Nvidia pone en duda a los líderes de conducción autónoma: Tesla y Waymo.

Nuevo enfoque de piloto automático de NVIDIA

Cada seis meses el jefe del departamento automotriz de la compañía – Xinzhou Wu – invita al director general Jensen Huang a un test pilot, pero solo si el primero confía plenamente en el sistema. En el último viaje usaron un Mercedes CLA para recorrer desde Woodside hasta el centro de San Francisco. El vehículo fue manejado por “MB.Drive Assist Pro”, un asistente de conducción desarrollado conjuntamente con NVIDIA y similar al Tesla Full Self‑Driving. Un video de 22 minutos muestra el automóvil superando canchas de construcción, calles con estacionamiento denso y tramos estrechos rodeados de conos naranjas. Durante la prueba el sistema no se desactivó.

¿Por qué NVIDIA invierte en conducción autónoma?
* Relaciones de colaboración – ya trabaja con Mercedes, Jaguar Land Rover y Lucid.
* En CES 2024 presentó “Alpamayo”, un conjunto de modelos IA, simuladores y datos para crear pilotos automáticos de nivel cuatro (el conductor no interviene bajo condiciones establecidas).
NVIDIA utiliza modelos integrales que toman decisiones instantáneas basadas en señales externas. Al mismo tiempo la compañía mantiene esquemas tradicionales de verificación para observar y controlar el proceso decisorio. Así, los sistemas combinan un estilo de conducción “humano” (con reacciones suaves) y una robótica verificable.
> *“Los modelos integrales responden mejor a policías acostados o cambios de carril sin crear la sensación de un robot al volante”, comenta Wu.*
> *“Por eso ahora ha llegado el momento de ChatGPT”* (se implica que el piloto automático puede lograr un verdadero avance).

Tecnologías y seguridad
* Diversidad de sensores – a diferencia de Tesla, NVIDIA no se limita solo a cámaras. En su sistema Drive Hyperion se pueden usar cámaras y radares, y en modelos más caros (de $40 000 a $50 000) se añade un conjunto completo de sensores.
* Entrenamiento con escenas virtuales – en lugar de depender únicamente de viajes reales, NVIDIA genera escenas virtuales a partir de grabaciones reales. Esto permite probar el piloto automático en situaciones extremas que rara vez ocurren en la vida real.
* Soporte de socios – la compañía recibe videos de radares y cámaras de sus partners para crear modelos más precisos.

La idea es crear una arquitectura unificada donde la percepción visual, la comprensión del lenguaje y las acciones físicas se integran bajo un mismo techo. Se compara con el aprendizaje humano de conducción: primero aprendes a ver la carretera, luego entender las reglas y finalmente manejar el coche.

Conclusión

NVIDIA aspira a convertirse en un actor clave en el ámbito de la conducción autónoma, ofreciendo soluciones flexibles que combinan IA avanzada con un sistema de verificación confiable. Su enfoque permite no solo reaccionar “suavemente” ante eventos viales, sino también garantizar altos niveles de seguridad gracias a una amplia gama de sensores y pruebas virtuales.