Los vehículos autónomos de Baidu Apollo Go protagonizaron un incidente sin precedentes el 31 de marzo de 2026 en Wuhan, China, donde alrededor de 100 robotaxis se detuvieron simultáneamente debido a una falla sistémica.
Pasajeros quedaron atrapados en medio de avenidas y autopistas elevadas, con algunos esperando más de una hora por ayuda, mientras los autos se convertían en obstáculos improvisados para el tráfico circundante. La policía local confirmó que no hubo heridos graves, aunque se reportaron colisiones menores, y atribuyó el problema a un mecanismo de autoprotección activado por error en el software.
Este suceso resalta las vulnerabilidades únicas de los taxis sin conductor, que difieren de los fallos en vehículos tradicionales manejados por humanos. Testimonios de afectados, como la señora Zhou y el señor Lu, describen escenas de pánico en carreteras de circunvalación, donde vientos de camiones cercanos sacudían los autos inmovilizados y los botones de emergencia no funcionaban inicialmente. Uno de los pasajeros tardó 30 minutos en contactar soporte, y pese al trauma, algunos recibieron cobros completos por el viaje interrumpido.
Baidu, pionero en conducción autónoma desde 2013, opera más de 1.000 unidades en Wuhan y ha acumulado 20 millones de pedidos en 26 ciudades, pero este evento cuestiona la escalabilidad de su flota sin supervisión humana.
Expertos comparan el incidente con paradas masivas de Waymo en EE.UU. el año pasado, atribuidas a sobrecargas en sistemas de retroalimentación. Las autoridades chinas investigan si el fallo involucró interferencias externas o bugs en actualizaciones recientes, mientras Baidu restableció operaciones rápidamente. Este caso acelera debates sobre regulaciones más estrictas para robotaxis, incluyendo protocolos de evacuación obligatorios y redundancias en comunicaciones. En un mercado donde Baidu compite con Pony.ai y WeRide, la confianza pública podría resentirse, aunque las estadísticas generales de seguridad siguen siendo favorables. Incidentes como este subrayan que, pese a avances en IA, los modos de falla impredecibles demandan mejoras urgentes en resiliencia.
