La evolución del piloto urbano en China: del «estudio memorístico» al End-to-End de una sola etapa

1. La era de las reglas: la trampa del «estudio memorístico» para el NOA urbano

El primer gran salto de la conducción inteligente china fue pasar de la autopista a la ciudad. El NOA en autopista es relativamente simple: vía cerrada, geometría uniforme, los actores son principalmente coches. El NOA urbano es otra historia. Semáforos, giros sin protección, peatones, bicicletas eléctricas, repartidores que se saltan los semáforos, la «cremallera» en cruces congestionados — la complejidad crece exponencialmente.

El enfoque dominante al principio: cubrir todos los escenarios posibles con reglas escritas a mano. Miles de if-then-else: cuándo arrancar tras un verde, cuánto frenar ante un coche que se cuela, cómo planificar un giro a la izquierda sin protección. En autopista pasa. En la ciudad falla. Los usuarios chinos de la vía casi no respetan las reglas, y los escenarios de cola larga desbordan cualquier biblioteca de reglas. Un equipo de pruebas lo admitió: «Se siente como estudiar de memoria: brilla en las rutas pre-cartografiadas, y en cuanto aparece un escenario no registrado, duda, se comporta torpemente y devuelve el control al conductor».

Resultado: en 2025, la penetración del NOA urbano en China fue solo del 15,1 %, concentrado en vehículos por encima de 200.000–300.000 RMB. Mientras la cola larga no se domine, la democratización está bloqueada.

2. End-to-End de dos etapas: la transición torpe

La industria pivotó hacia el End-to-End (E2E): una red neuronal profunda reemplaza la pila de reglas. Sensores a la entrada, comandos de conducción a la salida, el sistema aprende a conducir a partir de volúmenes masivos de datos humanos.

La primera ola de E2E en producción fue casi siempre de dos etapas. Etapa 1: convertir los datos crudos de los sensores en una representación intermedia (mapa semántico, áreas transitables, objetos detectados). Etapa 2: a partir de esa representación intermedia, producir la trayectoria o el comando.

El E2E de dos etapas se desplegó más rápido y era más explicable. El defecto fatal es la pérdida de información. La representación intermedia que elige la percepción no garantiza contener cada detalle que la planificación necesita. La frontera entre los dos módulos es, por construcción, un cuello de botella que tira señal a la basura.

En una frase: el E2E de dos etapas sigue siendo «primero percepción, después planificación». La experiencia mejora respecto a las reglas puras, pero el coche sigue conduciendo rígido — frenazos secos, cambios de carril dudosos, control longitudinal entrecortado. Resolvió lo «rígido» sin resolver lo «torpe».

3. End-to-End de una sola etapa: la verdadera «memoria muscular»

En el último año, el End-to-End de una sola etapa ha desatado una carrera armamentística y se ha convertido rápidamente en el consenso técnico de los principales actores. La idea es brutalmente simple: un solo modelo, de principio a fin. Una única red neuronal toma sensores a la entrada y entrega la trayectoria a la salida, sin módulos intermedios definidos manualmente, y toda la pila se optimiza de extremo a extremo contra un objetivo de seguridad.

El rasgo más visible: conducción humana.

El modelo ha desarrollado, en la práctica, una «memoria muscular» de la conducción. No necesita que un ingeniero escriba «ante un cuele, frena X m/s²». El entrenamiento sobre millones de kilómetros humanos le da un sentido del vehículo que se parece a la intuición de un conductor humano: seguimiento suave, anticipar al coche delantero, levantar el acelerador pronto, coordinación fina de dirección y aceleración. No hay volantazos bruscos, ni micro-correcciones, ni paradas precipitadas. Un evaluador del Chery Exeed ET con la pila Horizon HSD de una etapa resumió: «La dirección y el acelerador están coordinados con un tacto muy fino. No hay volantazos bruscos ni correcciones de ida y vuelta.» Esa es la firma de un modelo End-to-End que realmente ha aprendido a conducir.

Hoy, el E2E de una etapa cuenta con el respaldo explícito de Tesla, Huawei, Horizon, Momenta, Bosch, QCraft (轻舟智航) y MOVING ACT (魔视智能), cada uno invirtiendo fuertemente e integrando la arquitectura en vehículos reales.

Arquitectura	Lógica central	Experiencia típica
Era de reglas	if-then-else escritos a mano	«Estudio memorístico»: bien en rutas pre-mapeadas, torpe en la cola larga
E2E dos etapas	Percepción + planificación separadas, entrenamiento conjunto	Despliegue rápido, pero la pérdida de información deja al coche rígido
E2E una etapa	Un único modelo, sensor → trayectoria	«Conducción de intuición»: fluida, humana, robusta en la cola larga

4. La nueva carrera: seguridad, explicabilidad y escala

El E2E de una etapa tiene un techo alto, pero trae un problema nuevo: la trampa de la caja negra. El proceso de decisión es opaco; cuando el coche hace algo raro, no se puede saber si falló la percepción o la planificación. El diagnóstico en campo se vuelve realmente difícil.

El regulador ya se mueve. El 4 de agosto de 2026, el MIIT publicó la primera norma nacional obligatoria china para la conducción autónoma L3 y L4: GB 44721-2026, «Requisitos de seguridad para sistemas de conducción automatizada de vehículos inteligentes y conectados», con entrada en vigor prevista el 1 de julio de 2027. La norma exige un sistema de registro de datos de conducción automatizada a prueba de manipulaciones (la «caja negra del vehículo»), una responsabilidad del fabricante a lo largo de todo el ciclo de vida en materia de seguridad, redundancia hardware en dirección, freno y controlador de conducción inteligente, y prohíbe términos de marketing engañosos como «totalmente autónomo», «L2.999» o «cuasi-L3».

Antes, el 17 de septiembre de 2025, el MIIT ya había abierto la consulta pública de otra norma obligatoria — «Requisitos de seguridad para sistemas de asistencia al conductor combinada» — que apunta a la capa L2 (control de crucero adaptativo, centrado de carril, NOA) y establece una base uniforme para la detección de manos/ojos fuera del volante, el cambio de carril y la cadena de registro de datos para análisis de incidentes.

Con la regulación endureciéndose, la competencia se desplaza de «quién tiene el techo más alto» a «quién hace que el E2E sea a la vez inteligente y fiable». Los principales actores están invirtiendo en E2E de una etapa explicable y seguro: tejer los mecanismos de seguridad en la propia arquitectura del modelo y proporcionar puntos intermedios de monitorización auditables que tanto ingenieros como reguladores puedan inspeccionar.

La escala entra en aguas serias. En 2026, el número de modelos de producción con E2E de una etapa debería alcanzar varias decenas. En noviembre de 2025, Bosch desplegó la primera solución avanzada de E2E de una etapa en producción en serie de la industria en el Chery Exeed Sterra ES. En el primer semestre de 2026, ZYT (antes DJI Automotive) comenzó a desplegar su modelo E2E 4.0 «高悟性» a propietarios existentes de FAW Hongqi vía OTA, empezando por el Hongqi HS6 PHEV y el Tiangong 05.

Cierre

El arco del piloto urbano chino es nítido. Del «estudio memorístico» de las reglas escritas a mano, pasando por la torpe transición del E2E de dos etapas, hasta el E2E de una etapa hoy producido en serie, ha sido una salida gradual de «cómo hacer que el coche aprenda a conducir» hacia «cómo hacer que el coche conduzca como una persona».

La próxima estación es más difícil que la anterior. No basta con que el sistema sea fluido; debe ser transparente, verificable y lo bastante barato para salir del club de los 200.000+ RMB. La verdadera «democratización» del NOA urbano llegará el día en que un modelo de una etapa con su caja negra bajo el asiento pueda ser vendido, mantenido y explicado de forma segura a la mitad del precio de un flagship actual. Ese día, y no el de una demo aislada, definirá la próxima década de la conducción inteligente china.