El robotaxi de XPeng marca un hito en la industria automotriz global con su producción en masa, un avance que posiciona a la firma china en la vanguardia de la movilidad autónoma (L4) frente a gigantes como Tesla y Waymo. Este desarrollo resalta la arquitectura GX, diseñada para ser comercialmente escalable y capaz de operar sin intervención humana en entornos complejos.
La industria de la movilidad autónoma experimenta un cambio fundamental, evolucionando desde demostraciones controladas a la producción en serie de vehículos autónomos Nivel 4 (L4) con capacidad comercial. La salida del primer robotaxi de XPeng de la línea de ensamblaje en Guangzhou, construido sobre la plataforma GX, representa un avance estratégico clave para el sector automotor. Este vehículo, respaldado por una arquitectura informática propia y un modelo de inteligencia artificial avanzado, posiciona a XPeng como un competidor directo de Tesla y Waymo, ofreciendo un enfoque singular en el desarrollo de la autonomía.
Un nuevo estándar en la producción de vehículos autónomos
XPeng ha logrado un hito al convertirse en el primer fabricante de automóviles en China en iniciar la producción en masa de un robotaxi de XPeng diseñado desde cero para la autonomía Nivel 4. La primera unidad comercial ha sido fabricada en Guangzhou, utilizando la arquitectura vehicular GX, lo que diferencia sustancialmente este modelo de los prototipos adaptados a partir de vehículos convencionales. Su diseño estandarizado permite la fabricación a gran escala en las mismas líneas de producción utilizadas para los autos de pasajeros de la marca.
Complementando el modelo autónomo, XPeng también comercializa una variante GX convencional con conducción manual. Este SUV de gran tamaño inició su preventa con un precio base de 399.800 yuanes, aproximadamente 212.000.000 de pesos colombianos (58.700 dólares estadounidenses). Este enfoque dual busca introducirse en el segmento de lujo y recuperar los gastos de desarrollo de la plataforma. La compañía planea iniciar operaciones piloto durante el segundo semestre del año, validando la viabilidad técnica en entornos urbanos, la aceptación de los usuarios y las métricas económicas.
El objetivo corporativo de XPeng es desplegar servicios comerciales diarios completamente autónomos, sin personal de seguridad a bordo, para el inicio de 2027. Para gestionar esta transición, XPeng ha establecido una división de negocio independiente centrada en los robotaxis. Esta unidad se encarga de la definición de producto, las pruebas en carretera y la expansión operativa, asegurando un desarrollo coherente y eficiente del servicio.
Un componente crucial de esta estrategia es la apertura del Kit de Desarrollo de Software (SDK) del robotaxi de XPeng a terceros. La marca ya ha firmado un acuerdo estratégico con Amap, la plataforma de mapeo y servicios de transporte de Alibaba, para integrar sus flotas en redes de viaje compartido, facilitando la expansión del servicio y la creación de un ecosistema de movilidad autónoma.
Arquitectura avanzada y visión para la movilidad autónoma
La ventaja competitiva del robotaxi de XPeng radica en la integración vertical completa de su tecnología, desde el diseño de chips especializados hasta el entrenamiento de grandes modelos de visión y lenguaje aplicados a sistemas físicos. Esta estrategia permite a la compañía mantener un control total sobre el rendimiento y la eficiencia de su plataforma.
Procesamiento con chips Turing y redundancia integral
El robotaxi de XPeng incorpora cuatro chips de inteligencia artificial «Turing», desarrollados internamente por la marca. Esta configuración proporciona una capacidad de cómputo combinada de hasta 3.000 TOPS (Tera Operaciones Por Segundo), situándolo como el vehículo de serie con mayor potencia de procesamiento en el mercado global. Cada chip Turing cuenta con una arquitectura de 40 núcleos que ofrece 750 TOPS de cómputo efectivo y la capacidad de ejecutar modelos de redes neuronales con hasta 30.000 millones de parámetros, lo que triplica la eficiencia de procesamiento frente a los estándares de la industria automotriz actual.
Para cumplir con los requisitos de homologación de Nivel 4, el diseño físico e informático del robotaxi incluye un sistema de doble redundancia en sus subsistemas esenciales. Esta arquitectura duplica los canales informáticos, los circuitos de potencia, las líneas de comunicación CAN/Ethernet y los módulos de actuación de frenado y dirección, permitiendo una conmutación instantánea y sin interrupciones en caso de fallos de hardware, garantizando la seguridad en todo momento.
VLA 2.0: la clave del flujo de inferencia directa
En el ámbito del software, las decisiones dinámicas del robotaxi de XPeng son gestionadas por el modelo generativo a gran escala VLA 2.0 (Vision-Language-Action). A diferencia de los modelos VLA tradicionales que procesan imágenes a texto para luego generar comandos, la arquitectura VLA 2.0 de XPeng utiliza una ruta «Visión -> Token Implícito -> Acción», eliminando la fase intermedia de traducción lingüística. Este atajo algorítmico reduce la latencia de respuesta del sistema de conducción a menos de 80 milisegundos, un umbral esencial para maniobras evasivas a alta velocidad en situaciones críticas.
El modelo VLA 2.0 funciona como un sistema generador de acciones y como un modelo del mundo físico que simula e infiere las leyes cinemáticas del entorno real. Esta dualidad le permite gestionar situaciones de tráfico no anticipadas durante el entrenamiento, como la interpretación de gestos de agentes de tráfico, la reacción adaptativa a cambios en los semáforos y la navegación fluida en calles estrechas con alta densidad peatonal, lo que demuestra su capacidad de adaptación.
Inteligencia artificial visual e infraestructura en la nube
XPeng prescinde de los sensores LiDAR y de la cartografía de alta definición (HD Maps) en su robotaxi de XPeng. Su percepción se basa en el sistema puramente visual XPENG AI Hawkeye, que utiliza cámaras de alta resolución de 8 megapíxeles con una cobertura de 360 grados, complementadas con radares de ondas milimétricas y sensores ultrasónicos de corto alcance. Esta suite asegura una interpretación precisa del entorno en condiciones exigentes, como la conducción nocturna, contraluces intensos y escenarios de alto contraste dinámico, eliminando las restricciones geográficas de sistemas dependientes de mapas pre-cargados.
El entrenamiento y la evolución del modelo VLA 2.0 se realizan en una infraestructura en la nube con un clúster de 30.000 GPU. En esta instalación, un modelo base de 72.000 millones de parámetros completa ciclos de iteración cada cinco días. La base de datos de entrenamiento incluye aproximadamente 100 millones de fragmentos de video de conducción en tiempo real, lo que equivale a la experiencia acumulada por un conductor humano durante 65.000 años. Mediante la compilación de este gran volumen de datos sin anotación manual, el sistema simula escenarios extremos (edge cases) para un entrenamiento adversarial continuo.
La optimización entre el chip Turing, los operadores de bajo nivel y el compilador de software propietario permite a XPeng integrar un modelo refinado de miles de millones de parámetros directamente en la memoria del vehículo, superando el estándar industrial previo, limitado a modelos con decenas de millones de parámetros. El habitáculo del robotaxi de XPeng elimina la configuración tradicional e incluye cristales de privacidad, asientos reclinables, sistemas de audio zonificado y una pantalla externa en la visera. Este dispositivo, controlado por un Modelo de Lenguaje Visual (VLM), proyecta mensajes gráficos y emite avisos acústicos a los peatones durante maniobras a baja velocidad.
La arquitectura VLA 2.0 y el silicio Turing son compartidos con la plataforma del robot humanoide Iron y las aeronaves urbanas eVTOL desarrolladas por el grupo. Esta sinergia tecnológica subraya la visión de XPeng de una Inteligencia Artificial Física unificada, capaz de operar en diversos dominios de la movilidad.
Implicaciones estratégicas en el panorama global
El robotaxi de XPeng, con su inicio de producción masiva sobre la plataforma GX, representa una aproximación intermedia de gran impacto en la competitiva carrera por la movilidad autónoma. La empresa ha logrado combinar la escalabilidad económica y la flexibilidad geográfica de la visión puramente visual, popularizada por Tesla, con las garantías de redundancia física en el cómputo y los actuadores, inherentes al enfoque de alta seguridad de Waymo.
Con una capacidad de procesamiento de 3.000 TOPS, proporcionada por cuatro chips Turing, y una latencia de respuesta reducida a menos de 80 milisegundos gracias al modelo VLA 2.0, XPeng ha establecido un referente técnico en el mercado asiático. El factor crucial entre 2026 y 2027 será la capacidad de estas arquitecturas, basadas en visión directa, para mantener tasas de desenganche operacional mínimas frente a condiciones climáticas adversas y eventos urbanos imprevistos, validando así la transición definitiva hacia un modelo de transporte urbano completamente autónomo y económicamente viable a gran escala.
Finalmente, es importante destacar que, si bien el robotaxi de XPeng representa un avance significativo a nivel global, su disponibilidad y precio específicos para el mercado colombiano no han sido confirmados por la marca.
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