{"id":3938,"date":"2026-10-28T10:20:27","date_gmt":"2026-10-28T09:20:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tuttoautoweb.com\/taw\/?p=3938"},"modified":"2026-10-28T09:25:07","modified_gmt":"2026-10-28T08:25:07","slug":"xpeng-la-guida-autonoma-impara-anche-dal-tempo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tuttoautoweb.com\/taw\/xpeng-la-guida-autonoma-impara-anche-dal-tempo\/","title":{"rendered":"XPeng, la guida autonoma impara anche dal tempo"},"content":{"rendered":"\n

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XPeng e guida autonoma: la Physical AI arriva in Europa<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n


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Al Salone di Parigi XPeng ha portato una nuova generazione di sistemi ADAS basati sulla \u201cPhysical AI\u201d.<\/p>\n\n\n\n

E prima in un workshop e poi provando su strada una vettura dotata di un sistema avanzato di guida autonoma, abbiamo potuto conoscere e in seguito provare la nuova filosofia del marchio cinese in termini di guida autonoma.<\/p>\n\n\n\n

Durante il workshop organizzato con la stampa in occasione del salone parigino, il Vice President General Intelligence Manager di XPeng, Mr. Xianming, ha raccontato la filosofia del brand, che va oltre la tradizionale definizione di guida autonoma. Infatti, il manager cinese ha parlato di Physical AI, l\u2019intelligenza artificiale che non si limita a elaborare informazioni, ma interagisce fisicamente con il mondo.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPer una vettura non basta avere un modello intelligente \u2013 ha spiegato \u2013 perch\u00e9 dobbiamo fare i conti con potenza di calcolo, latenza, sicurezza e regolamentazione\u201d. Questo significa che un chatbot pu\u00f2 permettersi di sbagliare una risposta, mentre un\u2019automobile non pu\u00f2 certo permettersi di sbagliare una frenata.<\/p>\n\n\n\n


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Dalla fotografia al film<\/h2>\n\n\n\n

Uno degli aspetti pi\u00f9 interessanti della nuova architettura XPeng riguarda il modo in cui l\u2019auto interpreta il tempo. I sistemi tradizionali possono analizzare ci\u00f2 che vedono davanti alla vettura, ma la realt\u00e0 stradale \u00e8 dinamica: un pedone si muove, un\u2019auto cambia traiettoria, un veicolo che sta facendo inversione pu\u00f2 avere bisogno di qualche secondo prima di completare la manovra.<\/p>\n\n\n\n

XPeng ha quindi introdotto nella propria architettura una dimensione temporale molto pi\u00f9 importante, permettendo al sistema di utilizzare la storia degli eventi per comprendere meglio ci\u00f2 che sta succedendo.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019idea \u00e8 semplice da raccontare, decisamente pi\u00f9 complessa da realizzare. In pratica significa che il sistema non analizza soltanto una fotografia della strada, ma cerca di trasformarla in un film.<\/p>\n\n\n\n

A questo si aggiunge lo streaming inference, una modalit\u00e0 di elaborazione pensata per ridurre la latenza delle decisioni. Secondo XPeng, la nuova architettura consente di migliorare di circa tre volte la velocit\u00e0 interna di risposta.<\/p>\n\n\n\n


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Sei secondi per immaginare il futuro<\/h2>\n\n\n\n

Il passaggio forse pi\u00f9 affascinante riguarda il cosiddetto world model. XPeng sta lavorando su sistemi capaci non soltanto di interpretare ci\u00f2 che \u00e8 accaduto, ma anche di prevedere l\u2019evoluzione della scena nei secondi successivi.<\/p>\n\n\n\n

La nuova architettura, ha spiegato Xianming, pu\u00f2 arrivare a prevedere l\u2019evoluzione dello scenario fino a circa sei secondi. Non significa, naturalmente, che l\u2019auto conosca il futuro, ma che pu\u00f2 elaborare pi\u00f9 traiettorie possibili e scegliere quella ritenuta pi\u00f9 probabile e sicura.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 un approccio particolarmente interessante nelle situazioni ambigue. Per esempio, se un\u2019auto sta effettuando una manovra complessa davanti alla XPeng, il sistema pu\u00f2 interpretare quella sequenza come un comportamento unico, invece di reagire separatamente a ogni singolo movimento.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 qui che entra in gioco anche il flow matching, utilizzato per gestire distribuzioni di possibili evoluzioni dello scenario: il futuro non \u00e8 necessariamente uno solo e la macchina deve poter valutare pi\u00f9 possibilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n


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Pi\u00f9 grande non significa necessariamente pi\u00f9 lento<\/h2>\n\n\n\n

Un altro elemento della strategia XPeng riguarda le dimensioni dei modelli alla base della sua architettura. L\u2019azienda sta aumentando considerevolmente la loro capacit\u00e0 attraverso tecniche come il Mixture of Tasks, con l\u2019obiettivo di ottenere modelli pi\u00f9 grandi senza far crescere proporzionalmente la richiesta di calcolo e la latenza.<\/p>\n\n\n\n

Alla base c\u2019\u00e8 un\u2019enorme infrastruttura di dati. Xianming ha parlato di quasi 200 milioni di video clip presenti nel dataset utilizzato per l\u2019addestramento, per un volume complessivo che supera i 1.000 petabyte.<\/p>\n\n\n\n


. . . . . CONTINUA: https:\/\/www.autotecnica.org\/xpeng-la-guida-autonoma-impara-anche-dal-tempo\/<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

10\/26, AUTO tecnica<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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