La evolución de los sistemas de infoentretenimiento y asistencia a la conducción está experimentando un cambio de rumbo estructural. Si en los últimos años la prioridad de la industria automotriz fue la conectividad básica y la ampliación de las pantallas táctiles y las funciones que permiten controlar, el siguiente paso está en la comprensión del entorno. En el marco de las jornadas tecnológicas del sector, Volvo Cars y Google han presentado una colaboración orientada a crear una nueva generación de experiencias de conducción contextuales mediante el uso de la inteligencia artificial.
La demostración técnica, realizada sobre la plataforma de desarrollo del nuevo Volvo EX60, muestra la integración de la tecnología de cámara para vehículos de Google Gemini. El propósito de este desarrollo es permitir que, mediante los permisos pertinentes del usuario, el sistema del vehículo sea capaz de ver, procesar y entender el entorno físico exterior en tiempo real desde la perspectiva del propio automóvil. Para lograrlo, la arquitectura de software del vehículo combina la comprensión multimodal de la IA con la capacidad de cálculo local.
¿Cómo lee el entorno?
El funcionamiento de este asistente no se limita al reconocimiento de patrones de imagen simple, como hacen los lectores de señales de tráfico actuales basados en cámaras de vídeo. La clave está en la comprensión multimodal, una capacidad de la IA que permite cruzar e interpretar flujos de datos heterogéneos, como comandos de voz, imágenes tomadas en directo y datos cartográficos dinámicos, para asimilar una situación.
Para que este proceso sea viable con la rapidez (fracciones de segundo) que exige la conducción, el Volvo EX60 recurre a una Unidad de Procesamiento Neuronal o NPU dedicada. Lo que hace este hardware es ejecutar las tareas pesadas de inteligencia artificial en el propio vehículo, para así evitar la latencia que supondría enviar constantemente imágenes de alta definición a la nube para su análisis.
Un ejemplo práctico de esta capacidad se está en la gestión del aparcamiento en zonas urbanas congestionadas. Al aproximarse a una plaza de estacionamiento, las cámaras del vehículo registran las señales verticales y las marcas viales. El sistema procesa la información en tiempo real, desglosando las restricciones temporales, los permisos de residentes necesarios o las tarifas aplicables para ofrecer al conductor una indicación clara sobre si puede o no estacionar en ese punto exacto. Del mismo modo, el software puede recordar el significado de señales ambiguas o aportar información sobre comercios y puntos de referencia.
Navegación e indicaciones
Junto con la integración de Gemini, la firma sueca será de las primeras en implementar la denominada navegación inmersiva de Google Maps, lo que supondrá una gran actualización de la interfaz cartográfica. Esta función sustituye la clásica representación plana o en perspectiva esquemática por una vista tridimensional dinámica del entorno que dibuja con fidelidad edificios, túneles, pasos elevados y cruces de vías complejos. Este recurso gráfico es útil en zonas urbanas con edificios, donde la abundancia de intersecciones y rascacielos suele entorpecer la orientación espacial del conductor.
Además, las instrucciones de guiado por voz se han rediseñado para que sean más parecidas al lenguaje natural humano. El navegador deja de limitarse a la medición métrica de las distancias para apoyarse en la fisonomía real de la calle. De este modo, el sistema generará instrucciones unidas a puntos de referencia físicos visibles, indicando, por ejemplo, que el giro debe realizarse tras superar un semáforo específico o una vez rebasado un edificio en concreto. Por ejemplo, podrá indicarte que gires tras llegar al edificio amarillo y rojo.
Esta tecnología de navegación inmersiva está iniciando su despliegue comercial en los modelos EX60, EX90 y ES90 de Volvo. Aunque el desarrollo abre la veda a un entorno de conducción con mayor soporte digital, los modelos de IA predictiva pueden incurrir en imprecisiones de lectura. Corresponderá a la arquitectura definida por software del vehículo acotar los márgenes de error para que estas herramientas operen con la rigidez y fiabilidad que requiere la seguridad vial.