XPENG VLA 2.0 vs Tesla FSD: Apa yang Sebenarnya Terjadi dalam Uji Jalan di China
XPENG mengatakan mobil P7 dengan VLA 2.0 hanya membutuhkan dua intervensi pengemudi, dibanding tujuh pada Tesla Model 3 dengan FSD dalam uji jalan di China. VLA 2.0 menggunakan model AI end‑to‑end yang mengubah input visual langsung menjadi aksi mengemudi, dilatih dengan sekitar 100 juta klip video berkendara.
Diterbitkan olehDiedit dengan GPT-5.5Gambar dibuat dengan GPT Image 2
XPENG mengatakan mobil P7 dengan VLA 2.0 hanya membutuhkan dua intervensi pengemudi, dibanding tujuh pada Tesla Model 3 dengan FSD dalam uji jalan di China.
VLA 2.0 menggunakan model AI end‑to‑end yang mengubah input visual langsung menjadi aksi mengemudi, dilatih dengan sekitar 100 juta klip video berkendara.
Pengulas independen menyebut sistem XPENG sangat halus dan cepat berkembang, tetapi Tesla FSD masih dianggap lebih matang secara keseluruhan.
What does XPENG’s new VLA 2.0 self-driving system claim to have achieved against Tesla FSD on Chinese urban roads, how was the comparison coXPENG’s VLA 2.0 aims to compete directly with Tesla’s Full Self‑Driving system in dense urban traffic.
AI Perintah
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does XPENG’s new VLA 2.0 self-driving system claim to have achieved against Tesla FSD on Chinese urban roads, how was the comparison co. Article summary: XPENG claims its new VLA 2.0 beat Tesla FSD in a Chinese urban-road comparison by needing fewer driver takeovers: two for an XPENG P7 versus seven for a Tesla Model 3 on the tested routes.[5] That claim is disputed becau. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Financial Markets | Xpeng CEO He Xiaopeng told reporters at Auto China 2026 on April 25 that VLA 2.0 already outperforms Tesla FSD in complex Chinese driving scenarios, and set" source context "Xpeng’s CEO just bet his head of autonomous driving a naked sprint across the Golden Gate Bridge that VLA beats Tesla FS
openai.com
XPENG memicu perdebatan di industri kendaraan listrik setelah mempromosikan perbandingan yang menunjukkan sistem VLA 2.0 (Vision‑Language‑Action 2.0) miliknya mengungguli Tesla Full Self‑Driving (FSD) di jalan perkotaan China. Klaim utamanya sederhana: jumlah intervensi pengemudi manusia yang diperlukan selama pengujian.
Namun, meskipun hasilnya menarik perhatian, metode pengujiannya dan konteks teknologi yang digunakan membuat banyak analis mempertanyakan apakah perbandingan tersebut benar‑benar adil.
Klaim utama XPENG: lebih sedikit intervensi pengemudi
Dalam perbandingan yang dipromosikan perusahaan, XPENG P7 dengan VLA 2.0 hanya memerlukan dua kali takeover oleh pengemudi, sedangkan Tesla Model 3 dengan FSD membutuhkan tujuh kali pada rute kota yang sama di China.
Dalam pengujian sistem bantuan mengemudi canggih, jumlah takeover sering dipakai sebagai indikator penting. Jika sistem harus sering diambil alih manusia, berarti ada situasi yang tidak bisa ditangani dengan aman oleh perangkat lunak tersebut.
Studio Global AI
Lanjutkan penelitian Anda
Halaman ini berisi jawaban yang didukung sumber yang dapat Anda lanjutkan di dalam Studio Global.
Apa jawaban singkat untuk "XPENG VLA 2.0 vs Tesla FSD: Apa yang Sebenarnya Terjadi dalam Uji Jalan di China"?
XPENG mengatakan mobil P7 dengan VLA 2.0 hanya membutuhkan dua intervensi pengemudi, dibanding tujuh pada Tesla Model 3 dengan FSD dalam uji jalan di China.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
XPENG mengatakan mobil P7 dengan VLA 2.0 hanya membutuhkan dua intervensi pengemudi, dibanding tujuh pada Tesla Model 3 dengan FSD dalam uji jalan di China. VLA 2.0 menggunakan model AI end‑to‑end yang mengubah input visual langsung menjadi aksi mengemudi, dilatih dengan sekitar 100 juta klip video berkendara.
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Pengulas independen menyebut sistem XPENG sangat halus dan cepat berkembang, tetapi Tesla FSD masih dianggap lebih matang secara keseluruhan.
Namun, detail publik mengenai pengujian tersebut cukup terbatas. Informasi berikut tidak dijelaskan secara rinci:
panjang dan kompleksitas rute
kondisi lalu lintas saat pengujian
versi perangkat lunak yang digunakan
apakah pengujian diulang beberapa kali
apakah ada verifikasi independen
Karena itu, banyak pengamat melihat hasil tersebut lebih sebagai demonstrasi pemasaran daripada benchmark teknis yang sepenuhnya terkontrol.
Mengapa sebagian pihak menilai perbandingan ini tidak seimbang
Kritik terbesar berkaitan dengan versi Tesla FSD yang tersedia di China.
Laporan menunjukkan bahwa Tesla di China saat ini menjalankan FSD versi 13, yang lebih terbatas dibanding versi terbaru yang diuji di Amerika Serikat.
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:
persepsi (mendeteksi objek, kendaraan, marka jalan)
pemahaman situasi
perencanaan jalur
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.
aicerts.ai
XPENG's Physical AI Push: VLA 2.0, Robotaxis, and Beyond