XPENG VLA 2.0 vs Tesla FSD: Tuyên bố gây tranh cãi và những gì bài thử nghiệm thật sự cho thấy

XPENG coi kết quả này là bằng chứng rằng hệ thống của họ xử lý giao thông đô thị đông đúc ở Trung Quốc tốt hơn.

Nhưng bài thử nghiệm không công bố đầy đủ nhiều yếu tố quan trọng, chẳng hạn:

• chiều dài và độ phức tạp của tuyến đường
• mật độ giao thông trong từng lần chạy
• phiên bản phần mềm chính xác của hai hệ thống
• số lần lặp lại thử nghiệm
• kiểm chứng độc lập từ bên thứ ba

Vì vậy, nhiều chuyên gia coi đây là một màn trình diễn công nghệ, chứ chưa phải một benchmark khoa học thực sự.

Vì sao nhiều người cho rằng phép so sánh chưa công bằng

Một điểm gây tranh cãi lớn là Tesla FSD tại Trung Quốc hiện không phải phiên bản mới nhất so với thị trường Mỹ.

Các báo cáo cho biết trong bài so sánh này, Tesla sử dụng FSD Version 13 tại Trung Quốc, trong khi Tesla vẫn đang tiếp tục phát triển các phiên bản mới hơn ở Mỹ.

Sự khác biệt về khu vực có thể ảnh hưởng lớn tới khả năng của hệ thống, vì:

• dữ liệu bản đồ và dữ liệu huấn luyện khác nhau
• quy định địa phương có thể hạn chế tính năng
• tiến độ cập nhật phần mềm không đồng đều giữa các thị trường

Do đó, một số nhà phân tích cho rằng việc so sánh một hệ thống được phát triển riêng cho đường phố Trung Quốc với phiên bản FSD bị hạn chế tại khu vực này có thể khiến kết quả bị lệch.

VLA 2.0 thay đổi cách xây dựng AI lái xe tự động

Điểm khác biệt lớn nhất của VLA 2.0 nằm ở kiến trúc AI.

Các hệ thống hỗ trợ lái truyền thống thường hoạt động theo nhiều bước:

1. nhận diện vật thể và làn đường
2. hiểu bối cảnh giao thông
3. lập kế hoạch di chuyển
4. điều khiển xe

XPENG cho biết VLA 2.0 gộp phần lớn các bước này vào một mô hình AI end‑to‑end duy nhất, chuyển trực tiếp tín hiệu hình ảnh thành hành động lái xe.

Hệ thống cũng loại bỏ bước "dịch sang ngôn ngữ trung gian" thường thấy trong nhiều mô hình AI đa phương thức, giúp quá trình ra quyết định nhanh hơn.

XPENG gọi đây là "mô hình AI cho thế giới vật lý", được thiết kế để hiểu và phản ứng với môi trường lái xe thực tế.

Quy mô dữ liệu và sức mạnh tính toán

Theo tài liệu công ty và các báo cáo ngành, nền tảng VLA 2.0 có quy mô khá lớn:

• mô hình đám mây khoảng 72 tỷ tham số
• huấn luyện trên khoảng 100 triệu video lái xe
• sức mạnh tính toán trên xe khoảng 2.250 TOPS

XPENG cho rằng lượng dữ liệu này tương đương hàng chục nghìn năm kinh nghiệm lái xe của con người, dù con số này đến từ ước tính nội bộ và chưa được kiểm chứng độc lập.

Hệ thống bắt đầu được triển khai qua cập nhật OTA từ tháng 3/2026 cho một số mẫu xe như P7, G7 và X9 ở các phiên bản cao cấp.

Trải nghiệm thực tế từ các bài lái thử

Một số nhà báo và reviewer đã có cơ hội trải nghiệm VLA 2.0 trên đường phố Bắc Kinh.

Trong một bài lái thử, một phóng viên điều khiển xe khoảng 40 phút trong giao thông đô thị dày đặc mà không cần can thiệp lần nào.

Các đánh giá ban đầu thường ghi nhận rằng hệ thống:

• vận hành khá mượt
• tự tin trong giao thông đông đúc
• xử lý nhiều tình huống phức tạp tốt

Tuy vậy, một số nhận xét cũng cho rằng:

• Tesla FSD vẫn trưởng thành hơn về tổng thể
• VLA 2.0 đôi khi phụ thuộc nhiều vào bản đồ làn đường
• khả năng xử lý tình huống khẩn cấp vẫn cần thêm dữ liệu thực tế

Vì vậy, nhiều chuyên gia xem VLA 2.0 là đối thủ đang tiến nhanh, chứ chưa hẳn đã vượt Tesla.

Tham vọng của XPENG: vượt Tesla tại Trung Quốc

CEO và nhà sáng lập Hà Tiểu Bằng (He Xiaopeng) đã đặt mục tiêu rất cụ thể.

Ông tuyên bố XPENG muốn vượt Tesla về khả năng tự lái tại thị trường Trung Quốc trước ngày 30/8/2026.

Chuẩn so sánh mà ông nhắm tới là trải nghiệm lái tương đương các phiên bản FSD mới tại Mỹ, chẳng hạn FSD V14.2 được thử nghiệm ở Thung lũng Silicon.

Xa hơn, XPENG tin rằng các hệ thống dựa trên VLA có thể hỗ trợ tự lái cấp độ 4 (Level 4) trong tương lai, dù mốc thời gian cụ thể vẫn phụ thuộc nhiều vào quy định và kiểm chứng công nghệ.

Cuộc đua tự lái đang thay đổi

Trong nhiều năm, Tesla được xem là chuẩn mực của công nghệ hỗ trợ lái xe dành cho người tiêu dùng. Nhưng các hãng xe điện Trung Quốc như XPENG đang thu hẹp khoảng cách nhanh chóng.

Bài thử nghiệm VLA 2.0 có thể chưa đủ để kết luận hệ thống nào tốt hơn. Tuy vậy, nó phản ánh một xu hướng rõ ràng: cuộc đua xe tự lái giờ không còn do riêng Thung lũng Silicon dẫn dắt.

Với lượng dữ liệu lái xe khổng lồ, chu kỳ cập nhật phần mềm nhanh và đầu tư mạnh vào AI, các hãng xe Trung Quốc đang trở thành những đối thủ ngày càng đáng gờm trong lĩnh vực này.