.Geely lanza una evolución de su sistemas de conducción autónoma con un nuevo concepto demominado Geely G-ASD que reúne software y hardware para que, junto con la Inteligencia Artificial busca reconvertir la convivencia y desempeño de los autos.
El CES 2026 se ha vuelto el escaparate que marca las tendencias de la movilidad de los próximos años. Si bien la electrificación es parte ya del común denominador de los autos del momento, este año más que nunca se profundiza en la conducción autónoma pero cada vez más de la mano de la Inteligencia Artificial.
Geely lleva años trabajando y presentando en el CES diferentes sistemas de conducción autónoma y en este 2026 lanza varios conceptos integrados que le permiten ofrecer un sistema de conducción autónoma nivel 3 (L3) e incluso en los próximos pasos nivel 4 para robotaxis a baja velocidad.
El nivel de conducción L3 significa que el auto es capaz de tomar decisiones aunque requiere de la atención de conductor; el nivel completamente autónomo es el 4, en donde el auto puede conducir sin necesidad de un conductor.
G-ASD: un concepto integrado
El concepto G-ASD surge de una filial de Geely Holding llamada Afari Technology, subsidiaria de grupo Lifan enfocada en la unión entre la Inteligencia Artificial y los autos, y que incluso Mercedes-Benz ha comprado el 3% de dicha compañía.
Todo se concentra en un modelo de comportamiento que la marca denomina World Action Model (WAM) que tiene capacidades de autoevaluarse y evolucionar gracias a un montón de información que obtiene de múltiples fuentes como internet, conducción autónoma del auto, bases de datos de la nube, información propia del vehículo y el comportamiento del conductor en el auto, entre otras. Se habla de más de 100 mil millones de parámetros.
WAM es parte de una arquitectura que Geely denomina Full-domain AI 2.0 que puede analizar y procesar todos estos datos para tomar decisiones en tiempo real en tren motor del auto, control del chasis, la transmisión o electrónica. Es la primera vez que Geely habla de un concepto de una arquitectura de IA unificada en todo el vehículo.
Todo el conjunto tiene una capacidad de procesamiento de 1,400 TOPS, gracias al empleo de dos chips Nvidia Drive Thor con 700 TOPS de capacidad de procesamiento cada uno.
En el mundo de la IA, TOPS (Tera Operations Per Second o Trillones de Operaciones por Segundo en español) representa la capacidad de operaciones por segundo que pueden hacer.
Lógicamente, a mayor capacidad de operaciones son más los parámetros que se pueden medir y procesar para tomar decisiones e incluso predecir algunas.
1,400 TOPS significan 1.4 cuatrillones de operaciones enfocadas en algoritmos de IA que pueden hacer estos procesadores por segundo pero, al mismo tiempo, estos procesadores permiten un respaldo mutuo para garantizar un 200% de redundancia en seguridad.
Esta capacidad de procesamiento se usa para controlar los sistemas de conducción ADAS, procesar la información de cámaras, radares, ultrasonido y láseres LiDar.
Con todo ello, el WAM permite al sistema de conducción autónoma mejorar la comprensión de la distancia, velocidad, comportamiento de los elementos del entorno e incluso el sentido común para tener un comportamiento más “humano”.
Para este CES 2026 una de las grandes innovaciones del G-ASD es que permite el estacionamiento autónomo en el que auto puede moverse entre pisos, vueltas o glorietas buscando un espacio de estacionamiento y regresar al conductor de manera completamente autónoma.
G-ASD: hasta 45 elementos
Ahora bien, el sistema se complementa por una serie de láseres, cámaras y radares colocados en diferentes capas para incluso ofrecer redundancia que le permita al sistema de conducción autónoma predecir y actuar en entornos sumamente complejos.
En la primera capa de 360°, Geely agrega hasta cinco láseres LiDar de estado sólido, con cuatro de los láseres más pequeños pero de alta precisión de la industria con una capacidad de rango de escaneo horizontal de 150° y 112° verticalmente.
La segunda capa se compone de hasta 13 cámaras infrarrojas que permiten, gracias a imágenes térmicas anticipar movimientos de peatones, por ejemplo, incluso en bajas condiciones de luz.
Por último, el sistema comprende una tercera capa con radares ultrasónicos para detección de obstáculos en rangos más cortos o cercanos, así como la posición de objetos en situaciones de conducción a baja velocidad, estacionamientos, etc.
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