在智能驾驶技术激烈竞争的当下，真正的领先优势往往根植于看不见的基础设施之中。吉利千里浩瀚G-ASD的发布，其深层意义在于向业界清晰地展示了，高阶智能驾驶的进化已进入一场由“数据规模”与“算力强度”双核驱动的深层次竞赛。这两大要素共同构成了系统进化的“燃料”与“引擎”，决定了其智能高度、进化速度与安全边界。G-ASD的技术自信，首先就来源于其在这两个维度上构建的、堪称行业标杆级的坚实基础。
数据的广度、深度与质量，是训练一个“老练”且“聪明”的驾驶AI的前提。吉利在此方面拥有得天独厚的规模优势。依托集团旗下吉利、领克、极氪等品牌超过850万辆已装备L2及以上辅助驾驶系统的车辆，G-ASD系统背后是持续累积、实时更新的百亿公里级真实道路行驶数据。这不仅仅是简单的里程数字，更是一个包含了中国乃至全球多样复杂路况——从繁华都市到乡间小道，从高速公路到冰雪雨雾天气——的巨型动态数据库。此外，系统还结构化地处理了高达2500万段的驾驶场景视频片段，这些经过标注的“精华片段”是AI理解并学习处理各类“长尾场景”的关键教材，使得系统能够更高效地获取“驾驶经验”。
展开剩余69%如果说数据是“经验矿石”，那么强大的算力就是将其提炼为“驾驶智慧”的熔炉。吉利为G-ASD体系打造的算力基础设施规模庞大。其星睿智算中心提供的云端可调用综合算力达到23.5 EFLOPS，这一数字在中国车企中位居前列。其意义在于，它为千亿参数级别的AI大模型训练提供了澎湃动力。在智能驾驶领域，算力的价值直接体现在迭代速度上：更高的算力意味着模型能在单位时间内处理和学习更多的场景数据，从而将数月才能完成一轮重要迭代的周期，压缩到数周甚至更短，实现对突发新场景或技术短板的快速响应与优化。
值得一提的是，吉利的算力优势不仅体现在总量上，也体现在其高效的分布式与协同计算架构上。通过整合云端超算中心、边缘计算节点和车端高性能计算平台，G-ASD能够实现训练、仿真、部署的高效协同。例如，在云端完成大规模预训练和复杂场景的仿真强化学习；在车端，依托于高性能芯片提供的充沛本地算力，实时运行参数规模达百亿级的VLA大模型，进行毫秒级的感知融合与风险推理决策。这种“云-边-端”一体化的算力网络，确保了从数据收集、模型训练到功能上车的全链路效率。
更为关键的是，数据与算力在G-ASD体系中形成了高效闭环、相互促进的飞轮效应。海量、高质量的数据需要强大算力来挖掘价值；而强大的算力在高效处理数据、优化模型后，又能驱动车辆在真实世界中生成更优、更有价值的新数据，从而反哺下一轮模型训练。这个持续旋转的“数据-算法-算力”飞轮，是G-ASD系统能够实现持续快速迭代、能力边界不断拓展的根本动力机制，使其技术护城河随时间推移而愈发深厚。
综上所述，千里浩瀚G-ASD所展现的数据与算力双核优势，远非简单的资源堆砌。它代表了一种体系化的技术基建能力，是吉利将自身庞大的汽车市场规模，转化为可持续技术竞争优势的战略体现。这为G-ASD实现从当前卓越的辅助驾驶体验，向未来更高级别自动驾驶的平稳、安全演进，提供了最根本的保障与无限的可能性，也为行业定义了下一代智能驾驶系统竞争的新基准。
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