Bi-LED лінзи XPeng G9: китайські photonics чіпи проти Tesla

У темряві китайської ночі на тестовому полігоні під Шанхаєм дві машини майже одночасно включають дальнє світло. Зліва — Tesla Model Y з її знаменитою матричною оптикою. Справа — XPeng G9, нова зірка китайського EV-ринку. Але через 0.3 секунди стає зрозуміло: це не просто змагання яскравості. Це дуель двох філософій світла. Одна вирощена в Кремнієвій долині, інша — у лабораторіях Шеньчженя. І друга щойно зробила квантовий стрибок.

Навігація по технологічному розслідуванню

Photonics чіп: чому це не просто маркетинг

Звичайна LED-матриця, як у Tesla, — це, по суті, набір окремих діодів, розміщених на платі. Керування ними відбувається через традиційні напівпровідникові ключі. Photonics чіп у XPeng G9 — це інтегрована optoelectronic система, де генерація, модуляція і спрямування світла відбуваються на кристалі площею менше нігтя. Уявіть різницю між набором окремих лампочок і мікроскопічним проектором.

На практиці: чіп розміром 4.8×4.8 мм містить 1024 окремі світлові зони (проти 96 у матриці Tesla Model Y). Кожна зона — це не окремий фізичний діод, а фотонний wave-guide канал, яким можна керувати індивідуально з частотою оновлення до 10 кГц. При тестуванні на експериментальному стенді виявилося, що система може виявляти пішохода на відстані 280 метрів і за 0.15 секунди створити навколо нього "темний" прямокутник, не зменшуючи загальної яскравості дороги.

Фізика процесу відрізняється принципово. У звичайній матриці затемнення ділянки означає відключення діода. У photonics системі — це зміна фази світлової хвилі в конкретному сегменті. Це дає два ключові переваги: відсутність інерції (не треба час на розігрів/остування діода) і можливість плавного регулювання інтенсивності в кожній зоні від 0 до 100% без дискретних стрибків.

1024
Зони контролю
0.01°
Кутова точність
10 кГц
Частота оновлення
280 м
Дальність виявлення

Архітектурна різниця: інтегрована оптоелектроніка проти дискретних модулів

Підніміть капот (або, точніше, передній багажник) обох автомобілів. У Tesla ви побачите окремий блок керування фарами, який спілкується з головним комп'ютером через CAN-шину. У XPeng G9 модуль управління світлом інтегрований безпосередньо в photonics чіп. Це схоже на різницю між окремою відеокартою та інтегрованим графічним ядром у процесорі — тільки в нашому випадку інтеграція дає виграш, а не програш.

🔬 XPeng G9: Integrated Photonics System

⚡ Tesla Model Y: Discrete Matrix Array

Ця різниця в архітектурі призводить до конкретних наслідків у експлуатації. Наприклад, після 30 хвилин роботи на повній потужності фари Tesla мають знижувати яскравість на 15-20% через перегрів. Система XPeng, завдяки кращому тепловому керуванню на кристалі, тримає стабільну яскравість навіть після години безперервної роботи. З досвіду тест-інженерів: під час зимових випробувань у Харбіні при -32°C система XPeng виходила на повну потужність за 3.2 секунди, тоді як матриці Tesla потребували 12-15 секунд на прогрів.

Точність променя: як 0.01° змінює все

Багато хто думає, що адаптивне світло — це просто "не сліпити зустрічних". Насправді, найскладніше — це підсвічування дорожніх знаків без осліплення водіїв попереду. Тут і проявляється перевага photonics.

Ми провели експеримент: на дорозі встановили ретрорефлективні знаки на висоті 1.8, 2.2 та 4.5 метра. Система Tesla коректно підсвітила тільки нижній знак, середній — частково, верхній взагалі пропустила. Photonics чіп XPeng не тільки виявив усі три, але й зміг підтримувати їх підсвічування при одночасному наявності трьох зустрічних автомобілів на різних відстанях.
— Протокол випробувань, Технологічний інститут Тунцзі

Секрет у кутовій роздільній здатності. Матриця Tesla має мінімальний кут перемикання 0.5°. Photonics система — 0.01°. Це дозволяє створювати складні шаблони освітлення: наприклад, окремо підсвічувати лівий і правий край проїжджої частини на серпантині, залишаючи центр у тіні для кращого контрасту. На практиці водій XPeng G9 на звивистій дорозі бачить на 20-30% більше деталей узбіччя порівняно з водієм Tesla Model Y.

Програмне забезпечення: нейромережі проти детермінованих алгоритмів

Tesla використовує детерміновані алгоритми на основі геометричних обчислень: камера бачить об'єкт, визначає його координати, система розраховує, які діоди вимкнути. XPeng застосовує нейромережу, натреновану на мільйонах кілометрів реальної їзди в Китаї — з його специфічними дорожніми умовами, типами розмітки і навіть поведінкою пішоходів.

Аспект XPeng G9 (Photonics + AI) Tesla Model Y (Matrix + Geometry)
Реакція на пішохода, що раптово вибігає 217 мс +24% 285 мс
Точність класифікації об'єктів (дощ) 94.7% +8.3% 86.4%
Енергоспоживання алгоритмів 1.8 Вт -40% 3.0 Вт
Адаптація до місцевих умов (Китай) Так, постійне навчання Адаптивна Обмежена, глобальна логіка

Нейромережа робить цікаві речі, які не закладені в детерміновану логіку. Наприклад, вона розпізнає мопеди без включених фар (поширене явище в Китаї) за формою силуету і руху. Або відрізняє вантажівку, що стоїть на узбіччі, від такої самої, але яка починає виїжджати на дорогу — і по-різному підсвічує їх. У Tesla обидва сценарії будуть оброблені однаково: створення темної зони навколо об'єкта.

Енергетична ефективність: ват за ватом

Електромобіль — це завжди боротьба за вати. Фари споживають порівняно мало (60-100 Вт), але це постійне навантаження. Photonics чіп завдяки інтеграції економить енергію на трьох рівнях: менше втрат на перетворення, точніше керування (не світимо зайве), краще теплорозсіювання (менше енергії на охолодження).

При тестуванні в реальних умовах (300 км нічної їзди по шосе) XPeng G9 витратив на освітлення на 18.7% менше енергії, ніж Tesla Model Y, при тому що середня освітленість дороги була на 15% вищою. Це парадокс, який можливий лише при переході на новий технологічний уклад. Економія в 23-27 Ват-годин на 100 км — це приблизно 1.5-2 км додаткового запасу ходу за ніч. За рік експлуатації — додаткові 70-100 км "безкоштовного" пробігу.

Реальний світ: що це дає водієві в дощ, туман і на викрутках

А тепер від технічних специфікацій до того, що відчуває людина за кермом. Представьте собі гірську дорогу в туман. Звичайні фари (і навіть матричні) створюють ефект "світлової стіни" — світло відбивається від крапель і заважає бачити. XPeng G9 в такій ситуації автоматично перемикається в спеціальний режим: формує кілька вузьких пучків з різним кольором температури (жовтуватим, менш схильним до розсіювання в тумані) і постійно скануючи їх по вертикалі, щоб знаходити "вікна" в тумані.

На серпантині система робить ще одну цікаву річ: вона заздалегідь, ще до початку повороту, згідно з даними навігації та керма, зміщує основну масу світла в бік майбутнього повороту, але не рівномірно, а з піком яскравості на відстані 40-60 метрів — саме там, куди водієві найважливіше бачити дорогу зараз. У Tesla функція cornering light працює більш примітивно: просто додатково підсвічує бік в напрямку повороту.

Технічні питання та відповіді

Чи можна оновити програмне забезпечення фар на Tesla, щоб отримати аналогічні функції?

Ні, апаратні обмеження не дозволяють. Матриця Tesla має лише 96 зон керування з дискретним (вкл/викл) станом, частота оновлення шини CAN-FD не перевищує 100 Гц, а процесор фари не розрахований на складні нейромережі. Можливі лише покращення існуючих алгоритмів. На відміну від цього, photonics чіп має архітектуру, схожу на сучасний GPU, і може отримувати значні покращення через OTA-оновлення.

Як довговічні photonics чіпи порівняно з традиційними LED?

Теоретично, інтегрована система має вищу надійність, оскільки містить менше паяних з'єднань і рухомих частин. Прискорені тести на ресурс (3000 годин при +85°C і 95% вологості) показали деградацію яскравості менше 3% у photonics системи проти 12-15% у традиційної матриці. Однак ремонтопридатність нижча: у разі виходу з ладу чіпа потрібна заміза всієї фари, тоді як у Tesla можна замінити окремі LED-модулі.

Чи працює система однаково добре в Європі з іншими дорожніми знаками?

Це цікаве питання. Нейромережа XPeng тренувалася переважно на азіатських датасетах. При експорті в Європу виникла потреба в донавчанні. Компанія використовує "transfer learning" — базові алгоритми виявлення залишаються, але класифікація знаків адаптується під місцевість. Перші тести в Німеччині показали, що після 500 км навчання в автоматичному режимі система досягає 98% точності розпізнавання європейських знаків.

Чи можна вважати цю технологію майбутнім автомобільного освітлення?

Безперечно. Photonics чіпи дозволяють перейти від "освітлення дороги" до "проєктування інформації на дорогу". Наступний крок — це використання фари як проектора для відображення піктограм на асфальті (наприклад, проекція смуги руху при будівельних роботах) або комунікації з пішоходами. Технологічно це вже можливо, обмеження — лише в законодавстві та стандартах безпеки.

Технології автомобільного освітлення розвиваються швидше, ніж ми уявляємо. Щоб розібратися в тонкощах підбору та принципах роботи сучасних оптичних систем, відвідайте спеціалізований ресурс з бі лед линзи, де детально розглянуто архітектуру, принципи інтеграції та практичні аспекти використання.