Courtesy of SCMP

WeRide Gunakan AI Virtual untuk Pangkas Biaya dan Perluas Robotaxi Global

Artikel ini bertujuan menginformasikan bagaimana WeRide menggunakan model dunia virtual berbasis AI untuk memangkas biaya pengembangan kendaraan otonom dan mendukung ekspansi globalnya, serta mengangkat keraguan investor mengenai apakah pendekatan ini dapat menjadi keunggulan bertahan panjang.

28 Feb 2026, 09.00 WIB

204 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

WeRide berhasil mengurangi biaya R&D menggunakan AI untuk melatih armadanya.
CEO WeRide, Tony Han, menekankan pentingnya kombinasi AI fisik dan generatif.
Industri kendaraan otonom menghadapi tantangan biaya tinggi dalam pengembangan algoritma yang aman dan efektif.

Amerika Serikat, China - WeRide, salah satu perusahaan robotaxi terbesar di China, mengklaim telah mengurangi biaya riset dan pengembangan dengan menggunakan kecerdasan buatan untuk melatih armadanya dalam dunia virtual. Pendekatan ini membantu mereka menghemat jutaan dolar yang biasanya dibutuhkan untuk pelatihan di dunia nyata.

CEO WeRide, Tony Han, menyebutkan bahwa model dunia buatan mereka yang disebut Genesis menjadi kunci dalam strategi ekspansi global. Model ini menggabungkan AI fisik dan AI generatif, sebuah inovasi yang dianggap pertama kali dilakukan dalam industri kendaraan otonom.

Industri kendaraan otonom menghadapi tantangan besar, terutama biaya tinggi dalam melatih algoritma untuk menghadapi berbagai situasi, termasuk kejadian langka yang sulit diprediksi. Insiden kecelakaan seperti yang dialami oleh Waymo di Amerika Serikat menunjukkan betapa pentingnya pelatihan yang lengkap dan aman.

Karena alasan ini, banyak perusahaan besar seperti Waymo dan Tesla juga mulai menggunakan model dunia berbasis AI untuk mengurangi biaya per unit kendaraan dan mempercepat ekspansi armada robotaxi mereka ke berbagai wilayah.

Namun, meskipun teknologi dunia virtual ini sangat menjanjikan dalam efisiensi dan pengembangan, para investor masih mempertanyakan apakah strategi WeRide ini dapat memberikan keunggulan kompetitif jangka panjang di pasar kendaraan otonom yang sangat kompetitif dan dinamis.

Referensi:
[1] https://www.scmp.com/tech/article/3344817/breakthrough-or-hype-how-weride-aims-steer-past-rivals-crowded-robotaxi-field?module=top_story&pgtype=section

Analisis Ahli

Sebastian Thrun (pionir kendaraan otonom)

"Menggunakan dunia virtual untuk pelatihan kendaraan otonom mempercepat pengembangan dan mengurangi risiko, namun simulasi tidak akan pernah bisa menggantikan pengalaman nyata sepenuhnya."

Raquel Urtasun (ahli AI dan kendaraan otonom)

"Implementasi AI generatif pada dunia virtual membuka peluang signifikan, tapi tantangan utama masih ada pada generalisasi dan keamanan sistem dalam skenario dunia nyata yang tidak terduga."

Analisis Kami

"Pendekatan WeRide memanfaatkan virtual training dengan AI untuk mengurangi biaya R&D sangat inovatif, namun saya skeptis apakah hal ini cukup untuk mengatasi tantangan fundamental seperti keandalan dan adaptasi di kondisi dunia nyata yang selalu berubah. Penggabungan AI generatif dan fisik memang menjanjikan, tetapi eksekusi dan validasi di lapangan harus lebih dikedepankan agar menarik kepercayaan investor dan pengguna akhir."

Prediksi Kami

Ke depannya penggunaan model dunia virtual berbasis AI akan makin meluas dalam pengembangan kendaraan otonom, namun keberhasilan komersialnya sangat bergantung pada kemampuan teknologi tersebut dalam mengatasi kompleksitas nyata dan membuktikan keamanannya secara konsisten.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dilakukan WeRide untuk mengurangi biaya pengembangan?

WeRide menggunakan model dunia AI untuk melatih armadanya dalam dunia virtual, mengurangi biaya R&D hingga jutaan dolar.

Siapa CEO WeRide dan apa pandangannya tentang teknologi yang mereka gunakan?

CEO WeRide, Tony Han, menyatakan bahwa mereka menciptakan pernikahan antara AI fisik dan generatif untuk mendukung strategi ekspansi global.

Mengapa biaya pengembangan algoritma sangat tinggi di industri kendaraan otonom?

Biaya pengembangan algoritma tinggi karena diperlukan pelatihan pada banyak kasus pinggir yang jarang terjadi di dunia nyata untuk mencegah kecelakaan.

Apa tantangan yang dihadapi WeRide dalam ekspansi global?

WeRide menghadapi tantangan dalam mengembangkan algoritma yang dapat berfungsi di berbagai pasar dan medan dengan toleransi kecelakaan yang rendah.

Bagaimana WeRide berbeda dari pesaingnya seperti Waymo dan Tesla?

WeRide menggunakan model dunia Genesis yang unik untuk mendukung ekspansi, sementara pesaingnya juga berinvestasi dalam AI tetapi mungkin tidak seefisien WeRide.