Di Balik Rencana Robotaxi Xpeng: Chip AI Turing, Otonomi Level‑4, dan Persaingan dengan Tesla

Robotaxi baru ini dibangun di atas platform kendaraan GX milik Xpeng dan dirancang untuk memenuhi standar Level‑4 autonomous driving (L4). Pada level ini, kendaraan dapat mengemudi sendiri tanpa intervensi manusia dalam kondisi dan area tertentu yang disebut operational design domain.

Berbeda dengan banyak proyek kendaraan otonom yang bergantung pada pemasok teknologi eksternal, Xpeng mengembangkan hampir seluruh komponennya sendiri—mulai dari kendaraan, chip AI, hingga perangkat lunak mengemudi otonom. Strategi integrasi vertikal ini memberi perusahaan kontrol lebih besar atas biaya, data, dan optimasi sistem.

Empat Chip AI Turing dengan 3.000 TOPS

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:

• Persepsi: memahami lingkungan dari data kamera dan sensor
• Prediksi: memperkirakan pergerakan kendaraan lain, sepeda, dan pejalan kaki
• Perencanaan: menentukan rute dan keputusan mengemudi paling aman
• Kontrol kendaraan: menerjemahkan keputusan menjadi kemudi, akselerasi, dan pengereman

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.

Model AI VLA: Dari Penglihatan ke Aksi

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.

Kapan Robotaxi Ini Mulai Beroperasi?

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:

• Persetujuan regulator
• Validasi keselamatan melalui pengujian skala besar
• Biaya operasional armada
• Perluasan area operasi yang diizinkan

Karena itu, banyak analis melihat layanan robotaxi tanpa pengemudi secara luas sebagai target akhir dekade ini, bukan peluncuran instan.

Dampaknya terhadap Persaingan dengan Tesla

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:

• Pendekatan berbasis kamera: keduanya menekankan visi komputer dibanding lidar
• AI sebagai inti sistem: model neural network dilatih dari data berkendara nyata
• Integrasi vertikal: Xpeng mengembangkan chip AI, kendaraan, dan robotaxi sendiri

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.

Tantangan Terbesar: Skala dan Keselamatan

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.