Día 21 - Encuentro: datos y conducción autónoma

En el encuentro del 7 de agosto en el Casino del Masnou hablamos de conducción autónoma y datos. No fue un pitch de producto: fue una mesa para entender en qué nivel estamos de verdad y por qué entrenar estos sistemas consume cantidades absurdas de información.

Qué niveles existen (y dónde estamos)

La escala SAE va del 0 al 5. Resumen útil:

• Nivel 0: el humano hace todo.
• Nivel 1 y 2: asistencia (mantenimiento de carril, control de velocidad adaptativo). El conductor sigue siendo responsable. Ahí viven la mayoría de coches de calle, incluido el Autopilot / Full Self-Driving de Tesla en uso cotidiano: no puedes soltar el volante mucho rato o el coche avisa y acaba frenando.
• Nivel 3: el coche puede llevar la conducción en condiciones acotadas (por ejemplo autopista y hasta cierta velocidad). Mercedes llegó ahí con Drive Pilot en la Clase S; la responsabilidad en ese modo es del fabricante. El paquete es caro (sensores duplicados por seguridad) y la adopción comercial se ha frenado.
• Nivel 4: automatización alta en un dominio concreto. Los robotaxis tipo Waymo en algunas ciudades de EE. UU. operan sin conductor a bordo.
• Nivel 5: cualquier sitio, cualquier condición. Aún no es el producto de consumo.

Hoy, para el comprador medio, el techo realista sigue siendo el nivel 2. Quien apunta al 4 necesita otra escala de sensores y de computación.

Dos filosofías de sensores

Hay dos enfoques claros:

1. Sobre todo cámaras (filosofía Tesla): más barato, pero frágil con niebla, lluvia fuerte, sol bajo o noche.
2. Fusión de sensores (cámaras + lidar + radar, como Waymo): más robusto y mucho más caro de fabricar y de sincronizar.

Un lidar “mira” cientos de metros; varios lidars, radares y una docena de cámaras generan terabytes al día por coche. Sincronizar esas señales en tiempo real es una máquina con ruedas, no un accesorio.

Datos, reglas e IA

Las flotas ya en circulación (sobre todo Tesla) acumulan kilómetros cada día; eso alimenta el entrenamiento. Quien no guarda esa telemetría a escala no puede competir en modelos de conducción.

Mercedes construyó mucho del nivel 3 con reglas escritas a mano (cientos de miles de líneas en C) antes de que la IA generativa fuera cotidiana. Parte del sector está pausando el 3, quedándose en el 2 y mirando al 4 con redes neuronales: tirar código de reglas y entrenar de nuevo. Entrenar cuesta energía de data center a escala de ciudad; desplegar el modelo en el coche sigue siendo el cuello de botella.

Cierre

Si te interesa la conversación (datos, IA, o cómo operamos KM0), ven al próximo encuentro. Entre medias, Cloud y Mail siguen en la UE.