Xpeng mise sur le « AI physique »

En 2026, le début de l’année, la transformation organisationnelle de Xpeng Motors est plus violente que les années précédentes.

Le 3 février, Wall Street Insights a appris que Xpeng avait officiellement fusionné le centre de conduite autonome et le centre de cabine intelligente dans une démarche stratégique, la nouvelle division étant nommée — Centre d’Intelligence Générale. Xpeng a déclaré à Wall Street Insights : « Cette réorganisation est confirmée. »

Les deux départements mentionnés étaient à l’origine des divisions de premier niveau parallèles. Après la réorganisation, Liu Xianming, ancien responsable de la conduite autonome, a été nommé à la tête de ce centre, rendant compte directement au président-directeur général He Xiaopeng.

De l’extérieur, cela pourrait sembler une simple intégration de ressources, mais pour les professionnels du secteur, cela marque la fin officielle du paradigme de recherche et développement dual de la conduite intelligente et de la cabine intelligente, qui a duré une décennie, pour passer à une ère de conduite unique centrée sur l’IA physique. C’est également la direction que prennent actuellement de nombreux constructeurs automobiles.

Depuis longtemps, l’architecture hardware et software des voitures intelligentes est divisée en deux pôles : conduite intelligente et cabine intelligente. Dans la séquence de R&D de Xpeng, le centre de conduite autonome est responsable des « mains, pieds et yeux », tandis que le centre de cabine intelligente gère la « bouche et oreilles ». Bien que cette division garantissait la spécialisation des activités dans leurs débuts, avec la popularisation des grands modèles de bout en bout, la frontière entre les deux devient floue.

Dans une architecture distribuée traditionnelle, la conduite intelligente et la cabine intelligente disposent de leurs propres algorithmes de perception, plateformes de calcul et chaînes de données. Cela signifie que, lorsque le véhicule doit réaliser des fonctions transdomaines, les données doivent faire des allers-retours entre différents départements et systèmes. Ces silos organisationnels créent des « cheminées technologiques » qui augmentent les coûts de R&D et limitent la rapidité de réponse du système.

Après la création du Centre d’Intelligence Générale, Xpeng va restructurer ses sous-organisations autour de modèles fondamentaux (Foundation Model), de l’infrastructure (Infra) et de la livraison plateforme, en redéfinissant ses couches organisationnelles.

Cela implique que, que ce soit pour la décision en conduite autonome ou pour l’interaction vocale/visuelle dans la cabine intelligente, la base partagée sera la même infrastructure AI. Certains experts estiment : « Les agents intelligents futurs ne devraient pas faire de distinction entre l’IA pour la conduite ou pour la conversation, ils devraient tous être des super-intelligences basées sur une compréhension unifiée du monde physique. »

Cette transformation organisationnelle de Xpeng s’inscrit dans une vision stratégique ambitieuse de l’IA physique. Avant cela, He Xiaopeng avait déjà annoncé que Xpeng se positionnait comme « explorateur de mobilité dans le monde de l’IA physique, une entreprise d’intelligence incarnée à l’échelle mondiale ».

Actuellement, Xpeng prévoit d’utiliser un seul système d’IA pour piloter des véhicules, des robots humanoïdes, des voitures volantes, et de les déployer sur le marché mondial. Basé sur le deuxième modèle VLA, Xpeng construit une plateforme IA physique complète en interne, couvrant les puces, le système d’exploitation et le hardware intelligent, pour soutenir cette stratégie.

L’effet de synergie résultant de la fusion des départements se reflétera directement au niveau des produits. L’expérience intelligente passera d’une simple addition de fonctionnalités à une intégration des capacités.

Par exemple, lorsque le système détecte une fatigue du conducteur, il ne se limite pas à une alerte sur l’écran de la cabine, mais peut également faire réagir le système de conduite autonome pour réduire la vitesse ou ajuster l’itinéraire. Lors de travaux routiers, le système de conduite autonome évitera automatiquement l’obstacle, tandis que la cabine pourra diffuser en même temps des informations sur l’état de la route, voire ajuster la climatisation et la musique pour une expérience cohérente.

Cette collaboration approfondie se traduit aussi par la réutilisation technologique. Selon des sources, le taux de réutilisation du logiciel AI entre le robot de Xpeng et ses véhicules atteint 70 %, avec de nombreuses technologies clés comme le système de perception et le contrôleur de domaine étant communs.

L’analyste de Northeast Securities, Li Hengguang, estime que Xpeng a réalisé, au cours des dix dernières années, une reconstruction de son parcours, passant de « nouvelle force de véhicules électriques intelligents » à « entreprise mondiale de technologie automobile IA ». Son cœur n’est pas une simple expansion dans le secteur des véhicules électriques, mais la construction d’un écosystème d’intelligence incarnée intégrant voitures, robots et voitures volantes, autour de l’IA. Avec la double impulsion de la propulsion à distance et de la mondialisation, une collaboration technologique approfondie avec Volkswagen, et une efficacité organisationnelle accrue, Xpeng passe d’une phase de leadership technologique mais de rentabilité sous pression, à une étape de croissance par des modèles massifs et une exportation technologique.

Actuellement, la réorganisation autour de l’IA chez Xpeng n’est pas un cas isolé, mais reflète la tendance stratégique globale de l’industrie des voitures intelligentes.

Li Auto a également procédé à une restructuration similaire, en divisant son équipe de conduite autonome en trois nouvelles équipes : modèle fondamental, logiciel principal et hardware principal. Tesla a annoncé un investissement de 2 milliards de dollars dans X AI sous la direction de Musk, et prévoit de cesser la production de certains modèles pour réorienter ses lignes de production vers la fabrication du robot humanoïde Optimus.

Ces mouvements illustrent la direction stratégique commune des nouveaux acteurs de l’automobile : évoluer d’un simple constructeur automobile à une entreprise d’intelligence incarnée.

La raison pour laquelle les constructeurs se concentrent autant sur l’intelligence incarnée et le hardware, c’est l’avantage de la chaîne d’approvisionnement. Selon l’analyste de CITIC Securities, Li Jingtao, la chaîne d’approvisionnement centrale des voitures intelligentes et des robots humanoïdes se recoupe à plus de 60 %, ce qui offre une voie naturelle pour réduire les coûts.

Les fréquents ajustements organisationnels dans l’industrie automobile redéfinissent la compétition dans le secteur des voitures intelligentes.

Aujourd’hui, la compétition ne se limite plus à la technologie, mais s’étend à la construction d’un système IA complet. Autrefois, les constructeurs rivalisaient pour avoir le plus de fonctionnalités de conduite intelligente ou le plus grand écran de cabine, maintenant ils cherchent à faire en sorte que ces modules intelligents collaborent réellement pour former un « cerveau super-intelligent ».

Pour les constructeurs qui dépendent de technologies achetées et n’ont pas de capacité de développement intégral en interne, la recomposition du marché pourrait être encore plus violente. La dynamique du secteur automobile est toujours en pleine évolution.

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