XPeng получила разрешение на демонстрационную эксплуатацию роботакси L4 в Гуанчжоу

XPeng получила разрешение на проведение демонстрационных операций интеллектуальных подключённых транспортных средств в Гуанчжоу. Это даёт компании право осуществлять демонстрационную эксплуатацию роботакси уровня L4 на всей территории города. Получение квалификации рассматривается как переход от технологической валидации к коммерческой эксплуатации и валидации бизнес-модели.

В компании отмечают, что для роботакси демонстрационные операции выходят за рамки проверки автономного вождения. Помимо стабильного управления автомобилем, важна слаженная координация обработки заказов, диспетчеризации, посадки пассажиров и обработки исключительных ситуаций. Разрешение позволит XPeng отработать эти процессы в реальных условиях Гуанчжоу.

На начальном этапе сервис будет постепенно открываться по пригласительным кодам, с приоритетом безопасности. Гуанчжоу является центром исследований, разработок и массового производства XPeng, а также первым городом для коммерциализации роботакси компании.

Ранее председатель и генеральный директор XPeng Хэ Сяопэн заявлял, что компания позиционирует себя как поставщика технологий и экосистемного партнёра, а не оператора крупных парков. Планируется предоставлять интегрированные решения глобальным партнёрам на базе автомобильных платформ, программного обеспечения и ИИ-возможностей, получая доход от продажи оборудования, технологических услуг и комиссионных.

В октябре XPeng официально представила бренд роботакси «XPENG YOYO» и открыла регистрацию на автономные поездки для публики в Китае. На зарубежных рынках ведутся переговоры с несколькими европейскими мобильными платформами, а опыт, полученный в Гуанчжоу, рассматривается как основа для локализованного глобального развёртывания.

Технологической базой роботакси служат собственные чипы Turing AI (четыре чипа, 3000 TOPS) и модель VLA 2.0. По заявлению компании, это позволяет переносить возможности интеллектуальных электромобилей на уровень L4 и повышать адаптивность к различным дорожным условиям за счёт переиспользования моделей и технологического стека.