Dentro da estratégia de robotáxis da Xpeng que tenta rivalizar com a Tesla

O veículo foi construído sobre a plataforma GX da Xpeng e projetado para cumprir os padrões de direção autônoma de nível 4, categoria na qual o carro pode operar sem intervenção humana dentro de áreas e condições específicas — chamadas de operational design domain.

Ao contrário de muitos projetos de direção autônoma que dependem fortemente de fornecedores externos, a Xpeng afirma ter desenvolvido praticamente todo o sistema internamente, incluindo hardware, software e o próprio veículo. A ideia é ter controle maior sobre custos, dados e otimização tecnológica.

Quatro chips Turing de IA dentro do carro

O “cérebro” do robotáxi é um conjunto de quatro chips Turing de inteligência artificial, projetados pela própria Xpeng. Juntos, eles fornecem aproximadamente 3.000 tera operações por segundo (TOPS) de capacidade computacional embarcada.

Esse poder de processamento permite executar em tempo real várias tarefas essenciais da condução autônoma:

• Percepção: interpretar imagens de câmeras e dados de sensores
• Previsão: estimar movimentos de carros, ciclistas e pedestres
• Planejamento: decidir a melhor rota ou manobra
• Controle do veículo: transformar decisões em aceleração, frenagem e direção

Relatos indicam que o sistema segue uma abordagem centrada em visão, baseada principalmente em câmeras e modelos de IA. Diferentemente de muitos projetos concorrentes, ele não depende de sensores lidar nem de mapas de alta definição para navegar.

O papel do modelo VLA

No nível de software, os veículos utilizam o modelo de IA de segunda geração da empresa chamado VLA (vision‑language‑action).

Esse sistema tenta simplificar a arquitetura tradicional de direção autônoma. Em vez de separar claramente percepção, planejamento e controle, o modelo aprende um comportamento de direção mais direto — transformando imagens captadas pelas câmeras em ações de condução.

Para isso, o modelo é treinado com grandes volumes de vídeos e dados de direção reais. A Xpeng descreve essa abordagem como parte de sua estratégia de avançar em “IA física”, ou seja, inteligência artificial aplicada diretamente a máquinas que interagem com o mundo real, como carros e robôs.

Quando os robotáxis devem começar a rodar

A empresa planeja iniciar operações piloto de robotáxi no segundo semestre de 2026, inicialmente em áreas limitadas, como partes da cidade de Guangzhou.

A Xpeng já recebeu autorização para testar seus veículos autônomos de nível 4 em vias públicas da cidade.

Ainda assim, serviços totalmente sem motorista em grande escala podem levar mais tempo. O CEO da empresa, He Xiaopeng, afirmou que a condução totalmente autônoma poderia se tornar realidade dentro de um a três anos, mas essa projeção reflete expectativas da empresa — não um cronograma garantido.

Na prática, a expansão depende de vários fatores, como:

• aprovação regulatória
• validação de segurança em larga escala
• custos operacionais da frota
• ampliação das áreas autorizadas para operação

Por isso, muitos analistas consideram que um serviço amplo de robotáxis totalmente autônomos tende a ser um objetivo mais plausível para o final da década do que algo imediato.

O impacto na disputa com a Tesla

O projeto também tem um componente estratégico: competir com a Tesla na corrida pela direção autônoma.

O sistema Full Self‑Driving (FSD) da Tesla também aposta fortemente em visão por câmeras e em grandes redes neurais treinadas com dados de direção coletados da frota global da empresa. A estratégia da Xpeng segue uma lógica semelhante, mas com forte ênfase em integração vertical.

Algumas comparações importantes:

• Autonomia baseada em visão: ambas priorizam câmeras em vez de lidar
• Software orientado por IA: redes neurais treinadas com dados reais
• Integração vertical: Xpeng desenvolve seus próprios chips, veículos e software

Se a Xpeng conseguir escalar sua frota de robotáxis, a disputa no mercado de veículos elétricos pode evoluir de simplesmente vender carros para operar plataformas de mobilidade baseadas em inteligência artificial.

O desafio real: escalar a autonomia

Produzir um robotáxi em série é um marco tecnológico importante, mas não garante sucesso comercial. O verdadeiro desafio está em provar que sistemas autônomos podem operar com segurança e custo competitivo em ambientes urbanos complexos.

A Xpeng já possui um conjunto robusto de hardware e software. Ainda assim, o impacto real dessa estratégia dependerá do desempenho em testes no mundo real, das permissões regulatórias e da economia de operar uma grande frota autônoma.

Em outras palavras, a corrida entre montadoras chinesas e Tesla está se tornando cada vez menos sobre carros elétricos — e cada vez mais sobre capacidade de IA e escala de implantação.