XPENG VLA 2.0 vs Tesla FSD: Apa yang Sebenarnya Terjadi dalam Uji Jalan di China

Perbedaan regional seperti ini bisa berdampak besar pada performa sistem karena beberapa faktor:

• ketersediaan data peta dan infrastruktur digital
• dataset pelatihan yang sesuai dengan perilaku lalu lintas lokal
• regulasi pemerintah mengenai fitur otonom
• jadwal peluncuran fitur baru

Dengan kata lain, XPENG menguji sistem yang dioptimalkan khusus untuk kondisi jalan China, sementara Tesla menggunakan versi regional yang belum tentu mencerminkan kemampuan globalnya.

Apa yang membuat VLA 2.0 berbeda

VLA 2.0 adalah pendekatan baru XPENG terhadap arsitektur AI untuk mengemudi otomatis.

Sistem bantuan mengemudi tradisional biasanya menggunakan pipeline bertahap:

1. persepsi (mendeteksi objek, kendaraan, marka jalan)
2. pemahaman situasi
3. perencanaan jalur
4. kontrol kendaraan

XPENG mengatakan VLA 2.0 menyederhanakan proses ini menjadi model AI end‑to‑end yang langsung mengubah input visual menjadi aksi mengemudi.

Pendekatan ini juga menghilangkan tahap "penerjemahan bahasa" yang sering dipakai dalam sistem AI multimodal, sehingga keputusan dapat dibuat lebih langsung dari sinyal visual.

Perusahaan menyebutnya sebagai "physical‑world large model", yakni model AI yang dirancang untuk memahami dan bertindak di dunia nyata, bukan sekadar memproses data digital.

Skala data dan komputasi di balik sistem

Menurut materi perusahaan dan laporan industri, pelatihan VLA 2.0 melibatkan skala komputasi yang sangat besar:

• sekitar 72 miliar parameter pada model cloud
• pelatihan menggunakan sekitar 100 juta klip video berkendara
• komputasi di dalam kendaraan sekitar 2.250 TOPS

XPENG memperkirakan dataset tersebut setara dengan puluhan ribu tahun pengalaman mengemudi manusia, meskipun angka ini berasal dari estimasi perusahaan dan belum diverifikasi secara independen.

Sistem ini mulai diluncurkan melalui pembaruan over‑the‑air (OTA) pada Maret 2026, untuk beberapa model seperti P7, G7, dan X9 pada varian tertentu.

Kesan penguji independen

Beberapa jurnalis otomotif yang mencoba sistem ini di dunia nyata mengatakan VLA 2.0 merupakan pesaing serius bagi Tesla.

Dalam satu demonstrasi di Beijing, seorang reviewer berkendara sekitar 40 menit di lalu lintas kota yang padat tanpa perlu intervensi sekali pun.

Namun, pengamatan lain menunjukkan bahwa Tesla masih memiliki beberapa keunggulan:

• FSD dianggap lebih matang secara keseluruhan
• VLA 2.0 kadang terlalu bergantung pada peta jalur detail
• performa pada situasi darurat masih belum banyak diuji

Kesimpulan umum dari banyak reviewer: VLA 2.0 sangat mengesankan dan berkembang cepat, tetapi belum jelas sepenuhnya melampaui Tesla.

Target XPENG untuk melampaui Tesla

Ambisi XPENG juga sangat terbuka secara publik.

Pendiri sekaligus CEO perusahaan, He Xiaopeng, mengatakan bahwa XPENG menargetkan mengalahkan kemampuan FSD Tesla di pasar China sebelum 30 Agustus 2026.

Targetnya adalah menyamai pengalaman berkendara dari versi FSD terbaru Tesla yang diuji di Silicon Valley, termasuk generasi seperti FSD V14.2.

Dalam jangka panjang, XPENG juga menyebut teknologi berbasis VLA berpotensi mendukung Level 4 autonomous driving, meskipun jadwal implementasi masih sangat bergantung pada regulasi dan validasi teknologi lebih lanjut.

Gambaran besar: persaingan global semakin ketat

Selama bertahun‑tahun, Tesla dianggap sebagai tolok ukur teknologi bantuan mengemudi di mobil konsumen.

Namun kemajuan pesat produsen EV China seperti XPENG menunjukkan bahwa persaingan global kini jauh lebih terbuka. Perusahaan‑perusahaan ini memanfaatkan dataset berkendara yang sangat besar, siklus pengembangan AI yang cepat, dan integrasi software‑hardware yang agresif.

Perbandingan VLA 2.0 dengan Tesla FSD mungkin belum menjadi jawaban final. Tetapi satu hal mulai jelas: perlombaan menuju mobil yang semakin otonom tidak lagi didominasi oleh Silicon Valley saja.