La lección que Tesla podría aprender de los robots aspiradores chinos en la guerra de cámaras vs LiDAR

Light Detection and Ranging.

Detrás de la tecnología LiDAR se encuentra el término Detección y Medición de la Luz. Esta técnica emplea pulsos de luz para cartografiar el entorno, identificando con precisión cada rincón de un espacio cerrado o abierto casi en tiempo real, además de recrear entornos tridimensionales con gran exactitud.

Para comprender mejor el funcionamiento de un radar LiDAR, es aconsejable ver el vídeo de Mark Rober, donde compara un automóvil equipado con este sistema y un Tesla, que se basa únicamente en cámaras para detectar los obstáculos en su camino.

A pesar de las controversias alrededor de las pruebas de Rober, el vídeo ilustra claramente las ventajas del LiDAR como un sistema exhaustivo. De forma accesible, el sistema utiliza la velocidad de la luz para emitir pulsos infrarrojos que rebotan en los objetos. Luego, el sistema calcula la distancia al objeto basándose en el tiempo que tarda el pulso de luz en llegar y regresar.

Dado que los pulsos de luz son extremadamente pequeños y se transmiten a la alta velocidad de la luz, puede mapear objetos con una precisión casi instantánea.

Recientemente, tras el vídeo de Mark Rober, resurgió la discusión sobre si es más efectivo utilizar un sistema LiDAR o uno basado exclusivamente en cámaras y recreaciones mediante software para asegurar un óptimo desempeño en la conducción autónoma. Esta controversia ha llevado a algunos a probar a lanzar su Tesla contra un muro, simulando una situación al estilo Correcaminos.

Tesla ya ha dejado claro que apostará completamente por las cámaras para gestionar sus sistemas de asistencia a la conducción y, eventualmente, de conducción totalmente autónoma con los robotaxis planeados para las calles.

Algo similar ocurrió con los robots aspiradores para el hogar. Aunque iRobot era líder en el mercado, ha experimentado pérdidas significativas debido a la competencia de los fabricantes chinos.

El secreto de estos competidores: optaron por el uso de LiDAR en lugar de confiar únicamente en las cámaras.

Lecciones que Tesla podría aprender de un robot aspirador

«Tenemos dudas sustanciales», afirmaban los propietarios de iRobot respecto a su capacidad para continuar operando. Como explicaba mi colega Javier Pastor, cuando Amazon consideró adquirir iRobot en 2022 (proceso que fue interrumpido por razones regulatorias), la empresa estaba valorada en 1.200 millones de dólares.

Para el tercer trimestre de 2024, la valoración había caído a unos 200 millones de dólares. Poco después, la situación no había mejorado significativamente. En 2024, iRobot sufrió pérdidas superiores a 145 millones de dólares, aunque logró reducirlas en un 52%.

La empresa enfrentó una tormenta perfecta. La demanda de robots domésticos y otros productos, como computadoras, se desplomó después de la pandemia. Esto coincidió con el lanzamiento de productos chinos más rápidos y eficientes que empleaban LiDAR.

El sistema LiDAR permite a los robots aspiradores identificar mejor los obstáculos y mapear con precisión el hogar, logrando un trabajo más rápido y eficaz. El rendimiento es especialmente sobresaliente cuando se integra con cámaras y sistemas de inteligencia artificial para detectar obstáculos pequeños que podrían ser pasados por alto.

En los últimos años, esta ha sido la tendencia en el mercado de limpieza del hogar. La combinación de este sistema con precios más competitivos ha impulsado las ventas de robots aspiradores chinos, dedicando a iRobot un menor porcentaje de cuota de mercado.

La comparación con Tesla y el mercado de vehículos eléctricos chinos es evidente. Estos últimos están incorporando sensores LiDAR en sus coches y ofrecen un producto comparable o superior a los europeos y a Tesla, por una fracción de su coste. El Xiaomi SU7 y su favorable recepción son una clara indicación de esto.

Tesla sostiene desde hace tiempo que los LiDAR no son esenciales para mejorar los sistemas de conducción autónoma, pero los estudios indican que, al igual que con los robots aspiradores, el mejor rendimiento se logra cuando se combinan ambas tecnologías, LiDAR y cámaras.

En el caso de Xiaomi, los vídeos que muestran el funcionamiento de su sistema de conducción autónoma completa son impresionantes, con un comportamiento parecido al humano y gestionando bien los espacios acotados. Esto es viable porque, entre otros factores, un LiDAR es más preciso para calcular distancias y tiene menos problemas en condiciones de poca luz. También evita el riesgo de que las cámaras se deslumbren, evitando frenazos inesperados.

Hasta ahora, todo sugiere que Tesla no está dispuesta a abandonar su enfoque «todo cámara» para reducir costes. Este enfoque ha resultado efectivo hasta ahora, pero debe demostrar ser tan eficiente como sistemas más avanzados. Además, está en juego el mayor mercado mundial de coches eléctricos. En China, donde los fabricantes extranjeros están teniendo dificultades frente a la competencia local, Tesla enfrenta un reto significativo en 2025.

Foto | Tesla e iRobot