，通过“试错”来积累处理复杂、危险乃至罕见情况的“经验”。这种在虚拟世界中以极高效率完成的学习与优化，再通过OTA等方式灌注到车端，极大地加速了实际驾驶能力的进化速度。VLA与WM的协同，让智驾系统同时具备了“基于当前环境的实时反应”与“基于海量经验的前瞻决策”双重能力。

这种强模型驱动的技术路径，直接转化为用户可感可知的体验提升。系统展现出更接近优秀人类驾驶员的认知与决策特性。例如，通过融合VLA的细粒度感知和WM对类似场景的推演经验，车辆在通过无信号灯路口或视觉盲区时，能够提前进行风险预判并采取温和的减速措施，将此类场景的通过效率提升了30%。在面对加塞、汇流等需要瞬时博弈的场景时，基于模型的决策机制反应更快，决策速度提升15%，且行为更连贯果决。此外，VLA模型对复杂路网和交通标识的深度理解，使系统在立交桥、多岔路口等处的选路准确率提高了50%，有效减少了因系统犹豫或误判导致的出行中断。

因此，千里浩瀚G-ASD所代表的高含模量方向，其意义远超出单纯的功能增强或性能提升百分比。它标志着智能驾驶的开发范式正在发生根本性转变：从由人类工程师主导的、基于规则的功能设计，转向由数据与算法驱动的、具备自主学习和持续进化能力的系统构建。这不仅是技术的升级，更是对未来出行中“驾驶”这一核心活动本身的重塑。当车辆能够更类人地思考与行动时，人车共驾将变得更加自然、默契与可靠，最终迈向一个以安全和高效为核心的智慧出行新常态。