Uber y Nuro inician pruebas de robotaxi premium en San Francisco

En San Francisco, Uber y Nuro comenzaron a probar un servicio de robotaxi premium, permitiendo que selectos empleados de Uber soliciten un viaje en un SUV Lucid Gravity. Este avance se enmarca en la fase de pruebas antes de un lanzamiento público previsto para más adelante en el año.

Los vehículos, que operan en modo autónomo, cuentan con un operador de seguridad humano al volante. Nuro compartió la actualización en un blog, señalando que estas pruebas ayudarán a evaluar cómo interactúan el sistema de autonomía, el vehículo y la experiencia del pasajero en un entorno operativo real.

Este movimiento representa un progreso significativo desde el anuncio de una asociación y una inversión multimillonaria en julio de 2025. Uber invirtió 300 millones de dólares en Lucid y acordó adquirir al menos 20,000 SUV Gravity en un período de seis años.

Los SUV eléctricos están equipados con el sistema de vehículo autónomo de Nuro, que utiliza la computadora Nvidia Drive AGX Thor. El robotaxi Lucid Gravity, revelado en enero, está equipado con cámaras de alta resolución, sensores lidar de estado sólido y radares que permiten al sistema de conducción autónoma percibir y operar en el entorno real.

Además, Uber realizó una inversión adicional no divulgada de varios cientos de millones de dólares en Nuro.

El objetivo es que Uber posea y opere el servicio de robotaxi premium, probablemente con la ayuda de un tercero. La producción de estos vehículos modificados comenzará a finales de 2026, según un comunicado regulatorio publicado el año pasado.

Nuro ya completó pruebas en circuito cerrado y comenzó su primera prueba en vías públicas con los SUV Lucid Gravity a finales del año pasado. Actualmente, dispone de 100 SUV Gravity equipados con su sistema de conducción autónoma en su flota de ingeniería, que se utiliza para recopilar datos del mundo real y probar la conducción autónoma en varias ciudades y estados de EE. UU.

Según Nuro, las pruebas con empleados ayudan a evaluar cómo se integran los diferentes componentes del sistema en un entorno operativo real y permiten probar la efectividad del vehículo en la recogida y entrega de pasajeros, una operación notoriamente complicada en el servicio de transporte autónomo.

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