El bache que FSD todavía no sabe esquivar: frenar, girar o confiar en una sombra
Sales de un pueblo al atardecer y el asfalto cambia de color justo después de una curva. Puede ser una sombra, un parche antiguo o un bache capaz de destrozar una llanta. A la derecha avanza una moto; de frente llega una furgoneta. Un conductor humano levanta el acelerador mientras decide. Para FSD (Supervised), en cambio, ese agujero concentra en dos segundos casi todo el problema de la conducción autónoma: ver profundidad con cámaras, predecir a los demás y elegir si frenar es más seguro que apartarse.
Imagen generada mediante inteligencia artificial.
La noticia del 1 de agosto es una función que aún no existe
La compilación de notas de la actualización 2026.21.5, identificada como FSD (Supervised) v14.3.7 y fechada el 1 de agosto de 2026, mantiene la frase “Add pothole avoidance” dentro del apartado de próximas mejoras. No aparece como capacidad activada. Tampoco hay una fecha pública asociada ni una confirmación de disponibilidad para Europa.
El matiz importa. Las notas de v14.3.7 reproducen las de la revisión anterior y el despliegue observado corresponde a vehículos HW4, principalmente en Norteamérica. Por tanto, el hecho comprobable es limitado: Tesla sigue señalando la evasión de baches como trabajo pendiente. Afirmar que el coche ya los esquiva o que la función llegará pronto a España sería convertir una intención técnica en una noticia falsa.
Lo interesante no es cuándo cambiará esa línea del listado. Es por qué permanece ahí cuando FSD ya puede negociar cruces, aparcar y reaccionar ante vehículos de emergencia. Un bache parece más sencillo que una rotonda; para una red de visión, muchas veces es justo lo contrario.
Expectativa frente a realidad
Expectativa
La cámara detecta un agujero, el coche desplaza ligeramente la trayectoria y continúa. Si una persona lo hace sin pensarlo, una IA entrenada con millones de kilómetros debería resolverlo con facilidad.
Realidad
La decisión solo es correcta si el sistema responde bien a cuatro preguntas encadenadas:
- ¿Eso es realmente un bache y no una sombra, una mancha de aceite, agua o un parche plano?
- ¿Qué profundidad, anchura y borde útil tiene?
- ¿Qué ocurrirá si una rueda lo pisa a la velocidad actual?
- ¿Hay espacio legal y seguro para evitarlo sin acercarse a una moto, invadir otro carril o sorprender al coche de detrás?
Un error en la primera pregunta produce una frenada fantasma. Un error en la segunda puede romper una rueda. Un error en la cuarta transforma un problema de confort en un conflicto de tráfico. Detectar el bache no equivale a saber qué hacer con él.
Ver un agujero con cámaras es reconstruir una superficie
Los objetos elevados ofrecen pistas visuales bastante claras: silueta, textura, movimiento relativo y oclusión. Un bache es una deformación dentro del propio plano de la carretera. A distancia puede ocupar pocos píxeles y compartir color con el asfalto.
La sombra que se parece a un socavón
En una carretera española aparecen juntas muchas señales engañosas: reparaciones de distinto tono, juntas, tapas de alcantarilla, gravilla, marcas borradas y sombras de árboles. Con lluvia, una lámina de agua puede ocultar el fondo; con sol bajo, el borde proyecta una sombra que exagera la profundidad. Por la noche, el haz de los faros cambia la apariencia a medida que el coche se acerca.
Una red neuronal puede clasificar patrones aprendidos, pero para conducir necesita además estimar geometría. La investigación en visión monocular combina segmentación, mapas de profundidad y seguimiento entre fotogramas precisamente porque el área aparente no basta. El movimiento del coche aporta paralaje: al observar cómo cambian los bordes entre imágenes consecutivas, el sistema obtiene pistas sobre la forma tridimensional.
Ese razonamiento debe llegar a tiempo. A 80 km/h se recorren más de 22 metros por segundo. Detectar correctamente el agujero cuando ya ocupa media imagen puede ser demasiado tarde para frenar con suavidad o consultar el espacio lateral.
El problema no termina en la profundidad
Dos baches de igual tamaño no exigen la misma respuesta. Importan la velocidad, la presión y perfil de los neumáticos, la carga, la posición exacta de las ruedas y el estado de la suspensión. También importa si basta con centrar el agujero entre las ruedas o si uno de sus bordes queda dentro de la trayectoria.
No afirmamos que Tesla calcule públicamente todas esas variables para esta función. Son las piezas físicas que una evasión robusta tendría que aproximar antes de ordenar un giro. La IA no necesita redactar un informe de ingeniería, pero sí distinguir entre incómodo, dañino y peligroso.
La maniobra más inteligente puede ser no esquivarlo
Imaginemos una carretera secundaria de Castilla con línea discontinua. El bache ocupa la mitad derecha del carril. Hay una motocicleta unos metros por delante, cerca del arcén, y un turismo se aproxima en sentido contrario.
Una trayectoria que proteja la llanta podría reducir demasiado la distancia con la moto. Otra podría invadir el carril contrario. Una frenada brusca podría sorprender a quien circula detrás. El planificador necesita comparar riesgos, no perseguir una línea perfecta alrededor del agujero.
El Reglamento General de Circulación refleja esa jerarquía humana. Ante un obstáculo que obligue a ocupar el sentido contrario, el vehículo solo puede rebasarlo después de cerciorarse de que la maniobra se realiza sin peligro. Y cualquier desplazamiento lateral que implique cambiar de carril debe respetar la prioridad de quien ya lo ocupa. Un bache no concede derecho automático a volantazo.
Por eso una política razonable tendría varios niveles:
- reducir velocidad cuando la clasificación o la profundidad sean inciertas;
- mantener el carril si el defecto es tolerable y el espacio lateral no es seguro;
- desplazar la trayectoria dentro del propio carril cuando exista margen claro;
- rebasar usando espacio adicional solo con visibilidad, distancia y prioridad suficientes;
- solicitar la intervención si la escena queda fuera de lo que el sistema puede resolver con confianza.
La autonomía madura no será la que esquive más baches. Será la que elija bien cuáles no debe intentar esquivar.
Por qué España ofrece un dataset especialmente incómodo
El Ministerio de Transportes recuerda en su Nota Técnica 1/2026 que el firme empieza a deteriorarse desde su entrada en servicio por las cargas del tráfico y las acciones ambientales. Añade factores como envejecimiento, fatiga de materiales, cambios de uso, climatología y fenómenos extremos. Eso genera una diversidad que ninguna demostración preparada puede resumir.
La calle urbana reparada por capas
Una zanja cubierta, una tapa hundida y un parche de asfalto pueden formar tres relieves diferentes en diez metros. Hay peatones, bicicletas y vehículos aparcados, así que el espacio para corregir la trayectoria es mínimo. La mejor respuesta suele ser anticipar y reducir velocidad, no serpentear.
La secundaria después de una tormenta
El agua borra contraste y puede llenar el agujero hasta convertirlo en un espejo. El sistema debe tratar la incertidumbre como riesgo. Ya explicamos por qué la lluvia y el contraluz exigen medir confianza, no solo reconocer objetos.
El borde roto que una moto no puede ignorar
Para un coche, una irregularidad puede significar un golpe. Para una motocicleta, un boquete o gravilla suelta pueden comprometer estabilidad. La DGT pide especial cuidado a los motoristas con baches, boquetes y pequeños obstáculos. Una maniobra evasiva de FSD no puede usar el margen de un vehículo de dos ruedas como zona libre. Este es el mismo principio de predicción social que analizamos al estudiar las motos que se filtran entre carriles.
Aprendizaje por refuerzo: útil, pero no mágico
Las notas asociadas a v14.3 describen una fase de entrenamiento por refuerzo mejorada y el uso de ejemplos difíciles recogidos por la flota para varios comportamientos. Ese enfoque encaja con el problema: una intervención del conductor ante un bache puede señalar una escena que el modelo no valoró correctamente.
Pero el dato bruto es ambiguo. Si alguien toma el control y gira, ¿evitaba un agujero, una alcantarilla, un charco o simplemente conocía una curva mejor? Si frena, ¿lo hace por el firme o por la moto? Para aprender una política útil hacen falta contexto temporal, etiquetas fiables y comparación con el resultado que habría tenido cada alternativa.
También aparece el riesgo de sobreajuste cultural. Un modelo entrenado con asfalto ancho y márgenes generosos puede aprender que un pequeño desplazamiento lateral es barato. En un pueblo español, ese mismo gesto puede acercar el retrovisor a un ciclista, tocar una línea continua o invadir una calle estrecha. La geometría local cambia el coste de la acción.
Cómo debería probarse antes de celebrarlo
Cuando Tesla active la función en algún mercado, un vídeo aislado no demostrará que esté resuelta. España necesitaría una matriz de pruebas repetible y siempre supervisada.
Variar el defecto
- bache seco, mojado y parcialmente relleno;
- parche plano con apariencia similar;
- defecto pequeño y profundo frente a uno ancho y superficial;
- borde roto, tapa hundida y resalto sin señalizar.
Variar el contexto
- luz frontal, contraluz, noche y sombra de árboles;
- recta, curva y cambio de rasante;
- carril vacío, tráfico contrario, moto, bicicleta y coche detrás;
- espacio dentro del carril frente a necesidad de cruzar una línea.
Medir algo más que la intervención
Habría que registrar la distancia a la que comienza la reacción, la reducción de velocidad, la aceleración lateral, el margen con otros usuarios y la consistencia al repetir la escena. También conviene separar tres resultados: evitar daño, mantener la legalidad y ofrecer una maniobra cómoda y comprensible.
FSD seguirá siendo supervisado: Tesla advierte que el conductor debe permanecer atento y preparado para intervenir. En Europa, el Reglamento de Naciones Unidas nº 171 encuadra los sistemas DCAS como asistencia de nivel 2, sin transferir al sistema la tarea completa de conducción. La evasión de baches no cambia esa responsabilidad; simplemente añade otro comportamiento que debe demostrarse sin crear un riesgo lateral nuevo.
Takeaway: la inteligencia está en el coste de cada salida
Que Tesla siga listando la evasión de baches como mejora futura es una buena cura contra el entusiasmo superficial. El reto no consiste en dibujar una curva alrededor de un punto negro. Consiste en comprender la carretera en tres dimensiones, estimar el daño probable y decidir si el espacio de escape pertenece realmente al coche.
En España, el examen definitivo no será un Tesla esquivando un socavón en una carretera vacía. Será verlo llegar con tiempo, reducir velocidad y renunciar al volantazo porque hay una moto al lado y tráfico de frente. Ese gesto poco espectacular demostraría algo enorme: que la red no solo reconoce el peligro, sino que entiende las consecuencias de evitarlo.
¿Qué escena debería formar parte de una prueba española: un parche urbano bajo la lluvia, una secundaria agrietada o una tapa hundida junto a un carril bici? Compártela con la comunidad y sigue el blog. Cuando la función pase de “próxima” a disponible, necesitaremos casos comparables, no una colección de clips perfectos.
Fuentes y lecturas relacionadas
- Not a Tesla App: notas recopiladas de 2026.21.5 / FSD 14.3.7, fechadas el 1 de agosto de 2026.
- Tesla: descripción y límites de Full Self-Driving (Supervised).
- Ministerio de Transportes: Nota Técnica 1/2026 sobre rehabilitación de firmes.
- BOE: Reglamento General de Circulación, artículos sobre desplazamiento lateral y obstáculos.
- UNECE: Reglamento nº 171 para sistemas de asistencia al control del conductor (DCAS).
- DGT: recomendaciones de conducción en moto ante baches y obstáculos.
- Investigación técnica: detección de baches en vídeo con estimación monocular de profundidad y seguimiento temporal.