La carrera por el coche autónomo sigue avanzando y cada vez se amplía a más ciudades del mundo. Uno de los movimientos recientes más llamativos llega desde Japón, donde la startup estadounidense Nuro ha comenzado a probar su tecnología de conducción autónoma en las calles de Tokio. Se trata de la primera expansión internacional significativa de la empresa, que hasta ahora había concentrado la mayor parte de sus pruebas en Estados Unidos.

La decisión de desplegar vehículos en la capital japonesa no es casual. Tokio representa un entorno complejo para cualquier sistema de conducción automatizada: tráfico denso, calles estrechas, normas de circulación diferentes y conducción por el lado izquierdo. Todo ello convierte a la ciudad en un laboratorio interesante para probar algoritmos de inteligencia artificial capaces de conducir sin intervención humana. Este movimiento también refleja la creciente competencia en el sector de los robotaxis y de la movilidad autónoma, donde empresas tecnológicas, fabricantes de automóviles y plataformas de transporte compiten por desarrollar sistemas capaces de operar a gran escala.

Tokio como laboratorio para el coche autónomo

La llegada de vehículos de prueba de Nuro  a Japón marca un paso relevante en el proceso de internacionalización de las tecnologías de conducción automatizada. Los primeros vehículos utilizados en las pruebas son coches de producción adaptados con el sistema de software de la compañía, equipados con sensores y supervisados por un conductor de seguridad. Según la información disponible, estos vehículos comenzaron a circular por carreteras públicas en Tokio recientemente, en lo que constituye el primer despliegue internacional de la empresa.

Uno de los aspectos técnicos más interesantes de estas pruebas es que el software de conducción autónoma no fue entrenado específicamente con datos de conducción japoneses antes de circular por la ciudad. La empresa afirma que su sistema utiliza lo que denomina “zero-shot autonomous driving”, un enfoque basado en modelos de inteligencia artificial capaces de generalizar comportamientos de conducción a partir de patrones aprendidos previamente. En teoría, este tipo de arquitectura permite que el sistema se adapte a entornos nuevos sin necesidad de recopilar millones de kilómetros de datos locales antes de iniciar las pruebas. La compañía explica el enfoque en un comunicado recogido por varios medios tecnológicos.

Desde un punto de vista técnico, los vehículos incorporan un conjunto de sensores que combina cámaras de alta resolución, radares de onda milimétrica y sistemas lidar capaces de generar mapas tridimensionales del entorno en tiempo real. En plataformas de conducción autónoma de nivel 4 —el objetivo declarado por Nuro— la fusión de sensores permite detectar objetos a distancias superiores a los 200 metros y procesar la información con latencias inferiores a los 100 milisegundos. Este tipo de arquitectura requiere sistemas informáticos capaces de ejecutar decenas de redes neuronales en paralelo, con capacidades de cálculo que pueden superar los 500 TOPS (tera operaciones por segundo) en hardware dedicado.

El reto técnico de conducir en Japón

Tokio plantea desafíos técnicos diferentes a los de ciudades estadounidenses donde muchas empresas han probado previamente sus sistemas. La circulación por la izquierda, la señalización distinta y la elevada densidad de tráfico obligan a los algoritmos de percepción y planificación a interpretar situaciones nuevas. Además, la capital japonesa cuenta con una gran cantidad de intersecciones complejas, peatones y bicicletas, lo que incrementa el número de escenarios que el software debe manejar correctamente.

La empresa señala que antes de iniciar las pruebas en carretera abierta se realizaron simulaciones a gran escala y ensayos en circuitos cerrados. También se utilizó una fase denominada “shadow mode”, en la que el software analiza el entorno y toma decisiones hipotéticas mientras un conductor humano mantiene el control del vehículo. Este procedimiento permite comparar las decisiones del algoritmo con las del conductor y evaluar su rendimiento antes de activar la conducción automatizada real.

Desde un punto de vista técnico, la planificación de trayectorias en un coche autónomo implica resolver problemas de optimización en tiempo real. El sistema debe calcular rutas seguras teniendo en cuenta la dinámica del vehículo, la posición de otros usuarios de la vía y las restricciones de tráfico. En entornos urbanos densos, el algoritmo puede evaluar cientos de posibles trayectorias cada segundo, seleccionando aquella que minimiza el riesgo y respeta las normas de circulación.

Otro aspecto relevante es la capacidad del sistema para interpretar comportamientos humanos imprevisibles. En ciudades como Tokio, donde el tráfico es constante y los peatones cruzan con frecuencia, los modelos de predicción deben estimar probabilidades de movimiento para cada objeto detectado. Estos cálculos se realizan mediante redes neuronales entrenadas con grandes conjuntos de datos que contienen ejemplos de interacciones reales entre vehículos y peatones.

Nuro y su tecnología de conducción autónoma

Nuro es una startup fundada por ingenieros que previamente trabajaron en el proyecto de conducción autónoma de Google. Desde su creación en 2016, la empresa ha desarrollado varias generaciones de tecnología para vehículos autónomos. Inicialmente se centró en pequeños vehículos de reparto sin conductor, diseñados para transportar mercancías a baja velocidad. Sin embargo, en los últimos años la compañía ha reorientado su estrategia hacia el desarrollo de software de conducción autónoma que puede integrarse en vehículos de terceros.

El sistema principal de la empresa se conoce como Nuro Driver, una plataforma de conducción autónoma basada en inteligencia artificial que integra percepción, predicción y planificación en un único conjunto de algoritmos. Este enfoque pretende simplificar la arquitectura tradicional de los sistemas autónomos, que a menudo utilizan módulos independientes para cada función. Según la compañía, el uso de modelos de aprendizaje profundo permite mejorar la capacidad del sistema para adaptarse a entornos nuevos.

En términos de hardware, los vehículos de prueba utilizan ordenadores de alto rendimiento capaces de procesar grandes cantidades de datos sensoriales. Un coche autónomo típico puede generar entre 1 y 4 terabytes de datos por hora de conducción, procedentes de cámaras, radares y lidar. Estos datos se procesan en tiempo real mediante unidades de procesamiento gráfico y aceleradores especializados en inteligencia artificial.

La empresa también ha establecido alianzas con otras compañías del sector de la movilidad. Entre ellas se encuentran Uber y el fabricante de vehículos eléctricos Lucid, con los que trabaja en el desarrollo de futuros servicios de robotaxi. Según diversas informaciones del sector, el objetivo es integrar la tecnología de conducción autónoma en flotas de vehículos eléctricos que puedan operar como taxis sin conductor en ciudades seleccionadas.

Un mercado cada vez más competitivo

La expansión de Nuro hacia Japón se produce en un momento en el que la competencia en el sector de los vehículos autónomos es especialmente intensa. Empresas como Waymo, Zoox o Tesla también están desarrollando tecnologías similares, cada una con estrategias diferentes. Algunas se centran en servicios de robotaxi, mientras que otras buscan integrar funciones de conducción automatizada en vehículos de consumo.

Japón se ha convertido en un escenario interesante para estas pruebas. Varias compañías internacionales han iniciado proyectos piloto en el país, aprovechando su infraestructura urbana avanzada y la apertura gradual de las autoridades a este tipo de tecnologías. No obstante, el marco regulatorio japonés aún está en proceso de adaptación y se espera que evolucione a medida que aumenten las pruebas en carretera.

La competencia también se refleja en las inversiones que recibe el sector. Empresas de conducción autónoma han recaudado miles de millones de dólares en financiación durante la última década. Nuro, por ejemplo, ha contado con inversiones de empresas tecnológicas y fondos de capital riesgo que han apoyado el desarrollo de su plataforma de inteligencia artificial.

Desde el punto de vista técnico, la industria busca alcanzar niveles de autonomía cada vez más altos. El objetivo final es el denominado nivel 5 de autonomía, en el que el vehículo puede circular sin intervención humana en cualquier entorno. Sin embargo, la mayoría de los sistemas actuales se sitúan en el nivel 4, donde el coche puede conducir de forma autónoma en condiciones específicas pero todavía requiere supervisión humana en determinados escenarios.

El futuro de la movilidad autónoma

La llegada de pruebas internacionales como las de Nuro en Tokio sugiere que la industria del coche autónomo está entrando en una nueva fase. Durante la última década, muchas empresas han desarrollado tecnologías en entornos controlados o en ciudades concretas. El siguiente paso consiste en demostrar que estos sistemas pueden adaptarse a diferentes países, infraestructuras y estilos de conducción.

Si este enfoque funciona, podría acelerar la expansión global de los servicios de movilidad autónoma. Las plataformas de transporte podrían operar flotas de robotaxis en múltiples ciudades sin necesidad de entrenar un sistema completamente nuevo para cada mercado. En teoría, esto reduciría costes y permitiría desplegar la tecnología con mayor rapidez.

Sin embargo, todavía quedan retos importantes. La seguridad sigue siendo el principal desafío, ya que los sistemas autónomos deben demostrar que pueden conducir con un nivel de fiabilidad superior al de los humanos. También existen cuestiones regulatorias y éticas relacionadas con la responsabilidad en caso de accidente y la interacción entre vehículos autónomos y conductores humanos.

En este contexto, las pruebas en Tokio servirán como un indicador importante del progreso de la tecnología. Si los sistemas de Nuro consiguen adaptarse a un entorno tan complejo, podría ser una señal de que la conducción autónoma está acercándose a un nivel de madurez suficiente para su adopción a gran escala.

Reflexiones finales

El despliegue de Nuro en Japón muestra cómo el desarrollo del coche autónomo está pasando de ser un experimento tecnológico a convertirse en una carrera global por dominar el futuro del transporte. Las pruebas en ciudades complejas como Tokio permiten evaluar si los modelos de inteligencia artificial realmente pueden generalizar su comportamiento y conducir de forma segura en cualquier entorno.

Aunque aún faltan años para que los robotaxis sean algo cotidiano en todas las ciudades, el progreso técnico de los últimos años es evidente. Los sistemas actuales utilizan sensores más precisos, procesadores especializados y algoritmos de aprendizaje profundo capaces de analizar enormes volúmenes de datos en tiempo real. Si estas tecnologías continúan evolucionando al ritmo actual, es probable que la próxima década vea la expansión progresiva de vehículos autónomos en el transporte urbano.