Las emociones humanas hacen que los sistemas L2 como el Tesla FSD supervisado sean más difíciles de llevar a cabo que los robotaxis L4

Uno de los pioneros de la conducción autónoma entre los fabricantes chinos de vehículos eléctricos - XPeng - es también el primero en fabricar su propio chip de conducción con inteligencia artificial, denominado Turing, y en pasar a un sistema exclusivamente de visión gracias a los avances en el aprendizaje automático. Su sistema de asistencia al conductor se denomina XNGP por XPeng Next Generation Pilot y está optimizado para la conducción autónoma en el tráfico de las grandes ciudades.

Según la responsable de sistemas de conducción autónoma de XPeng, Candice Yuan, la empresa lanzará un robotaxi específico similar al Cybercab el año que viene, y utilizará el Nivel 4 de autonomía del vehículo, similar al FSD no supervisado. Su trabajo en el sistema de conducción autónoma de Nivel 4 que no requiere la intervención del conductor fue en realidad más fácil que en el XNGP de Nivel 2+ con el que circulan ahora sus vehículos.

El sistema de Nivel 4 es perfectamente capaz de tomar decisiones en fracciones de segundo, mencionó, al igual que el sistema de Tesla sin supervisión FSD que su piloto Robotaxi piloto en Austin. Sin embargo, para la autonomía de nivel 2, los desarrolladores tuvieron que tener en cuenta que los humanos son seres emocionales y a menudo pueden realizar acciones ilógicas que se interpondrán en el camino de las decisiones algorítmicas del software de autoconducción. A continuación, Yuan dio varios ejemplos con situaciones que el sistema impulsado por IA considera perfectamente seguras, pero que el conductor humano considera cercanas y toma el control:

En primer lugar, los conductores quieren eficacia. Por ejemplo, si el ADAS hace lo correcto, pero el vehículo es más lento de lo que espera el conductor, éste tomará el control. Otro ejemplo: el sistema puede calcular que la situación es lo suficientemente segura como para seguir. Pero el conductor cree que es demasiado estrecho o está demasiado cerca, y tomará el control. El tercer ejemplo podría ser que si el vehículo acelera demasiado rápido o demasiado despacio, el conductor no se sentirá cómodo y, de nuevo, tomará el control. Como resultado, un mayor nivel 2 de conducción autónoma para vehículos de pasajeros es más complejo en algunas áreas que el L4 que desarrollamos en Alibaba para vehículos no tripulados.

Al conductor le importan las emociones y los sentimientos, así que tenemos que pensar como él piensa. Tenemos que centrarnos más en la experiencia... Si un robotaxi va por el camino equivocado, continuará en esa dirección, luego dará la vuelta y seguirá la nueva navegación. Pero en el nivel 2, si se equivoca de camino, el conductor tomará el control. Así que... está prohibido ir por el camino equivocado.

El sistema de conducción autónoma de nivel 4 que ha creado XPeng, por otro lado, aprende a partir de breves clips de vídeo de buenas y malas prácticas de conducción para determinar el mejor curso de acción en cualquier escenario dado, muy parecido al FSD no supervisado de Tesla. XPeng afirma que los recientes avances en el aprendizaje automático le han permitido prescindir del

LiDAR y utilizar únicamente las cámaras con las que están equipados sus vehículos para la conducción autónoma. Sin embargo, los fabricantes de chips de terceros no podían proporcionar la personalización que su sistema XNGP necesitaba para fusionar el hardware del vehículo de XPeng con el software ADAS casero, por lo que el fabricante de automóviles tuvo que desarrollar su propio chip de IA a medida.

El gran modelo de lenguaje que utiliza el sistema basado en la visión de XPeng puede aplicarse en cualquier lugar, al igual que el FSD de Tesla, y XPeng sólo está esperando actualmente a que los sistemas reguladores públicos se pongan al día para poder desplegar su sistema de conducción autónoma en lugares como Europa, por ejemplo, donde recientemente inició la fabricación localizada de VE para evitar los aranceles a la importación.

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