Autonomía total en Tesla: ¿Elon Musk vuelve a contradecirse?
Mientras Musk defiende que solo las cámaras bastan para guiar a los autos de Tesla, admitió que combinar visión con radar de alta definición sería más seguro
Tesla Cybercab. Crédito: Tesla. Crédito: Cortesía
La conducción autónoma se ha convertido en la gran promesa de Tesla y en una de las banderas personales de Elon Musk. Desde hace años, el magnate insiste en que sus autos podrán conducirse sin intervención humana gracias a un sistema basado únicamente en cámaras.
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No obstante, las recientes revelaciones han puesto en entredicho ese discurso y han abierto una nueva discusión en torno a la viabilidad real de su estrategia.
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Según filtraciones difundidas por Electrek, Musk habría reconocido en mensajes privados que la mejor solución sería combinar visión con radar de alta resolución, contradiciendo de manera directa su defensa pública de un enfoque exclusivo con cámaras.
La noticia generó escepticismo tanto en el sector tecnológico como entre los reguladores, que ya venían cuestionando las afirmaciones de Tesla sobre la seguridad de sus sistemas.
Cámaras vs. LiDAR: dos caminos enfrentados
Para entender la polémica, es clave repasar el debate tecnológico que divide a la industria del automóvil autónomo. Por un lado, el LiDAR (Light Detection and Ranging) emite pulsos de láser que permiten crear un mapa tridimensional extremadamente preciso del entorno.
Su capacidad de medir distancias con gran exactitud lo convierte en un sensor ideal para detectar obstáculos y calcular trayectorias seguras, incluso con baja iluminación. El inconveniente es su alto costo y su sensibilidad frente a condiciones climáticas adversas como lluvia o niebla.
En el otro extremo se ubican las cámaras, una opción mucho más barata que puede costar apenas unos cientos de dólares frente a los miles del LiDAR. Gracias a algoritmos de inteligencia artificial, permiten identificar señales de tráfico, peatones y semáforos.
Sin embargo, su gran desventaja es la dependencia de la luz y la dificultad para calcular profundidad de manera natural, lo que incrementa la carga de procesamiento del sistema.
La mayoría de expertos defiende un modelo híbrido que combine cámaras, radar y LiDAR, con el fin de aprovechar la redundancia de datos y reducir riesgos en situaciones límite.
La apuesta de Tesla y la visión de Musk
Desde 2021, Tesla eliminó los radares de sus modelos más populares —Model 3, Y, S y X— para enfocarse exclusivamente en cámaras bajo el sistema llamado Tesla Vision.
Musk argumentó en su momento que los sensores adicionales solo añadían ruido e incertidumbre al software, y que la visión por sí sola sería más segura.
Esa posición marcó una diferencia clara frente a otras compañías como Waymo, Cruise o Baidu, que apuestan por soluciones combinadas y que ya han logrado operar vehículos sin conductor en entornos reales y bajo condiciones climáticas complicadas.
La reciente filtración, sin embargo, muestra que el propio Musk escribió que “Vision + radar de alta resolución sería más seguro que solo visión”. Esta frase deja en evidencia la contradicción entre lo que defiende en público y lo que admite en privado.
Repercusiones en la industria y en la reputación de Tesla
El escepticismo no es nuevo. Musk lleva años prometiendo que la conducción totalmente autónoma llegará “el próximo año”, una predicción que nunca se ha cumplido. Desde 2016 anunció que todos los Tesla contarían con hardware suficiente para alcanzar la autonomía total, pero hoy reconoce que los vehículos con Hardware 3 (HW3) no podrán lograrlo sin actualizarse al HW4, algo que él mismo calificó de “doloroso y difícil”.
La polémica se intensifica en un momento en que Tesla enfrenta investigaciones en Estados Unidos y Europa por supuesta publicidad engañosa. Los reguladores cuestionan que la compañía promocione funciones como “Autopilot” o “Full Self-Driving” cuando en realidad requieren supervisión constante del conductor.
Además, los problemas técnicos persisten: frenazos fantasma, errores en la lectura de carriles o dificultades bajo lluvia siguen siendo reportados por usuarios y han alimentado investigaciones de la NHTSA, la agencia de seguridad vial estadounidense.
Robotaxis bajo la lupa
En junio, Tesla lanzó un servicio piloto de robotaxi en Austin, Texas. Sin embargo, los vehículos circulan con un “monitor de seguridad” en el asiento delantero, lo que refleja que la tecnología aún no está lista para operar sin supervisión.
Los fallos detectados —como frenadas bruscas sin motivo aparente o errores al cambiar de carril— han puesto en entredicho la viabilidad del proyecto y ya son objeto de una demanda colectiva por parte de accionistas, que acusan a Musk de exagerar la madurez tecnológica del sistema.
Este escenario contrasta con compañías como Waymo, que ya despliegan flotas de vehículos completamente autónomos en varias ciudades de Estados Unidos, con capacidad de operar bajo condiciones climáticas desafiantes.
Un estilo comunicativo cuestionado
Más allá de la parte técnica, el episodio refuerza la percepción de que Musk suele prometer más de lo que puede cumplir. Desde el fallido proyecto del Hyperloop hasta los retrasos del robot Optimus, su historial de anuncios incumplidos ha erosionado la confianza de algunos inversores.
En el caso de la conducción autónoma, esa falta de coherencia entre lo dicho en público y lo admitido en privado golpea directamente la credibilidad de Tesla.
Para los consumidores, la transparencia es clave: quienes invierten en un coche con funciones de asistencia esperan que las promesas estén respaldadas por hechos y no solo por declaraciones optimistas.
La importancia de la redundancia tecnológica
El debate sobre el uso de cámaras frente a LiDAR y radar no es solo una cuestión de costos o estrategia de negocio.
En términos de seguridad, la redundancia tecnológica es crítica: si una cámara falla por deslumbramiento o baja visibilidad, otro sensor debería suplir esa carencia. Apostar únicamente por un sistema implica eliminar esa red de seguridad.
Mientras tanto, el resto de la industria sigue avanzando hacia modelos mixtos, integrando varios tipos de sensores para garantizar un funcionamiento más robusto.
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