Как XPeng перестраивает рынок электромобилей на $500 млн

Разграничение между компаниями-разработчиками программного обеспечения и традиционными автопроизводителями продолжает стираться. На конференции CVPR 2026 в Денвере китайская компания XPeng продемонстрировала свою ориентацию скорее на искусственный интеллект, нежели на стандартное производство электромобилей. Доктор Сианьминь Лю, руководитель Центра общей интеллектуальности XPeng, сообщил, что бренд ежегодно тратит около 300 миллионов юаней (~€35 (≈2 995 ₽) млн), исключительно на обучение нейронных сетей каждый месяц.

Эти значительные расходы составляют почти ~€427 (≈36 533 ₽) млн в год, что является весьма впечатляющей суммой для компании, выпустившей всего около 200 тысяч электрических автомобилей за последний год. Тем не менее XPeng полагается именно на эти крупные финансовые вложения, чтобы вывести свое программное обеспечение нового поколения VLA 2.0 на массовое производство.

На конференции доктор Лю объяснил уникальное решение в архитектуре программного обеспечения XPeng, утверждая, что язык представляет собой узкое место для автономных транспортных систем. Первая версия системы передавала визуальные данные дороги через токены языка перед выбором маневра; новая версия VLA 2.0 полностью устраняет этот промежуточный этап.

Инженеры XPeng осознали, что автомобиль фиксирует примерно два миллиарда визуальных токенов каждую секунду с помощью камер, однако фактически нужно лишь от 10 до 20 токенов для управления рулем и педалями. Принуждение системы к изложению увиденного словами создает ненужную нагрузку на вычислительные мощности и добавляет опасные задержки. Вместо этого VLA 2.0 сохраняет язык только в качестве входных данных, позволяя водителям давать голосовые команды, легко интерпретируемые автомобилем.

Эта новая архитектура уже работает внутри реальных потребительских автомобилей. XPeng успешно перевела VLA 2.0 из стадии исследований в полномасштабное производство. В течение первого месяца после выпуска обновлений через OTA-систему программное обеспечение достигло значимого результата, обработав свыше 50% общего пробега среди пользователей, работающего в режиме автоматизированного вождения.

Архитектура поддерживает как уровень 2 помощи водителю, так и полный уровень 4 автономного вождения. Фактически XPeng использовала новую платформу GX для создания своего первого роботакси, который уже поступает в серийное производство. Эта специализированная машина обладает выдающейся бортовой мощностью обработки в 3000 TOPS, позволяющей эффективно управлять сложными дорожными ситуациями без вмешательства человека.

XPeng не полагается исключительно на VLA 2.0 для управления своими электромобилями. Программное обеспечение взаимодействует с тем, что компания называет "мировым моделированием". VLA 2.0 учится вождению путем копирования миллионов часов человеческого поведения, тогда как мировая модель фокусируется на изучении физических законов. Она предсказывает изменения окружающей среды и поведение окружающих водителей в ближайшем будущем.

Для поддержки этой системы XPeng разработала три специализированных вспомогательных программы: X-Мир, X-Прогнозирование и X-Кэш. Программа X-Кэш снижает избыточность вычислений примерно на 70%, практически не теряя качество изображений, что позволяет системе работать в 2,7 раза быстрее.

Многие производители электромобилей расходятся во мнениях относительно оптимального расположения датчиков, однако XPeng выбирает золотую середину. Например, модели P7 и G7 используют систему видения в качестве основного мозга для управления движением, повторяя стратегию компаний вроде Tesla. Тем не менее XPeng отказывается полностью отказываться от традиционных сенсоров безопасности.

Каждый электрический автомобиль всё равно оснащён тремя радарами миллиметрового диапазона и двенадцатью ультразвуковыми датчиками. Доктор Лю пояснил, что дополнительные датчики никак не связаны с основным искусственным интеллектом, управляющим движением автомобиля. Они работают отдельной системой безопасности, отвечающей за автоматическое экстренное торможение и рулевое управление. Такая конфигурация гарантирует, что даже если система зрения сделает ошибку, физический резервный слой сможет защитить пассажиров.

Чтобы заставить эту систему функционировать, XPeng активно применяет закон масштабирования ИИ, согласно которому модели становятся умнее по мере увеличения объема предоставляемых данных и вычислительных мощностей. Текущая версия VLA 2.0 содержит миллиарды параметров и тренируется на сотнях миллионов видеороликов, потребляя свыше четырех триллионов токенов за один цикл обновления.

Несмотря на внушительный масштаб, XPeng удалось снизить затраты благодаря повышению эффективности. За последние 12 месяцев компания увеличила эффективность одиночных операций обучения на 4360% и подняла использование графических процессоров с 40% до 90%. Это позволило оптимально использовать их запас наличности размером в 47,66 млрд юаней (~€5.55 (≈475 ₽) млрд).

Быстрое развитие программного обеспечения вызвало дружеский спор высокого риска внутри компании. Год назад генеральный директор XPeng Хэ Сяопэн публично поспорил с доктором Лю о производительности VLA 2.0: если система не догонит программное обеспечение Tesla Full Self-Driving к 30 августа 2026 года, доктор Лю должен был бы пробежаться голым по Золотому мосту в Калифорнии.

К счастью для инженера, он уверенно заявил, что останется одетым. Доктор Лю отметил, что внутренние испытания в хаотичных городах типа Пекина показали, что VLA 2.0 уже достигла уровня старых версий Tesla и превосходит новые версии благодаря сложной дорожной обстановке китайских дорог.

XPeng рассматривает свои электрические автомобили как физическое воплощение инженерной мощи и инструмент сбора данных для своей продвинутой платформы VLA. Такой подход объясняет, почему компания лицензировала архитектуру VLA 2.0 компании Volkswagen еще в этом году — VW будет использовать её в автомобилях, поступающих в продажу в 2027 году.

Компания планирует расширить применение искусственного интеллекта за пределы автомобильной индустрии и готовится выпустить массового производства робота-гуманоида IRON к концу 2026 года. Цель состоит в том, чтобы начать применять этих роботов в качестве консультантов в розничных магазинах начиная с первого квартала 2027 года, превращая компанию из традиционного автопроизводителя в физическую организацию, занимающуюся искусственным интеллектом.