Por Norihiko Shirouzu y Chris Kirkham
(Reuters) – Tesla pretende sorprender a los inversores el jueves por la noche con su tan esperada “presentación del robotaxi”, un hito potencial después de una década de promesas incumplidas de Elon Musk de fabricar vehículos autónomos.
Se espera que el fabricante de automóviles presente un prototipo llamado “Cybercab” en lugar de un taxi sin conductor listo para circular.
Convencer a los reguladores y a los pasajeros de la seguridad del vehículo podría resultar mucho más difícil y llevar mucho más tiempo, mientras que sus principales competidores, como Waymo de Alphabet, amplían las flotas de robotaxi que ya operan en ciudades seleccionadas en la actualidad.
Hasta la fecha, Tesla ha seguido un camino tecnológico diferente al de todos sus principales rivales de conducción autónoma: uno con recompensas potencialmente mayores pero también mayores riesgos tanto para su negocio como para sus pasajeros, según entrevistas de Reuters con más de una docena de ejecutivos, consultores y académicos. especializado en tecnología de conducción autónoma y tres exingenieros de vehículos autónomos de Tesla.
La estrategia de Tesla se basa únicamente en una combinación de “visión por computadora”, cuyo objetivo es utilizar las cámaras de la misma manera que los humanos usan los ojos, con una tecnología de inteligencia artificial llamada aprendizaje automático de extremo a extremo que traduce instantáneamente las imágenes en decisiones de conducción.
Esa tecnología ya sustenta su función de asistencia al conductor “Full Self-Driving” que, a pesar de su nombre, no puede operarse de manera segura sin un conductor humano. Musk ha dicho que Tesla está utilizando el mismo enfoque para desarrollar robotaxis totalmente autónomos.
Los competidores de Tesla, incluidos Waymo, Zoox de Amazon, Cruise de General Motors y una serie de empresas chinas, utilizan la misma tecnología, pero normalmente utilizan sistemas y sensores redundantes como radar, lidar y mapas sofisticados para garantizar la seguridad y obtener la aprobación regulatoria para sus vehículos sin conductor. vehículos.
La estrategia de Tesla es más simple y mucho más barata, pero tiene dos debilidades críticas, dijeron a Reuters ejecutivos de la industria, expertos en vehículos autónomos y uno de los ingenieros de Tesla. Sin las tecnologías en capas utilizadas por sus pares, el sistema de Tesla tiene más dificultades con los llamados “casos extremos”, escenarios de conducción poco comunes que los sistemas de conducción autónoma y sus ingenieros humanos luchan por anticipar.
El otro gran desafío: la tecnología de inteligencia artificial de extremo a extremo es una “caja negra”, dijo el ingeniero de Tesla, lo que hace “casi imposible” “ver qué salió mal cuando se comporta mal y causa un accidente”. La incapacidad de identificar con precisión tales fallas, dijo, hace que sea difícil protegerse contra ellas.
Tesla no respondió a una solicitud de comentarios sobre su tecnología.
El fundador y director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, utilizó la misma descripción de “caja negra” en una entrevista para describir las debilidades de la tecnología de extremo a extremo, sin abordar específicamente el sistema de Tesla. La inteligencia artificial de extremo a extremo implica entrenar una computadora para que tome decisiones directamente a partir de datos sin procesar, sin pasos intermedios que requieran ingeniería o programación adicional.
Nvidia, el principal productor mundial de chips informáticos de inteligencia artificial, también utiliza tecnología de extremo a extremo en sistemas de conducción autónoma que está desarrollando y planea vender a los fabricantes de automóviles. Pero Nvidia, dijo Huang a Reuters, combina ese enfoque con sistemas informáticos más convencionales y sensores adicionales como radar y lidar.
La tecnología de extremo a extremo generalmente, aunque no siempre, toma las mejores decisiones de conducción, dijo Huang, razón por la cual Nvidia adopta un enfoque más conservador. “Tenemos que construir el futuro paso a paso”, afirmó. “No podemos ir directamente al futuro. Es demasiado inseguro”.
PIVOTE ROBOTAXI
La capacidad de Tesla para ofrecer robotaxis ha cobrado mayor importancia este año a medida que sus ventas y ganancias han disminuido en medio de una menor demanda de vehículos eléctricos a nivel mundial y una feroz competencia de los crecientes fabricantes chinos de vehículos eléctricos.
Si Tesla puede superar los desafíos técnicos de su estrategia autónoma, la recompensa podría ser enorme. Si bien competidores como Waymo ya tienen robotaxis en las carreteras, están operando vehículos mucho más caros en zonas relativamente pequeñas y completamente mapeadas.
Tesla pretende vender robotaxis asequibles que puedan conducirse solos a cualquier lugar.
Musk tiene una larga historia de promesas audaces sobre los vehículos autónomos. En 2016, predijo que los conductores podrían retirar sus vehículos de todo el país en dos años. En 2019, Musk predijo que Tesla produciría robotaxis operativos para 2020.
El anuncio de la revelación del robotaxi de esta semana se produjo el 5 de abril, el día en que Reuters informó exclusivamente que Tesla había abandonado sus planes de construir un vehículo eléctrico de 25.000 dólares para las masas conocido informalmente como Modelo 2, lo que inicialmente hizo caer las acciones de Tesla. Musk respondió publicando más tarde ese día en su plataforma de redes sociales X: “Robotaxi se presentará el 8/8”, lo que desató una intensa especulación entre los inversores. Posteriormente, Tesla retrasó el evento hasta esta semana.
Ese día de abril marcó un cambio fundamental en las prioridades declaradas por Musk. Anteriormente había prometido hacer de Tesla un gigante de vehículos eléctricos del tamaño de Toyota, una expectativa que apuntaló el vertiginoso precio de las acciones de Tesla, convirtiéndolo en el fabricante de automóviles más valioso del mundo. Ahora prometió dominar la tecnología de conducción autónoma.
Siguieron medidas abruptas de reducción de costos, incluidos despidos masivos, a medida que Musk desvió inversiones de las prioridades de fabricación de vehículos eléctricos, como el desarrollo de baterías, la gigacasting y la expansión de la red Supercharger del fabricante de automóviles.
La retirada de los vehículos eléctricos del mercado masivo sólo intensificó la presión de los inversores sobre el desarrollo de vehículos autónomos de Tesla. Musk se inclinó hacia el escrutinio y dijo en abril que cualquiera que dude de que Tesla “resolverá la autonomía” no debería invertir en la empresa.
Nicholas Mersch, gestor de cartera de Purpose Investments, un inversor de Tesla, dijo que Musk “tiene mucho que convencer”.
Aún así, Mersch calificó la estrategia de autonomía de Musk como una “apuesta realmente audaz” con una recompensa potencialmente inmensa, incluso si a Tesla le toma mucho más tiempo descifrar el código. “Hay que tener en mente el panorama general, en términos de cuánta innovación iterativa se está produciendo” en Tesla, dijo. “No los descartaría”.
BASADO EN DATOS
Por ahora, a diferencia de sus competidores de robotaxi, Tesla sólo ofrece soluciones semiautónomas en sus funciones “Piloto automático” y “Conducción autónoma total”. El nombre y la comercialización de esos sistemas han provocado investigaciones y demandas sobre si Tesla ha puesto en riesgo a los conductores al exagerar las capacidades de conducción autónoma de sus vehículos.
Una investigación de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras de EE. UU. (NHTSA) publicada en abril encontró que se habían producido 542 accidentes, incluidos 14 con muertes, en vehículos Tesla con el piloto automático o FSD activado entre enero de 2018 y agosto de 2023.
Sin embargo, colocar el piloto automático y el FSD en modelos de gran volumen le da a Tesla una clara ventaja competitiva: un enorme tesoro de datos, recopilados por cámaras en millones de vehículos, que puede analizar y utilizar para desarrollar tecnología de conducción autónoma.
Dos de los exingenieros de Tesla dijeron que el costo relativamente bajo de su tecnología permite la escala masiva de su recopilación de datos, en comparación con flotas relativamente pequeñas de competidores como Waymo. Uno de los ingenieros dijo que las cámaras de alta resolución de Tesla cuestan mucho menos que el lidar y eventualmente podrían permitir al fabricante de automóviles producir vehículos totalmente autónomos que los clientes puedan pagar.
Lidar utiliza láseres para producir imágenes tridimensionales de los alrededores de un vehículo mientras sortea obstáculos.
En declaraciones a analistas e inversores este verano, Musk se jactó de una mejora “exponencial” y predijo que Tesla podría lograr la conducción sin supervisión “para finales de este año”, añadiendo que estaría “sorprendido si no podemos hacerlo el año que viene”.
Sasha Ostojic, ex ingeniero de automóviles sin conductor y ejecutivo de desarrollo de software en Nvidia, Cruise y Zoox, dijo que cree que a Tesla le tomará al menos “más de tres años” igualar el nivel de conducción autónoma que Waymo logra hoy. Ostojic ahora asesora a una firma de capital de riesgo de Palo Alto, Playground Global, en inversiones en tecnología.
“No veo que Tesla converja hacia una conducción autónoma verdaderamente 'con los ojos fuera, el cerebro fuera'”, dijo, “en los plazos que Elon Musk ha sido prometedor”.
TASAS DE ERROR Y CASOS EXTREMOS
Tesla también incursionó en múltiples tecnologías de conducción autónoma, pero comenzó a eliminar el radar de sus vehículos en 2021 y 2022 y el año pasado eliminó los sensores ultrasónicos diseñados para detectar objetos con ondas sonoras.
La dependencia exclusiva de la compañía de la visión por computadora habilitada por IA la deja con el desafío de eliminar una tasa de error pequeña pero inaceptable que podría provocar lesiones y muertes si no se controla, sin un conductor humano, dijeron especialistas en tecnología de conducción autónoma.
Missy Cummings, profesora de robótica e inteligencia artificial en la Universidad George Mason y ex asesora de la NHTSA, citó varios estudios que han demostrado que la visión por computadora es muy precisa pero aún no reconoce objetos alrededor del 3% de las veces.
“¿Qué pasa si no ve a un peatón cruzando la calle o en la acera?” ella preguntó.
John Krafcik, ex director ejecutivo de Waymo, dijo a Reuters que el uso por parte de la compañía de sensores adicionales, incluidos radar y lidar, la hace “órdenes de magnitud más capaz que Tesla” para percibir objetos. Su tecnología también es más transparente cuando algo sale mal: la incapacidad de los sistemas de aprendizaje automático de extremo a extremo para identificar fallas peligrosas “puede ser intratable para una empresa que se toma en serio la seguridad”, dijo Krafcik.
“Si uno de sus automóviles tiene un accidente significativo con la culpa”, dijo, “uno debería poder explicar por qué sucedió”.
Waymo no hizo comentarios.
El ex ingeniero de Tesla que llamó a su tecnología una “caja negra” dijo que nunca está claro cómo llega el sistema del fabricante de automóviles a las decisiones de conducción. Y eso hace que sea difícil decir si Tesla está cerca (y, de ser así, qué tan cerca) de producir vehículos seguros y totalmente autónomos. El ingeniero calificó de “imposible” que los sistemas de inteligencia artificial o sus ingenieros humanos anticipen cada “caso límite”, sin importar cuántos datos analicen.
“Se podría argumentar que están sucediendo un número infinito de cosas locas en la carretera”, dijo el ingeniero.
(Reporte de Norihiko Shirouzu en Austin, Texas y Chris Kirkham en Los Ángeles; editado por Anna Driver y Brian Thevenot)
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