Чому Xpeng обирає підхід Tesla до автономії — нове прочитання
У світі, де технології змагаються за право керувати нашим часом, питання автономного водіння стає дедалі ближчим до реального життя. Чому одна з китайських компаній вирішила відмовитися від складного датчика на користь камер та штучного інтелекту? Це не просто технічне рішення — це ставка на масштабування, дані з флоту й іншу філософію розвитку.
Що заявляє Xpeng про свій підхід до автономії
Tesla — не єдиний виробник, який мріє про роботаксі, що працюють на камерах і штучному інтелекті. Китайська компанія XPeng, яка ще в 2020 році стала першим автовиробником, що встановлював лідар в електромобілі, тепер радикально переглянула цю стратегію.
На виставці IAA Mobility 2025 у Мюнхені Кендіс Юань, старша директорка і керівниця продукту в Центрі автономного водіння Xpeng, розповіла CarNewsChina, що компанія набирається впевненості у візійному підході після зняття лідара з машин.
«Дані від лідара не можуть належним чином інтегруватися в нашу AI-систему», — сказала Юань, уточнивши, що великий мовний модель компанії навчали переважно на коротких відео тривалістю 10–30 секунд, записаних із автомобілів клієнтів, які потім використовують для тренування системи. Вона назвала підхід VLA — Vision, Language, Action. За її словами, лідар «інша» категорія даних, і її важко «всмоктати» в архітектуру Xpeng без глибшої переробки.
Навіщо Xpeng відмовляється від лідара
Навігаційна система Xpeng — Navigation Guided Pilot (XNGP) робить акцент на енд-ту-енд машинному навчанні. Це звучить менш поляризовано, ніж Tesla Full Self-Driving (FSD), яке досі вимагає постійного нагляду водія. Xpeng стверджує, що їхні моделі теоретично можуть працювати по всьому Китаю; але чи так це на практиці?
Суперечки не вщухають: роботаксі від Waymo і Zoox використовують лідар для тренування AI, бо він дає перевагу у читанні дороги при поганому освітленні, в негоду та в складних міських сценаріях.
Технічні та економічні наслідки додавання лідара
Дослідження показують: робота з лідаром може бути дорожчою та складнішою. Вона потребує важкого маркування даних, калібрування сенсорів та складної інтеграції. Якщо система не була спроєктована з нуля під лідар, додавання його «пізніше» часто означає фактично переінженерування всього рішення. Саме це, імовірно, мала на увазі Юань — не те, що лідар марний, а те, що поточна архітектура Xpeng для нього не пристосована.
Tesla неодноразово висловлювала подібні аргументи: лідар занадто дорогий, тоді як камери і відео — дешевші, простіші та масштабованіші для глобального флоту.
Навіть CEO Xpeng, Сяопенг Хе, минулого року відвідав Силіконову долину і тестував Tesla FSD, назвавши його «надзвичайно ефективним». Незабаром компанія відкрито запросила Ілона Маска ознайомитися з їхньою системою XNGP.
Інші гравці на ринку в Китаї: зірки та резерви
Xpeng — не єдина китайська фірма, що обирає візійний шлях. Автор з InsideEVs Кевін Вільямс минулого року керував Ji Yue 01 (бренд у групі Geely). У ньому використовувався резервний радар та HD-карти, але ядро було візійним. Оглядачі відзначали, що авто добре справлялося з хаосом пішоходів, мотоциклістів і непередбачуваних водіїв у міському трафіку.
Натомість сьогодні є лише кілька справді безводійних флотів — це ті, що спираються на тяжкий пакет сенсорів із лідарами, як у Waymo та Zoox. Waymo вже виконує понад 250000 повністю безводійних поїздок щотижня в кількох містах США. Ці пасажири можуть читати книгу, дивитися серіал або дрімати — без потреби у підготовленому водієві нагорі. Tesla Robotaxi та машини з FSD поки що вимагають людського нагляду.
rel
Чи стане підхід Xpeng домінуючим? Можливо, у сегменті, де треба швидко і дешево масштабуватися завдяки відеоданим з флоту. Але в умовах поганого освітлення або складних урбаністичних сценаріїв лідар продовжує бути важливим інструментом. Це нагадує вибір між широкою мережею доріг і локальними мостами: обидва потрібні, але мають різні призначення.
Висновок: баланс ризику, вартості та реалістичних очікувань
Обіцянки «істинної автономії» повторюються вже роками — і далі здаються знаходяться «за рогом». Але технології рухаються поступово: хтось обирає шлях камер і масштабування, хтось — сенсорний профіль з лідарами для зростання надійності. Для індустрії це означає конкуренцію підходів, що прискорює інновації. Для покупців — розширення вибору та поступове підвищення безпеки.
Прогноз: у найближчі роки ми побачимо гібридні системи, кращі моделі навчання на відео та оптимізовані стратегії використання лідара там, де це справді вирішує проблему. Компанії, що знайдуть баланс між вартістю, даними з флоту та здатністю обробляти крайові випадки, отримають перевагу.
