Xpeng punya ambisi besar di industri teknologi otonom

Meeting Results – Denpasar, Bali – Sebagai produsen kendaraan listrik asal Tiongkok, Xpeng terus menunjukkan komitmennya dalam mengembangkan teknologi otomatisasi mobil. Dalam ajang CVPR 2026 di Denver, Amerika Serikat, perusahaan ini memperlihatkan upayanya untuk menjadi salah satu pelaku utama dalam bidang kecerdasan buatan (AI) di sektor transportasi. Informasi tersebut disampaikan oleh Dr. Xianming Liu, ketua pusat kecerdasan umum Xpeng, yang menegaskan bahwa perusahaan mengalokasikan dana signifikan untuk pengembangan sistem pengemudi otonom.

Inovasi di balik kecerdasan buatan

Dalam sesi diskusi, Liu menyebutkan bahwa Xpeng menghabiskan sekitar 300 juta yuan setiap bulan untuk melatih model AI. Jika dihitung dalam bentuk tahunan, dana tersebut mencapai sekitar 427 juta euro. Angka ini mencerminkan prioritas perusahaan untuk menekankan kecerdasan buatan sebagai tulang punggung inovasinya. Meski jumlah kendaraan yang dijual Xpeng tahun lalu hanya sekitar 200.000 unit, investasi besar dalam pengembangan teknologi AI menunjukkan bahwa perusahaan tidak hanya fokus pada produksi massal, tetapi juga pada kemampuan intelektual kendaraannya.

“Kami berkomitmen untuk meningkatkan efisiensi dan kecepatan pengambilan keputusan AI melalui pendekatan baru,” kata Liu dalam wawancara eksklusif.

Xpeng mengungkapkan bahwa teknologi AI yang mereka kembangkan saat ini dikenal sebagai VLA 2.0, yang merupakan versi terbaru dari sistem pengemudi otonom mereka. Sistem ini tidak hanya mengurangi ketergantungan pada data visual yang diubah menjadi token bahasa, tetapi juga mempercepat proses pengambilan keputusan selama berkendara. Pendekatan ini dianggap lebih efektif karena menghindari tahap translasi yang bisa memperlambat respons sistem.

Perbedaan pendekatan dari generasi sebelumnya

Teknologi VLA 2.0 menunjukkan perbedaan mendasar dibandingkan sistem otonom generasi awal. Pada era sebelumnya, data dari kamera kendaraan diubah menjadi token bahasa sebelum disampaikan ke sistem pengambilan keputusan. Proses ini memerlukan waktu tambahan dan meningkatkan beban komputasi. Namun, dalam VLA 2.0, data visual langsung diproses tanpa melalui tahapan terjemahan ke bentuk teks. Liu menjelaskan bahwa pendekatan ini mengurangi risiko penundaan respons yang mungkin terjadi.

Menurut Liu, tim insinyur Xpeng menemukan bahwa sistem kamera kendaraan listrik mampu menghasilkan sekitar dua miliar token visual per detik. Angka ini cukup besar, namun kebutuhan sistem untuk mengendalikan kemudi, akselerasi, dan pengereman hanya mencakup 10 hingga 20 token perintah. Dengan mengekstrak informasi langsung dari data visual, VLA 2.0 diharapkan dapat mempercepat reaksi kendaraan terhadap lingkungan sekitarnya. Pendekatan ini juga meningkatkan akurasi sistem karena mengurangi kemungkinan kesalahan akibat translasi data.

Persaingan dalam industri otomotif

Langkah Xpeng ini menjadi bagian dari strategi perusahaan untuk menguasai pasar teknologi otonom. Dalam beberapa tahun terakhir, industri otomotif global semakin berubah dari fokus pada perangkat keras menjadi lebih menekankan perangkat lunak dan kecerdasan buatan. Liu menambahkan bahwa pendekatan yang mereka gunakan merupakan respons terhadap tantangan kompetitif yang semakin ketat. “Menggunakan AI sebagai perantara dalam pengambilan keputusan mengemudi adalah kunci untuk meraih keunggulan dalam persaingan,” ujarnya.

Pendekatan ini juga menunjukkan bahwa Xpeng berupaya mengoptimalkan penggunaan sumber daya komputasi. Dengan menghindari langkah-langkah tambahan dalam proses pemrosesan data, perusahaan dapat mengurangi biaya operasional dan meningkatkan efisiensi sistem. Teknologi VLA 2.0 diharapkan menjadi salah satu bahan bakar dalam transformasi industri otomotif ke arah otonomasi, terutama di tengah persaingan yang semakin berat antar produsen.

Impak terhadap dunia transportasi masa depan

Xpeng menyatakan bahwa VLA 2.0 tidak hanya meningkatkan kinerja kendaraan, tetapi juga membuka jalan untuk pengembangan teknologi yang lebih canggih. Dalam dunia transportasi masa depan, kecepatan respons dan efisiensi pengambilan keputusan menjadi faktor penting. Liu menegaskan bahwa teknologi ini akan memungkinkan kendaraan beradaptasi lebih cepat terhadap kondisi jalan, seperti kemacetan, pengemudi yang tidak mengikuti aturan, atau perubahan cuaca.

Di samping itu, VLA 2.0 diperkirakan dapat mengurangi beban pemrosesan data secara signifikan. Dengan mengambil data visual secara langsung, sistem tidak perlu memakai sumber daya tambahan untuk mengubahnya menjadi teks. Hal ini berdampak pada kemampuan kendaraan untuk beroperasi lebih stabil, terutama dalam situasi kritis di jalan raya.

Perusahaan ini juga berencana untuk menguji coba teknologi VLA 2.0 di berbagai kondisi lingkungan sebelum diluncurkan secara komersial. Liu menyebut bahwa pengujian akan dilakukan di beberapa kota besar Tiongkok, termasuk Beijing dan Shanghai, sebagai langkah awal untuk menilai kinerjanya dalam skala nyata. Hasil dari pengujian tersebut akan menjadi dasar untuk menyesuaikan model AI dengan kebutuhan konsumen.

Perspektif global dan tata kelola teknologi

Keberhasilan Xpeng dalam pengembangan VLA 2.0 menjadi contoh bagus bagi perusahaan-perusahaan lain di industri otomotif. Dalam lingkungan global yang semakin kompetitif, perusahaan yang mampu mengintegrasikan kecerdasan buatan secara efisien akan