Parte 18 La autonomía de la inteligencia artificial, la cuarta ola.
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Una vez que las máquinas pueden ver y escuchar alrededor de ellas serán capaces de moverse con seguridad y trabajar productivamente. La autonomía de la inteligencia artificial representa la integración y culminación de las tres precedentes olas fusionando la habilidad de optimizar de las máquinas de extremadamente grupos complejos de datos con sus recientemente nuevos poderes sensoriales encontrados.
Combinando esos poderes sobrehumanos deriva hacia máquinas que no solo entienden al mundo alrededor de ellos sino que lo modelan. Los autos autónomos pueden estar en la mente estos días, pero antes que profundicemos en vehículos autónomos es importante abrir el lente y reconocer cuan profundo y ancho tendrá la huella de la autonomía de la inteligencia artificial. Los dispositivos autónomos revoluciónaran mucho de nuestras vidas, incluyendo nuestros centros comerciales, restaurantes, ciudades fábricas y departamentos de bomberos . Cómo las otras olas esto no sucederá todo el mismo tiempo. Las aplicaciones tempranas robóticas trabajaron solo en medio ambientes altamente estructurados en donde puedan crear valor económico inmediato. Esto significa fábricas, almacenes, bodegas y granjas.
Pero no están ya esos lugares altamente automatizados? no han tomado pesadas máquinas el trabajo de los obreros y las fábricas? Sí, el mundo desarrollado ha reemplazado mucho en músculo humano con poderosas máquinas pero mientras esas máquinas han sido automatizadas no son autónomas. Pueden repetir una acción pero no pueden tomar decisiones o improvisar de acuerdo a condiciones cambiantes. Están totalmente ciegas a las entradas visuales, deben ser controladas por un humano o crear de una forma que no cambia, pueden hacer tareas repetitivas, pero no pueden lidiar con desviaciones o irregularidades en los objetos que manipulan. Pero dándoles a las máquinas el poder de ver, el sentido del tacto y la habilidad para optimizar de los datos podemos expandir el número de tareas que pueden hacer.
Los campos de fresas y los robots escarabajo
Algunas de estas aplicaciones ya están a la mano. Piscar fresas como ejemplo, suena como una tarea directa y la habilidad para encontrar, juzgar y arrancar los frutos de las plantas era imposible de automatizar antes de la autonomía de la inteligencia artificial. En vez de cientos trabajadores que tenían que caminar encorvados a través de los campos de fruta todos los días, todo el día usando sus ojos y los dedos para hacer el trabajo.
Ahora una startup Californiana llamada Traptik ha creado un robot que puede hacer la tarea. El dispositivo es colocado en la parte posterior de un pequeño tractor o de un vehículo autónomo utiliza avanzados algoritmos de visión para encontrar las fresas entre el océano de follaje. El mismo algoritmo verifica el color de la fruta para juzgar su madurez y una mano mecánica delicadamente las arranca, sin daños a las frutas.
Los almacenes de Amazon nos dan un vistazo temprano de cómo pueden ser tan transformadoras esas tecnologías. Hace 5 años se veían como las tradicionales bodegas con largos pasillos de estanterías sedentarias con humanos caminando o manejando para buscar inventario. Ahora los humanos se quedan quietos y los estantes se acercan a ellos. Los almacenes son cubiertos con grupos itinerantes de robots autónomos parecidos a escarabajos autónomos como robots que se escabuyen abajo de las estibas altas y cuadradas de mercancías asentadas a sus espaldas. Desapareciendo la necesidad de moverlas con un montacargas tradicional operado por humanos.
Estos escarabajos recorren el piso del almacén evitando chocar entre ellos y llevando una gran cantidad de ítems a los humanos, en posición fija, que necesitan los productos. Todo lo que necesitan hacer los empleados es tomar el producto de la estiba, escanearlo y colocarlo en una caja. Los humanos se mantienen en una sola posición mientras que el almacén ejecuta un elegante coreografía de ballet alrededor de ellos.
Todo lo que tienen estos robots autónomos en la parte baja de la estiba de productos es que crean un valor economico para los dueños.
Como ya se dijo la autonomía de la inteligencia artificial aparecerá primero en los establecimientos comerciales porque esos robots crean un retorno tangible de la inversión haciendo los trabajos que están encareciendose o son más difíciles de encontrar.
Los trabajadores domésticos en los Estados Unidos cómo los asistentes de limpieza, cocineros y cuidadores toman este criterio también, pero no es probable que se vean automátizados en la casa por un largo tiempo. A diferencia de las películas de ciencia ficción que nos han hecho pensar, los robots autónomos para el hogar por el momento están fuera del alcance. Simplemente porque limpiar un cuarto o cuidar a un bebé excede las capacidades actuales de la inteligencia artificial y nuestros desordenados medio ambientes hogareños constituyen obstáculos para tontos robots.
Inteligencia en Enjambres
La tecnología de la autonomía se convierte más ágil y más inteligente veremos algunas increíbles aplicaciónes salvavidas particularmente con los drones. Enjambres de drones autónomos podrían trabajar en equipo fuera de tu casa para pintar el exterior en unas cuantas horas. Drones resistentes al fuego harán trabajos combatiendo los incendios forestales con cientos de veces mayor eficiencia que las tripulaciones de bomberos humanos. Otros drones harán operaciones de búsqueda y rescate en las horas posteriores a los huracanes o temblores llevando alimento y agua a los varados y haciendo equipo con Los drones cercanos para hacer puentes aéreos para sacar a las personas de la zona afectada.
Dentro de esa línea China será casi seguro que tomará el liderazgo en la tecnología de la autonomía de los drones autónomos. Shenzhen es la casa de DTI el mejor fabricante de drones y al que el renombrado periodista de tecnología Chris Anderson le llamó “la mejor compañía que he encontrado”. DTI se estima que tiene el 50% del mercado norteamericano y una mayor proporción en los segmentos de gama alta . La compañía dedica enormes recursos para la investigación y desarrollo y está actualmente ya desplazando algunos drones para uso industrial y uso personal. La tecnología de enjambres todavía está en su infancia pero conectada dentro de el ecosistema de hardware, de Shenzhen sin par en el mundo, los resultados serán impresionantes.
Mientras los enjambres transforman los cielos, los autos autónomos transformarán las calles. Esa aplicación irá más allá del transporte, hará impacto en el medio ambiente urbano, en los mercados laborales y en como organizamos nuestros días.
Compañías como Google han demostrado que los autos que se manejan solos serán mucho más seguros y más eficientes que los conductores humanos. Ahora mismo docenas de startups, gigantes tecnológicos productores de autos tradicionales y fabricantes de autos eléctricos están en una carrera para ser los primeros en comercializar la tecnología. Google, Baidu, Didi, Tesla y otros muchos están haciendo equipos probando tecnologías y recolectando datos en la ruta para sacar a los humanos completamente fuera de la ecuación.
El líder en la carrera es Google a través de su empresa Waymo y Tesla representan dos diferentes filosofías para el despliegue autónomo, dos enfoques con ecos espeluznantes en las políticas de las dos superpotencias.
El enfoque de Google versus el enfoque de Tesla
Google fue la primera compañía en desarrollar la tecnología de conducción autónoma, pero ha sido relativamente lenta en desplegarla a gran escala. Detras está la precaución, es una filosofía de construir un producto perfecto y luego hacerlo brincar y directo hacia la autonomía total una vez que el sistema sea mucho más seguro que los conductores humanos. Es un enfoque perfeccionista, uno con una muy baja tolerancia al riesgo de las vidas humanas y la reputación corporativa también es un signo de cuánto liderazgo tiene Google en la competencia.
Tesla ha tomado un enfoque incremental en un intento para recuperar el terreno. La compañía de Elon Musk ha empezado a implementar algunas características autónomas a los autos tan pronto se hacen disponibles, el autopilot para las autopistas, la auto conducción para evitar choques, la capacidad de auto estacionamiento es un enfoque, que acelera la velocidad de implementación mientras acepta cierto grado de riesgo.
Los dos enfoques están cargados del mismo poder de la inteligencia artificial: datos. Los autos autónomos deben ser entrenados con millones y probablemente billones de millas de manejo de forma tal que puedan aprender a identificar objetos de miles de diferentes vehículos y peatones. Estos datos obtenidos se almacenan en un cerebro central, el conjunto de algoritmos que alimenta el sistema de decisiones de la flota. Esto significa que cuando un auto autónomo encuentra una nueva situación; todos los autos en el mismo algoritmo aprenden de ellos.
Google ha tomado un enfoque de estudio de obtener datos, manejando su propia pequeña flota de vehículos equipados con muy costosos sensores tecnológicos.
Tesla en su lugar empezó instalando equipo económico en sus vehículos comerciales permitiendo a la compañía obtener datos para ellos, cuándo utilizan algunas características autónomas.
Los diferentes enfoques les han permitido obtener una masiva diferencia entre las dos compañías. Para 2016 Google ya tenía 6 años acumulando 1.5 millones de millas de manejo en el mundo real, mientras que en solo 6 meses Tesla acumuló 47 millones de millas.
Tesla y Google ahora están avanzando poco a poco la una hacia la otra en termino de enfoques. Google probablemente sintiendo la competencia de Tesla y otros rivales acelero la implementación con una flota de tipo taxis en Phoenix, área metropolitana, mientras Tesla pareciera que ha frenado su rápido desarrollo de la autonomía total, a una desaceleración que siguió a un accidente en mayo de 2016 que mató al propietario que estaba usando el autopilot.
Pero la diferencia fundamental en enfoque continúa y está presente una competencia real. Google está apuntando hacia la seguridad impecable pero el proceso ha demorado la implementación de sistemas que podrían salvar vidas. Tesla toma más un enfoque tecnoutilitario empujando los autos al mercado porque son una mejora sobre los operadores humanos, esperando que la acumulación de datos entrenará al sistema más pronto y salvará vidas en general.
El enfoque Tesla de China
Cuándo administras un país de 1.39 billones de personas, uno en donde 260,000 personas fallecen en accidentes automotrices cada año. La mentalidad no puede permitir que lo perfecto sea enemigo de lo bueno, eso es más que esperar que el sistema autónomo sin defecto llegué, los líderes Chinos estarían a favor de implementar a los autos autónomos en entornos controlados.
Este despliegue tendrá el beneficio colateral de permitir el crecimiento exponencial en la acumulación de datos y en el avance correspondiente en la educación de los algoritmos de inteligencia artificial detrás de ellos.
Clave para este despliegue incremental será la construcción de Nueva infraestructura específicamente hecha para acomodar autos autónomos. En los Estados Unidos encontraste construimos los autos autónomos para adaptarse a las carreteras existentes porque asumimos que las calles no pueden cambiar. En China existe el sentimiento de que todo puede cambiar incluyendo las presentes calles y avenidas . De forma tal qué los alcaldes locales ya están modificando las autopistas existentes, reorganizando los patrones de distribución de carga de fletes y construyendo ciudades hechas a medida para autos autónomos . Los reguladores de la provincia de Zhejiang ya han anunciado planes para construir la primera supercarretera inteligente, infraestructura equipada desde el principio para autos autónomos y vehículos eléctricos. El plan está denominado para tener sensores integrados y comunicación inalámbrica entre las calles, los autos y los conductores para incrementar dramáticamente la velocidad en un 20 a 30% y dramáticamente a reducir los fallecimientos . La súper carreteras tendrán paneles fotovoltaicos solares inter construidos en la carretera, energía que será cargada en las estaciones de carga para los vehículos eléctricos distribuidos en la carretera.
En el largo plazo la meta es ser capaz de continuamente cargar a los vehículos eléctricos mientras caminan sobre la carretera y son conducidos. Si es exitoso el proyecto acelerará el despliegue de los autos eléctricos autónomos apalancandose en el hecho de que antes que puedan los autos autónomos manejar el caos de la conducción urbana, será mucho más fácil lidiar con las autopistas y adquirir más datos en el proceso.
Pero los funcionarios no solo están adaptando a las calles actuales para los vehículos autónomos. Ellos están construyendo completamente nuevas ciudades alrededor de la tecnología. Sesenta millas al sur de Beijing está el área de Xiong una colección de adormiladas ciudades en donde el gobierno central ha seleccionado la construcción en un escaparate de progreso tecnológico y sustentabilidad medioambiental. La ciudad está preparada para recibir 583 billones de dólares en gastos de infraestructura y alcanzar una población de 2.5 millones de personas casi tantas como las del área de Chicago. La idea de construir un nuevo Chicago desde los cimientos es impensable (un cuento de hadas) en los Estados Unidos, pero en China es solo una pieza del herramental de la planeación urbana.
Xiong’an está predeterminada para hacer la primera ciudad China construida especialmente para vehículos autónomos. Baidu a firmado acuerdos con el gobierno local para construir una ciudad de inteligencia artificial con enfoque en la administración del tráfico, con los vehículos autónomos y la protección medioambiental. Las adaptaciones pueden incluir redes 5G, sensores en el cemento, señales de tránsito equipadas con visión computarizada, intersecciones que saben la edad de los peatones que cruzan las calles y dramática disminución de espacio para estacionamiento. Cuándo cada quien está viajando en su taxi autónomo, se convertirán los estacionamientos en jardines.
Tomando las cosas un poco más adelante los nuevos desarrollos cómo Xiong’an pueden hacer la ruta del tráfico del centro de la ciudad bajo tierra reservando del corazón de la ciudad para peatones, jardines y bicicletas.
Es un sistema que será difícil pero no imposible para implementar en un mundo de conductores propenso a los errores humanos que podrían obstruir los túneles. Pero combinando las calles aumentadas, controlando las señales de tránsito y con los vehículos autónomos una red subterránea completa podría funcionar a la velocidad de las autopistas mientras la vida arriba se mueve al ritmo humano.
No hay garantía de que todas esas amenidades de gran futuro de la inteligencia artificial sean desplegadas, algunas tecnologías Chinas han fracasado y algunas ciudades nuevas han tenido problemas para atraer residentes. Pero el gobierno ha colocado alta prioridad en el proyecto y si es exitoso ciudades como Xion’gan crecerán junto con inteligencia artificial autónoma. Esto beneficiará las eficiencias y la inteligencia artificial proporcionaran más datos de regreso qué trairan más datos hacia los algoritmos. La infraestructura Americana significa que la inteligencia artificial autónoma debe adaptarse y conquistar las ciudades alrededor de ellas. En China el enfoque proactivo es transformar esa conquista en una co-evolución.
El balance del poder autónomo _
Mientras todo esto suena exitante y novedoso para el paisaje Chino, la verdad es que no hay garantía de soporte que lídere la autonomía de la inteligencia artificial. Cuándo vemos la tecnología central necesaria para los autos autónomos las compañías americanas se mantienen de dos a tres años adelante de China. En la línea de tiempo eso significa años luz de distancia. Parte de ello se debe a la complejidad básica de los vehículos autónomos es una nuez difícil de abrir. Es un problema que requiere un equipo básico de ingenieros de clase mundial más que una amplia base de buenos ingenieros.
Esto mueve el campo de juego hacia los Estados Unidos en donde los mejores ingenieros del mundo todavía se concentran en forma territorial de empresas que dan ventajas comparativas en el sector manufacturero mundial. Con empresas interconectadas entre sí para obtener resultados en equipo, como Google.
Las compañías de Silicón Valley también tienen un principio fundamental en investigación y desarrollo, producto de la negativa tendencia hacia los proyectos grandiosos. Google empezó probando autos autónomos tan temprano como 2009 y muchos ingenieros se les fueron para fundar sus propias startups de conducción autónoma. El boom de startups en China realmente no empezó hasta 2016. Los gigantes como Baidu y los startups de vehículos autónomos como Momenta, Jingchi y otros
El proyecto Apolo de Baidu es una colaboración de código abierto y de datos compartidos entre 50 jugadores en los autos autónomos incluido el productor de microcircuitos Nvidia y fabricantes como Daimler y Ford también presentan alternativas al cerrado enfoque de Wayno. Pero aún con ese rápido alcance no hay duda que por lo menos, cuando esto fué escrito los tecnólogos de la autonomía automotriz todavía le llaman a América su casa.
Prediciendo qué país tomará el liderazgo en la autonomía automotriz vendrá de una pregunta principal: será el cuello de botella para la completa adopción de una tecnología o de política.
Si los problemas intratables por el despegue son meramente técnicos el vehículo Waymo de Google tiene el problema resuelto por años adelante el más cercano competidor. Pero los nuevos avances en los campos de la visión computacional rápidamente se diseminan a través de la industria, esencialmente una marea técnicamente creciente, esencialmente levantando a todos los botes, entonces la ventaja de inicio temprano de Google la tecnología pareciera parecer irrelevante. Muchas compañías serán capaces de construir autos autónomos seguros y el despliegue será entonces un asunto de adaptación a la política gubernamental. En ese universo China y Tesla le darán a sus compañías el avance técnológico de punta.
En este momento no sabemos en dónde estará el cuello de botella y la cuarta ola de la inteligencia artificial se mantiene en el juego de liderar 90 a 10 y en 5 años le doy una calificación similar de 50 a 50 en los autos autónomos con China teniendo la ventaja en la producción del hardware intensivo tales como la tecnología de drones. En la tabla abajo yo sumarizo mis evaluaciones de las capacidades de Estados Unidos y China a través de las 4 olas para el presente y con mejor estimado de como ese balance evolucionará en 5 años en el futuro.
Hoy 2020. En 2025. 50 China 50 USA. Internet IA. 60 China 40 USA 10 China 90 USA. Negocios de la IA. 30 China 70 USA 60 China 40 USA. Percepción de la IA. 80 China 20 USA 10 China 90 USA. Autonomía de la IA. 50 China 50 USA
Este es el balance de las capacidades entre Estados Unidos y China a través de las 4 olas de la inteligencia artificial a la fecha en el 2020 y para 2025 en el futuro.
Conquistando mercados y Armando insurgentes sublevados
Qué sucede cuando tratas de llevar esas productos que cambian el juego de la inteligencia artificial a un nivel global? Hasta ahora mucho del trabajo hecho en inteligencia artificial ha sido contenido en los mercados Americano y Chino con compañías evitando la competencia directa en el terreno propio de la otra nación. Pero debido a que China y los Estados Unidos son las dos economías más grandes del mundo la vasta mayoría de los futuros usuarios de la inteligencia artificial todavía viven en otros países, muchos de ellos en el mundo en desarrollo.
Cualquier compañía que desee ser el Facebook o el Google de la inteligencia artificial necesita una estrategia para alcanzar a esos usuarios y ganar en esos mercados
No sorprende que las compañías Americanas y Chinas están tomando muy diferentes acercamientos a los mercados globales. Mientras que los gigantes Americanos globales buscan conquistar esos mercados para ellos mismos en vez de armar a las rebeldes startups locales.
En otras palabras gigantes de Silicon Valley como Google Facebook y Uber desean uno y sus productos en los mercados. Ellos harán esfuerzos limitados en ese lugar pero más bien con el juego tradicional. Ellos consideran un producto global y empujaron a billones de usuarios potenciales alrededor del globo. Es un acercamiento todo o nada con un gran potencial de quedarte con las manos vacías.
Las compañías Chinas están en su lugar tomando una dirección despejada en una competencia directa e invirtiendo en deshilvanadas startups locales que Silicón Valley busca borrar.
Por ejemplo en India y el sudeste asiático (integrado por Indonesia, Filipinas, Malasia, Singapur, Brunei, Camboya, Laos y Myanmar) Alibaba y Tencent están echando dinero y recursos a las nacientes startups que están luchando con los dientes y las uñas en contra de los gigantes tecnológicos como Amazon. Es un acercamiento enraizado en la propia experiencia nativa como el fundador de Alibaba Jack Ma (ahora caído en desgracia por el gobierno central Chino) conoce qué tan peligrosas pueden ser un montón de insurgentes con etiquetas de trapo cuando luchan contra un gigante monolítico externo. Así que en vez de hacerle competencia a los expertos locales de Silicón Valley ellos están aventando mucho dinero a los lugareños.
Transporte privado para la fiesta
Hay todavía antecedentes del acercamiento Chino. Desde que Didi sacó a Uber de China han invertido y se han asociado con las startups locales tratando de hacer lo mismo en otros países. Lyft en los Estados Unidos o en la India Graph, en Singapur y Taxify en Estonia. Después de invertir en la empresa 99Taxi de Brasil y en en 2019 adquirio completamente la compañía en 2018. Ambas formaron una alianza una qué es financiada con dinero Chino y con su conocimiento. Después de tomar las inversiones de Didi algunas startups han reconstruido su imagen para ser como Didi y otros están aprovechando la fortaleza de la inteligencia artificial de Didi para optimizar el pareo con el conductor automáticamente adjudicando las disputas de los conductores y eventualmente despegar los vehículos autónomos.
No sabemos la profundidad a esas intercambios pero pueden ser un modelo alternativo para la globalización de la inteligencia artificial, empoderar a las startups locales cazando las experiencias globales con los datos locales.
La inteligencia artificial autónoma tiene mucho más alto coeficiente de localización que los anteriores servicios de internet. Los autos autónomos en India necesitan aprender cómo navegar las calles de y los peatones de Bangalore, en las aplicaciones de microfinanciamiento en Brasil se necesita aprender los hábitos de gasto de los millennials de Río de Janeiro. Algunos algoritmos pueden ser transferidos entre los diferentes bases de usuarios pero no hay mejor situación qué los datos reales. Es un modelo construido más en la cooperación, más qué para la conquista y puede que sea mejor ajustarlo para la globalización de una tecnología que requiere ambos, ingenieros altamente calificados y datos aterrizados múltiples locales.
Los gigantes de Silicon Valley tienen alguna perspectiva en la búsqueda de los hábitos sociales en esos países. Pero construir negocios de percepción y productos de inteligencia artificial autónoma requerirán de compañías que pongan las participación reales en el terreno de cada mercado. Ellos necesitarán instalar dispositivos de hardware para localizar los servicios de la inteligencia artificial para las peculiaridades de las tiendas departamentales de África y de los hospitales de Indonesia. Proyectando el poder global hacia afuera de Silicon Valley via códigos computacionales parece ser menor la respuesta a largo plazo. Por supuesto nadie sabe el final del juego para este ajedrez global de la inteligencia artificial. Las compañías americanas pueden de repente levantar sus esfuerzos de localización, apalancar sus productos existentes y dominando a todos los países excepto a China. O una nueva generación de perseverantes emprendedores en países del mundo en desarrollo podrán usar el respaldo Chino para crear imperios locales impenetrables para Silicon Valley.
Si el último escenario se despliega, las gigantes tecnológicos Chinos no podrán dominar el mundo. Pero ellos jugarán un rol en todos lados mejorando sus algoritmos, usando los datos de entrenamiento de muchos mercados y llevarse a casa una buena parte de las ganancias generadas.
Mirando hacia el futuro
Escaneando del horizonte de la inteligencia artificial, vemos olas de tecnología que pronto lavaran completamente a la economía global y cambiaron el paisaje geopolítico hacia China. Las compañías tradicionales Americanas están haciendo un buen trabajo usando el deep learning para exprimir mayores ganancias a sus negocios.
Una empresa manejada con inteligencia artificial cómo Google se mantiene con un bastión de experiencia de élite. Pero cuando se trata de crear nuevos imperios de internet cambiando la forma en que diagnosticamos la enfermedad, reimaginando cómo compramos, cómo nos movemos y como comemos, China está posicionada para tomar el liderazgo. Las compañías Chinas y Americanas han tomado diferentes posturas para ganar mercados locales y pueden encontrar un dispositivo que nos permita conectarnos a internet de manera directa en países como India, Indonesia, partes de medio oriente y África.
Este análisis arroja luz en el orden del mundo emergente pero también demuestra uno de los puntos ciegos de nuestro discurso de la inteligencia artificial, la tendencia a discutir una sola carrera. Quién va adelante? Qué probabilidades tiene cada uno? Quién va a ganar?
Este tipo de competencia es importante pero si escarbamos más profundamente dentro de los cambios que vienen, son preguntas muy fuertes que acechan solo bajo la superficie. Cuando el verdadero poder de la inteligencia artificial la división real entre países como Estados Unidos y China será más peligroso de emerger dentro de cada país y poseerá el poder para razgarlas desde adentro de los países.
Comentarios
La autonomía de la inteligencia artificial representa la integración y culminación de las 3 procedentes olas funcionando la habilidad de optimizar de las máquinas.
Los dispositivos autónomos revolucinaran nuestras vidas incluyendo nuestros centros comerciales, restaurantes, ciudades y fábricas.
Pero dándoles a las máquinas el poder de ver, el sentido del tacto y la habilidad para utilizar de los datos podemos expandir el número de tareas que pueden hacer.
En los cultivos de fresas de California ahora existe una startup llamada Traptik a creado un robot que puede hacer la tarea de piscar las fresas sin dañarlas. O en los almacenes de Amazon, los humanos se quedan quietos y las estibas de productos se acercan a ellos en dónde toman un producto, lo escanean y lo meten a una caja. Eliminando la necesidad de un montacargas y su operador.
En el área de los drones veremos algunas increíbles aplicaciones salvavidas particularmente luchando contra el fuego combatiendo los incendios forestales, con cientos de veces mayor eficiencia que las tripulaciones de bomberos humanos.
Compañías como Google han demostrado en los autos que se manejan solos serán mucho más seguros y más eficientes de los conductores humanos. Utilizando su flota de Waymo acumulando millones de datos. Para 2016 Google ya tenía 6 años acumulando 1.5 millones de millas de manejo en el mundo real. En solo 6 meses Tesla acumuló 47 millones de millas.
En el caso de los autos autónomos en China los líderes Chinos están a favor de implementar los autos autónomos en entornos controlados para evitar accidentes mortales. Y piensan que pueden construir ciudades especiales para aprovechar las ventajas de los autos autónomos.
En la ciudad de Xiong’an ha proyectado construir una nueva ciudad desde cero para integrarse al funcionamiento de los autos autónomos. Construyendo calles aumentadas y controlando las señales de tráfico. Cuándo se trata de nuevos imperios de internet, combinado la forma en que diagnosticamos la enfermedad, reimaginando como compramos, cómo nos movemos y como comemos: China está posicionada para tomar el liderazgo.
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