XPENG présente son système XNGP en démonstration réelle à Shanghai

XPENG démontre son système XNGP à Shanghai pour la conduite automatisée
xpeng.com

XPENG a organisé des démonstrations de son système d'assistance à la conduite XNGP à Shanghai pour des délégations internationales, mettant en avant ses capacités en IA et son engagement réglementaire.

XPENG a déplacé le débat sur la conduite automatisée des salles de conférence vers les rues de Shanghai. Lors de la session du Groupe de travail informel sur les systèmes de conduite automatisée (IWG ADS) sous l'égide de la CEE-ONU/WP.29, l'entreprise a organisé des démonstrations en conditions réelles de son système d'assistance à la conduite piloté par IA, le XNGP, pour des délégations internationales.

Cette instance, qui réunit régulateurs, experts industriels et organisations de consommateurs pour élaborer des règles harmonisées pour les systèmes de conduite automatisée, s'est réunie en présentiel en Chine pour la première fois. Plutôt que de limiter les échanges à des présentations techniques et des documents réglementaires, les participants ont pris place à bord de véhicules électriques intelligents de série, circulant dans le trafic réel.

Des responsables et experts du Canada, de l'Union européenne, du Japon, du Royaume-Uni et des États-Unis ont ainsi pu évaluer le XNGP en milieu urbain et sur autoroute. Ces démonstrations ont mis en lumière les capacités du système en matière de perception en temps réel, de prise de décision et de contrôle du véhicule. Une attention particulière a été portée à son architecture de sécurité intégrée, incluant la surveillance de l'état du conducteur, la logique d'interaction homme-machine et la conception globale de la sûreté.

Pour XPENG, cette apparition à Shanghai s'inscrit dans la continuité de son engagement réglementaire. La marque participe aux discussions du groupe de travail sur les ADAS depuis 2023, axées sur les systèmes d'assistance au contrôle du conducteur (DCAS), et a commencé à assister aux réunions de l'IWG ADS en 2025. Lors de cette session, XPENG a été le seul constructeur automobile chinois émergent à participer à l'intégralité du forum et à proposer des démonstrations routières en direct.

Pour la suite, XPENG a détaillé son architecture VLA 2.0 (Vision-Langage-Action), présentée comme la fondation IA de nouvelle génération pour la conduite intelligente. Selon l'entreprise, ce système est conçu pour optimiser la traduction des données visuelles en actions du véhicule, visant des temps de réponse plus rapides et une réduction de la perte d'information dans des scénarios réels complexes. XPENG avait précédemment indiqué son intention de déployer le VLA 2.0 en 2026 et a identifié Volkswagen comme le premier client pour cette architecture.

L'entreprise a également réaffirmé sa feuille de route pour les Robotaxis. XPENG a annoncé son projet de lancer trois modèles de Robotaxi en 2026 et de démarrer des opérations d'essai en Chine. Ce programme repose sur une plateforme complète développée en interne, incluant les puces IA Turing conçues par l'entreprise, dont les configurations précédemment dévoilées atteignent jusqu'à 3000 TOPS de puissance de calcul embarquée.

Le cadre réglementaire apporte un éclairage supplémentaire. Des organes de travail de la CEE-ONU comme le GRVA et l'IWG ADS sont chargés d'élaborer des dispositions harmonisées au niveau mondial pour les systèmes de conduite automatisée, y compris les cadres relatifs aux DCAS et ADS. Présenter un système piloté par IA en conditions de trafic réel aux représentants des principaux marchés automobiles place la technologie de XPENG au cœur de ce processus plus large d'élaboration de règles internationales.

À Shanghai, la mise en avant du XNGP était bien plus qu'une simple présentation produit. Elle a matérialisé un échange direct entre un développeur de systèmes de conduite IA à grande échelle et la communauté réglementaire mondiale, à un moment où l'harmonisation des règles sur les ADS reste un défi central pour l'industrie automobile.

Mark Havelin

2026, Fév 16 22:21