一辆临时停靠的汽车、一处路面坑洼、一块散落的石头，以及一辆缓慢行驶的电动车，看起来都可能影响车辆正常通行。但它们带来的问题并不相同，驾驶者自然也不会采取完全一样的处理方式。

遇到停靠车辆，首先要考虑旁边有没有足够的通行空间；发现路面坑洼，则需要关注路面状况和通过方式；面对移动的电动车，还要判断对方接下来可能怎样行动。

这种差异，正是智能辅助驾驶理解复杂道路时需要解决的问题。吉利千里浩瀚 G-ASD 4.0通过WAM 2.0模型、颠簸预判以及博弈试探、伺机绕行等能力，让车辆能够针对不同道路情况，结合实际环境评估相应的驾驶策略。

道路障碍物并不是一个简单的统一类别，有些障碍物是静止的，有些则会移动；有些主要影响通行空间，有些可能影响车辆经过时的平顺性。即使同样属于静态障碍，也需要根据其位置、周围道路条件和可能产生的影响，采取不同的处理思路。

例如，一辆汽车停在狭窄道路旁，问题的核心是剩余道路空间是否允许安全通行。此时，吉利千里浩瀚 G-ASD 4.0的博弈试探、伺机绕行能力，可以结合周围交通情况，辅助评估合适的通行机会。

如果前方出现的是坑洼或石块，情况就不一样了。车辆不仅需要识别路面异常，还要考虑它对行驶过程可能产生的影响。吉利千里浩瀚 G-ASD 4.0通过多传感器融合提前扫描路面，识别坑洼、石块等情况，并结合实际道路条件采取相应的通行策略。

而面对移动的非机动车，驾驶策略又需要加入对交通参与者行为变化的考虑。电动车的行驶方向和速度可能发生变化，车辆不能简单地将其视为一个固定障碍。WAM 2.0模型通过环境理解和前向预测，为动态交通中的驾驶判断提供支持。由此可以看出，辅助驾驶需要理解的不只是障碍物存在与否，还包括它会怎样影响车辆接下来的行驶。

这种差异化处理能力，也对系统架构提出了更高要求。环境理解需要提供相应的道路信息，驾驶策略需要结合风险和通行条件作出评估，车辆控制则需要把策略落实为实际动作。任何一个环节都不能简单地套用同一套处理方式。

吉利千里浩瀚 G-ASD 4.0基于WAM 2.0模型，将环境理解、前向预测与价值函数评估联系起来，再通过横纵一体控车模型协调车辆的转向和加减速操作。不同技术能力在各自适用的场景中发挥作用，共同服务于复杂道路中的辅助驾驶。

当然，这并不意味着系统能够识别并处理所有障碍物。面对超出功能支持范围的道路情况，驾驶者仍然需要保持关注，并在必要时及时接管车辆。

从单纯发现障碍，到结合障碍类型、道路空间和周围交通情况作出判断，辅助驾驶正在面对更加细致的道路理解任务。

吉利千里浩瀚 G-ASD 4.0的技术升级，也体现出这样的发展方向：不是让车辆遇到任何障碍都采取同一个动作，而是根据实际情况，选择更有针对性的处理方式。道路情况千差万别，驾驶策略自然也不应该千篇一律。