XPENG VLA 2.0 vs Tesla FSD: สิ่งที่การทดสอบบนถนนจีนเผยให้เห็นจริง

ข้อจำกัดด้านภูมิภาคอาจส่งผลต่อหลายเรื่อง เช่น

• การเข้าถึงข้อมูลแผนที่ละเอียด
• ชุดข้อมูลฝึก AI ที่เหมาะกับพฤติกรรมการขับขี่ในจีน
• การเปิดใช้งานฟีเจอร์ใหม่ตามกฎระเบียบท้องถิ่น

ดังนั้น นักวิเคราะห์บางคนจึงมองว่า การเปรียบเทียบระหว่าง

• ระบบที่พัฒนาและฝึกบนข้อมูลถนนจีนโดยตรง
• กับระบบที่ใช้เวอร์ชันจำกัดในประเทศเดียวกัน

อาจ ไม่สะท้อนศักยภาพจริงของทั้งสองบริษัทในระดับโลก

แนวคิดหลักของ VLA 2.0

ระบบช่วยขับแบบเดิมมักใช้โครงสร้างหลายขั้นตอน เช่น

1. ตรวจจับวัตถุและเลน (perception)
2. เข้าใจสถานการณ์บนถนน
3. วางแผนการขับ
4. ควบคุมรถ

แต่ XPENG ระบุว่า VLA 2.0 รวมขั้นตอนเหล่านี้เข้าเป็นโมเดลเดียวแบบ end‑to‑end ที่แปลงข้อมูลภาพจากกล้องไปเป็นการกระทำของรถโดยตรง

จุดเด่นของสถาปัตยกรรมนี้คือ

• ตัดขั้นตอน “การแปลเป็นภาษา” ที่โมเดล AI บางระบบใช้
• ลดความซับซ้อนของ pipeline
• ให้โมเดลเรียนรู้การขับแบบใกล้เคียงการตัดสินใจของมนุษย์

XPENG เรียกระบบนี้ว่า “โมเดล AI สำหรับโลกจริง (physical‑world large model)” ที่ถูกออกแบบมาเพื่อเข้าใจสภาพแวดล้อมบนถนนจริง

ขนาดข้อมูลและพลังประมวลผล

ข้อมูลจากบริษัทและรายงานอุตสาหกรรมระบุว่า VLA 2.0 ใช้โครงสร้างขนาดใหญ่ เช่น

• โมเดลคลาวด์ประมาณ 72 พันล้านพารามิเตอร์
• ฝึกจาก วิดีโอการขับขี่ราว 100 ล้านคลิป
• คอมพิวต์บนรถประมาณ 2,250 TOPS

XPENG ระบุว่าชุดข้อมูลนี้เทียบเท่ากับ ประสบการณ์ขับรถของมนุษย์หลายหมื่นปี แม้ว่าตัวเลขเหล่านี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบโดยหน่วยงานอิสระ

ระบบถูกปล่อยให้ผู้ใช้ผ่านการอัปเดต OTA ตั้งแต่ มีนาคม 2026 ในรถบางรุ่น เช่น P7, G7 และ X9 เวอร์ชันสูง

ความเห็นจากผู้รีวิวที่ทดลองใช้จริง

สื่อยานยนต์หลายแห่งได้ทดลองระบบ VLA 2.0 บนถนนจริง

ในการทดสอบหนึ่งที่ปักกิ่ง ผู้รีวิวขับรถในสภาพการจราจรหนาแน่นประมาณ 40 นาทีโดยไม่ต้องเข้าควบคุมเลยแม้แต่ครั้งเดียว

ผู้รีวิวจำนวนมากให้ความเห็นว่า

• ระบบมีความนุ่มนวลและมั่นใจในการขับ
• จัดการสภาพจราจรเมืองใหญ่ได้ดี

แต่ก็ยังมีข้อสังเกต เช่น

• Tesla FSD ยังดูมีความ成熟มากกว่าโดยรวม
• VLA 2.0 อาจพึ่งพาแผนที่ระดับเลนค่อนข้างมาก
• ยังมีสถานการณ์ฉุกเฉินที่ต้องพิสูจน์เพิ่มเติม

ภาพรวมจึงมักถูกสรุปว่า XPENG กลายเป็นคู่แข่งจริงของ Tesla แต่ยังไม่ใช่ผู้ชนะชัดเจน

เส้นตายที่ XPENG ตั้งไว้เพื่อแซง Tesla

He Xiaopeng ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ XPENG ตั้งเป้าหมายอย่างชัดเจนว่า

บริษัทต้องทำให้ระบบขับขี่ของตนเหนือกว่า Tesla ในจีนภายในวันที่ 30 สิงหาคม 2026

มาตรฐานที่เขาใช้เทียบคือประสบการณ์การขับของ Tesla FSD เวอร์ชันใหม่ในสหรัฐฯ เช่น FSD V14.2 ที่ทดสอบใน Silicon Valley

นอกจากนั้น บริษัทมองว่าระบบที่ใช้สถาปัตยกรรมแบบ VLA อาจนำไปสู่

• การขับขี่อัตโนมัติระดับ Level 4 ในอนาคต

แต่ระยะเวลาที่แน่นอนยังขึ้นอยู่กับทั้งการพัฒนาเทคโนโลยีและการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล

ภาพใหญ่: การแข่งขันกำลังสูสีขึ้น

เป็นเวลาหลายปีที่ Tesla ถูกมองว่าเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีช่วยขับสำหรับรถผู้บริโภค

แต่ความก้าวหน้าของบริษัทจีนอย่าง XPENG กำลังทำให้การแข่งขันเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว

แม้การทดสอบ VLA 2.0 กับ Tesla FSD จะยังไม่ใช่หลักฐานตัดสินที่ชัดเจน แต่ก็สะท้อนแนวโน้มสำคัญว่า

การแข่งขันด้านรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติไม่ได้จำกัดอยู่แค่ Silicon Valley อีกต่อไป

ผู้ผลิตจีนกำลังใช้ข้อได้เปรียบจาก

• ข้อมูลการขับจำนวนมหาศาล
• การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่รวดเร็ว
• การลงทุนด้าน AI อย่างเข้มข้น

ปัจจัยเหล่านี้อาจทำให้ช่องว่างระหว่างผู้นำเดิมกับผู้ท้าชิง แคบลงอย่างรวดเร็วในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า