À l’intérieur du plan robotaxi de XPeng : taxis autonomes L4, puces IA Turing et rivalité avec Tesla

Contrairement à de nombreux programmes de conduite autonome qui s’appuient fortement sur des fournisseurs externes, XPeng affirme contrôler l’ensemble de la pile technologique — du matériel informatique embarqué jusqu’au logiciel de conduite. L’objectif est de mieux maîtriser les coûts, les données et l’optimisation du système.

Quatre puces IA Turing pour faire tourner le système

Le cœur informatique du robotaxi repose sur quatre puces d’intelligence artificielle Turing, développées par XPeng. Ensemble, elles offrent environ 3 000 tera‑opérations par seconde (TOPS) de puissance de calcul embarquée.

Cette capacité sert à exécuter les fonctions essentielles de la conduite autonome :

• Perception : analyser les images des caméras et les données des capteurs pour comprendre l’environnement
• Prédiction : anticiper les mouvements des voitures, cyclistes et piétons
• Planification : déterminer la trajectoire la plus sûre et la plus efficace
• Contrôle du véhicule : transformer les décisions en actions de direction, freinage et accélération

Selon plusieurs rapports, le robotaxi adopte une approche centrée sur la vision : il s’appuie principalement sur des caméras et des modèles d’IA pour interpréter la route en temps réel, plutôt que sur des capteurs lidar ou des cartes HD détaillées.

Le modèle VLA : vision, langage et action

Côté logiciel, XPeng utilise la deuxième génération de son modèle VLA (vision‑language‑action). Ce système vise à transformer directement les entrées visuelles en décisions de conduite.

Les architectures traditionnelles de conduite autonome séparent souvent plusieurs étapes : perception, planification et contrôle. L’approche VLA cherche à simplifier cette chaîne en entraînant un modèle d’IA capable d’apprendre de bout en bout à partir de vastes ensembles de vidéos et de scénarios de conduite réels.

XPeng présente cette évolution comme une étape vers ce qu’elle appelle la « physical AI », où des modèles d’apprentissage automatique interagissent directement avec le monde physique via des véhicules ou des robots.

Quand les robotaxis pourraient apparaître dans les rues

XPeng prévoit de lancer des opérations pilotes de robotaxi au second semestre 2026, probablement dans un nombre limité de villes, dont Guangzhou.

L’entreprise a déjà obtenu une autorisation pour tester sa technologie de niveau 4 sur des routes publiques dans cette ville.

Cependant, le déploiement d’un service entièrement sans conducteur prendra probablement plus de temps. Le PDG He Xiaopeng a évoqué la possibilité d’une autonomie complète dans un délai d’un à trois ans, mais il s’agit d’un objectif interne plutôt que d’un calendrier garanti.

Dans la réalité, plusieurs facteurs détermineront la vitesse de déploiement :

• l’approbation des régulateurs
• la validation de la sécurité à grande échelle
• les coûts d’exploitation d’une flotte
• l’extension progressive des zones autorisées

Pour ces raisons, un service robotaxi largement répandu est souvent considéré comme un objectif de la fin de la décennie plutôt qu’un lancement immédiat.

Une nouvelle bataille avec Tesla

La stratégie robotaxi de XPeng s’inscrit aussi dans la compétition mondiale autour de la conduite autonome, où Tesla occupe déjà une place centrale avec son système Full Self‑Driving (FSD).

Tesla mise fortement sur la perception par caméra et sur les données collectées par sa flotte mondiale de véhicules. XPeng adopte une logique similaire, tout en cherchant à renforcer l’intégration matérielle et logicielle.

Quelques points de convergence et de différence ressortent :

• Autonomie centrée sur la vision : les deux entreprises privilégient les caméras plutôt que le lidar.
• Logiciels basés sur l’IA : chacune entraîne de grands réseaux neuronaux à partir de données de conduite.
• Intégration verticale : XPeng développe ses propres puces IA et ses véhicules robotaxis, une stratégie proche de celle de Tesla.

Si XPeng parvient à déployer ces flottes à grande échelle, la concurrence dans le secteur des véhicules électriques pourrait évoluer : il ne s’agirait plus seulement de vendre des voitures, mais d’exploiter des plateformes de mobilité autonomes alimentées par l’IA.

Le vrai défi : passer à l’échelle

Produire un robotaxi en série est une étape symbolique, mais la véritable difficulté reste la même pour toute l’industrie : prouver que les systèmes autonomes peuvent fonctionner de manière sûre et rentable dans des environnements urbains complexes.

La pile technologique de XPeng — matériel, puces IA et logiciels — lui donne une base solide. Mais l’issue dépendra surtout de la sécurité en conditions réelles, des autorisations réglementaires et du coût d’exploitation des flottes.

Autrement dit, la course entre les constructeurs chinois et Tesla se joue de plus en plus sur les capacités d’intelligence artificielle et la capacité à déployer à grande échelle, bien plus que sur la voiture électrique elle‑même.