传统智驾依赖规则，面对复杂场景力不从心。千里浩瀚G-ASD提出“含模量”方法论，通过端到端AI大模型，让车辆像人一样思考与预判。杭州实测显示，它能应对地库、潮汐车道等难题，展现了更安全丝滑的驾驶表现，为智能辅助驾驶提供了新思路。
智能速览
含模量是核心方法论，指用AI大模型重构智驾全链路。
区别于传统规则驱动，该方案让车具备思考预判能力。
可实现无图地库自主泊车与绕行，覆盖全场景。
能准确识别潮汐车道，提升城市通行效率。
具备防御性驾驶逻辑，能预判规避鬼探头等风险。
精华内容
究竟何为“含模量”？它如何将AI融入驾驶的每个环节，带来颠覆性的体验？通过杭州的实测，答案逐渐清晰。
全场景通行能力
实测从杭州地下二层车库开启，千里浩瀚G-ASD在无图状态下，能实时感知周边环境，安全高效地完成跨层行驶。遇到对向来车时，系统能自动倒车避让，这种操作是传统规则型方案难以实现的。
驶入公开道路，面对杭州复杂的可变车道（潮汐车道），系统并未像传统方案那样一味规避，而是通过多模态大模型准确理解车道指示，从容通过，有效提升了通行效率。
防御性预判
系统的核心优势在于风险预判。在路口左转遇到盲区时，它会提前减速观察，待确认安全后快速通过。在接近人行横道时，也能提前适当减速，主动规避“鬼探头”的突发风险。
这种基于多模态感知与动态场景推演的防御性驾驶逻辑，让车辆在人车混行的复杂街道中也能游刃有余，给予驾乘者充分的信赖感。纵向控制上，起步不抬头、刹车不点头的表现，也显著提升了乘坐舒适性。
何为含模量
“含模量”并非单一指标，而是一套方法论，即用AI和模型化思维重塑智驾的每一个子系统。传统方案依赖预设规则，系统永远滞后且无法自主学习。
部分车企仅在感知、规划或仿真等单一环节引入大模型。而千里浩瀚G-ASD的方案是“完全体”，在感知、规划、决策、仿真等全链路都融入了大模型，相当于给车辆装上了一个能解应用题的智慧大脑，而非只会做选择题的机器。
“含模量”的提出，是对智能驾驶认知的一次重要升级。它通过全链路AI模型化，不仅解决了当下的驾驶难题，更定义了智驾系统的能力上限。随着技术落地，未来的出行体验值得期待。
