Когда карты больше не нужны: как китайцы строят автомобили, которые "видят" сами

Когда китайский автопроизводитель Xpeng объявил о смене руководителя направления автономного вождения, это стало знаковым событием не только для компании, но и для всей индустрии умных автомобилей. Ли Лиюнь, который более шести лет курировал развитие интеллектуальных систем Xpeng, покинул свой пост, передав эстафету Лю Сяньмину - специалисту в области искусственного интеллекта с докторской степенью Иллинойского университета.

Решение о кадровых перестановках выглядит как осознанный шаг в сторону нового этапа — перехода от классических алгоритмов к эре больших моделей ИИ, которые способны управлять машиной не хуже человека.

Как Xpeng пришёл к новой эпохе

За шесть лет под руководством Ли Лиюня команда Xpeng прошла путь от простых систем автопилота, работающих только на шоссе, до комплексных решений, способных уверенно ориентироваться в городском трафике. Раньше инженеры делали ставку на высокоточные карты и обилие сенсоров, теперь приоритетом становится "чистое" компьютерное зрение.

Новый курс Xpeng подразумевает, что управление автомобилем будет строиться на самообучающихся нейросетях, которые обрабатывают визуальные данные в реальном времени — без привязки к картам или заранее размеченным маршрутам.

Сравнение подходов к автономному вождению

Советы шаг за шагом: как развивается "умное" вождение

1. Определить уровень автономности. Современные системы делятся на 5 уровней: от простых ассистентов до полностью автономных решений.

2. Выбрать архитектуру. Компании решают, опираться ли на карты или идти по пути компьютерного зрения.

3. Обучить модель. Большие нейросети требуют гигантских массивов данных — от дорожных камер, тестовых поездок и симуляторов.

4. Обеспечить безопасность. Алгоритмы тестируются в миллионах виртуальных сценариев, прежде чем попасть в серийные автомобили.

5. Интегрировать обновления. Xpeng делает акцент на OTA-обновлениях (обновления "по воздуху"), чтобы улучшать функциональность без визитов в сервис.

Ошибка — Последствие — Альтернатива

• Ошибка: слишком сильная зависимость от карт высокой детализации.
  Последствие: система теряет точность при изменении дорожных условий или отсутствии актуальных данных.
  Альтернатива: использование нейросетей, которые анализируют окружающую среду в реальном времени.

• Ошибка: сложная и дорогая сенсорная система.
  Последствие: рост себестоимости и сложности калибровки.
  Альтернатива: опора на "зрение" камер и обучение моделей на больших данных.

• Ошибка: отсутствие унифицированной архитектуры между моделями.
  Последствие: трудности с обновлениями и масштабированием.
  Альтернатива: создание единой платформы ИИ для всех автомобилей Xpeng.

А что если…

А что если в будущем машины Xpeng полностью откажутся от карт и начнут взаимодействовать друг с другом напрямую, обмениваясь дорожной информацией в режиме реального времени? Такой сценарий уже тестируется: компания разрабатывает протоколы коммуникации между автомобилями, чтобы снизить риск аварий и улучшить поток движения. Это позволит превратить каждое авто в элемент "живой" транспортной сети.

Плюсы и минусы перехода на ИИ-управление

FAQ

Какую роль теперь играет Лю Сяньмин?
Он возглавил отдел автономного вождения и курирует интеграцию больших языковых и визуальных моделей в систему Xpeng Pilot.

Повлияет ли смена руководства на текущие автомобили Xpeng?
Нет, пользователи продолжат получать обновления. Новые технологии постепенно внедряются через программные апдейты.

Когда ожидать первые результаты новой стратегии?
Первые модели с полностью обновленной архитектурой управления планируются к релизу в 2026 году.

Мифы и правда

• Миф: искусственный интеллект заменит водителя полностью уже в ближайшие годы.
  Правда: технология продвигается быстро, но законы и инфраструктура пока не готовы к полному переходу.

• Миф: автономные системы опасны и часто ошибаются.
  Правда: количество инцидентов с участием систем Xpeng на порядок ниже, чем при ручном управлении.

• Миф: машины с ИИ будут стоить дороже.
  Правда: с развитием технологий себестоимость снижается, особенно при массовом производстве.

Исторический контекст

Первые эксперименты Xpeng с автономным вождением начались в 2018 году, когда компания запустила систему Xpilot 2.0, работающую на основе карт. В 2021 году появилась версия 3.0 — уже с возможностью городского вождения. После ухода инженера Ву Синьчжоу в Nvidia в 2024 году компания перешла к формированию новой исследовательской команды. Приход Лю Сяньмина стал логичным продолжением этой трансформации, а акцент на ИИ приблизил Xpeng к лидерам отрасли — Tesla, Huawei и Baidu Apollo.