Capaces de conectarse a la red, enviar datos, disminuir el consumo de combustible y salvar vidas, los autos inteligentes son el futuro. Sin embargo, existen retos logísticos y tecnológicos que van más allá del propio vehículo. ¿Cómo nos encontramos actualmente?
Con un mercado global proyectado de 265 mil millones de dólares para 2032, casi cinco veces el valor actual (57.500 millones), los autos inteligentes o smart cars se convierten día tras día en uno de los mercados más codiciados de los próximos años.
Por ello, fabricantes del sector tradicional de movilidad como Toyota, BMW y Ford, por mencionar algunos, compiten con fabricantes ajenos a este nicho de mercado como Waymo (Google), Xiaomi, Nvidia, Amazon y Apple, todos en busca de desarrollar el mejor producto.
Sin embargo, no es fácil, como lo ha demostrado Tesla, que solo en 2021 tuvo su «Autopilot» comprometido en más de 270 accidentes de tráfico. Retos como ese han llevado a líderes del sector, como Jordan Greene, cofundador de AEye, a decir que «desarrollar un automóvil sin conductor implica un costo enorme… sin un camino rápido hacia la rentabilidad«.
Definición, estado y retos
Según estudios de la Agencia Europea de Redes y Seguridad de la Información (ENISA), los autos inteligentes son definidos como «sistemas que ofrecen funciones conectadas con el fin de mejorar la experiencia de los usuarios o la seguridad del vehículo, abarcando casos de uso como telemática, infoentretenimiento conectado o comunicación intravehicular», entre otras características.
Pero el ideal de los autos inteligentes es que se conduzcan por sí mismos de forma segura, y aún falta para llegar a ese punto. De hecho, la Sociedad de Ingenieros de Automoción (SAE) define 6 niveles de automatización de la conducción que van del 0 (totalmente manual) al 5 (totalmente autónomo).
Para desarrollar un vehículo completamente autónomo, necesitamos, para empezar, tres grandes componentes como son un mapa de alta definición, un gestor de movimiento y un estimador de estado y geolocalización (GPS). Estas tecnologías deben, además, estar coordinadas por una inteligencia artificial lo suficientemente rápida para tomar decisiones en segundos.
Los sensores de los autos inteligentes
Si algo caracteriza la conducción de vehículos son los imprevistos: el clima, los transeúntes, accidentes en la vía, estado de la carretera, etc. Por ello, es fundamental contar con sensores que permitan conocer en tiempo real lo que está ocurriendo. Los vehículos autónomos han experimentado especialmente con cuatro tipos de sensores:
- Cámaras
- LIDAR
- Radar
- Sonar
Las cámaras se encargan de proporcionar una vista de 360 grados de lo que ocurre alrededor del vehículo; sin embargo, se enfrentan a limitaciones como el clima. El LIDAR (Light Detection and Ranging) es una tecnología activa que envía rayos láser que son analizados en tiempo real, pero son costosos.
El radar es una tecnología menos costosa y excelente para detectar objetos metálicos, pero es incapaz de diferenciar objetos de la misma manera que lo hacen las cámaras. El sonar tiene cualidades como ser capaz de identificar objetos en situaciones de poca visibilidad, pero tampoco diferencia objetos.
Como vemos, el auto inteligente requiere de muchas tecnologías heterogéneas que implican a su vez plataformas externas como redes de alta velocidad y computación en el borde que les permitan operar de forma casi instantánea. Y aunque los retos son grandes ya vamos en esa dirección, ya que el mercado es demasiado grande y los nuevos servicios que ofrecerá este nicho son demasiado tentadores para dejarlos solos.
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Foto de: rawpixel-com