智能驾驶技术的发展历程，正从离散的功能点突破，步入一个以体系化演进和持续自主进化能力为核心竞争力的新纪元。吉利千里浩瀚G-ASD解决方案的推出，清晰地绘制了一幅从当前高级辅助驾驶，经由有条件自动驾驶，最终迈向“AI智慧生命体”的渐进式技术路线图。这幅蓝图不仅回答了“现在能做什么”，更关键地揭示了“未来将如何成长”，展现出一种超越单点创新的系统性思维。
当下，G-ASD首版本的能力已展现出对传统功能叠加模式的超越。它在L2级别实现了行车、泊车、主动安全三大领域的深度贯通与能力重构。例如，其“行泊一体”方案真正做到了从公开道路到地下车库的全程无缝衔接，用户只需一次激活，系统便能自主处理道路切换、车位搜索与泊入等全链条任务，将多个孤立功能融合为连贯的“门到门”体验。泊车功能亦不再局限于标准车位，而是覆盖了极窄车位、无划线区域甚至机械车位等极端场景，体现了强大的场景泛化能力。主动安全体系则构建了从感知到执行的720度防护网，新增的通用障碍物识别与连续避让能力，将安全守护从已知的车辆、行人扩展至无穷的“异形”物体。
然而，G-ASD的视野并未停留在功能完善的L2阶段。其技术架构从设计之初就为更高阶的自动化预留了充足的演进空间。目前，基于顶级硬件方案，系统已具备向L3级有条件自动驾驶演进的技术储备。这包括在高速封闭道路上长时间脱手的自动驾驶能力、在停车场内实现用户下车后车辆自主寻找并泊入车位的“代客泊车”功能，以及基于环境感知的主动避险能力。这些能力如同一座“技术储备库”，等待法规环境的成熟即可迅速释放，体现了“预埋硬件、通过软件迭代解锁”的前瞻性产品思维。
驱动这一渐进式演进的核心动力，在于其坚定实施的“高含模量”技术战略。这意味着系统的“智能”权重将随时间推移而不断增加，其决策逻辑中，由数据驱动、通过训练得到的AI模型占比将持续提升，而预设的硬编码规则比例将相应减少。为实现这一点，G-ASD依赖于一个强大的“数据-算法-算力”飞轮：海量的真实世界数据驱动模型迭代，创新的VLA+WM架构提升模型的理解与推演效率，而顶级的云端与车端算力则为整个进化过程提供澎湃动力。这使得系统的能力提升，逐渐从依赖工程师手动编写新规则，转向依赖AI在海量数据与仿真环境中自主学习、自我优化。
其终极演进方向，被定义为“AI智慧生命体”。这并非一个营销概念，而是一个指向多域融合、具备自主思考与交互能力的长期愿景。未来，随着含模量提升到新的阈值，智驾系统或将不再局限于执行明确的A点到B点导航指令，而是能够结合用户习惯、实时交通、车辆状态乃至日程信息，进行更优的出行规划建议。更进一步，智驾域与智能座舱域、车辆控制域将实现更深度的融合，车辆能更全面地理解驾乘者的意图与状态，提供更个性化、更主动的服务，从一个交通工具演变为一个具备部分自主决策能力的移动智能空间。
因此，千里浩瀚G-ASD所代表的，不仅是一套功能强大的现役系统，更是一个承载了吉利对智能汽车未来深刻思考的、开放且可生长的技术生态。它展示了一条清晰的、基于坚实技术基座的渐进式发展路径。这种从功能实现到能力进化、从单域智能到多域融合的布局，标志着智能驾驶的竞争已经进入下半场——比拼的不再仅是某一时刻的功能清单，更是体系化的技术储备、持续进化的内在机制以及构建未来生态的野心与能力。吉利的此番落子，正是为了在这场长跑中，占据一个兼具现时竞争力与无限可能性的有利位置。
