El autoaprendizaje de la IA impulsará el desarrollo de los vehículos autónomos

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Según un informe de Frost & Sullivan, para el año 2025, se alcanzará el Nivel 4 en la tecnología de autoaprendizaje en la industria automovilística, lo que será vital para las nuevas compañías de movilidad, fomentando las alianzas con los OEM.

El autoaprendizaje de la inteligencia artificial (AI) en los automóviles resultará clave para desbloquear las capacidades de los vehículos autónomos y aumentar el valor para los usuarios finales a través de la asistencia virtual. Además, esto ofrecerá a los OEM nuevas fuentes de ingresos a través de licencias, asociaciones y nuevos servicios de movilidad. Simultáneamente, estos casos de uso atraerán a esta industria a empresas relacionadas con la tecnología, el Internet de Cosas (IoT) y proveedores de servicios de movilidad. Éstas son algunas de las predicciones que ha publicado la consultora Frost & Sullivan en su último informe sobre el mercado de la automoción. 

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Según establece la compañía, para el año 2025, se alcanzará el Nivel 4 en la tecnología de autoaprendizaje en la industria automovilística, lo que será vital para las nuevas compañías de movilidad, fomentando las alianzas con los OEM. Precisamente, éstos ya están realizando inversiones o adquisiciones estratégicas para la tecnología de autoaprendizaje de Nivel 3 y Nivel 4.

“Se espera que las compañías de tecnología sean el nuevo Tier I para los OEM en tecnología de autoaprendizaje”, explica Sistla Raghuvamsi, analista de investigación de movilidad inteligente de Frost & Sullivan. Y añade: “Google y Nvidia serán empresas claves dentro de este espacio, dominando el mercado en 2025. Mientras tanto, 13 OEM invertirán más de 7.000 millones de dólares en el desarrollo de varios casos de uso de inteligencia artificial. Hyundai, Toyota y GM representarán el 53,4% de la participación total de esa inversión”, asegura.

El reto para los desarrolladores de tecnología radica en reunir los datos necesarios para enseñar a la IA con el fin de impulsar las capacidades de autoconducción. Esto está fomentando el desarrollo de simulaciones artificiales para ejecutar la IA entrenada, así como la creación de sistemas de bajo coste de Nivel 2 para el análisis y la asistencia en la conducción que eventualmente pueden proporcionar datos para los Niveles 3 y 4.

“La alta capacidad de procesamiento con bajo consumo de energía será fundamental para permitir varios niveles de autoaprendizaje en los vehículos”, apunta Raghuvamsi, quien vaticina que, en el año 2025, el Nivel 4 de autoaprendizaje en los automóviles se integrará en las redes domésticas, laborales y comerciales, mejorando el valor para los usuarios finales.

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