Waymo vs Tesla Robotaxi: ¿quién va venciendo en la carrera tecnológica?

A medida que los vehículos autónomos se acercan a la realidad, dos gigantes de la industria están tomando caminos radicalmente diferentes hacia el mismo objetivo. Waymo, con su enfoque metódico y cargado de sensores, y Tesla, con su ambiciosa visión de solo cámaras, representan filosofías opuestas en la carrera por dominar el mercado del robotaxi. Veamos en qué se diferencian estas empresas.


La experiencia en la tecnología
Waymo lleva en el mundo de la conducción autónoma desde 2009, cuando comenzó como el proyecto de coche autoconducido de Google. Su paciencia y su enfoque metódico han dado sus frutos: actualmente ofrecen viajes sin conductor a clientes de pago en varias ciudades, con más de 100.000 viajes semanales en Phoenix, San Francisco y Los Ángeles.

Tesla, a pesar de años de promesas, sigue trabajando para ofrecer su primer viaje realmente sin conductor. Su recién presentado «Cybercab» representa su última incursión en el mercado de los robotaxis, aunque no estará operativo hasta «finales de 2027», según el calendario de Elon Musk.

Fuente

Enfoques técnicos: Más frente a menos

Sensores y hardware:

Waymo: Emplea un amplio conjunto de sensores que incluye:

• Lidar de 360 grados

• Tres lidares perimetrales

• Tres radares

• Varias cámaras de vídeo

• Sistemas automáticos de limpieza de sensores

• Capacidad de alcance de hasta 1.600 pies para las cámaras

Tesla: Adopta un enfoque minimalista con:

• Sólo cámaras de vídeo

• Sin lidar ni radar

• Procesamiento de visión basado en IA

• Sin el mencionado sistema de limpieza de sensores

Mapas y navegación
Waymo crea mapas HD detallados antes del despliegue

• Premapea todas las áreas operativas

• Actualiza los mapas en tiempo real a medida que cambia el entorno

• Puede funcionar incluso con pérdida de señal GPS

• Mantiene un posicionamiento preciso a través de múltiples sistemas

Tesla: Afirma operar sin mapas previos

• Se basa en el procesamiento de visión en tiempo real

• Utiliza mapas de navegación básicos

• Procesa los datos medioambientales sobre la marcha

Sistemas de seguridad
Waymo ha construido múltiples capas de sistemas de seguridad:

• Ordenador de a bordo secundario

• Detección de colisiones de retroceso

• Sistemas de dirección secundarios

• Sistemas de alimentación de reserva

• Sistemas de posicionamiento redundantes

• Supervisión humana remota

Tesla no ha detallado sus sistemas de redundancia para el Cybercab, lo que despierta algunas dudas sobre los protocolos de seguridad.

Lista de redundancias con las que puede contar Waymo (Fuente)

Rendimiento en el mundo real
A pesar de sus numerosos accidentes, podemos achacar los principales siniestros de Waymo a errores humanos. Además, Waymo ha demostrado su capacidad con:

• Cuatro años de funcionamiento sin conductor

• Más de 100.000 trayectos semanales

• Mínimos incidentes graves

• Operación exitosa en múltiples ciudades

El actual sistema FSD (Full Self-Driving) de Tesla:

• Un estudio independiente del último software de conducción autónoma de Tesla, la versión 12.5, reveló que requería la intervención humana una vez cada 13 millas.

• Se ha enfrentado a un escrutinio normativo

• Sigue necesitando la supervisión del conductor.

• Aún no ha demostrado un funcionamiento totalmente autónomo.

El coste de la tecnología
El enfoque de Tesla puede ofrecer ventajas económicas:

• Configuración de hardware más sencilla

• Menor coste por vehículo

• Integración de fabricación más sencilla

• Potencial de escalado más rápido

El sistema de Waymo implica costes más elevados:

• Conjunto de sensores caros

• Integración de hardware compleja

• Mayor coste por vehículo

• Necesidades de infraestructura más elaboradas

De cara al futuro
Ambas empresas se enfrentan a retos distintos:

Los retos de Waymo:

• Escalar la fabricación

• Reducir los costes de los vehículos

• Expansión a nuevas ciudades

• Gestionar las necesidades de infraestructura

Retos de Tesla:

• Demostrar la viabilidad de las cámaras

• Lograr una verdadera autonomía

• Crear credibilidad en materia de seguridad

• Cumplir plazos ambiciosos

Conclusión
Aunque la visión de Tesla de la conducción autónoma sólo con cámara es ambiciosa y potencialmente más escalable, el enfoque más conservador de Waymo ya ha producido resultados reales. Waymo opera actualmente un auténtico servicio de robotaxi, mientras que Tesla sigue trabajando para cumplir sus promesas.

Los próximos años serán cruciales para determinar qué enfoque tiene más éxito. ¿Superará el hardware simplificado de Tesla y su estrategia de recopilación masiva de datos al enfoque más tradicional de Waymo? ¿O mantendrá su liderazgo en la carrera de la conducción autónoma la filosofía metódica de Waymo, que da prioridad a la seguridad?

Por ahora, Waymo lleva la delantera en el despliegue real, mientras que las promesas de Tesla siguen siendo en gran medida teóricas a pesar de todas las afirmaciones de Elon Musk. Pero en el mundo en rápida evolución de los vehículos autónomos, el líder de hoy no tiene garantizada la victoria de mañana.

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Los coches autónomos y el Monstruo del Spaghetti Volador

Por lo que he podido investigar, Tesla ha ganado todos y cada uno de los juicios por siniestros causados por su sistema de conducción semiautónoma. En casi todos los procesos judiciales, el juez dictaminó una de estas dos opciones: o bien el software de Tesla no era culpable, o bien el conductor del vehículo era culpable por no estar atento a la carretera. Sospecho que este optimismo jurídico es esencial para el éxito de esta tecnología.

Quizá algunos lectores recuerden un famoso incidente de Toyota hace unos años. Todo comenzó con una llamada de un conductor en 2009 al 112, cuando un hombre informó de que su pedal del acelerador estaba atascado y no podía conseguir que el coche se detuviera. Dijo que sus frenos no funcionaban. Al final, su coche chocó contra otro y luego se precipitó por un barranco. Todos los ocupantes del vehículo murieron. Esta llamada se hizo viral. Pero este no fue el último incidente de Toyota.

Entre 2000 y 2010, la marca japonesa fue acusada de causar 89 víctimas mortales y 57 heridos graves debido a problemas con su pedal del acelerador. El fallo consistía en que los coches sufrían aceleraciones bruscas, y la NASA fue asignada para evaluar el código de la unidad de control del software del coche.

Durante los 10 meses que duró la investigación, los especialistas de la NASA afirmaron que el software no cumple las normas MISRA (Motor Industry Software Reliability Association) y contenía 7.134 infracciones. Toyota respondió diciendo que ellos tenían sus propias estándares de código. Tras el anuncio de los resultados de la investigación de la NASA, las acciones de Toyota en la Bolsa de Tokio subieron un 4,6%.

De todos modos, el 20 de diciembre de 2010, Toyota rechazó todas las acusaciones, pero abonó 16.000 millones de dólares en concepto de acciones previas al juicio. Además, publicó actualizaciones de software para algunos modelos de coche y retiró 5,5 millones de vehículos. Sin embargo, aún quedaba por decir la última palabra.

En el año 2013, se presentó una demanda ante el Tribunal de Oklahoma en relación con un accidente ocurrido en 2007, en el que se vieron implicadas dos chicas en un Toyota Camry de 2005. Una de ellas murió, la otra pasó cinco meses en un hospital con lesiones en la espalda y la cabeza. Toyota no ha admitido su culpabilidad. Dijeron que la causa del accidente fue que la conductora confundió el acelerador y los frenos; cuando se dio cuenta de su error y empezó a frenar, ya era demasiado tarde.

En aquel momento, dos ingenieros iniciaron la investigación del código de la unidad de software del fabricante de automóviles: Michael Barr y Philip Koopman. Tardaron 20 meses en revisar 280.000 líneas de código y redactar un informe de 800 páginas. Y la investigación se llevó a cabo como en una película de juegos de espías: la dirección donde investigaron el código se mantuvo en secreto. La habitación del hotel donde trabajaban los ingenieros estaba vigilada las 24 horas del día: la seguridad se encargaba de que nadie entrara ni sacara papeles. Todos los teléfonos y conexiones a Internet estaban desactivadas.

Al final, los investigadores identificaron 81.514 fallos de código en el software de Toyota, frente a los 7.134 estimados por la NASA. Se descubrió que Toyota sólo cumplía 11 supuestos MISRA. Todo el software era un código espagueti.

El término «código espagueti» hace referencia al código enmarañado y complejo, que a menudo se describe como imposible de mantener, desestructurado, imposible de depurar... básicamente jodido.
El código espagueti es un tipo especialmente virulento pero específico de código defectuoso, y no debe confundirse ni intercambiarse con los significados de código defectuoso en general. Las personas individuales rara vez escriben código espagueti por su cuenta. Pero, según algunos expertos, ciertos estilos de proceso de desarrollo en equipo lo hacen cada vez más común a medida que pasa el tiempo. Sin embargo, el misterio de las aceleraciones repentinas seguía sin resolverse.

En aquel momento surgieron dos teorías para explicar por qué estos pedales de repente tenían mente propia. Una se refería al mal funcionamiento del software, mientras que la otra culpaba a las alfombrillas, que se deslizaban e inmovilizaban los pedales.

Sin embargo, unos meses más tarde, una investigación del Departamento de Transporte en 2011 descubrió que las alfombrillas solo eran responsables de una pequeña parte de los accidentes. En 2014, la empresa pagó 1.200 millones de dólares para evitar ser procesada por encubrir información sobre problemas de «aceleración involuntaria».

¿El verdadero culpable? El error humano. La mayoría de las veces, los conductores que informaron de que sus aceleradores estaban atascados estaban pisando el acelerador sin darse cuenta y pensando que estaban pisando los frenos. Los datos de muchas de las «cajas negras» de los coches implicados en incidentes de aceleración involuntaria mostraban que, en la mayoría de los casos, ni siquiera se habían pisado los frenos.

A menudo, los conductores viajaban en vehículos nuevos o con los que no estaban familiarizados o, por la razón que fuera, se confundieron.

Uno de los aspectos más frustrantes de todo este fiasco fue la respuesta de los medios de comunicación. En lugar de alertar a los conductores de los peligros potenciales de confundir el acelerador con el freno -algo que nos podría pasar a cualquiera de nosotros-, la atención se centró en el encubrimiento de Toyota, en el temible e impredecible software de los coches y, por supuesto, en las alfombrillas.

Esta distinción importa mucho ahora que nos adentramos en la era de los vehículos autónomos.

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La encrucijada de los aerotaxis: entre la quiebra y la gloria

Los vehículos eVTOL (despegue y aterrizaje vertical eléctrico), conocidos popularmente como aerotaxis, están acaparando últimamente algunos titulares de prensa. La semana pasada leí una de las últimas: Lilium se enfrenta a la quiebra si no recibe un préstamo del Gobierno alemán.

Lilium ha acumulado hasta ahora unas pérdidas de casi 1.500 millones de euros, sin apenas ingresos. Ahora el dinero se acaba. En su informe semestral, el pionero del taxi aéreo advierte incluso de una rápida insolvencia.

Los documentos afirman literalmente que, según la planificación financiera, «el grupo necesita inmediatamente capital adicional para seguir financiando su actividad en curso». Volocopter, la empresa que iba a sobrevolar París durante los pasados Juegos Olímpicos, también ha advertido de sus problemas financieros.

Desarrollar prototipos es fácil.

Pero según muchos expertos, el modelo de negocio eVTOL podría ser sólo una farsa tecnológica. Como ya dije en el pasado, las empresas de eVTOL son enormes máquinas de quemar dinero, y todas y cada una de las predicciones de ese post se han cumplido. Las reglas de la competición de eVTOL son sencillas: invertir todo el dinero que se pueda en conseguir la certificación necesaria para volar y la producción en serie -que ahora tiene un coste aproximado de 1.500 millones de dólares-, y conseguir dinero de los inversores para seguir quemando efectivo. El primero que lo consiga, gana la partida.

Joby Aviation es una de las empresas que parece estar ganando esta carrera. Han conseguido más de 3.000 millones de dólares de inversores como Toyota, Delta Air Lines, SK Telecom y Uber, y han realizado impresionantes exhibiciones en 2024:

• Demostraron el potencial de los viajes regionales sin emisiones con un vuelo histórico de 523 millas con motor eléctrico de hidrógeno.

• Completaron el programa de pruebas de vuelo de prototipos

• Recibieron la aprobación de la FAA para utilizar su sistema ElevateOS

Pero eso es todo. La farsa podría no durar más. A pesar de los sonoros anuncios de asociaciones de eVTOL con gobiernos, la NASA y otras instituciones, las cifras comerciales y los números técnicos siguen sin tener ningún sentido.

Próximos aerotaxis a volar

Los viajes iniciales de Joby probablemente llevarán a los pasajeros del centro de Nueva York o Los Ángeles al aeropuerto. Hoy, un coche Uber Black desde el centro de Manhattan al aeropuerto JFK costará unos 200 dólares. La velocidad será el gran argumento de venta. «Un vuelo en una aeronave de Joby desde un helipuerto del centro de Manhattan al JFK durará aproximadamente siete minutos, frente a unos 50-75 minutos en coche», dijo el CEO de Joby.

La empresa, sin embargo, se resiste a predecir un precio para sus servicios en sus declaraciones públicas, pero parece que al principio serían mucho más caros que Uber. Según algunas estimaciones, el precio del viaje será de 3 dólares por milla, basándose en una duración media del vuelo de 24 millas a una velocidad de crucero de 165 mph, transportando una carga media de 2,3 pasajeros y con un tiempo de respuesta de seis minutos. Y su expectativa, es que el coste de un viaje por pasajero se espera que esté a la par con un UberX.

Pero espere. ¿Quién podría querer ir al aeropuerto en un medio de transporte más rápido y lujoso? ¿Quién podría permitirse valorar tan alto su tiempo, aparte de los empresarios más ricos? ¿Cómo podría ser económicamente viable una empresa que quema dinero sostenida únicamente por superricos?

Pero esperen: estudios recientes han revelado que las cifras de autonomía de las baterías en la mayoría de los eVTOL estaban claramente sobreestimadas, debido a las duras condiciones de trabajo de los eVTOL durante el vuelo. Las baterías disminuirán rápidamente su rendimiento.

Y no, seguro que no volarás en un eVTOL propulsado por hidrógeno. Las razones para distribuir y mantener la potencia del hidrógeno como fuente de energía son técnicas justas, pero las condiciones de experimentación para lograr esos 523 hitos en el caso de Joby son bastante complicadas, y en realidad, las condiciones reales de vuelo con pasajeros a bordo lograrían un rendimiento y una autonomía muy inferiores.

Un Ford Levacar Mach 1 de exhibición (Michigan, 1959). Nunca se llevó a producción

Sólo puedo asegurarte una premisa básica de la física: cuantos más rotores tenga tu aeronave, menos eficiente energéticamente será. En realidad, así es como funcionan los helicópteros, que son bastante caros de usar, ahorran tiempo en comparación con los taxis y los consumen los súper ricos. Entonces, ¿por qué necesitamos crear aerotaxis si ya existen helicópteros? ¿Es la industria de los eVTOL sólo una farsa tecnológica para seguir aumentando el valor de las acciones y huir con el dinero? ¿Cuántas más de las actuales empresas de eVTOL quebrarán?

El tiempo lo dirá.

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¿Y si las personas en realidad prefiriéramos sociedades más desiguales?

Cualquiera que busque pruebas de que las personas tienen una aversión natural a la desigualdad encontrará numerosos estudios de laboratorio que parecen confirmar su opinión. Los estudios han descubierto «un deseo universal de mayor igualdad salarial», «igualitarismo entre los seres humanos», «igualitarismo en los niños pequeños» y que «la igualdad triunfa sobre la reciprocidad». Una búsqueda en Google Scholar de «aversión a la desigualdad» arroja más de 10.000 artículos sobre este tema.

En el ámbito de la inteligencia artificial, a menudo nos enfrentamos a cuestiones de justicia, igualdad y parcialidad. Pero, ¿y si nuestra comprensión de las preferencias humanas por la igualdad es fundamentalmente errónea? Un fascinante artículo ha arrojado luz sobre una verdad contraintuitiva: los seres humanos podrían preferir sociedades desiguales.

Cuando observamos el comportamiento de las personas en estudios de laboratorio, es fácil caer en la trampa de pensar que los seres humanos están predispuestos a la igualdad. Estos estudios pintan a las personas como santos amantes de la igualdad. Si se les da la oportunidad de repartir recursos entre desconocidos, los participantes suelen hacerlo por igual. Si se encuentran con una desigualdad preexistente, intentarán equilibrar la balanza dividiendo los recursos futuros de forma desigual. Este impulso por la igualdad es tan fuerte que algunas personas prefieren escenarios en los que todos reciben menos pero por igual, en lugar de escenarios desiguales en los que todos reciben más.

La gente parece considerar la distribución igualitaria como moralmente buena, enfadándose con quienes se benefician de la desigualdad. Incluso están dispuestos a pagar un coste personal para castigar a quienes distribuyen los recursos de forma desigual. Esta tendencia se da en todas las culturas: un estudio realizado en 15 poblaciones diversas reveló una disposición universal a castigar la distribución desigual, aunque la gravedad variaba. Incluso los niños de tres años muestran este sesgo hacia la igualdad. Y lo que es más revelador, los niños son igual de propensos a rechazar las distribuciones desiguales cuando éstas reflejan generosidad.

¿Y si los humanos realmente prefirieran las sociedades desiguales?

Dada la aparente preferencia humana por la igualdad en estudios controlados, cabría esperar que la gente abogara por una distribución de recursos perfectamente igualitaria en escenarios del mundo real. Sin embargo, la realidad pinta un panorama distinto.

Un estudio pionero realizado por Norton y Ariely en 2017 captó la atención de los medios al revelar dos datos clave: las personas tienden a subestimar el nivel de desigualdad en la sociedad y expresan su deseo de un sistema más igualitario del que creen que existe actualmente.

Los investigadores enmarcaron su trabajo como una exploración de «desacuerdos sobre el nivel óptimo de desigualdad de la riqueza». Sus conclusiones revelaron un consenso inesperado: en todos los grupos demográficos -incluidos los que no suelen asociarse con la redistribución de la riqueza, como los republicanos y los ricos- existía una preferencia por una distribución más equitativa de la riqueza en comparación con el statu quo percibido.

Ariely incluso escribió un artículo con un título provocador: «Los estadounidenses quieren vivir en un país mucho más igualitario (sólo que no se dan cuenta)».

Sí, los participantes expresaron un deseo de más igualdad de la que creían que existía. Sin embargo, los datos también revelaron una sorprendente tolerancia hacia las importantes disparidades de riqueza.

Cuando se les pidió que describieran su sociedad ideal, los encuestados sugirieron un modelo en el que el 20% más rico poseería más del triple de riqueza que el 20% más pobre. Esta visión, aunque más igualitaria que la percepción de las condiciones actuales, sigue abarcando una desigualdad sustancial.

Estos resultados cuestionan nuestras suposiciones sobre la actitud de la gente ante la distribución de la riqueza. Sugieren que, si bien existe un interés por reducir la desigualdad extrema, también hay una aceptación generalizada -quizá incluso una preferencia- por un cierto nivel de disparidad económica en la sociedad.

Equidad frente a igualdad

Es fundamental señalar que definir la desigualdad en sí es una tarea compleja. Los investigadores sostienen que necesitamos una definición consensuada del término «desigualdad». Hay que considerar al menos tres ideas distintas pero relacionadas: igualdad de oportunidades en la sociedad, distribución justa basada en el mérito e igualdad de resultados. Cada una de ellas representa un tipo diferente de desigualdad que se manifiesta en la vida cotidiana.

La clave para entender esta paradoja reside en distinguir entre justicia e igualdad. En el laboratorio, los resultados iguales suelen ser también los justos. Pero en el mundo real, la gente cree que deben tenerse en cuenta factores como el esfuerzo, la capacidad y el merecimiento moral, lo que lleva a preferir resultados desiguales pero justos.

He visto con mis ojos esta paradoja de la desigualdad: como profesor universitario, me pregunto cuántos de mis alumnos de grado seguirían estudiando una carrera dura si supieran que pueden ganar el mismo sueldo que alguien que no necesita obtener ningún título. ¿Tendríamos las aulas llenas si aceptáramos y consiguiéramos que un friegaplatos, un camarero, una limpiadora, o cualquier otra profesión de baja cualificación, ganara lo mismo que un arquitecto o un ingeniero? Tengo serias dudas.

Hace poco leí el excelente libro de Michael Sandel La tiranía del mérito, que me hizo reflexionar mucho sobre este concepto. La meritocracia se utilizaba originalmente como un insulto, no estaba bien vista. Sin embargo, casi todos los discursos políticos defienden esta idea y el mitificado sueño americano. Si toda la sociedad se rigiera por la meritocracia, el libro explica que habría una masa cruel de personas a las que se acusaría injustamente de no esforzarse lo suficiente y, por tanto, de no ser alguien importante en la sociedad. Sin embargo, como la mayoría de nosotros sabrá, el mérito académico, vital y laboral no sólo se basa en nuestro propio esfuerzo, sino que intervienen muchas más variables, como quiénes son nuestros padres o sus ingresos.

Reconocer estas diferentes dimensiones es crucial para formular un enfoque holístico que aborde la desigualdad, tanto en la sociedad... como en los sistemas de IA.

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