Baidu, la empresa china, ha lanzado "Apollo World", un sistema de IA que genera entornos de conducción virtuales para entrenar a sus robotaxis Apollo Go. La compañía anunció el modelo en su AI Day en Shenzhen, según informó Reuters. El lanzamiento se produce mientras las empresas chinas y globales de conducción autónoma continúan buscando formas más económicas de desarrollar tecnología autónoma.

Un día de conducción virtual, según Baidu

El titular es la capacidad. Baidu afirma que Apollo World puede simular hasta 100.000 km (62.000 millas) de conducción al día. Según la empresa, ese volumen equivale aproximadamente a tres años de pruebas en carretera de un solo vehículo autónomo operando con un conductor de seguridad.

Sin embargo, esa comparación es de la propia Baidu y no un referente independiente. La cifra de tres años por día se refiere únicamente a conducción simulada. No demuestra qué tan seguros son los vehículos en carreteras reales ni si están listos para el uso diario.

La pregunta abierta es si las simulaciones reflejan con precisión la diversidad de carreteras y condiciones de conducción en las ciudades donde Apollo Go planea operar. La empresa aún debe mostrar cuántas pruebas adicionales en el mundo real requerirán los vehículos.

Baidu añadió que ya está usando Apollo World para entrenar a los robotaxis Apollo Go que se desplegarán en otros países. Apollo Go es el mayor operador de robotaxis de China, y sus competidores incluyen a WeRide, Pony.ai y Momenta Global.

Flujos de sensores, no solo escenas de carretera

Apollo World va más allá de generar imágenes estáticas. Puede simular cómo cambian las carreteras y su entorno con el tiempo y predecir lo que podría suceder después. Los datos en vivo de cámaras y sensores lidar ayudan al software de conducción autónoma a comprender su entorno y desplazarse a través de él.

El modelo se entrena con datos de pruebas reales en carretera. Se sabe que Baidu ha registrado más de 350 millones de kilómetros de datos de conducción, que Apollo World también utiliza para generar nuevas situaciones viales que los vehículos no han enfrentado antes. Estos escenarios inéditos son importantes porque los eventos raros y peligrosos —los que tienen más probabilidades de revelar los límites de un sistema de conducción autónoma— rara vez aparecen con la frecuencia suficiente en la conducción cotidiana como para recopilarse solo mediante pruebas en carretera.

También se sabe que Baidu propuso un estándar "2+3" para probar modelos de mundo —sistemas de IA que modelan cómo evoluciona un entorno y generan situaciones simuladas para que otros software, como una pila de conducción autónoma, aprendan de ellas. Si otros desarrolladores lo adoptan, Baidu podría ayudar a definir cómo se evalúan estos sistemas a largo plazo.

La empresa describió Apollo World como un sistema de IA capaz de comprender y actuar sobre información de múltiples fuentes. Señaló que la tecnología también podría aplicarse al desarrollo de robots, no solo de vehículos autónomos.

El problema de costos que impulsa la iniciativa

Uno de los mayores desafíos del negocio de los robotaxis es el costo de desarrollar y operar la tecnología. Muchas empresas chinas no son propietarias de todos los vehículos que despliegan. En cambio, suministran la tecnología de conducción autónoma y se asocian con fabricantes de automóviles, empresas de transporte por aplicación y otros operadores en el extranjero. Ese esquema mantiene bajos los costos operativos, pero construir y entrenar los sistemas subyacentes sigue siendo costoso. Los kilómetros simulados apuntan a ese gasto: generar distancia de conducción en software evita los años que un vehículo físico con conductor de seguridad necesitaría para cubrir la misma distancia.

Frank McCleary, experto en vehículos autónomos de la consultora Arthur D. Little, dijo a Reuters que las empresas siguen gastando grandes sumas en entrenar sus sistemas de IA y preparar los vehículos. Afirmó que el ritmo de un lanzamiento depende de qué tan bien un sistema puede aprender a conducir en un lugar nuevo, y subrayó que la IA ha ayudado a las empresas a avanzar aún más rápido.

El mercado chino de robotaxis está llamado a crecer rápidamente en un corto período. Morgan Stanley prevé que el país tendrá 1 millón de robotaxis para 2035, según Reuters. XPeng, socio de Volkswagen en China, también planea lanzar su servicio de robotaxis en 2027. Tesla está adoptando un enfoque distinto con su flota Cybercab, utilizando modelos de IA entrenados con videos de personas conduciendo. Cómo se comportan las simulaciones en carreteras reales —y si otros desarrolladores adoptan el estándar de pruebas propuesto por Baidu— son algunos de los indicadores a observar a medida que ese mercado toma forma.