千里浩瀚G-ASD系统以“高含模量”为核心设计理念，通过提升AI模型在驾驶决策中的参与权重，大幅增强了系统对复杂交通场景的理解与响应能力，从而为用户提供更贴近人类驾驶习惯的智能辅助体验。该系统不仅在常规路况下表现稳定，更在面对突发状况、边缘场景时体现出显著的适应性与预判能力，重新定义了人车共驾的交互边界。

在实际道路测试中，G-ASD展现出显著的场景通过效率与决策合理性提升。系统通过车端VLA模型与世界模型的协同作用，能够对盲区、路口、施工路段等风险区域进行提前预判，使盲区场景的通过率提升30%。在交通标识识别与车道选择方面，系统融合图像识别与语义理解技术，准确识别各类地面标线、悬挂标牌乃至临时交通指示，将复杂路口的选路准确率提高50%，有效减少驾驶犹豫与误判。

在行车控制策略上，G-ASD通过大模型训练实现了更细腻的纵向与横向控制。面对慢车占道、临时停车、行人穿行等场景，系统可自主进行速度调节与轨迹规划，在确保安全的前提下执行绕行或跟车决策，纵向减速平顺度接近熟练驾驶员操作。在拥堵路况下，系统能根据实时车流量与道路拓扑智能调节跟车距离与启停节奏，显著降低用户驾驶疲劳感。

泊车场景中，G-ASD进一步拓展了功能的边界与适应性。系统不仅支持垂直、水平、斜列等常规划线车位的自动泊入泊出，还可应对极窄车位、断头路车位、无划线车位乃至机械车位的停车挑战。依托行泊一体端到端模型，车辆可在停车场内实现跨楼层记忆泊车与远程召唤，并在车位被占时主动搜索周边可用车位，真正实现“停取无忧”。

安全层面，G-ASD构建了覆盖行车、泊车、驻车全场景的主动防护体系。系统新增通用障碍物识别功能，可检测三角牌、防撞桶、纸箱、落石等异形物体，并实现连续两次紧急避让。在驾驶员状态异常时，系统将自主执行靠边停车并开启双闪警示。此外，针对暴雨涉水、路边开门风险、限宽墩通行等场景，系统也提供了预警与辅助控制功能，实现从被动安全到主动预防的跨越。

综合来看，千里浩瀚G-ASD通过“高含模量”技术路径，在场景通过能力、控制拟人度、功能覆盖广度以及安全防护深度四个维度实现了系统性提升。该系统不仅显著优化了日常驾驶的舒适性与便捷性，更在长尾场景中体现出可靠的应对能力，为智能辅助驾驶的大规模普及与应用提供了扎实的体验基础与技术范式。