Menurut data dari Asosiasi Industri Mobil China, pada Januari-Mei tahun ini, total ekspor mobil mencapai 4,059 juta unit, meningkat 63% dibandingkan tahun sebelumnya. Berfokus pada kendaraan penumpang energi baru, pada periode yang sama, ekspor Januari-Mei mencapai 1,792 juta unit, meningkat 1,2 kali lipat. Sepanjang tahun 2025, ekspor mobil China telah menembus angka 7 juta unit, mencapai 7,098 juta unit. Ekspor mobil China telah menjadi yang teratas di dunia selama tiga tahun berturut-turut.
Seiring dengan meningkatnya skala ekspor, penetrasi teknologi mengemudi cerdas China juga meningkat. Menurut platform data industri otomotif, pada tahun 2025, penetrasi mobil baru dengan fungsi L2+ ke atas sebagai fitur standar telah mencapai 28%; pada April 2026, angka ini telah melampaui 41%.
Ketika “mobil China” menjadi pemandangan umum di jalanan global, dapatkah “kecerdasan mengemudi China” mengikutinya? Ketika L2+ dengan cepat populer di dalam negeri, apakah ekspor kecerdasan mengemudi telah menjadi tren peningkatan baru? Jawabannya tampaknya ya. Namun masalahnya adalah – bagaimana cara melakukannya? Dengan ritme apa? Menjual mobil dulu lalu menambahkan fungsi, atau langsung dengan kemampuan lengkap?
Hambatan keras pertama untuk ekspor kecerdasan mengemudi
Chen Weicheng, Manajer Sukses Pelanggan Senior untuk wilayah China Raya di TomTom, mengatakan sesuatu pada Konferensi Mengemudi Cerdas dan Ekspor ke-9 yang mengungkap situasi canggung industri: “Ketika kecerdasan mengemudi China melangkah ke luar negeri, hal pertama yang dihadapi adalah tembok kepatuhan.” Bukan teknologinya yang tidak mumpuni, tetapi peraturannya yang tidak mengizinkan.
Sistem kepatuhan pasar Uni Eropa adalah “piramida” yang berlapis-lapis. Lapisan paling bawah adalah kerangka kerja yang ditetapkan oleh Komisi Ekonomi Perserikatan Bangsa-Bangsa untuk Eropa (UNECE), yang mencakup lebih dari 60 negara termasuk UE, Korea Selatan, Australia, dan Jepang. Di atasnya, UE menambahkan persyaratan GSR (Peraturan Keselamatan Umum) yang lebih ketat. Lebih jauh lagi, ada undang-undang nasional dari masing-masing negara anggota.
Secara spesifik di tingkat teknis, empat peraturan kunci membentuk ambang masuk pasar Eropa: UN R79 (Konfigurasi Sistem Kemudi, mencakup L1/L2 Lane Keeping), ELKS (Emergency Lane Keeping, menjadi persyaratan wajib UE pada 2021), UN DCAS (Driver Control Assistance System, untuk skenario L2+, terkait langsung dengan fungsi NOA yang diproduksi massal oleh perusahaan mobil China), UN R157 (Automated Lane Keeping System, level L3, tiket masuk sesungguhnya untuk “Hands-off, Eyes-off” di jalan tol).
Zhang Wei, Direktur Senior Sistem di知行科技 (ZhiXing Technology), berbagi pengalaman praktis: “Di UE, ada R79 untuk fungsi lateral, R152 untuk AEB, dan R48 untuk fungsi lampu depan. Yang paling sulit, yang membutuhkan verifikasi praktis paling banyak – adalah persyaratan Intelligent Speed Assistance (ISA) di bawah kerangka GSR UE, yang sesuai dengan peraturan teknis terkait seperti UNECE R152.” ISA mengharuskan kendaraan secara akurat mengenali rambu batas kecepatan dari berbagai wilayah dan meresponsnya. Kedengarannya sederhana, tetapi dalam sistem rambu lalu lintas multibahasa di Eropa, untuk mencapai akurasi tinggi, diperlukan pengujian jalan nyata dalam jumlah besar – dan pengujian jalan itu sendiri bertabrakan dengan tembok lain: kepatuhan data.
Peraturan juga terus berkembang pesat. Dalam tiga hingga lima tahun ke depan, peraturan untuk mengemudi otonom level L4 sedang dipercepat. Undang-Undang Kecerdasan Buatan Uni Eropa telah memasukkan AI ke dalam sistem keselamatan kendaraan – di masa depan, algoritma itu sendiri juga akan diawasi, tidak hanya hasil akhirnya. Dari 2021 hingga 2030, hampir setiap tahun ada simpul peraturan kunci yang mulai berlaku.
Huang Luoyi, Direktur Infrastruktur dan Rantai Alat Mengemudi Cerdas untuk wilayah China di Bosch, menggunakan pengalaman pribadi untuk menggambarkan kompleksitas peraturan – di dekat Bandara Frankfurt, ia melihat rambu lalu lintas dan dua kali tidak mengenalinya, nyaris menyebabkan kecelakaan. “Peraturan fungsi tidak sesederhana yang dipikirkan orang,” katanya. Jika pengemudi berpengalaman selama belasan tahun saja bisa salah mengenali rambu, bagaimana dengan algoritma?
Kepatuhan adalah tembok yang tidak bisa dihindari. Bagi perusahaan mobil China, tembok ini bukanlah masalah “bisa atau tidak bisa dipanjat”, melainkan “bagaimana cara memanjatnya dan berapa biaya yang harus dikeluarkan”.
Pelatihan Lokal adalah “Garis Bawah yang Tidak Bisa Ditawar”
Jika kepatuhan adalah “tembok yang terlihat”, maka data adalah “jurang yang tidak terlihat”.
Huang Ziliang, Pakar Solusi Mengemudi Cerdas dari Huawei Technologies, menunjukkan inti masalah data dalam diskusi panel: “Data yang digunakan untuk melatih model besar kecerdasan mengemudi pasti tidak dapat dikeluarkan dari negara tempat mobil dijual. Nantinya, jika ke Jepang, data lalu lintas kondisi jalan Jepang harus dilatih di Jepang; jika di Eropa, harus dilatih di Eropa.” Ini bukan pilihan teknis, melainkan garis merah hukum.
GDPR (Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa) adalah contoh paling representatif. Huang Luoyi memperkenalkan, GDPR dengan jelas menetapkan: denda untuk pelanggaran umum hingga 10 juta euro atau 2% dari omset global perusahaan (ambil yang lebih tinggi); denda untuk pelanggaran serius hingga 20 juta euro atau 4% dari omset global. “Mungkin tidak masalah bagi perusahaan kecil, tetapi bagi Bosch, kami tidak bisa kalah.”
Tantangan yang lebih besar datang dari aturan “opt in” privasi data – beberapa negara menetapkan bahwa persetujuan subjek harus diperoleh sebelum pengumpulan atau pemrosesan data pribadi. Huang Luoyi bertanya balik: “Saya pergi melakukan pengumpulan, bagaimana cara mendapatkan persetujuan dari pejalan kaki dan pemilik kendaraan di jalan? Saya tidak bisa melakukannya.”
Ini secara langsung menyebabkan fenomena umum. Chen Yichi, CTO KPIT China, mengungkapkan pengamatan kunci dalam diskusi panel: “Tahun lalu kami menerima banyak proyek pengumpulan data untuk ekspor, setelah menyelesaikan anonimisasi dan kepatuhan, data dibawa pulang. Tetapi pada akhir proyek, bagian data sering kali dipotong, mobil dijual terlebih dahulu, dan fungsi kecerdasan mengemudi serta ADAS mungkin tidak diaktifkan di luar negeri, atau hanya diaktifkan sebagian.”
Kesimpulan Chen Yichi adalah: “Secara teknis, tidak ada yang benar-benar sulit dilakukan, lakukan saja sedikit demi sedikit, terutama karena biayanya memang tidak murah.” Dalam situasi di mana kecerdasan mengemudi di dalam negeri belum mencapai siklus bisnis yang tertutup, mengeluarkan biaya besar untuk investasi di luar negeri “tampaknya tidak terlalu bijaksana pada tahap ini”.
Jalur solusi yang diajukan Huang Ziliang adalah model pusat data bersama pemasok – satu pemasok membangun pusat data di Jepang, model dasar yang dilatih dapat melayani beberapa perusahaan mobil secara bersamaan. Du Jianing, Kepala Bisnis Kendaraan Cerdas China di JetBrains, menyarankan untuk “mengabstraksi lapisan publik”, dan memproses data sensitif di lapisan atas secara lokal.
Pada Februari 2026, Kementerian Perindustrian dan Teknologi Informasi bersama delapan departemen lainnya mengeluarkan “Panduan Keamanan Ekspor Data Kendaraan (Edisi 2026)”, yang memperjelas metode manajemen ekspor data kendaraan, aturan penentuan data penting, dan persyaratan perlindungan keamanan. Kebijakan sedang dilancarkan, tetapi “titik kemacetan” kepatuhan di luar negeri masih ada.
Lokalisasi data bukanlah opsi, melainkan pertanyaan wajib. Dan jawaban atas pertanyaan ini secara langsung menentukan seberapa jauh kecerdasan mengemudi China bisa melangkah di luar negeri.
Ketika Algoritma China Menghadapi Jalanan Luar Negeri
Kepatuhan adalah ambang batas, data adalah fondasi, tetapi yang benar-benar menentukan pengalaman pengguna adalah kemampuan algoritma untuk beradaptasi dengan skenario lokal.
Zhang Wei berbagi perbandingan yang hidup: “Tempat parkir di dalam negeri sangat standar, tetapi di luar negeri banyak tempat parkir mungkin tidak dikenali, atau tidak bisa masuk.” Bentuk tempat parkir di luar negeri beragam – proporsi tempat parkir horizontal tinggi dan lebarnya sempit, jalan beraspal tanpa marka yang jelas, tempat parkir khusus lansia dan penyandang disabilitas dengan marka di tanah.知行科技 telah membangun database yang mencakup puluhan negara dan ribuan skenario parkir.
Perbedaan skenario berkendara juga sangat besar. Zhang Wei memberi contoh: “Di Eropa, jalur lalu lintas mungkin lebih sempit, di Timur Tengah ada jalur dengan paku keramik.” Di Jerman, jalan tol tanpa batas kecepatan menuntut kontrol dan perencanaan yang lebih tinggi; berbagai kendaraan tidak biasa di luar negeri – seperti yang menarik perahu di belakang, mobil kecil, sepeda aneh – semuanya menjadi ujian bagi model persepsi.
Huang Luoyi menggunakan contoh zona konstruksi di Jerman untuk menggambarkan masalah yang lebih dalam: “Tanpa zona konstruksi, lebar standar jalur adalah 3,75 meter. Dengan zona konstruksi, lebar garis kuning hanya sekitar 2/3 dari garis putih, mobil pada dasarnya berada di dalam garis kuning, tanpa banyak ruang.” Ini menuntut persyaratan yang sama sekali berbeda dari algoritma persepsi dan kontrol.
Yang lebih rumit adalah perbedaan kebiasaan mengemudi. Zhang Wei menyebutkan: “Kami sebelumnya mengerjakan proyek di Eropa Timur dan menemukan beberapa fungsi kami sangat sensitif, terus-menerus membunyikan alarm. Kemudian kami tahu bahwa penduduk setempat menjaga jarak sangat dekat dan kecepatan tinggi.” Huang Luoyi dari Bosch menunjukkan bahwa peraturan lalu lintas Jerman secara jelas mensyaratkan bahwa ketika kendaraan berhenti sementara, kendaraan yang melaju di kiri harus sedikit miring ke kiri, dan yang di kanan sedikit miring ke kanan, untuk memberi jalan bagi kendaraan darurat seperti ambulans dan polisi – “perilaku berdasarkan aturan” ini sulit dipelajari dalam pembelajaran imitasi yang dilatih dengan data China.
Huang Yinhua, Arsitek Solusi Senior di HERE Technologies, memberikan penilaian yang tepat: “Kita dapat menganggap peta sebagai sensor jarak jauh, di tempat yang tidak dapat dijangkau sensor kendaraan, menyelesaikan pemahaman lingkungan terlebih dahulu, memberikan informasi awal untuk algoritma.” Peta tidak terpinggirkan, tetapi sedang ditingkatkan dari alat navigasi menjadi fondasi lingkungan untuk sistem kecerdasan mengemudi.
HERE telah meluncurkan portofolio produk peta berlapis penuh dari L0 hingga L3, yang dapat disesuaikan dengan berbagai level mengemudi dan persyaratan peraturan berbagai negara. TomTom menekankan bahwa “mengemudi otonom yang matang seharusnya tidak hanya persepsi, tetapi harus bisa memprediksi kondisi jalan seperti pengemudi berpengalaman”, intinya “bukan melihat dunia, tetapi memahami dunia terlebih dahulu”.
Algoritma China kuat dalam skala data dan kecepatan iterasi, tetapi jalanan, rambu, dan kebiasaan mengemudi di luar negeri membentuk “sistem ujian” yang sama sekali baru. Dalam sistem ini, kecerdasan mengemudi China perlu belajar kembali.
“Keluar Dulu” atau “Siap Dulu Baru Berangkat”?
Menghadapi berbagai tantangan di atas, jalur ekspor kecerdasan mengemudi perusahaan mobil China menunjukkan perbedaan yang jelas.
Jalur 1: Jual mobil dulu, lalu tambah fungsi.
Ini adalah pilihan nyata sebagian besar perusahaan mobil China saat ini. Pengamatan Chen Yichi adalah yang paling representatif: “Dalam situasi di mana kecerdasan mengemudi di dalam negeri belum mencapai siklus bisnis yang tertutup, mengeluarkan biaya besar untuk investasi di luar negeri tampaknya tidak terlalu bijaksana pada tahap ini,” banyak perusahaan mobil dalam negeri karena itu memilih untuk menjual mobil dulu, baru menambahkan fungsi kecerdasan mengemudi.
Huang Luoyi dari Bosch juga mengakui kenyataan ini: “Beberapa teman mungkin berkata, apakah saya bisa memiliki satu set algoritma yang cukup kuat untuk digeneralisasi secara global? Setidaknya dari pemahaman kami saat ini, kami belum menemukan algoritma seperti itu.” Karena satu set algoritma tidak bisa menguasai dunia, maka jalani dulu, lalu iterasi.
Jalur 2: Tata letak sistematis, langsung jadi.
Chen Long, Pakar Senior Produk Mengemudi Cerdas di Great Wall Motors, mewakili pemikiran lain: “Dengan jujur dari sudut pandang pengguna, melayani pengguna dengan baik, tidak bermain-main, menciptakan nilai bagi pengguna, baru perusahaan memiliki nilai.” Dia menekankan bahwa semua tata letak teknis Great Wall Motors selalu berpusat pada pengalaman pengguna.
Huang Ziliang menggunakan metafora yang cerdas untuk mengekspresikan pemikiran ini: “Di China, pertama-tama harus berdasarkan daya komputasi dalam negeri, termasuk Huawei, Horizon Robotics, Black Sesame, besarkan model besar terlebih dahulu, biarkan berbunga dan berbuah, lalu promosikan ke seluruh dunia. Bukan menabur benih model China ke daya komputasi luar negeri. Seperti leci Chang’an, yang diangkut juga tanah Lingnan dan leci Lingnan ke Chang’an, bukan menabur benih leci ke tanah Chang’an – itu tidak akan tumbuh dan tidak akan baik.”
Chen Weicheng dari TomTom memberikan kerangka dari dimensi lain: “Kepatuhan menentukan masuk, skala menentukan luas, dan kepercayaan menentukan berapa lama bisa bertahan.” Dia menganjurkan memasuki pasar yang berbeda secara bertahap – pertama menerobos pasar yang relatif longgar seperti Timur Tengah dan Asia Tenggara, lalu menyerbu pasar dengan hambatan tinggi seperti Eropa.
Jalur ketiga: Memanfaatkan kekuatan pihak lain.
Du Jianing menyarankan untuk belajar dari “cara saham perusahaan asing masuk ke China di masa lalu”. Bosch menunjukkan jalur teknis “federated learning” – data tidak keluar negeri, hanya parameter model yang dipertukarkan. HERE bekerja sama dengan lebih dari 30 OEM China, menyediakan kemampuan global dan dukungan ekosistem.
Kesimpulan Zhang Wei dari知行科技 adalah yang paling pragmatis: “Kami di satu sisi mengikuti perusahaan mobil ke luar negeri, di sisi lain juga menjalin hubungan dengan banyak pabrikan luar negeri, sehingga teknologi kami dapat diterapkan di bawah pabrikan luar negeri.” Ikut serta, tetapi juga berjalan sendiri.
Penutup
Kembali ke pertanyaan awal: Ekspor kecerdasan mengemudi, keluar dulu?
Jawabannya adalah: Keluar dulu, tetapi tidak bisa “nanti saja”.
“Keluar dulu” itu benar – skala ekspor mobil China 4,059 juta unit pada Januari-Mei 2026 berarti jika tidak keluar, akan kehilangan jendela sejarah. Eropa telah melampaui Timur Tengah menjadi wilayah ekspor terbesar mobil China, dengan pangsa sekitar 25%. Logika persaingan ekspor mobil China sedang beralih dari “bersaing baterai” ke “bersaing AI”. Pada titik balik ini, menunggu dan melihat bisa berarti tertinggal.
Tetapi “tidak bisa nanti saja” sama pentingnya. Kepatuhan bukanlah hal yang bisa “nanti saja”, GSR, GDPR, seri peraturan UN R membentuk ambang “veto satu suara”. Lokalisasi data bukanlah hal yang bisa “nanti saja”, itu menentukan apakah algoritma dapat diiterasi secara lokal dan apakah pengalaman dapat ditingkatkan secara lokal. Adaptasi skenario bukanlah hal yang bisa “nanti saja”, itu menentukan apakah pengguna lokal bersedia membayar untuk kecerdasan mengemudi Anda.
Seperti yang dikatakan Chen Weicheng: “Ekspor yang sesungguhnya bukan hanya masuk ke dunia, tetapi juga memiliki kemampuan untuk terus beroperasi di dunia.” Keluar dulu adalah keberanian; mampu terus beroperasi adalah kemampuan sejati.
