«Hemos forjado un camino para el desarrollo de la tecnología de conducción autónoma con características chinas distintivas, caracterizado por la fusión multisensorial y la aplicación de modelos a gran escala. Cada avance tecnológico ha ido acompañado de una rápida implementación a lo largo de toda la cadena industrial, garantizando que las tecnologías de vanguardia puedan integrarse de manera continua y a bajo costo». Al intervenir en el Segundo Foro sobre el Desarrollo de la Industria de la Conducción Autónoma, celebrado el 25 de abril, Zhang Yongwei, presidente del Consejo de Administración del Instituto de Investigación Chebaihui, resumió los importantes progresos logrados en el ámbito de la conducción autónoma durante los últimos dos años: la maduración de la tecnología ha propiciado una reducción sustancial en el costo de los sistemas de asistencia a la conducción; la convergencia intersectorial ha desencadenado una reestructuración industrial; y un enfoque racional del desarrollo ha contribuido a restablecer la confianza dentro de la industria.

Actualmente, la competencia global en el sector automotriz ha trascendido la mera rivalidad entre empresas y productos individuales, evolucionando hacia una contienda estratégica entre ecosistemas industriales nacionales. La Inteligencia Artificial (IA) emerge cada vez más como una variable crítica que impulsa el desarrollo de alta calidad del sector automotriz. En este contexto, y bajo el lema «Acelerar el proceso industrial de la conducción autónoma y forjar un consenso sobre la seguridad», el foro reunió a más de una docena de expertos de la industria y representantes corporativos para debatir sobre nuevas vías para fomentar el crecimiento industrial y garantizar la seguridad.

«La industria automotriz de China está transitando de ser pionera en conectividad inteligente a navegar por las «aguas profundas» de la conducción plenamente autónoma. La competencia definitiva en el ámbito de la conducción autónoma depende de las capacidades sistémicas, y no meramente de qué parámetros técnicos son los más elevados», observó Xie Wenyun, subgerente general de Voyah Automobile Technology Co., Ltd. Él sostiene que la producción en masa de sistemas de conducción autónoma de Nivel 3 (L3) actúa como el vehículo comercial que impulsa el ciclo cerrado de datos, proporcionando a los usuarios un periodo de transición necesario en lo que respecta a la autoridad de conducción, al tiempo que crea espacio para el perfeccionamiento de los marcos regulatorios y de seguros. Precisamente por esta razón, el Nivel 3 no es una característica opcional, sino más bien un peldaño indispensable en el camino hacia niveles superiores de conducción autónoma.

Han Xu, fundador y director ejecutivo de WeRide, se hizo eco de este sentimiento. En su opinión, la conducción autónoma de Nivel 4 (L4) no es una cuestión de «tiempo futuro», sino más bien una realidad firmemente arraigada en el «tiempo presente»; Además, señala que existe una brecha cuantitativa de aproximadamente tres órdenes de magnitud —un factor de 1.000— entre los sistemas de nivel L4 y los de nivel L2++ (conducción asistida avanzada).

Desde una perspectiva macro más amplia, un cambio de paradigma tecnológico está reconfigurando fundamentalmente a los propios fabricantes de automóviles. Deng Zhidong, profesor de la Universidad de Tsinghua, predice que los futuros fabricantes de automóviles serán, en esencia, empresas de inteligencia artificial (IA) que poseerán una ventaja manufacturera distintiva en lo que respecta a las plataformas de hardware. En consecuencia, sostiene que los fabricantes de automóviles —y, de hecho, todo el ecosistema— deben acelerar su adopción de las tecnologías de IA. En los próximos cinco años, los automóviles experimentarán una transformación, evolucionando de ser meros medios de transporte seguros a convertirse en agentes móviles impulsados ​​por IA que ofrecen servicios inteligentes de valor añadido. Los vehículos dirigidos por IA están llamados a convertirse en un ejemplo por excelencia de IA encarnada, un modelo líder para la aplicación práctica y una posición de vanguardia en la innovación tecnológica.

A medida que la visión de la conducción autónoma avanza aceleradamente hacia su implementación a gran escala, los riesgos y desafíos asociados merecen una atención equivalente. Yang Zhengjun —Secretario del Partido y Subgerente General de China Automotive Intelligence & Technology Co., Ltd.— señala que el panorama actual se caracteriza por una tasa de penetración de rápido crecimiento de los modelos de conducción asistida de Nivel 2 (L2), el inicio de programas piloto para sistemas de Nivel 3 (L3) y el despliegue generalizado de aplicaciones de demostración para la tecnología de Nivel 4 (L4). A medida que se profundiza la integración de la tecnología de IA con la conducción inteligente, paradigmas como el aprendizaje de extremo a extremo (end-to-end learning) están surgiendo como el nuevo estándar de desarrollo; sin embargo, esta evolución también introduce nuevos desafíos en materia de seguridad. Específicamente, la expansión de las bases de código, la proliferación de posibles modos de fallo y la ampliación de la superficie de ataque frente a las ciberamenazas han provocado que los riesgos relacionados con la seguridad funcional, la ciberseguridad y la seguridad de los datos adquieran una prominencia cada vez mayor.

En vista de ello, Liu Fawang —Subdirector del Centro de Desarrollo de la Industria de Equipos, dependiente del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información— afirma que, si bien las perspectivas futuras para los vehículos inteligentes y conectados de su país son prometedoras, los riesgos y desafíos inherentes —particularmente aquellos concernientes a la seguridad— no deben, bajo ninguna circunstancia, pasarse por alto. «La conducción autónoma no es meramente una cuestión exclusiva de la propia industria automotriz; también actúa como un poderoso catalizador para el avance de campos como la inteligencia artificial, la electrónica y las telecomunicaciones. Por consiguiente, debemos reconocer la trascendencia de la conducción autónoma —tanto para la nación como para el panorama tecnológico en su conjunto— desde una perspectiva estratégica y de mayor alcance», afirma Zhang Yongwei. Este propone la formulación de una estrategia nacional para el desarrollo de la conducción autónoma, abogando por un equilibrio más eficaz entre la innovación tecnológica y la supervisión regulatoria, y subrayando la imperiosa necesidad de fomentar un desarrollo integrado que combine los vehículos autónomos con una infraestructura vial inteligente (coordinación vehículo-vía).

Asimismo, Zhang Yongwei enfatiza que la arquitectura tecnológica fundamental y las tecnologías troncales que sustentan la conducción autónoma no deberían estar sujetas a cambios constantes y disruptivos, dado que el coste de tal inestabilidad resulta, sencillamente, demasiado elevado. Sostiene que, desde sus mismos cimientos, la industria debe erigirse sobre un marco tecnológico que sea, a la vez, autónomo y controlable; solo mediante el establecimiento de una base tan sólida podrá el sector trazar su rumbo con estabilidad y perdurabilidad, garantizando así un desarrollo saludable y sostenible.