Este análisis compara dos enfoques opuestos en el desarrollo de vehículos autónomos, ejemplificados por Tesla y Waymo, destacando cómo “ven” el mundo de forma muy distinta en términos de sensores y filosofía tecnológica.
Comparativa de sensores: Tesla vs. Waymo
| Categoría | Tesla | Waymo |
|---|---|---|
| Arquitectura de percepción | Vision-only | Sensor fusion (visión + radar + LiDAR) |
| Número total de sensores | 8 (solo cámaras) | 24 (14 cámaras, 6 radares, 4 LiDARs) |
| LiDAR | ❌ No usa | ✅ Usa múltiples unidades 360º |
| Radar | ❌ Eliminado desde 2022 | ✅ Integrado como capa intermedia |
| Tipo de cámaras | 360º visión con cámaras HD | Cámaras de corto, medio y largo alcance |
| Redundancia sensorial | Baja (solo un tipo de sensor) | Alta (tres tecnologías complementarias) |
| Dependencia del software | Muy alta: la IA debe inferir profundidad, movimiento, obstáculos y contexto solo con imágenes | Equilibrada: percepción reforzada por datos precisos de profundidad y movimiento |
| Procesamiento a bordo | Chip FSD (Full Self Driving), diseñado por Tesla | Arquitectura con CPU, GPU y ASIC de alto rendimiento |
| Actualización de IA | OTA (Over-the-air) con aprendizaje de flota en tiempo real | Centralizado, pero con fuerte simulación y validación antes del despliegue |
| Ventaja principal | Escalabilidad y coste unitario bajo | Precisión, seguridad y robustez en condiciones adversas |
| Desventaja principal | Dificultad para manejar casos límite (nieve, oscuridad, reflejos) solo con visión | Coste elevado, menor escalabilidad industrial inmediata |
Claves de la comparación
1. Minimalismo vs. Redundancia
Tesla apuesta por un sistema sólo con cámaras: una arquitectura «vision-only» que depende completamente de la inteligencia artificial.
Waymo utiliza una combinación de cámaras, radares y LiDAR, en una estrategia de sensor-fusion para reforzar la fiabilidad en distintos contextos.
2. Costes y escalabilidad
El enfoque minimalista de Tesla reduce el coste de materiales y simplifica la producción en masa.
Waymo, al integrar más hardware, enfrenta mayores costes, pero ofrece un margen de seguridad más amplio en escenarios complejos.
3. Gestión de casos extremos
Waymo puede enfrentarse mejor a condiciones difíciles (noche, lluvia, reflejos) gracias a la redundancia de sensores.
Tesla, sin sensores de profundidad, depende de que su software sea capaz de interpretar correctamente el entorno en todos los casos.
4. Requisitos de computación
Waymo necesita una gran capacidad de procesamiento a bordo para manejar la enorme cantidad de datos de sus sensores.
Tesla utiliza chips propios (FSD) optimizados para eficiencia, y entrena sus modelos con millones de kilómetros en sus flotas mediante actualizaciones remotas.
Ambos caminos tienen méritos y limitaciones. El primero en demostrar fiabilidad real a nivel SAE Nivel 4/5 a escala podría definir el estándar de la industria en la próxima década.
