VLA 2.0 من XPENG مقابل FSD من Tesla: ما الذي أظهرته الاختبارات فعلاً؟

لكن المقارنة لم تكشف تفاصيل كافية عن عناصر مهمة مثل:

• طول الطريق وتعقيد المسار
• ظروف المرور أثناء الاختبار
• نسخة البرمجيات المستخدمة في كل سيارة
• ما إذا تم تكرار الاختبار عدة مرات
• وجود جهة مستقلة للتحقق من النتائج

لهذا يرى كثيرون أن ما عُرض هو عرض توضيحي أكثر من كونه اختباراً علمياً محكماً.

لماذا يشكك البعض في عدالة المقارنة؟

أحد أهم الانتقادات أن نسخة Tesla FSD المتاحة حالياً في الصين ليست الأحدث عالمياً.

تشير التقارير إلى أن المقارنة تمت باستخدام الإصدار FSD V13 في الصين، بينما تستمر تسلا في تطوير إصدارات أحدث في الولايات المتحدة.

هذا الفارق قد يؤثر على قدرات النظام بسبب عدة عوامل، منها:

• القيود التنظيمية المحلية
• اختلاف بيانات التدريب المرتبطة بسلوك المرور في الصين
• تأخر طرح الميزات الجديدة في بعض الأسواق

لذلك يرى بعض المحللين أن مقارنة نظام مطوَّر خصيصاً للطرق الصينية مع نسخة إقليمية محدودة من نظام عالمي قد لا تعكس الفارق الحقيقي بين التقنيتين.

ما الذي يميز VLA 2.0 تقنياً؟

يحاول نظام VLA 2.0 إعادة التفكير في بنية الذكاء الاصطناعي المستخدمة في القيادة الذاتية.

عادةً تمر أنظمة القيادة المساعدة بعدة مراحل منفصلة:

1. إدراك البيئة (التعرف على السيارات والمشاة والمسارات)
2. فهم المشهد المروري
3. التخطيط واتخاذ القرار
4. تنفيذ الأوامر في السيارة

أما XPENG فتقول إن VLA 2.0 يدمج معظم هذه الخطوات داخل نموذج واحد من البداية إلى النهاية يحول الإشارات البصرية مباشرة إلى قرارات قيادة.

النظام يلغي أيضاً خطوة "الترجمة اللغوية" الموجودة في بعض نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، ويولد الأوامر مباشرة من البيانات الحسية.

وتصف الشركة هذا النموذج بأنه "نموذج كبير للعالم الفيزيائي" قادر على فهم البيئة الواقعية والتصرف فيها أثناء القيادة.

حجم البيانات والقدرة الحاسوبية

وفق مواد الشركة وتقارير الصناعة، يعتمد تدريب VLA 2.0 على بنية ضخمة تشمل:

• نموذج سحابي يحتوي نحو 72 مليار معامل
• تدريب باستخدام حوالي 100 مليون مقطع فيديو للقيادة
• قدرة حوسبة داخل السيارة تقارب 2250 TOPS

وتقول XPENG إن حجم البيانات يعادل عشرات آلاف السنوات من خبرة القيادة البشرية، رغم أن هذه التقديرات صادرة عن الشركة ولم يتم التحقق منها بشكل مستقل.

بدأ إطلاق النظام عبر تحديثات OTA (عن بُعد) في مارس 2026 لعدة طرازات مثل P7 وG7 وX9 في الفئات الأعلى تجهيزاً.

ماذا قال المراجعون بعد التجربة؟

التجارب الصحفية المستقلة تشير إلى أن VLA 2.0 منافس جدي بالفعل.

في تجربة قيادة في بكين، تمكن أحد المراجعين من القيادة وسط حركة مرور كثيفة لمدة حوالي 40 دقيقة دون أي تدخل يدوي، وهو مؤشر على سلاسة النظام وثقته في البيئات المعقدة.

لكن بعض المراجعات أشارت أيضاً إلى نقاط ضعف مقارنة بنظام تسلا، منها:

• أن FSD من تسلا يبدو أكثر نضجاً بشكل عام
• اعتماد نظام XPENG بشكل أكبر على خرائط المسارات التفصيلية
• الحاجة إلى مزيد من الاختبارات في الحالات الطارئة

لذلك يصف كثير من المحللين VLA 2.0 بأنه منافس يتقدم بسرعة، وليس بالضرورة متفوقاً بوضوح حتى الآن.

هدف طموح: التفوق على تسلا في 2026

رئيس XPENG ومؤسسها خه شياوبنغ (He Xiaopeng) وضع هدفاً واضحاً للشركة.

فقد صرّح بأن XPENG تسعى إلى التفوق على نظام Tesla FSD داخل السوق الصينية بحلول 30 أغسطس 2026.

المعيار الذي يستهدفه هو مستوى تجربة القيادة الذي تقدمه النسخ الأحدث من FSD في الولايات المتحدة، مثل الأداء الذي يظهر في الإصدارات المتقدمة المختبرة في وادي السيليكون.

كما أشارت الشركة إلى أن تقنيات VLA قد تمهد الطريق مستقبلاً نحو القيادة الذاتية من المستوى الرابع (Level 4)، لكن تحقيق ذلك يعتمد بدرجة كبيرة على القوانين والتنظيمات واختبارات السلامة الإضافية.

الصورة الأكبر: سباق عالمي يشتد

لسنوات طويلة اعتُبرت تسلا المرجع الأساسي في تقنيات القيادة الذكية للمستهلكين. لكن التقدم السريع لشركات السيارات الكهربائية الصينية مثل XPENG بدأ يغيّر هذه المعادلة.

حتى لو لم يكن اختبار VLA 2.0 دليلاً حاسماً، فإنه يوضح اتجاهاً واضحاً: سباق القيادة الذاتية لم يعد حكراً على وادي السيليكون.

فالشركات الصينية تعتمد على كميات ضخمة من بيانات القيادة، وتحديثات برمجية سريعة، واستثمارات كبيرة في الذكاء الاصطناعي—وهي عوامل قد تجعل المنافسة في السنوات القادمة أكثر احتداماً من أي وقت مضى.