A la fecha no son pocas las compañías automotrices a nivel global que ofrecen vehículos con avanzadas asistencias a la conducción y tecnologías que se acercan a la conducción autónoma. Para determinar su nivel de desarrollo y seguridad, en China se realizó una prueba de estos sistemas a 36 diferentes modelos presentes en ese mercado y en 15 diferentes escenarios de conducción con riesgos controlados pero reales.
El test, que implicó el cierre total de 15 carreteras, consistió en replicar situaciones comunes tanto en ciudad como en autopista. Las pruebas incluyeron maniobras como evitar colisiones en rotondas, responder ante peatones, motos que cambian de carril o autos que se incorporan sin ceder el paso.
A pesar de tratarse de pruebas a baja velocidad y con buen clima, recoge un artículo de motorpasion.com, la mayoría de los vehículos mostró respuestas peligrosamente erráticas. Algunos no frenaban a tiempo, otros actuaban de forma agresiva, e incluso hubo unidades que continuaron circulando tras sufrir impactos, sin detectar el accidente.
La estadounidense Tesla fue una de las pocas marcas que destacó en las pruebas con el Model X, cuyos sistemas evitaron choques en ocho de las nueve pruebas urbanas, y el Model 3 tuvo un rendimiento aceptable. En el promedio general, marcas como Aito, Avatr y Toyota también lograron posiciones destacadas.
En contraste, marcas como Zeekr, Xiaomi y especialmente Baojun obtuvieron resultados preocupantes. El modelo Xiangjing de Baojun falló en todos los test urbanos, siendo el peor evaluado.
En el reporte se indica además que los expertos atribuyen las fallas a un problema estructural en el entrenamiento de los algoritmos. Según Lu Guang Quan, académico de la Universidad de Aeronáutica y Astronáutica de Pekín, los sistemas basados en machine learning pueden replicar malos hábitos aprendidos de los propios usuarios, dejando en evidencia que aún falta esperar para sistemas altamente confiables.
