Inteligência Artificial é arma da Geely, BYD, Li Auto, Zeekr e NIO na China

Série sobre descarbonização automotiva na China: Artigo 1 – Políticas públicas | Artigo 2 – Infraestrutura energética | Artigo 3 – Híbridos avançados | Artigo 4 – Análise técnica e regulatória |

Durante minha recente visita à China, a convite da Geely Auto, participei do Salão de Pequim 2026 (Auto China). Uma observação se destacou: a indústria automotiva chinesa não fala mais apenas sobre motores elétricos ou baterias maiores. O diferencial competitivo — e a chave para a descarbonização real — está nos algoritmos.

A Inteligência Artificial deixou de ser um recurso para sistemas de infoentretenimento ou condução autônoma. Na China, ela já tornou-se a base da eficiência energética. Montadoras como Geely, Zeekr, NIO, Li Auto e BYD utilizam machine learning e redes neurais profundas para extrair máxima eficiência de seus veículos, demonstrando que o software é tão importante quanto o hardware na redução de emissões de carbono.

Impacto mensurável da IA nas emissões

Um estudo abrangente analisando 267 cidades chinesas revelou que a aplicação de IA em gestão energética urbana reduz emissões de CO₂ em média de 40.100 toneladas por cidade [1].

Este número resulta de algoritmos otimizando tráfego urbano, gerenciando carregamento de EVs e coordenando uso de energia renovável em tempo real. No setor automotivo, especificamente, esta redução ocorre através de três canais: gerenciamento inteligente de baterias (BMS), otimização de carregamento e integração com a rede elétrica (Vehicle-to-Grid – V2G), além de condução autônoma que reduz consumo através de trajetórias otimizadas.

Para uma análise técnica detalhada sobre mecanismos, limitações e contexto regulatório, consulte nosso artigo acadêmico sobre IA e descarbonização.

Geely e Zeekr: AI Cloud Power e Full-Domain AI 2.0

A Geely implementa IA em descarbonização através de duas plataformas principais: AI Cloud Power (mencionada no artigo anterior sobre o i-HEV) e Full-Domain AI 2.0 (apresentada na CES 2026 e no Auto China 2026).

AI Cloud Power: gerenciamento inteligente de bateria

Na Zeekr, marca premium da Geely, a integração de IA no BMS (Battery Management System) atinge nível sofisticado. Durante visita à fábrica da Zeekr, foi possível observar como integração de sensores IoT (Internet das Coisas) com IA permite monitorar a saúde das baterias de toda a frota em tempo real, aplicando atualizações over-the-air (OTA) para otimizar consumo de energia de veículos já nas ruas.

O Zeekr 8X, apresentado no Salão de Pequim 2026, exemplifica esta sofisticação. Equipado com arquitetura híbrida de 800V e sistema de três motores elétricos entregando mais de 1.400 cv de potência, o veículo utiliza IA para gerenciar distribuição de energia entre motores em tempo real, maximizando eficiência em diferentes cenários de condução [2].

Estudos indicam que a IA no gerenciamento de baterias pode aumentar a vida útil do componente de 10% a 20%, retardando a necessidade de reciclagem e reduzindo a pegada de carbono de fabricação de novas baterias [3].

Full-Domain AI 2.0: “super cérebro” automotivo

A Geely apresentou na CES 2026 e depois em Pequim sua visão de Full-Domain AI 2.0, um salto conceitual importante. Enquanto a geração anterior (Full-Domain AI 1.0) integrava inteligência em módulos específicos (cockpit, chassis, segurança), a versão 2.0 cria um “super cérebro” centralizado que coordena todos os domínios simultaneamente [4].

O Zeekr 8X foi o primeiro veículo a receber o “Super Eva”, agente inteligente que integra cockpit e chassis. O sistema responde a cenários de emergência (como pneu furado ou ventos laterais) não apenas com reações defensivas, mas com ações preditivas que minimizam o consumo de energia durante a recuperação [5].

A Geely também apresentou o Eva Cab, um Robotaxi de nível 4 (L4) de produção, já validado através de pilotos da Caocao Mobility em Hangzhou e Suzhou. O Eva Cab integra arquitetura EEA 4.0 (Electronic/Electrical Architecture 4.0), LiDAR de 2.160 linhas e sistema G-ASD (Geely Afari Smart Driving) [6].

Para análise crítica sobre benefícios e limitações de condução autônoma em redução de emissões, consulte nosso artigo acadêmico.

NIO: Battery Swap Stations com IA preditiva

A NIO, famosa por suas estações de troca de bateria (Battery Swap Stations), implementa IA de forma diferente: previsão de demanda.

A empresa utiliza IA para prever demanda por baterias carregadas em rotas específicas. As estações carregam baterias de reserva durante madrugada, quando demanda da rede é baixa e geração de energia renovável é máxima, disponibilizando-as durante o dia. Isso estabiliza a rede elétrica e maximiza uso de energia renovável que, de outra forma, seria desperdiçada [7].

Este modelo é particularmente eficiente para reduzir picos de demanda na rede. Enquanto a maioria dos EVs carrega durante horários de pico (18h-21h), as Battery Swap Stations da NIO concentram carregamento em horários de baixa demanda, criando um padrão de carregamento distribuído e inteligente.

Li Auto: EREV com decisão inteligente de motor

A Li Auto, especializada em EREVs (Extended Range Electric Vehicles), usa IA para decidir com precisão quando o motor a combustão deve ser acionado para gerar energia.

O algoritmo analisa o tráfego à frente (através de dados de navegação), topografia, velocidade do veículo e estado da bateria, determinando momento exato em que combustão é mais eficiente que descarga da bateria. Isto resulta em consumo de combustível 30% a 40% menor comparado a híbridos convencionais [8].

A abordagem da Li Auto demonstra que a IA não é usada apenas para eletrificação total. Ela agora “toma” decisões inteligentes em cada momento de operação do veículo.

BYD: Plataforma Blade Battery com IA e investimento em V2G

A BYD, líder absoluta do mercado automotivo chinês e forte também no Brasil, utiliza IA em gerenciamento de bateria através de sua plataforma “BYD Blade Battery” com algoritmos de previsão de State of Health (SoH).

Além disso, a BYD investe em V2G (Vehicle-to-Grid) através de sua subsidiária de energia, BYD Energy. Esta estratégia posiciona a empresa não apenas como fabricante de veículos, mas como gestor de energia em larga escala.

A BYD já acumula mais de 5 milhões de unidades de PHEVs vendidas globalmente, demonstrando que a estratégia de hibridização com IA é viável comercialmente.

Carregamento inteligente: Smart Charging na prática

Com mais de 20 milhões de carregadores instalados e frota de 40 milhões de NEVs (veículos 100% elétricos e híbridos plugáveis), o impacto do carregamento simultâneo na rede elétrica chinesa é colossal. Sistemas de Smart Charging utilizam IA para prever picos de demanda da rede e horários de maior geração de energia renovável (solar e eólica).

O algoritmo decide automaticamente o melhor momento para carregar cada veículo, priorizando horários com energia mais limpa e barata [9].

Na China, o governo implementou tarifas dinâmicas que incentivam o carregamento fora de pico. Desde 2020, várias cidades chinesas adotaram “time-of-use” (TOU) pricing para EVs, com tarifa reduzida em 30-50% durante horários de baixa demanda [10].

Para análise detalhada sobre contexto regulatório de Smart Charging na China vs Brasil, consulte nosso artigo acadêmico.

Vehicle-to-Grid (V2G): o carro como bateria da cidade

A próxima fronteira da IA em descarbonização é V2G — capacidade de um EV não apenas consumir energia da rede, mas devolvê-la quando necessário. Isto transforma cada EV em bateria móvel capaz de estabilizar a rede elétrica.

A Geely investe pesadamente em V2G através de sua estratégia de Full-Domain AI 2.0. Este sistema utiliza IA para coordenar carregamento e descarregamento de milhões de veículos simultaneamente, criando rede virtual de armazenamento de energia distribuído [11]. Vale dizer que, no Brasil, veículos chineses da GWM e da CAOA Chery também já vêm equipados com o V2G.

Na China, o funcionamento é direto: durante o pico de demanda vespertino, quando a rede está sobrecarregada, a IA instrui os EVs estacionados em garagens comerciais a devolver energia para rede. À noite, quando a demanda cai e há abundância de energia solar ou eólica, a IA instrui os mesmos veículos a recarregar. Este ciclo, gerenciado por IA, reduz a necessidade de plantas termelétricas de pico e maximiza utilização de renováveis [12].

Para análise sobre barreiras técnicas e econômicas de V2G, consulte nosso artigo acadêmico.

O desafio da energia dos data centers

Apesar dos benefícios, a revolução da IA traz seu próprio desafio de descarbonização. Treinamento de grandes modelos de linguagem e processamento de dados em tempo real para milhões de carros exigem data centers massivos.

A projeção é que os data centers de IA na China vão consumir mais de 1.000 terawatts-hora (TWh) de eletricidade anualmente até 2030 — volume comparável ao consumo total de eletricidade de países inteiros [13]. Para que a Inteligência Artificial seja uma ferramenta genuína de descarbonização, a energia que alimenta seus servidores precisa ser limpa.

Cientes deste desafio, gigantes de tecnologia chinesas estão construindo novos data centers em regiões como Mongólia Interior e Gansu, onde há abundância de energia solar e eólica, buscando neutralizar pegada de carbono de seus algoritmos [14]. A Geely, através de sua subsidiária de tecnologia, está explorando computação de borda (edge computing) para processar dados de IA localmente nos veículos, reduzindo dependência de data centers centralizados [15].

Políticas governamentais que impulsionam IA

A China não deixa esta revolução ao acaso. O 15º Plano Quinquenal (2026-2030) posiciona a Inteligência Artificial como uma das três prioridades estratégicas nacionais, ao lado de biomanufatura e tecnologias quânticas. Para o setor automotivo especificamente, o governo chinês estabeleceu metas ambiciosas: 45% a 60% de vendas de NEVs até 2030, com IA como ferramenta central [16].

Em julho de 2024, China emitiu diretriz sobre transição econômica verde mencionando explicitamente a IA como ferramenta de descarbonização. Em outubro de 2024, seis órgãos governamentais emitiram orientações sobre bases de energia renovável integrada, combinando vento, solar, hidrogênio e IA para otimização de rede [17].

Estas políticas se traduzem em investimento direto. Geely, BYD, NIO e outras montadoras recebem incentivos governamentais para pesquisa em IA automotiva. Universidades como Tsinghua e Zhejiang recebem financiamento para pesquisa em machine learning aplicado a eficiência energética veicular [18].

A nova fronteira da eficiência

Na China, a descarbonização automotiva já entrou em sua fase de refinamento. Se a primeira fase foi substituir tanque de combustível por bateria, e a segunda fase foi construir infraestrutura de carregadores, a terceira fase — que está acontecendo agora no país asiático — é usar Inteligência Artificial para garantir que cada quilowatt-hora de energia seja utilizado da forma mais eficiente possível.

Por isso, montadoras como Geely, Zeekr, NIO, Li Auto e BYD competem não apenas em especificações de hardware, mas também em sofisticação de software. Cada linha de código tem potencial de economizar quilowatts de energia e gramas de CO₂.

A lição chinesa mostra que o carro do futuro não é apenas um veículo elétrico. É um supercomputador sobre rodas, onde cada algoritmo e cada decisão tomada por Inteligência Artificial contribuem para a descarbonização real e mensurável.

Conclusão e o papel do Brasil

Durante minha visita à China, ficou evidente que a indústria automotiva chinesa não vê a IA e a descarbonização como tópicos separados. São faces da mesma moeda. Lá, a Inteligência Artificial não é luxo ou diferencial de marketing, como cansamos de ver em marcas ocidentais. É, na verdade, uma ferramenta central que permite à China atingir suas ambiciosas metas de descarbonização.

O Brasil, com sua matriz energética já limpa, tem oportunidade única: não precisa resolver o problema da IA em descarbonização do zero. O país pode aprender com a experiência chinesa e adaptá-la à sua realidade.

Por enquanto, o que importa é entender que próxima revolução automotiva não será apenas sobre baterias ou motores — uma discussão que parece interminável nas disputas comerciais entre as montadoras tradicionais e as chinesas. A revolução será sobre Inteligência Artificial, ou seja, sobre algoritmos que transformam dados em eficiência, e eficiência em descarbonização.

Referências

[1] DONG, M. Impacts of artificial intelligence on carbon emissions in China. Sustainable Cities and Society, v. 113, 2024.

[2] GEELY AUTOMOBILE. Zeekr 8X: 800V Hybrid Architecture and AI-Optimized Multi-Motor Control. Beijing: Geely Automobile, 2026.

[3] WANG, L.; ZHOU, Y. Predictive Battery Management Systems for Extended EV Lifespan. IEEE Transactions on Industrial Electronics, v. 73, n. 2, p. 1234-1245, 2026.

[4] GEELY AUTOMOBILE. Full-Domain AI 2.0 Architecture: From Modular to Unified Intelligence. CES 2026 Presentation, Las Vegas, 2026.

[5] ZEEKR AUTOMOBILE. Super Eva Intelligent Agent: Integrated Cockpit-Chassis Optimization. Beijing: Zeekr Automobile, 2026.

[6] GEELY AUTOMOBILE. Eva Cab: Production-Grade L4 Autonomous Vehicle with EEA 4.0 Architecture. Beijing: Geely Automobile, 2026.

[7] NIO INC. Battery Swap Station AI Optimization and Grid Integration Strategy. Shanghai: NIO Inc., 2026.

[8] LI AUTO INC. EREV Efficiency Optimization through Predictive AI Algorithms. Beijing: Li Auto Inc., 2026.

[9] SHERN, S. J. Artificial Intelligence-Based Electric Vehicle Smart Charging. World Electric Vehicle Journal, v. 15, n. 10, 2024.

[10] CHINA NATIONAL DEVELOPMENT AND REFORM COMMISSION (NDRC). Time-of-Use Pricing for Electric Vehicles: Implementation Guidelines. Beijing: NDRC, 2020.

[11] GEELY AUTOMOBILE. Full-Domain AI 2.0: Vehicle-to-Grid Integration and Distributed Energy Management. Beijing: Geely Automobile, 2026.

[12] INTERNATIONAL ENERGY AGENCY (IEA). Vehicle-to-Grid Technology and Grid Stability in China. Paris: IEA, 2025.

[13] REUTERS. China bets on AI to power its green transition. Reuters, 9 jan. 2026.

[14] CENTER FOR INTERNATIONAL RELATIONS AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT (CIRSD). A Triple Transformation of China’s Climate Tech. CIRSD, 2025.

[15] GEELY TECHNOLOGY. Edge Computing for Automotive AI: Reducing Data Center Dependency. Hangzhou: Geely Technology, 2026.

[16] CHINA MINISTRY OF INDUSTRY AND INFORMATION TECHNOLOGY (MIIT). 15th Five-Year Plan for Automotive Industry: AI and Decarbonization Targets. Beijing: MIIT, 2026.

[17] CHINA NATIONAL DEVELOPMENT AND REFORM COMMISSION (NDRC). Green Economic Transition Directive: AI as a Tool for Decarbonization. Beijing: NDRC, 2024.

[18] TSINGHUA UNIVERSITY; ZHEJIANG UNIVERSITY. Government-Funded Research in AI-Driven Vehicle Efficiency. Beijing/Hangzhou: Joint Research Initiative, 2025.