Vehículo autónomo: la industria tradicional frente a los desafíos de las nuevas tecnologías.

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El vehículo autónomo llega para revolucionarlo todo. La industria del automóvil, que desde la irrupción de la fabricación en serie de la mano de Henry Ford ha sido el paradigma de la democratización de la movilidad individual, se encuentra ante un nuevo desafío cuyo escenario esta aun por dilucidar: el delicado equilibrio entre lo que el cliente desea y lo que le conviene, entre lo que es bueno para las empresas y lo que le conviene a la sociedad, esta más que nunca de actualidad. Si la sociedad, desde el punto de vista de la movilidad individual, había alcanzado un grado de independencia sin precedentes, ve como esa misma democratización se ha vuelto en su contra: ciudades colapsadas, emisiones de gases perjudiciales y de efecto invernadero, escasez de recursos y dificultad para asimilar los materiales transformados… Es aquí en donde las nuevas tecnologías combinadas en lo que se denomina el vehículo autónomo promete arreglar el desastre.

¿Qué nuevas soluciones aporta el coche autónomo? En un principio, parece que el hecho de que un coche se conduzca a si mismo, no vendría a proponer nada nuevo a los múltiples problemas que le son intrínsecos. Sin embargo, un análisis más pausado de sus implicaciones puede que nos haga cambiar de idea: ¿Y si el coche autónomo ayudase a transportar a más personas sin aumentar el número de vehículos? ¿Y si el problema de aparcamiento en las ciudades de redujese o incluso se eliminase? ¿Y si se minimizasen los atascos, los accidentes, las averías y los consumos? ¿Y si tuviésemos mas tiempo para dedicarnos a nosotros mismos y a nuestras familias?

¿En que consiste en grandes líneas un coche autónomo? Pues básicamente en que el coche asume el papel protagonista que estaba reservado hasta la fecha al conductor. Este debe tomar las decisiones, no solo ejecutarlas como había ocurrido hasta ahora. Para ello tiene que entender su entorno, y lo que es mas importante, tomar decisiones en función de lo que percibe a su alrededor (a través de infinidad de sensores), de lo que sabe (es decir, de lo que ha aprendido durante una fase de formación y de algunas reglas básicas) y  de lo que deduce (usando la Inteligencia Artificial). A partir de aquí el coche puede dirigir, frenar o acelerar sin ninguna dificultad.

La compresión del entorno no presenta grandes desafíos a nivel tecnológico, los sensores utilizados son siempre los mismos: cámaras, radares de largo, corto y medio alcance, LIDAR (láser), ultrasonidos. La utilización de unos u otros viene principalmente determinada por criterios económicos (alguno sensores como el LIDAR son mas caros) o por la capacidad de sus procesadores de asimilar la información (una cámara genera del orden de 30 imágenes por segundo que deben ser procesadas…). Otra fuente fundamental  para el vehículo que le permite comprender mejor su entorno es la información que recibe de la “nube” así como de los sistemas de geolocalización (GPS) y de otros vehículos con los que comparte información.

El gran desafío tecnológico aparece en el momento en el que el coche toma las decisiones a partir de la información que recoge. El entorno de un vehículo es tan variable que una aproximación tradicional en la que se intentase el programar todas las posibles situaciones e indicar una solución para cada una de ellas seria simplemente inviable. Es decir, una programación clásica del tipo “if … then” resultaría imposible. Es aquí en donde entra en juego la Inteligencia Artificial, y mas concretamente el “Deep Learning” (aprendizaje profundo).

¿Por qué han aparecido nuevos actores en una industria tan compleja y cerrada como ésta? Si el entender el entorno no es el problema ni tampoco el actuar sobre el vehículo (dirigir, frenar y acelerar), es en lo que referente a la Inteligencia Artificial en dónde los operadores tradicionales, las grandes marcas, se encuentran en clara desventaja frente a los nuevos (Google, Apple, Tesla,…). Una descripción sencilla de lo que es el “Deep Learning” y sus diferentes variedades (CNN, DNN,…) resulta complicada, aunque se podría decir, a grandes rasgos, que consiste en sofisticados algoritmos y procesadores que haciendo una aproximación de tipo red neuronal simulan el funcionamiento  del cerebro humano, aunque su complejidad radica en que la manera en la que el sistema extrae conclusiones no tienen porque ser similar a la nuestra y en muchos casos solo se puede evaluar su grado de acierto o fallo, pero no es posible encontrar “líneas de códigos erróneas” cuando el resultado no es el esperado: es por eso que estos sistemas precisan de miles de horas de aprendizaje y de validación antes de poder confirmar su madurez.

Aún así, ¿cómo es posible que esta única ventaja aparezca para mucho analistas como el punto diferencial que sitúa a los nuevos actores en una posición mucho más aventajada que a los tradicionales? Una respuesta visual a esta pregunta nos la ofrece las “smiling curves“, que muestran que en lo que se refiere a este nuevo ecosistema que acompaña a los vehículos autónomos la fabricación de los coches es la fase que aportar un menor valor añadido a la cadena del producto.

Otro aspecto importante de estas curvas es la importancia en términos de valor añadido que otorga a la última fase: es en esta fase en dónde las empresas gozarán de una posición de privilegio cara a sus clientes porque no solo tendrán un canal privilegiado para ofrecerles productos y servicios, sino que el cliente de una forma más o menos voluntaria (este punto daría el solo para un post…), se convertirá en una fuente preciosa de datos que permitirán a su vez a las empresas optimizar su oferta y a identificar potenciales clientes de la misma. El cliente, por el mero hecho de ser usuario del coche y los de los múltiples servicios que en él se le ofrecerán, será la fuente principal de los datos que son sin duda el petróleo del siglo XXI.

El “placer de conducir” dejará de ser un atractivo o un hecho diferenciador, lo que hará replantear a muchas marcas su estrategia. Otro tipo de experiencias como pueden ser el confort, la facilidad de uso o el número y la variedad de servicios a bordo, tomarán un nuevo protagonismo, en detrimento de las sensaciones que el coche transmite al conductor y que han estado en el centro de la imagen de las marcas desde el inicio de la industria.

Aun no tenemos claro cómo y cuándo este nuevo ecosistema se desplegará completamente, aunque todo apunta a que estará ampliamente implementado  en menos de una década. No hay que olvidar que otras propuestas como son las distintas formas de movilidad aérea que empiezan a aparecer (Lilium Jet, Ehang 184,…), empujan fuerte, haciendo difícil dibujar escenarios futuros consolidados en dónde las nuevas propuestas corren el riesgo de robar el protagonismo a las anteriores, sin que éstas hayan sido todavía asimiladas por el mercado. En todo caso, esperemos que todas estas nuevas soluciones que los avances tecnológicos nos ofrecen permitan un futuro mas sostenible y menos agresivo con el planeta.

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