Otak komputasi robotaxi ini adalah empat chip AI Turing yang dikembangkan oleh Xpeng sendiri. Secara gabungan, sistem ini menghasilkan sekitar 3.000 tera operations per second (TOPS) daya komputasi di dalam kendaraan.
Kapasitas komputasi tersebut digunakan untuk menjalankan beberapa proses inti dalam mengemudi otonom:
Menariknya, sistem ini mengandalkan pendekatan berbasis visi (kamera) dan tidak menggunakan sensor lidar atau peta definisi tinggi. Sebaliknya, model AI menganalisis data visual secara langsung untuk memahami kondisi jalan secara real‑time.
Pada tingkat perangkat lunak, kendaraan ini menggunakan model VLA generasi kedua (vision‑language‑action) milik Xpeng. Sistem ini dirancang untuk mengubah input visual dari kamera langsung menjadi tindakan mengemudi.
Banyak sistem otonom tradisional memecah proses menjadi beberapa tahap—persepsi, perencanaan, lalu kontrol. Pendekatan VLA mencoba menyederhanakan pipeline tersebut dengan model AI yang belajar perilaku berkendara secara end‑to‑end dari dataset besar video berkendara dan skenario lalu lintas nyata.
Xpeng menyebut pendekatan ini sebagai bagian dari visi yang lebih luas tentang “physical AI”, yaitu AI yang berinteraksi langsung dengan dunia fisik melalui kendaraan dan robot.
Xpeng menargetkan operasi uji coba robotaxi pada paruh kedua 2026, kemungkinan dimulai di kota Guangzhou.
Perusahaan juga telah mendapatkan izin untuk melakukan pengujian robotaxi Level‑4 di jalan umum kota tersebut.
Namun, layanan tanpa pengemudi dalam skala besar kemungkinan membutuhkan waktu lebih lama. CEO Xpeng, He Xiaopeng, mengatakan bahwa mengemudi sepenuhnya otonom bisa tercapai dalam sekitar satu hingga tiga tahun, meskipun ini lebih merupakan proyeksi perusahaan daripada jadwal peluncuran yang pasti.
Beberapa faktor utama yang akan menentukan kecepatan peluncuran komersial antara lain:
Karena itu, banyak analis melihat layanan robotaxi tanpa pengemudi secara luas sebagai target akhir dekade ini, bukan peluncuran instan.
Langkah Xpeng ini juga menjadi respons langsung terhadap strategi otonomi Tesla.
Sistem Full Self‑Driving (FSD) Tesla juga sangat bergantung pada kamera dan jaringan saraf besar yang dilatih dari data kendaraan di seluruh armada global. Pendekatan Xpeng memiliki beberapa kesamaan—terutama pada penggunaan AI skala besar dan persepsi berbasis visi.
Namun ada beberapa poin strategi penting:
Jika Xpeng berhasil mengoperasikan robotaxi dalam skala besar, persaingan di industri kendaraan listrik bisa bergeser. Bukan lagi hanya tentang menjual mobil, tetapi tentang menjalankan platform mobilitas otonom berbasis AI.
Mengeluarkan robotaxi dari jalur produksi memang pencapaian penting, tetapi itu belum menjamin layanan tanpa pengemudi dapat beroperasi secara luas.
Tantangan terbesar tetap sama: membuktikan bahwa sistem otonom dapat berjalan aman, andal, dan ekonomis di lingkungan kota yang kompleks.
Teknologi chip AI, model VLA, dan integrasi sistem memberi Xpeng fondasi kuat. Namun hasil akhirnya akan sangat bergantung pada performa keselamatan di dunia nyata, persetujuan regulator, dan kemampuan perusahaan untuk menjalankan armada robotaxi dalam skala besar.
Dengan kata lain, perlombaan antara produsen EV Tiongkok dan Tesla kini semakin berubah menjadi perlombaan AI dan skala implementasi, bukan sekadar kendaraan listrik.
Comments
0 comments