Los vehículos inteligentes conectados representan una dirección estratégica para la transformación y modernización de la industria automotriz global, impulsando cambios profundos en el diseño de los productos, la estructura industrial, la infraestructura y los métodos de transporte. Tras años de desarrollo, la industria de vehículos inteligentes conectados de China ha obtenido resultados positivos, con un ritmo de electrificación y transformación inteligente que continúa acelerándose. En el primer semestre de este año, la producción y las ventas de vehículos de nueva energía en China alcanzaron los 6.968 millones y 6.937 millones de unidades, respectivamente, lo que representa un aumento interanual del 41.4% y el 40.3%.
Los expertos consideran que China ha establecido un sistema industrial completo que incluye cabinas inteligentes, conducción autónoma y control conectado en la nube. Los chips de computación de alto rendimiento y los chasis inteligentes con sistema de conducción electrónica se utilizan ampliamente en los vehículos. Las tecnologías de interacción hombre-máquina y percepción colaborativa son líderes a nivel mundial, y los turismos equipados con funciones combinadas de asistencia a la conducción representan más del 60% de las ventas de coches nuevos. Los vehículos inteligentes conectados se han convertido en un nuevo motor de crecimiento para el desarrollo económico de alta calidad.
«Si comparamos los vehículos de nueva energía con la primera mitad de una competición deportiva, los vehículos inteligentes conectados representan la segunda mitad. Hemos obtenido cierta ventaja en la primera mitad, pero el resultado final dependerá de nuestro desempeño en la segunda», afirmó Miao Wei, miembro del Comité Permanente del XIV Comité Nacional de la Conferencia Consultiva Política del Pueblo Chino (CCPPCh) y vicepresidente de su Comité Económico.
La inteligencia artificial como variable clave.
Actualmente, la aplicación de las tecnologías de la información de última generación, representadas por la inteligencia artificial, en los productos automotrices se está acelerando, lo que ofrece importantes oportunidades para la transformación industrial. En este contexto, el desarrollo de la conducción autónoma integral, con su arquitectura innovadora, se ha convertido rápidamente en el centro de la competencia industrial. Miao Wei explicó que, a diferencia de las soluciones tradicionales que separan los módulos de percepción, planificación, control y ejecución, esta tecnología integra múltiples módulos funcionales en un modelo de red neuronal unificado. Esto permite una correspondencia directa entre la adquisición de datos en los sensores y la emisión de comandos de control del vehículo, lo que reduce la coordinación entre módulos y mejora significativamente la eficiencia del flujo de información.
En concreto, en el ámbito de la percepción, la mayoría de las empresas adoptan una solución de «cámara + radar de ondas milimétricas + lidar», que mejora la visibilidad de la imagen. A medida que el mercado se expande y el coste de las unidades de radar individuales disminuye, cada vez más vehículos incorporan capacidades de conducción autónoma de nivel 3, lo que ofrece un margen considerable para la reducción de precios. Desde la perspectiva de la ejecución, las tecnologías de chasis inteligente, como la dirección, el frenado y la suspensión electrónicas, son cruciales para la conducción autónoma integral, ya que traducen los comandos de control generados por las redes neuronales en acciones del vehículo. «Cada tecnología está estrechamente relacionada con el rendimiento general del vehículo y la seguridad en la conducción. Si cada fabricante de automóviles debería desarrollar su propio sistema independiente o si la colaboración en el sector debería conducir a productos estandarizados y listos para usar, es un tema que merece ser debatido en la industria», afirmó Miao Wei.
La profunda integración de la inteligencia artificial en la industria automotriz se refleja también en áreas como las cabinas inteligentes y los procesos automatizados a lo largo de toda la producción. La inteligencia artificial está transformando radicalmente el paradigma de la interacción humano-vehículo, y el modelo de infoentretenimiento a gran escala está evolucionando rápidamente hacia un modelo de movilidad integral para todo tipo de escenarios. En el futuro, los asistentes inteligentes que integran percepción visual, interacción por voz y capacidades de planificación de la conducción proporcionarán interacción multimodal humano-máquina y servicios de movilidad adaptativa.
Además, las tecnologías de modelos a gran escala están impulsando mejoras en todos los aspectos de la industria automotriz, incluyendo I+D, producción, suministro, ventas y servicio. «La inteligencia artificial se aplica ampliamente en el diseño industrial automotriz y en la investigación y el desarrollo de nuevos materiales. Los robots humanoides y otras nuevas formas de trabajo se están incorporando a las fábricas, y las líneas de producción totalmente automatizadas están mejorando significativamente la eficiencia productiva», afirmó Du Guangda, subdirector del Departamento de Ciencia y Tecnología del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información. Desde la perspectiva de la gestión operativa, la IA ajusta dinámicamente el inventario de piezas, desempeñando un papel crucial en la mejora de la velocidad de respuesta y la resiliencia de la cadena de suministro. Asimismo, los modelos de servicio precisos son cada vez más populares entre los consumidores. La IA, basada en diversos datos vehiculares, permite generar alertas de fallas y diagnósticos inteligentes, reduciendo averías imprevistas y mejorando la eficiencia del mantenimiento.
«Actualmente, la ola de automatización está transformando el panorama competitivo global del sector automotriz. La inteligencia artificial ha pasado de ser una tecnología deseable a un factor clave para la supervivencia y el desarrollo de las empresas. Cualquier vacilación podría significar perder una era. Debemos aprovechar la oportunidad e impulsar la presencia china en la industria automotriz global», afirmó Miao Wei.
La aplicación a gran escala avanza de forma constante.
El tráfico rodado en China es complejo y genera una gran cantidad de datos, lo que le otorga una ventaja en el desarrollo de vehículos conectados inteligentes. En los primeros siete meses de este año, la tasa de penetración de automóviles nuevos equipados con sistemas combinados de asistencia a la conducción de nivel 2 en China alcanzó el 62,58%, un aumento de 6 puntos porcentuales con respecto al mismo período del año anterior. “Las cadenas de suministro de hardware y software, como LiDAR y plataformas de computación inteligente para vehículos, se están completando gradualmente. Nuestras tecnologías de la información y la comunicación son líderes a nivel mundial, y nuestro ecosistema de inteligencia artificial es integral. Contamos con una ventaja competitiva en la infraestructura que respalda la ‘inteligencia vehicular individual + colaboración vehículo-carretera-nube’”, afirmó Miao Wei.
Desde pruebas en circuitos cerrados hasta aplicaciones en vías públicas, y posteriormente demostraciones piloto de la “integración vehículo-carretera-nube”, el despliegue a gran escala de vehículos inteligentes conectados avanza de forma constante. En el año transcurrido desde el inicio del programa piloto de “integración vehículo-carretera-nube”, se ha construido rápidamente infraestructura como unidades de borde de carretera y plataformas de control en la nube. A nivel nacional, se han habilitado más de 35.000 kilómetros de carreteras de prueba y demostración, se han desplegado más de 11.000 unidades inteligentes de borde de carretera y se han instalado más de 4,6 millones de estaciones base 5G, lo que proporciona un entorno de prueba seguro y confiable para la investigación y el desarrollo tecnológico y la verificación de productos.
Mientras tanto, diversas regiones están llevando a cabo proyectos piloto para el transporte de pasajeros y carga en distintas modalidades, incluyendo movilidad inteligente, conducción en pelotón, logística de larga distancia y entrega de última milla. Se están intensificando las pruebas y demostraciones en carretera en los cinco principales conglomerados urbanos de Beijing-Tianjin-Hebei, el delta del río Yangtsé, el delta del río Perla, la cuenca media del río Yangtsé y Chengdu-Chongqing, sentando las bases para la industrialización y el desarrollo a gran escala de vehículos inteligentes conectados. Las ciudades piloto también están realizando demostraciones piloto en múltiples escenarios en áreas como servicios de información de semáforos, control de tráfico y alerta temprana de eventos, y estacionamiento inteligente colaborativo. Ya empiezan a surgir modelos comerciales de vehículos conectados que permiten la creación de autobuses inteligentes, vehículos de pasajeros inteligentes, reparto autónomo, saneamiento y logística de conducción en pelotón de alta velocidad.
«Si bien las pruebas y demostraciones de vehículos inteligentes conectados han logrado avances positivos, aún persisten ciertos desafíos en materia de coordinación de políticas y regulaciones, colaboración interregional, estandarización e intercambio de datos», afirmó Guo Shougang, subdirector del Departamento de Industria de Equipos del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información. Sugirió que, basándose en excelentes proyectos de pruebas nacionales e internacionales, se debería fortalecer la colaboración regional para planificar y llevar a cabo conjuntamente proyectos piloto de demostración a gran escala y a largo plazo a nivel urbano, con el fin de explorar más escenarios de aplicación. Además, la gran cantidad de datos de alto valor constituye la base para la iteración y la verificación virtual de escenarios de vehículos conectados inteligentes; actualmente, la industria carece en general de datos de conducción autónoma de alta calidad, diversos y a gran escala. El siguiente paso es reducir los costos de I+D de las empresas mediante la creación conjunta de una base de datos de vehículos reales de alta calidad y apta para todo tipo de clima, y una base de datos de simulación de alta fidelidad, a través del intercambio ético de datos de alto valor.
Es urgente abordar las cuestiones de seguridad.
«¿Pueden las máquinas conducir de forma segura?» Esta es una pregunta inevitable en el desarrollo de la industria de vehículos conectados inteligentes. Miao Wei considera que, en comparación con los humanos, la conducción de máquinas cuenta con procedimientos operativos estandarizados, puede seguir estrictamente las normas de tránsito y mantener un alto grado de consistencia al realizar tareas complejas, evitando eficazmente los errores causados por negligencia o arbitrariedad humana. Las máquinas no se ven afectadas por factores fisiológicos ni emocionales, y carecen de las limitaciones fisiológicas y psicológicas comunes en los humanos, como la fatiga, la distracción o la conducción bajo los efectos del alcohol. Pueden realizar tareas de conducción con gran estabilidad las 24 horas del día.
«Con la acumulación de datos y la mejora de la potencia informática, la capacidad cognitiva de la máquina se potencia de forma paralela. En el marco del aprendizaje continuo, su estrategia de conducción se optimiza constantemente mediante el entrenamiento con grandes cantidades de datos». Miao Wei también expresa su preocupación por el hecho de que, ante escenarios poco comunes no contemplados en los datos de entrenamiento, el sistema de toma de decisiones de la máquina podría fallar por falta de conocimiento previo, lo que supone un riesgo potencial para la seguridad. Además, las capacidades de percepción ambiental de la máquina dependen de datos de sensores y algoritmos preestablecidos, lo que las hace susceptibles a factores como las inclemencias del tiempo y el ruido de los sensores, pudiendo provocar errores de identificación y de juicio.
Por lo tanto, sugirió aprovechar al máximo la profundidad del mercado y las ventajas institucionales del país, fortalecer la colaboración intersectorial y adoptar un enfoque de trabajo en equipo. Con el objetivo de garantizar la seguridad, se debe promover la implementación de la tecnología de inteligencia artificial de manera científica y sistemática, ampliando gradualmente sus aplicaciones en sistemas de asistencia al conductor y conducción autónoma.
La participación activa en la elaboración de normas de organismos internacionales de normalización como ISO e IEEE en áreas como la conducción autónoma, la ética de la IA y la seguridad de los datos es fundamental para impulsar los estándares chinos a nivel internacional.
Han Xia, Vicepresidente Ejecutivo del Comité de Ciencia y Tecnología de la Información y la Comunicación del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, también considera que la industria de vehículos inteligentes conectados ha entrado en una nueva etapa de desarrollo a gran escala, y la seguridad es la piedra angular de su crecimiento sostenido y a largo plazo. Ante los graves desafíos que plantean la ciberseguridad, la seguridad de los datos y la seguridad funcional interrelacionadas, las frecuentes vulnerabilidades de los vehículos, los riesgos de las plataformas en la nube y las filtraciones de datos, sumado a la creciente sofisticación y accesibilidad de los ataques derivados de la tecnología de IA, resulta esencial abordar estos desafíos. Las empresas deben transitar de un cumplimiento pasivo a una inmunidad proactiva, integrando nuevas tecnologías como la inteligencia artificial para construir un nuevo paradigma de defensa proactiva basada en la inteligencia y acelerando la mejora de la seguridad de los datos y las normas de flujo transfronterizo.
«Debemos alentar a los fabricantes de automóviles a incrementar la inversión en I+D inteligente, esforzarnos por superar los principales obstáculos algorítmicos, como la optimización de decisiones de extremo a extremo y el aprendizaje con muestras pequeñas, y revertir la actual situación de severa homogeneización de productos y escasa diferenciación. Debemos promover una estrecha colaboración entre los fabricantes de automóviles y las empresas tecnológicas para construir un ecosistema de desarrollo industrial abierto e integrado. Debemos fortalecer la construcción de un sistema de datos de ciclo cerrado, consolidar las capacidades de seguridad, como las pruebas de simulación, y mejorar la competitividad general del sector», afirmó Miao Wei.
