Dentro del plan robotaxi de Xpeng: autonomía de nivel 4, chips Turing y la carrera contra Tesla

En ese nivel, el vehículo puede conducirse solo dentro de condiciones y zonas específicas —lo que en la industria se conoce como operational design domain— sin intervención humana directa. Aun así, la operación suele limitarse a áreas concretas o rutas autorizadas.

A diferencia de muchos proyectos de conducción autónoma que dependen de proveedores externos, Xpeng afirma haber desarrollado internamente casi todo el sistema: desde el hardware de cálculo hasta el software de conducción. El objetivo es controlar mejor los costes, los datos y la optimización del sistema.

Cuatro chips Turing de IA

El cerebro del robotaxi está formado por cuatro chips Turing AI diseñados por la propia Xpeng. Juntos proporcionan alrededor de 3.000 tera operaciones por segundo (TOPS) de capacidad de procesamiento a bordo.

Ese poder de cálculo permite ejecutar varias funciones críticas de conducción autónoma en tiempo real:

• Percepción: interpretar imágenes de cámaras y datos de sensores para entender el entorno
• Predicción: anticipar movimientos de coches, ciclistas o peatones
• Planificación: elegir la trayectoria más segura y eficiente
• Control del vehículo: convertir las decisiones en dirección, frenado y aceleración

Según diversos informes, el sistema apuesta por un enfoque centrado en cámaras, evitando depender de sensores lidar o mapas de alta definición. En lugar de ello, utiliza modelos de IA que interpretan el entorno en tiempo real a partir de datos visuales.

El modelo VLA: visión, lenguaje y acción

En el software, los vehículos utilizan el modelo de segunda generación VLA (Vision‑Language‑Action) de Xpeng. Este sistema busca traducir directamente lo que captan las cámaras en acciones de conducción.

Los sistemas tradicionales de conducción autónoma suelen dividir el proceso en varias etapas separadas —percepción, planificación y control—. El enfoque de Xpeng intenta simplificar esa arquitectura mediante un modelo que aprende comportamientos de conducción de forma end‑to‑end, entrenado con grandes volúmenes de vídeo y datos de conducción real.

La empresa enmarca esta estrategia dentro de lo que denomina “IA física”, es decir, sistemas de inteligencia artificial capaces de interactuar directamente con el mundo físico mediante vehículos, robots y otros dispositivos.

Cuándo podrían empezar los robotaxis

Xpeng planea iniciar operaciones piloto de robotaxi en la segunda mitad de 2026, inicialmente en ciudades como Guangzhou.

La empresa ya ha obtenido permisos para probar su tecnología de robotaxi de nivel 4 en vías públicas en esa ciudad, lo que supone un paso previo clave para su despliegue comercial.

Aun así, una expansión a gran escala llevará más tiempo. El director ejecutivo de la compañía, He Xiaopeng, ha sugerido que la conducción totalmente autónoma podría ser viable en entre uno y tres años, aunque se trata de una previsión corporativa y no de un calendario garantizado.

En la práctica, el despliegue de robotaxis depende de varios factores:

• aprobación regulatoria
• validación de seguridad mediante pruebas extensivas
• costes de operación de la flota
• ampliación de las zonas donde se permite circular sin conductor

Por eso, muchos analistas consideran que un servicio plenamente extendido de robotaxis es más probable hacia el final de la década que de forma inmediata.

El nuevo frente de competencia con Tesla

La estrategia de Xpeng también puede interpretarse como una respuesta al impulso de Tesla en conducción autónoma.

El sistema Full Self‑Driving (FSD) de Tesla también se basa en gran medida en cámaras y en redes neuronales entrenadas con enormes cantidades de datos de conducción recogidos por su flota global. Xpeng adopta una filosofía parecida, aunque con un énfasis fuerte en la integración vertical.

Algunos paralelismos entre ambas compañías incluyen:

• Autonomía basada en visión: ambas priorizan cámaras frente a sensores lidar.
• Software impulsado por IA: utilizan redes neuronales entrenadas con datos de conducción.
• Integración vertical: Xpeng está desarrollando sus propios chips, vehículos y software, una estrategia similar a la de Tesla.

Si Xpeng consigue desplegar robotaxis a gran escala, la competencia en el sector de los vehículos eléctricos podría desplazarse desde la venta de coches hacia la operación de plataformas de movilidad impulsadas por inteligencia artificial.

El desafío real: escalar la conducción autónoma

Sacar un robotaxi de la línea de producción es un hito importante, pero no garantiza un servicio comercial masivo.

El reto principal sigue siendo demostrar que los sistemas autónomos pueden operar de forma segura, fiable y rentable en ciudades complejas.

Xpeng cuenta ahora con una base tecnológica sólida —vehículos diseñados para autonomía, chips de IA propios y un modelo de conducción basado en aprendizaje profundo—. Pero el resultado final dependerá de su rendimiento en el mundo real, de la regulación y de la capacidad de escalar flotas de robotaxis a gran escala.

En otras palabras, la competencia entre fabricantes chinos de vehículos eléctricos y Tesla ya no gira solo en torno a baterías o precios. Cada vez más, es una carrera por la inteligencia artificial y su despliegue en el mundo físico.