El poder del 'Shadow Mode' de Tesla: vehículos sin FSD también recolectan datos de conducción

El software de conducción autónoma de Tesla, FSD (Full Self-Driving), no se limita únicamente a los vehículos que cuentan con la función instalada, sino que está ampliando la brecha tecnológica al absorber datos incluso de los vehículos que no utilizan dicha función. Se señala que el 'Shadow Mode' utilizado por Tesla es el motor clave de este proceso.

Vehículos Tesla en todo el mundo entregan datos mediante el 'Shadow Mode'

Según un video de MOTline, Tesla recolecta datos de conducción incluso en vehículos donde la función FSD no está activada. Esto se realiza a través del 'Shadow Mode', algo que Tesla ha mencionado oficialmente. El Shadow Mode es un método en el que, aunque el vehículo no controla la conducción real, la computadora de FSD juzga y calcula la situación de conducción en tiempo real en el "back-end".

El video explica detalladamente el principio de funcionamiento del Shadow Mode. Por ejemplo, ante la presencia de una señal específica y la aparición de una persona, la computadora de FSD decide por sí misma "dónde debe detenerse" y "cuánto tiempo debe esperar". Si este juicio coincide con el movimiento real del conductor, no es necesario realizar una transmisión de datos por separado; sin embargo, si ocurre un punto donde el juicio del conductor y el de FSD divergen, esos datos se clasifican como una situación excepcional.

Los datos recolectados de esta manera se envían a los servidores de Tesla en forma comprimida cuando el vehículo se conecta a internet o utiliza el servicio Premium Connectivity. Como resultado, millones de vehículos Tesla en todo el mundo están proporcionando datos de conducción de sus conductores para el aprendizaje de la inteligencia artificial de Tesla. El presentador lo describió diciendo: "Es como si los usuarios estuvieran pagando por conducir sus autos y, al mismo tiempo, estuvieran entregando datos como tributo a Tesla".

Esta capacidad de recolección de datos de Tesla no se ha logrado en poco tiempo. Según el video, Tesla comenzó el diseño de los chipsets para ejecutar la computadora de FSD en 2016, y los primeros vehículos con dicho chipset salieron a la carretera en 2019. Tesla ha estado continuando su aprendizaje recolectando información de conducción de vehículos que no contaban con la función FSD años antes de que esta se implementara plenamente. Se analiza que, gracias a esto, pudieron lograr un desarrollo gradual desde la versión 12 de FSD basada en e2e (end-to-end) hasta la versión actual 14.

Diferencias en la perspectiva de conducción por generación... El impacto de FSD en los jóvenes

Respecto a los cambios en el mercado que traerá la expansión de la tecnología de conducción autónoma, se analiza que la diferencia en la perspectiva de conducción entre generaciones será una variable decisiva. El video se centra en la característica de la generación que percibe la conducción como un "trabajo". Mientras que los entusiastas de la conducción tradicionales valoran valores tradicionales como la comodidad de marcha o el sonido del motor, para las generaciones jóvenes, la conducción en sí misma puede ser un acto fatigante.

El presentador pronosticó: "Si se les pide a las generaciones jóvenes, como los de los 30 años, que elijan entre un auto con un buen sonido de escape y un manejo divertido, o un auto que conduzca por ellos, elegirán el segundo casi en un 100% de los casos". Es decir, el análisis sugiere que para la generación que evita conducir, la tecnología de conducción autónoma como FSD puede tener un impacto poderoso que vaya más allá de la simple conveniencia y cambie las reglas del juego del mercado. Por otro lado, para la llamada generación 'Young Forty' que disfruta conducir, podría surgir la duda entre elegir un auto con buena comodidad de marcha o sonido de escape frente a FSD, pero para los jóvenes, la conducción autónoma podría ser un criterio de elección abrumador.

"La conducción autónoma es imposible en autos de combustión interna" es un malentendido... No hay restricciones de hardware

Sobre la posibilidad de la conducción autónoma en vehículos de combustión interna, se corrigió un malentendido técnico. Algunos sostienen que es difícil equipar sistemas de conducción autónoma de alto rendimiento en autos de combustión interna, pero se explica que esto es falso. Esto se debe a que la computadora de FSD de Tesla tiene un consumo de energía muy bajo, por debajo de los 100W, y funciona con sistemas de bajo voltaje de nivel 12V o 14V, en lugar de sistemas de baterías de alto voltaje.

De hecho, modelos de combustión interna como el Mercedes-Benz S-Class ya cuentan con hardware de nivel L2+ que incluye chipsets de NVIDIA y múltiples cámaras y radares. Sin embargo, existe una diferencia en términos de control en comparación con los vehículos eléctricos. Mientras que los vehículos eléctricos pueden controlar con precisión la salida del motor mediante valores numéricos, en los vehículos de combustión interna se debe considerar junto con las RPM (revoluciones por minuto del motor) y los cambios de marcha, por lo que se señaló como un desafío técnico que el control podría ser algo antinatural al aplicar un sistema de conducción autónoma. El video menciona la posibilidad de que el control sea algo antinatural en modelos de combustión interna al comparar los sistemas de asistencia de estacionamiento de los nuevos modelos S-Class y GLC.

En conclusión, el contenido principal del video es que es primordialmente posible equipar sistemas de conducción autónoma tanto en vehículos de combustión interna como en vehículos híbridos. La clave de la implementación técnica no depende de la fuente de energía del vehículo, sino de si cuenta con el procesador y el hardware para controlarlo. Por lo tanto, la explicación del presentador es que las afirmaciones de que "la combustión interna no puede realizar la conducción autónoma" o que "es posible a partir de los híbridos" no tienen validez técnica.