在人工智能的世界里，有一句老生常谈的话：数据是新的石油。但对于智能驾驶系统而言，单纯的数据堆砌并无意义，真正有价值的是高质量、大规模且经过有效利用的数据。在2026 CES上，吉利发布的千里浩瀚G-ASD辅助驾驶系统，恰好为我们提供了一个观察数据如何驱动技术进化的绝佳样本。那么，当一家车企拥有累计850万辆搭载辅助驾驶的车辆，累计百亿智驾里程时，这些海量数据究竟能“喂养”出一个怎样的系统？
首先，850万辆的保有量意味着一个无与伦比的数据采集网络。每一辆在路上行驶的吉利旗下品牌汽车，都在为这个系统贡献着真实的道路场景。从城市早晚高峰的拥堵路况，到高速公路的长途奔袭，再到乡村小道的复杂交通，这些形形色色的行驶数据汇聚成了一个庞大的真实世界数据库。吉利将这一优势发挥到了极致，他们不仅拥有行业第一的辅助驾驶里程数据，还基于此构建了行业领先的2500万clips模型数据片段。这些视频片段并非随机选取，而是通过算法筛选出的高价值场景，用来驱动模型的快速进化。
展开剩余72%更值得关注的是，吉利还融合了在沃尔沃积累下来的安全基因，具备了一个独特的优势——百万车辆事故安全数据集。这并非指吉利发生了百万起事故，而是指吉利建立了一支专业的交通事故调查团队，多年来深入参与了2.1万余起交通事故的调研，并结合海量行驶数据，构建起了一个涵盖各种事故场景的仿真数据库。这套数据集的宝贵之处在于，它让系统能够“看到”并“学习”那些发生率极低、但一旦发生后果严重的Corner Case（边缘场景）。通过世界模型的生成式能力，这些真实的事故数据可以被转化为海量的高价值训练场景，针对性解决现实世界极端案例不足的难题。
有了这些海量的、高质量的数据，接下来就是如何让数据发挥价值。吉利构建了全生命周期的数据闭环系统，也就是常说的“数据飞轮”。在这个飞轮中，每一辆行驶的车辆都是数据采集器，数据上传至云端后，经过清洗、标注，用于训练和优化星睿智算中心2.0中的千亿级智驾基座大模型。优化后的模型再通过OTA（空中升级）的方式推送到车端，让每一辆车的辅助驾驶能力得到升级。车辆越开，产生的数据越多，模型进化得就越快，系统也就“越开越聪明”。星睿智算中心2.0高达23.5 EFLOPS的综合算力，则为这个飞轮的快速转动提供了强大的动力保障。算力每提升1 EFLOPS，智驾大模型在一次迭代周期内，就能多学习近10万个场景数据。
850万辆车、百亿里程、2500万clips、百万事故数据，这些数字共同指向了一个结果：千里浩瀚G-ASD拥有了超越单纯规则驱动的认知能力。它不再仅仅是识别出前方是一个行人，而是能够基于海量数据的学习，预测这个行人下一步可能的动向；它不再仅仅是跟随车道线行驶，而是能够融合国宾级司机的驾驶行为数据，做出更拟人、更安全、更高效的驾驶决策。在G-ASD的Smart AI Agent架构下，数据最终被提炼成了对物理世界统一认知的“世界观”和“常识库”。
所以，850万辆车的数据最终喂出来的是什么？它喂出来的是一个能够持续学习、自我进化的智能驾驶大脑。这个大脑的核心，就是千里浩瀚G-ASD。它证明了在智能驾驶领域，数据的规模和质量，直接决定了系统的智能上限和安全下限。吉利用其庞大的用户基数和多年的数据积累配资策略平台，为G-ASD构筑了一道难以逾越的数据护城河，也让其“越开越聪明”的承诺有了坚实的根基。
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