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Xinzhou Wu, de NVIDIA: «Ha llegado el momento ChatGPT de la conducción autónoma; la producción en masa del nivel 4 ya no es un sueño»
En el ámbito de la IA física, en rápida evolución, la conducción autónoma suele considerarse el primer gran reto que hay que superar. Recientemente, Wu Xinzhou, vicepresidente de NVIDIA, expuso la ambiciosa visión de la empresa sobre la conducción inteligente en un evento de comunicación celebrado en Pekín. No solo describió la arquitectura de «pastel de cinco capas» que sustenta la conducción asistida, sino que también proporcionó un calendario claro para la implantación de la conducción autónoma de nivel 4.
El «pastel de cinco capas» crea un ecosistema completo
NVIDIA ha ido más allá del simple suministro de chips y se ha fijado como objetivo construir un sistema de servicios integral a través de un trío de plataformas informáticas: inferencia en el vehículo, entrenamiento en la nube y verificación mediante simulación. Wu Xinzhou se refiere metafóricamente a esto como el «pastel de cinco capas», que abarca desde la plataforma de hardware Hyperion subyacente, pasando por el sistema operativo, el modelo abierto Alpamayo y la cadena de herramientas de simulación, hasta la infraestructura en la nube de nivel superior.
El núcleo de este sistema es el enfoque en reducir las barreras de desarrollo para los fabricantes de automóviles. Especialmente durante la transición de arquitecturas modulares a arquitecturas de extremo a extremo, NVIDIA aprovecha sus potentes capacidades de simulación para ejecutar dos millones de validaciones de escenarios cada día, lo que aumenta significativamente la eficiencia del entrenamiento de modelos. La empresa está animando activamente a los principales fabricantes de automóviles a adoptar la plataforma Hyperion, con el objetivo de dar un gran salto en estandarización y escalabilidad.
Enfoque centrado en la visión con redundancia integrada
En el ámbito técnico, Wu Xinzhou es un firme defensor de las soluciones basadas en la visión. Sostiene que los sensores visuales ofrecen una densidad de píxeles y unos límites de información muy superiores a los del LiDAR, lo que los hace más que capaces de soportar la conducción asistida de alto nivel. Sin embargo, para los sistemas L3 y L4 más avanzados, NVIDIA sigue considerando el LiDAR como una redundancia de seguridad esencial. Reveló que la empresa está colaborando con proveedores de Europa y EE. UU. para garantizar un soporte de hardware estable para soluciones de conducción inteligente de alto nivel.
Cuenta atrás para el Nivel 4: 30 ciudades para 2028
En medio del debate actual en el sector sobre saltarse el nivel L3 para pasar directamente al L4, Wu Xinzhou adopta una postura pragmática. Cree que el nivel L3 ofrece un valor inmediato al liberar a los conductores humanos de ciertas tareas, mientras que el nivel L4 exige operaciones en la nube sustanciales. Según la hoja de ruta de NVIDIA: está previsto un proyecto de producción en serie con Mercedes-Benz para 2025; se ha planificado una prueba piloto de Nivel 4 con Google para 2027; y para 2028, NVIDIA tiene la intención de asociarse con Uber para ofrecer servicios sin conductor durante los Juegos Olímpicos de Los Ángeles, con el objetivo de cubrir entre 20 y 30 ciudades en todo el mundo.
La IA física se expande: de los coches a los robots
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