G-ASD是千里智驾给市场带来的第一份答卷。

　　在拉斯维加斯2026年国际消费电子展（CES）喧嚣的展馆中，智能驾驶依然是聚光灯下的焦点。当业内竞相包装智驾新概念时，一家中国智驾企业在CES上给出了不同的答案：回归智驾本质的“高含模量”。 在CES期间举办的公布会上，千里智驾与吉利共同宣布，面向全球市场发布全新辅助驾驶品牌——G-ASD（Geely Afari Smart Driving，千里浩瀚）。其中，“G”代表吉利，“ASD”代表千里智驾。G-ASD 是双方联合研发的高含模量智能辅助驾驶解决方案，将全面覆盖从 L2 到 L4 级别的智驾能力。 G-ASD是千里智驾给市场带来的第一份答卷。这套定位于“高含模量”的智能辅助驾驶解决方案，已通过OTA部署在超过30万辆极氪与领克车型上，完成了从方案研发到大规模商用的跨越，有望成为国内Tier 1智驾方案规模量产方案的新标杆。其背后提出的“高含模量”技术路径，不仅是其最核心、最具差异化的技术标签，更代表了智驾系统设计思路的转变。

　　更为重要的是，千里智驾正基于此技术框架，坚定地推动从L2+到L4的技术统一。千里科技（601777）董事长印奇指出：“将L2+到L4的技术统一起来，是我们一个很坚定的方向。在全球范围内能够将两者融合起来的供应商很少，这是我们后来居上的一个优势。”这一长远布局，为其技术演进打开了更广阔的空间。

　　什么是“高含模量”？千里智驾的技术“北极星”与量产底气

　　千里智驾并非横空出世。它由千里科技联合吉利、迈驰智行等企业共同投资设立，于去年完成核心整合。这支约两千人的团队，融合了顶尖的AI算法、系统工程与百万台级的量产交付经验。其定位清晰且富有野心：打造一个开放且国际化的AI智行平台。

　　定位的背后，根植于其“高含模量”的技术内核。所谓 “含模量”，可以理解为智驾系统全链路中，由AI模型驱动决策的比例，它代表智驾系统中模型化覆盖的广度与深度，是智驾的北极星指标。传统方案大量依赖人工规则、高精地图与特定传感器，“含模量”低，导致系统在面对未见过场景时僵硬且不安全。而千里智驾的路线，是坚定地用大模型替代规则，用数据驱动进化，追求更高的“含模量”。G-ASD是一个大模型原生的智驾系统，它融合了多模态基座模型、VLM、VLA、世界模型及强化学习等前沿AI技术范式，目标是实现从数据系统、感知规控到评测体系的全局模型化驱动。

　　“就像人类司机依靠基础智能适应各种路况，我们的系统本质上全链路的模型比例越高，通用智能就越强，全球适应性就越好，”印奇表示，“如果你依赖激光雷达和精美地图，在某些地方遇到诸如牛车逆行这样的特殊场景时可能会束手无策。而特斯拉的成功已经证明，基本功扎实的视觉感知模型，具备更强的全球扩展潜力。”

　　印奇进一步阐释，“含模量”不只是是一个技术指标，更是一个贯穿研发全链路的方法论。“我们在感知、决策、规划乃至数据生成的每一个细小环节，都在用模型去替代原来人工的东西，追求工程上的可迭代。当我们的大框架确定后，未来三年、五年、十年，每年我们都希望整个系统的安全性提高一个数量级。从用户侧，我相信一旦变成老用户，就能真正感知到含模量高和低的区别，就像手机用多了就知道好坏一样，这个体感在2026年将会非常明显。”

　　高含模量G-ASD：FSD的中国追赶者 这套体系的根基，是深度融合的三重支柱：海量数据（603138）闭环、端到端大模型驱动、以及模型驱动的闭环仿真。千里智驾拥有超过2500万段真实驾驶视频片段构成的数据基座，并借助与吉利的深度合作，实现日均10万段的高效数据回流。更重要的是，他们通过自动化数据标注体系，并专注于筛选“优质驾驶员”的轨迹，确保AI学习的是“好习惯”。这些数据，是喂养大模型、让其理解真实世界复杂性的核心燃料。

　　燃料之上，是“端到端全轨迹模型”这一反动性的引擎。它摒弃了传统智驾将感知、规划、控制切割为多个“烟囱”的架构，实现了从传感器信号输入到方向盘、油门、刹车控制信号输出的直接映射。印奇表示，“高含模量”的系统在极端拥堵场景下，能够像人一样慢慢往前去挪动，敏锐地找到缝隙，它能够既安全又高效的去通行，全程没有令人不安的突兀急刹或犹豫顿挫。

　　然而，真实的道路充满不可预知的“长尾场景”。为此，千里智驾构建了其技术护城河的另一关键部分：基于世界模型的闭环仿真与强化学习系统。在这个可以无限生成各类极端、罕见路况的虚拟世界里，智驾模型能以“天”为单位进行高强度训练和快速迭代，其解决Corner Case（边角案例）的效率远超传统的实车路测。“目前，只有特斯拉能够实现，千里智驾有机会成为第二家真正具备这样能力的公司。”印奇在采访中透露。这套系统不仅加速了研发，更从根本上提升了智驾系统的安全上限与进化速度。 正是这种“高含模量”的技术底座，支撑起了用户可感知的体验跃迁。例如，其“全场景防御性驾驶”能力，源于视觉语言模型（VLM）对通用知识的理解，让系统能对视线外的风险（如路口“鬼探头”）进行预判并提前温和减速，大幅提升乘客的心理安全感。而“智能防晕车”的舒适体验，则直接得益于端到端模型对车辆横纵向控制的协同优化，实现了行业领先的平滑加减速曲线。这些功能并非孤立的产品点，而是同一棵技术树上自然结出的果实。

　　谈到和特斯拉FSD的比较，印奇坦言目前与其存在大概一年的差距。他表示，追赶的关键不在于单点，而在于全方位的基本功，就是要真正坚定以大模型为驱动来做。在这个过程中，训练大模型的能力是关键壁垒，而这在全球范围都是极为稀缺且昂贵的资源。只有具备大模型能力的公司才有可能进入到决赛圈。目前，国内只有少数公司能够做到这样一套体系。

　　从吉利到奔驰：如何快速跻身全球智驾Tier 1？

　　千里智驾在CES上所呈现的，是一种从数据驱动、模型迭代到大规模工程化落地的完整体系化优势。这不仅是其产品的后台，更是其敢于定位为“国际化AI智驾平台”、冲击行业第一梯队的根本底气。

　　第一个清晰的信号来自于市场规模与客户阵营的快速扩张。G-ASD首发装载量突破30万辆，今年预计装车量能超过100万辆车。这让G-ASD跻身高阶智驾量产方案的‘第一梯队’。这个数字意味着该方案已经历了大规模、多车型、复杂真实场景的持续性验证与迭代。

　　支撑这一快速落地的，是千里智驾独特的商业战略。印奇强调：“智驾的商业模式不是一味追求客户数量，我们的策略是深度绑定服务头部车企，构建开放的联盟。规模是结果，不是目的。只要在全球范围内深度服务好6-7家客户，我感触就已经成为全球前三名的AI解决方案供应商。”目前，这一战略已初见成效。印奇透露：“奔驰已成为我们的战略股东，双方合作正在推进。2026年，除了吉利和奔驰之外，我们可能还会有大概两家左右的战略性客户，届时大家会看到我们比较完整的客户版图。”这种不追求客户数量，而追求与头部OEM深度协同、做扎实每一个客户的模式，构成了其稳健的商业护城河。

　　支撑这一市场信心的，是其技术体系所带来的体验代差与快速进化能力。在采访中，印奇多次回归到一个朴素的观点：智驾的终极体验是“安心感”与“聪明效率”。而这正是其“高含模量”体系化能力输出的直接结果。

　　展望未来，印奇看到了两大融合趋势：一是座舱与智驾的深度融合。“2026年一个很大的趋势，一定是座舱上会有很大的突破，且舱和驾要形成一个完整的体验，只有做到这样，最终智驾才能完全普及。在这方面，我们也比较有信心，千里可能会成为第一个能把这样一个完整的体验能做出来的公司。”二是Robotaxi市场的爆发。“未来三年，Robotaxi肯定是爆发式增长的行业，国际化市场可能会更快一点。”而这些，都将建立在千里智驾当前坚实的“高含模量”技术底座之上。

　　智能驾驶的下半场竞争，将是大数据、大模型与超大规模工程化能力三者深度融合水平的竞争。谁能够更高效地获取与处理真实数据，谁能以更优的架构将大模型的通用认知能力注入驾驶系统，谁又能将这一切以稳定、可靠且低成本的方式部署于千万级规模的多元车型上，谁就将掌握定义未来出行体验的主动权。

　　而千里希望扮演的，正是这样一个以开放平台模式，将最前沿的AI技术转化为稳定、可靠、好用的产品体验的角色。印奇表示：“希望从2026年开始，大家会觉得千里智驾是一个非常棒的智驾品牌，并且能够把最新的AI技术以一种可感知的、安全的好体验的方式带给用户。希望用户在选择车辆时，会因为车辆搭载了千里智驾系统而感到放心和向往。”

　　结语：

　　当千里智驾站上2026年CES的舞台，它所展示的，远不止一套先进的驾驶辅助功能。它呈现的是一种“以模型驱动、以数据进化、以体验为先”的完整技术哲学与工业化体系，以及一条“深度服务顶级OEM，统一L2+至L4技术路径” 的清晰商业战略。

　　从30万辆车的量产验证，到与吉利、奔驰的深度联盟；从追求全链路“高含模量”的方法论，到对舱驾融合、Robotaxi未来的前瞻布局——千里智驾的答案清晰而坚定：未来世界级的智能驾驶，属于那些真正掌握将大数据、大模型与大规模工程化能力深度融合，并能与生态伙伴共同进化的公司。

来源： 凤凰网

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