Guangzhou — Xpeng Motors umumkan bahwa peluncuran global sistem pengemudian cerdas VLA 2.0 (Vision-Languange-Action 2.0) akan dimulai pada tahun 2027. Volkswagen ditunjuk sebagai mitra perdana untuk teknologi tersebut di pasar China.
Pengumuman tersebut disampaikan selama acara Xpeng “The Future” VLA Media Experience Day, di mana perusahaan tersebut memperkenalkan arsitektur dan rencana penyebaran global untuk sistem VLA 2.0 mereka.
Robotaxi Xpeng yang dilengkapi dengan VLA 2.0 telah memulai pengujian jalan umum, dan operasi uji coba dijadwalkan akan dimulai akhir tahun 2026. Sebagai bagian dari penyebaran globalnya, perusahaan akan segera memulai pengujian jalan internasional, dengan pengiriman global VLA 2.0 direncanakan pada tahun 2027. Volkswagen akan menjadi pelanggan pertama untuk VLA 2.0 mereka di pasar China.
Berbeda dengan sistem penggerak otonom modular tradisional, VLA 2.0 mengintegrasikan persepsi, penalaran, dan tindakan dalam model dasar AI terpadu yang dirancang untuk meningkatkan generalisasi lintas skenario sekaligus mengurangi ketergantungan pada peta definisi tinggi dan sistem berbasis aturan yang kaku.
Sistem ini menginterpretasikan lingkungan dunia nyata yang kompleks dan merespons dengan perilaku mengemudi yang semakin menyerupai perilaku pengemudi manusia yang berpengalaman. Pengujian awal telah menunjukkan kinerja yang kuat di lingkungan perkotaan yang padat dan kondisi lalu lintas campuran.
Dengan VLA 2.0, Xpeng bertujuan untuk meningkatkan kenyamanan dan kepercayaan diri dalam mengemudi cerdas, menciptakan pengalaman yang lebih lancar dan menyenangkan untuk setiap perjalanan. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi skenario kompleks—seperti kendaraan yang tidak menentu, lokasi kecelakaan, dan permukaan jalan tidak rata—dan merespons secara proaktif untuk mendukung kinerja mengemudi lebih aman dan andal.
“VLA 2.0 XPENG adalah versi pertama yang dirancang untuk mencapai pengemudian otonom penuh dan akan mengalami iterasi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Kami percaya bahwa otonomi penuh akan tiba dalam satu hingga tiga tahun ke depan, menjadikan pengemudian otonom sebagai bagian alami dari perjalanan sehari-hari masyarakat,” kata He Xiaopeng, Chairman & CEO, Xpeng Motors.
Kemampuan skenario lengkap Xpeng VLA 2.0 memungkinkan “mengemudi di mana saja” yang sesungguhnya, mencakup jalur kampus, jalan tanah pedesaan, dan rute yang tidak dapat dinavigasi, serta menangani kondisi kompleks seperti melewati jalur sempit dan menghindari lubang-lubang dengan percaya diri. Xpeng VLA 2.0 juga mendukung start dari posisi diam, memberikan pengalaman “mengemudi dengan bantuan proses lengkap” yang sesungguhnya.
Selain keamanan dan stabilitasnya, Xpeng VLA 2.0 telah meningkatkan efisiensi mengemudi sebesar 23%. Dalam pengujian terukur selama jam sibuk sore hari di Guangzhou, efisiensi lalu lintasnya melebihi sistem mengemudi cerdas L2 tradisional dan model Robotaxi, mencapai kinerja yang setara dengan pengemudi manusia yang berpengalaman.
Arsitektur Mengemudi AI Generasi Berikutnya
Sistem VLA 2.0 mewakili evolusi arsitektur utama dalam teknologi mengemudi berbasis AI. Model VLA tradisional beroperasi melalui alur kerja vision-language-action berurutan, di mana persepsi visual diterjemahkan ke dalam penalaran berbasis bahasa sebelum menghasilkan tindakan kendaraan.
VLA 2.0 dari Xpeng memperkenalkan arsitektur visi-ke-aksi ujung-ke-ujung (end-to-end vision-to-action architecture) yang memungkinkan sistem untuk menerjemahkan persepsi secara langsung ke dalam keputusan mengemudi, menghilangkan lapisan penerjemahan perantara dan meningkatkan efisiensi serta kecepatan respons.
Memperluas AI di Luar Kendaraan
Xpeng juga menyatakan bahwa model dasar AI di balik VLA 2.0 dirancang untuk meluas di luar mobil penumpang. Arsitektur dasar yang sama diterapkan di berbagai platform AI yang terwujud, termasuk armada Robotaxi, robot humanoid, dan sistem kendaraan terbang modular.
Inisiatif ini merupakan bagian dari strategi AI Fisik Xpeng lebih luas yang bertujuan untuk membangun fondasi AI terpadu yang mampu mendukung mesin cerdas beroperasi di lingkungan dunia nyata. ##
