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Madrid saca a FSD del laboratorio: la calle como auditoría

· 5 min de lectura
The Autonomous Pilot
The Autonomous Pilot
Especialista en Estrategia FSD

Sales de un semáforo en un barrio del sur de Madrid. El carril se estrecha por una obra, hay ramas en el arcén tras una noche de viento y, a 30 metros, un coche decide parar “un minuto” en doble fila justo antes de un paso de cebra.

Ese es el tipo de escena donde la conducción autónoma deja de ser un vídeo bonito y se convierte en una pregunta incómoda: ¿puede una red neuronal conducir bien cuando la carretera está llena de cosas que nadie etiquetó y de normas que nadie escribió?

Esta semana, un reporte local apuntó a pruebas de Tesla con FSD supervisado en municipios del entorno de Madrid. Si esto es así, no es solo “noticia Tesla”: es un movimiento que, por fin, pone a FSD frente al juez más duro de Europa: la calle real, repetible y auditada.

Un Tesla recorriendo una calle madrileña al atardecer, con señalización temporal y peatones al fondo

Lo importante no es la ciudad: es el tipo de evidencia​

Cuando una prueba ocurre en carretera abierta y en un lugar reconocible, cambia el juego por tres razones:

  • Reduce el espacio para el “cherry-picking”: los escenarios se repiten y la comunidad los puede contrastar.
  • Obliga a demostrar consistencia con tráfico europeo (peatones, buses, motos, señalización temporal).
  • Y, sobre todo, empuja a Tesla a producir algo que Europa entiende: evidencia (no solo fluidez).

No es casualidad que, en paralelo, los reguladores europeos hayan dejado claro (RDW) que una demostración no equivale a un despliegue automático, y que el marco UNECE para DCAS (asistencia con supervisión) está diseñado para poder auditar límites, atención del conductor y comportamiento del sistema.

El ODD “sucio” madrileño: tres problemas que separan un demo de un producto​

En Estados Unidos, muchas demos brillan en avenidas anchas y autopistas limpias. Madrid (y España) tiene otra personalidad. Aquí el sistema se gana la confianza resolviendo lo feo.

1) Obstáculos no “de catálogo”: ramas, conos, contenedores, obras​

Una rama caída no es un coche. No tiene reflectantes claros. No siempre está sobre asfalto plano. A veces es media rama, a veces es un “ramillete” que invade carril y obliga a escoger: pisarla, esquivarla o frenar y negociar.

Para un stack end-to-end, esto es un test de madurez: no basta con detectar un “objeto”. Hay que decidir la acción correcta con margen y suavidad.

2) Normas tácitas: doble fila, cortesía agresiva y negociación​

En España, buena parte del tráfico se mueve con reglas sociales:

  • el coche que se asoma sin intermitente para pedirte hueco,
  • el bus que necesita salir de la parada y “te lo comunica” con el morro,
  • la doble fila que convierte un carril en un embudo.

El reto no es solo evitar contacto. Es evitar sorprender. Si el sistema frena tarde, duda o se queda bloqueado, la carretera “lo castiga” rápido (claxon, adelantamientos, maniobras impredecibles alrededor).

3) Señalización temporal y marcas desgastadas: cuando el carril es probabilístico​

Europa tiene una obsesión muy sana: señalización y obras. El efecto secundario es que el carril “correcto” cambia, aparece y desaparece.

Aquí, el modelo tiene que combinar:

  • percepción robusta (sin depender de pintura perfecta),
  • comprensión del contexto (qué señal manda más),
  • y una planificación que no se aferre a un carril fantasma.

La pieza técnica que la comunidad debería observar: intención + margen​

En 2026, el debate interesante no es “¿ve los coches?”. La pregunta es:

  • ¿Infiera intención humana (peatón que duda, conductor que invade, moto que filtra) antes de que la maniobra sea obvia?
  • ¿Planifica con margen sin convertirse en un conductor indeciso?

La combinación ganadora para Europa no es valentía. Es consistencia.

Regulación en modo realidad: qué tendría que demostrar Tesla para que esto escale​

Europa no necesita que FSD “funcione muchas veces”. Necesita que, cuando funciona, se pueda explicar y delimitar.

En práctica, un camino razonable (y compatible con DCAS) suele incluir:

  • ODD explícito (dónde, cuándo y con qué límites opera).
  • Supervisión humana y monitorización del conductor con criterios claros.
  • Registro de eventos e incidentes (y un proceso de mejora continua).
  • Evidencia de que el sistema gestiona degradaciones: lluvia, obras, señal confusa, usuarios vulnerables.

Por eso una prueba en Madrid, si es real, es interesante: Madrid no es “fácil”. Y si el sistema aprende a comportarse bien aquí, se vuelve más defendible en un expediente regulatorio.

Takeaway​

Si hay un lugar donde FSD puede ganarse Europa no es en una autopista perfecta: es en calles normales, con obras, con peatones, con doble fila y con decisiones incómodas cada 30 segundos.

La pregunta para la comunidad no es “¿cuándo llega?”. Es más útil y más dura:

¿Qué evidencia nos convencería de que FSD está listo para el ODD español sin convertirse en un generador de sustos?

Si tienes un escenario repetible de tu zona (una incorporación concreta, una calle con doble fila crónica, una obra eterna), cuéntalo en comentarios: ese mapa de realidad es el mejor “dataset humano” que podemos construir.

Fuentes​