Una investigación del sector, entre radares, patentes, machine learning y eslóganes publicitarios — con la distinción, a menudo silenciada, entre lo que realmente es inteligencia artificial y lo que simplemente lleva su nombre.
El nudo de la cuestión
Basta con hojear los comunicados de prensa de los últimos tres años para convencerse de que la moto es ya un dispositivo inteligente. "AI-enhanced", "neural network", "smart", "predictive": el léxico de la inteligencia artificial se ha convertido en un componente estándar del marketing motociclístico, exactamente igual que lo ha sido para los smartphones, las aspiradoras y los cepillos de dientes eléctricos.
El problema es que, detrás de muchas de estas etiquetas, la inteligencia artificial —entendida en sentido técnico— a menudo no existe en absoluto. Lo que sí existe, y no es poco, es una generación de sistemas electrónicos asistidos por radar, algoritmos de control sofisticados y plataformas de software conectadas que han cambiado efectivamente la forma en que ciertas motos se comportan en la carretera. Pero "sistema electrónico avanzado" e "inteligencia artificial" no son sinónimos, y la confusión entre ambos términos no es casual: vende.
Esta investigación intenta separar los dos planos. Por un lado, las tecnologías realmente en el mercado y lo que realmente hacen. Por otro, las promesas —algunas cumplidas, otras naufragadas estrepitosamente, como veremos en el caso más notorio del sector. El objetivo no es menospreciar la innovación, que es real, sino devolverle unas proporciones honestas.
Para orientarse, cada afirmación técnica relevante va acompañada de un indicador de fiabilidad:
- 🟢 Confirmada — fuentes oficiales (fabricantes, proveedores, documentación técnica)
- 🟡 Probable — varias fuentes coincidentes, pero sin confirmación directa del fabricante
- 🔴 Especulativa — patentes, prototipos, rumores o investigación experimental
La distinción técnica que casi nadie hace
Las tres categorías que el marketing tiende a fusionar en una sola palabra.
Antes de entrar en el fondo de cada fabricante, conviene establecer tres categorías que el marketing tiende deliberadamente a fusionar.
1. Algoritmos determinísticos (control electrónico). Son la inmensa mayoría de los "sistemas inteligentes" que montan hoy las motos. Un ABS en curva, un control de tracción, una suspensión semiactiva o un control de crucero adaptativo por radar funcionan según reglas preestablecidas: si el sensor detecta la condición X, el sistema ejecuta la acción Y. Son extremadamente sofisticados —la plataforma inercial (IMU) de un sistema de estabilidad Bosch muestrea la aceleración y la velocidad angular aproximadamente cien veces por segundo 🟢— pero no "aprenden" ni "deciden" en sentido propio. Son, técnicamente, electrónica de control, no inteligencia artificial.
2. Machine learning (aprendizaje automático). Aquí el sistema construye su propio comportamiento a partir de los datos, en lugar de reglas escritas a mano. El reconocimiento de obstáculos mediante redes neuronales entrenadas con imágenes, la predicción de trayectorias de riesgo, la adaptación al estilo de un solo piloto entran en esta categoría. En las motos de serie, el machine learning es, a día de hoy, mucho más raro de lo que la publicidad insinúa.
3. Inteligencia artificial en sentido amplio. Un término paraguas que incluye el machine learning pero que se usa, impropiamente, también para el primer grupo.
La regla práctica para el lector es sencilla: si un sistema hace siempre lo mismo en la misma situación, con toda probabilidad es un algoritmo determinístico, no una IA. Si, por el contrario, su comportamiento cambia con el tiempo en función de lo que ha "visto" —ya sean millones de kilómetros de otros o su forma personal de conducir— entonces estamos ante algo más cercano al aprendizaje automático.
La propia Bosch, que es de lejos el principal proveedor mundial de estos sistemas, en sus documentos técnicos habla de sistemas avanzados de asistencia al conductor basados en radar y de algoritmos, no de inteligencia artificial. Es el marketing de los fabricantes de la cadena, y de la prensa más adelante, el que añade la palabra mágica.
Qué hay realmente hoy en las motos
El corazón de los sistemas de asistencia actuales: dos radares y algoritmos de control, no machine learning.
El verdadero protagonista del último quinquenio no es la IA, sino el radar. El punto de inflexión llega en 2020-2021, cuando Bosch introduce los primeros sistemas asistidos por radar para motos y la Ducati Multistrada V4 S de 2021 se convierte en la primera moto de serie del mundo equipada con control de crucero adaptativo (ACC) y detección de ángulo muerto desarrollados con Bosch, mediante dos sensores de radar —uno delantero y otro trasero 🟢.
En los años siguientes, el mismo paquete, o sus variantes, aparece en un círculo restringido de modelos insignia: KTM 1290 Super Adventure S, Yamaha Tracer 9 GT+, BMW R 18 Transcontinental, Kawasaki Ninja H2 SX SE, Triumph Tiger 1200 GT Explorer 🟢. Todas motos premium, con precios de lista que en EE. UU. van aproximadamente desde los 16.500 dólares de la Tracer hasta los 28.000 de la Kawasaki.
Las funciones realmente disponibles hoy en estas motos son:
- Control de Crucero Adaptativo (ACC) — mantiene automáticamente una distancia de seguridad con el vehículo precedente.
- Detección de Ángulo Muerto (BSD) — señala vehículos en el ángulo muerto, típicamente con una luz en el espejo.
- Advertencia de Colisión Frontal (FCW) — avisa de un riesgo inminente de colisión por alcance.
- ABS en curva y control de tracción avanzado — modulan el frenado y el par en función del ángulo de inclinación, gracias a la IMU.
- Suspensiones semiactivas — adaptan la amortiguación en tiempo real.
Según la escala de automatización de la conducción (niveles SAE del 0 al 5), todas estas motos se mantienen en Nivel 0 o Nivel 1: el piloto siempre mantiene el control de la dirección 🟢. Ninguna moto de serie quita al conductor la conducción propiamente dicha —y, para la inmensa mayoría de los motociclistas, eso es exactamente lo que se desea.
En 2024-2025, Bosch presenta la segunda generación de ARAS, con seis nuevas funciones: ACC con Stop & Go (parada y arranque automáticos en el tráfico), Group Ride Assist (adapta la velocidad en formación escalonada de grupo), Emergency Brake Assist (aumenta la presión de frenado si el piloto no frena lo suficiente), Riding Distance Assist, Rear Distance Warning y Rear Collision Warning 🟢. El nuevo radar declara un alcance de hasta 210 metros, unos 50 más que la generación anterior 🟢. Bosch estima que los sistemas asistidos por radar podrían prevenir aproximadamente uno de cada seis accidentes de motocicleta 🟡 — una estimación interna de la empresa, por lo tanto, a leer con la cautela debida a la fuente.
Un detalle técnico importante y honesto: cuando el control de tracción o el ABS intervienen, los sistemas de radar se desactivan para no superponerse 🟢. Es la confirmación de que hablamos de lógicas de control jerárquicas y determinísticas, no de un "cerebro" único que decide.
BMW Motorrad: conectividad, radar y una IA que vive (por ahora) en los coches
BMW es probablemente la marca que más ha apostado por la comunicación de la "moto conectada", pero es útil distinguir los planos.
ConnectedRide es, en esencia, un ecosistema de conectividad: la aplicación BMW Motorrad Connected proyecta la navegación, telefonía y música del smartphone en la pantalla TFT, mientras que el ConnectedRide Navigator actúa como centro para los diversos accesorios 🟢. Es un sistema bien hecho —con navegación con criterio "ruta con muchas curvas", sincronización en la nube a través de BMW ID, mapas TomTom— pero no tiene nada que ver con la inteligencia artificial: es software de infoentretenimiento y conectividad 🟢.
En cuanto a las ayudas a la conducción, la R 1300 GS y la R 18 Transcontinental montan los sistemas asistidos por radar (ACC, FCW, BSD) desarrollados con Bosch 🟢, con la misma lógica determinística descrita anteriormente.
Donde BMW ha invertido realmente en IA "seria" es en el mundo del automóvil, no todavía en el de las dos ruedas. En 2025, el grupo anunció con Qualcomm un sistema de conducción automatizada de nueva generación —arquitectura unificada con cámaras de alta resolución, radar, cobertura de 360°, mapas HD y localización GNSS de precisión, además de comunicación V2X— destinado al iX3 y al coche 🟢. Es una plataforma con percepción basada en redes neuronales (vista de pájaro, extracción de información de cámaras fisheye) que representa una verdadera pila de IA. Que parte de este conocimiento pueda, a la larga, filtrarse a las dos ruedas es plausible pero no anunciado 🔴.
BMW también es miembro fundador del Connected Motorcycle Consortium (CMC), del que hablaremos más adelante.
Ducati: la pionera del radar
Ducati merece una mención histórica precisa: fue la primera en el mundo en llevar a producción el radar para motocicletas, con la Multistrada V4 en 2021 🟢. El sistema —desarrollado íntegramente con Bosch— utiliza el radar delantero para ajustar la distancia del ACC y el radar trasero para la detección de ángulo muerto 🟢.
El resto de la electrónica Ducati (ABS Cornering, Ducati Traction Control, Wheelie Control, mapas de motor, suspensiones semiactivas Skyhook en los modelos que las adoptan) es control electrónico avanzado gobernado por la IMU: muy sofisticado, pero determinístico. La propia Ducati ha declarado que trabaja en sistemas de radar propios de nueva generación 🟡, y ha mostrado prototipos de comunicación vehículo-vehículo (V2V) en los eventos del CMC 🟢. Sin embargo, no hay, hasta la fecha, sistemas de machine learning "a bordo" en los modelos de serie.
KTM y Bosch: la segunda generación debuta (con un año de retraso)
La historia más instructiva del bienio es la de la KTM 1390 Super Adventure S EVO, la primera moto de serie en montar la segunda generación de ARAS de Bosch con el sensor de radar de quinta generación y la nueva caja de cambios semiautomática AMT 🟢.
El paquete es impresionante sobre el papel: radar más compacto con mejor reconocimiento de vehículos pesados, ACC con Stop & Go, Brake Assist, Collision Warning, Group Ride Assist, suspensión semiactiva WP con tecnología SAT 🟢. La moto, con 173 CV del bicilíndrico LC8 llevado a 1.350 cc, llegó a los concesionarios europeos entre noviembre y diciembre de 2025 a aproximadamente 23.580 € para la versión S EVO 🟢.
Pero hay un detalle que dice mucho de la distancia entre el anuncio y la realidad: Bosch y KTM ya habían presentado la tecnología en 2024, y la moto debería haber llegado "poco después". Una profunda reestructuración financiera de KTM —que culminó con el rescate y la adquisición de la participación mayoritaria por parte de la india Bajaj Auto— congeló el proyecto durante más de un año 🟢. Un recordatorio útil: en el sector de las motocicletas, entre el comunicado que anuncia la tecnología y la moto realmente adquirible pueden pasar temporadas enteras, y no todo lo que se anuncia llega.
En el ámbito de la IA, cabe decir con claridad: el ARAS KTM/Bosch está en diálogo constante con la ECU, la IMU y el control de estabilidad 🟢, pero sigue siendo un sistema de radar + algoritmos. No es machine learning.
Honda: robótica, no inteligencia artificial
Honda es quizás el caso en que la etiqueta "IA" se aplica de forma más impropia. La célebre Honda Riding Assist, presentada en el CES 2017 y capaz de mantener la moto en equilibrio en parado y a muy baja velocidad, es una maravilla de la ingeniería, pero es robótica de control del equilibrio, no inteligencia artificial.
El sistema deriva directamente de la investigación de los robots humanoides de Honda (el ASIMO) y del monociclo UNI-CUB, y se basa en el control de péndulo invertido: al variar el ángulo de la dirección y la geometría del tren delantero, la moto se autoequilibra 🟢. En 2021, Honda presentó una segunda generación, con un equilibrio "cooperativo" que armoniza la intervención de la máquina con la intención de giro del piloto 🟢. Es una tecnología extraordinaria, pero gobernada por leyes de control deterministas, no por redes neuronales que aprenden.
En cuanto a la transmisión, el E-Clutch (embrague gestionado electrónicamente que elimina el uso de la palanca sin renunciar al cambio tradicional) y el probado DCT son automatizaciones mecatrónicas, no IA 🟢.
Yamaha: del robot piloto al autoequilibrio
La contribución más icónica de Yamaha en este ámbito es MOTOBOT, el robot humanoide diseñado para pilotar una moto de serie sin modificarla, presentado a mediados de la década de 2010. El objetivo declarado —superar a Valentino Rossi en la pista— no se logró: en el enfrentamiento directo, MOTOBOT marcó un tiempo de aproximadamente 117 segundos frente a los 85 de Rossi 🟢. Pero el proyecto fue un verdadero programa de investigación sobre control, percepción y aprendizaje automático aplicados a la conducción 🟢, no un simple ejercicio de marketing.
De MOTOBOT derivó el AMSAS (Advanced Motorcycle Stabilization Assist System), un sistema de autoequilibrio que, como el Riding Assist de Honda, prescinde del giroscopio y utiliza la IMU de seis ejes con dos actuadores para estabilizar la moto en fase de parada y de arranque 🟡. En los modelos de serie, Yamaha ofrece el paquete asistido por radar (ACC, BSD, FCW) en la Tracer 9 GT+ con el Unified Brake System (UBS), que la propia Yamaha especifica no ser un sistema de prevención de colisiones, sino un asistente de frenado 🟢. Un raro ejemplo de honestidad terminológica por parte de un fabricante.
Las motos eléctricas y el verdadero terreno del software
Si el aprendizaje automático existe en algún lugar de las motocicletas de serie, es más probable encontrarlo en el mundo eléctrico, donde el software es nativo.
Zero Motorcycles, con su Cypher OS (hoy en su versión III+), ofrece un sistema operativo propietario que orquesta todos los sistemas de la moto y permite la personalización a través de una aplicación: par motor, frenado regenerativo, incluso el límite de velocidad 🟢. Es una gestión de software avanzada y conectada; sin embargo, el componente de aprendizaje real sigue siendo limitado y no documentado como aprendizaje automático "a bordo" 🟡. La LiveWire (anteriormente Harley-Davidson) también representa este giro "conectado y basado en datos" más que una IA en sentido estricto 🟡.
El caso Damon: cuando el marketing de la IA supera la realidad
Ninguna historia ilustra mejor el tema de esta investigación que la de Damon Motors. La startup canadiense, fundada en 2017, había construido su identidad alrededor de números "triples" (200 CV, 200 mph, 200 millas de autonomía) y, sobre todo, alrededor de CoPilot, un sistema de alerta de colisiones con cámaras, radar y —este es el punto— una red neuronal a bordo que debería aprender el estilo de conducción de cada piloto y mejorar la predicción de amenazas agregando anónimamente los datos de toda la flota en la nube 🟢. Sobre el papel, era el caso de aprendizaje automático más ambicioso del sector.
Damon presumía de decenas de patentes (según sus propios comunicados, más de 40 entre depositadas y concedidas) y recaudó más de 3.000 reservas con fianza, por un valor potencial de unos 100 millones de dólares 🟢. Luego la realidad: repetidos retrasos en la producción (de 2021 a 2024, luego a 2026), la salida del CTO Derek Dorresteyn en febrero de 2025, la suspensión del Nasdaq en la primavera de 2025 con la acción cayendo por debajo del centavo 🟢. En marzo de 2026, todo el consejo de administración, incluidos el CEO y el CFO, dimitió; en abril de 2026, el sitio web de la empresa estaba desconectado 🟢. Nunca se produjo ninguna motocicleta de serie.
La moraleja no es que el aprendizaje automático en motocicletas sea una estafa —Damon tenía ingenieros serios y patentes reales—, sino que el anuncio de una IA revolucionaria es enormemente más fácil que su industrialización. La distancia entre una demostración y una motocicleta homologada, fiable y vendible es donde mueren muchos sueños. Cada futura promesa de "motocicleta inteligente" debe leerse teniendo esta historia de fondo.
Los proveedores: donde la IA existe realmente
La paradoja del sector es que la inteligencia artificial más auténtica no reside en las marcas de motos, sino en la cadena de proveedores.
Bosch es el gigante de referencia: suministra ABS, MSC (control de estabilidad), IMU y toda la plataforma ARAS a Ducati, KTM, Yamaha, Kawasaki, BMW 🟢. Su enfoque, como se ha dicho, es radar + algoritmos deterministas, pero la ambición declarada por el responsable mundial de las dos ruedas, Geoff Liersch, es llevar la tecnología del segmento premium al masivo —con el objetivo, casi provocador, de sistemas "de 10 dólares por moto" para incidir realmente en las estadísticas 🟢.
Continental es socio en el desarrollo de ADAS y ha establecido una colaboración con la startup israelí Ride Vision 🟢, el caso más claro de IA visual aplicada a las dos ruedas: dos cámaras gran angular alimentan una unidad a bordo que ejecuta algoritmos de visión predictiva y reconocimiento de imágenes entrenados en un conjunto de datos específico para vehículos de dos ruedas (teniendo en cuenta la inclinación, el comportamiento del piloto, las condiciones ambientales) 🟢. Ride Vision es un sistema aftermarket, compatible con cualquier moto, y representa un aprendizaje automático genuino en el mercado 🟢. La investigación académica confirma la dirección: estudios revisados por pares sobre redes neuronales (YOLO, visión estéreo) para la detección de motocicletas y el frenado autónomo de emergencia (MAEB) muestran resultados prometedores pero aún experimentales 🟡.
Qualcomm proporciona plataformas de computación y conectividad (incluido el V2X) 🟢; Nvidia es el referente para el cálculo en redes neuronales en el sector automotriz, pero su papel directo en las motocicletas de serie es actualmente marginal y no documentado 🔴. Brembo ha introducido Sensify, un sistema de frenado "inteligente" de control digital que integra software y actuación hidráulica: es un control avanzado, con márgenes para lógicas adaptativas, más que una IA declarada 🟡.
Sección de patentes
El panorama de las patentes confirma el marco: mucho sobre equilibrio y automatización mecatrónica, menos sobre el aprendizaje automático "a bordo" aplicado a las motocicletas de serie.
| Empresa | Ámbito | Notas |
|---|---|---|
| Honda | Control de equilibrio (péndulo invertido), autoequilibrio | Derivado de la investigación robótica ASIMO/UNI-CUB 🟢 |
| Yamaha | Robótica de conducción (MOTOBOT), estabilización AMSAS | Programa de investigación sobre control y ML 🟢 |
| Damon | CoPilot (red neuronal, alerta de colisiones), HyperDrive, Shift | Más de 40 patentes declaradas; empresa colapsada en 2026 🟢 |
| Bosch | Sistemas asistidos por radar (ARAS), MSC, IMU | Proveedor dominante, enfoque algorítmico 🟢 |
| Ride Vision | Interfaz HMI y algoritmos de visión predictiva | Aprendizaje automático visual, sistema de posventa 🟢 |
También se pueden encontrar en bases de datos públicas (USPTO) patentes sobre motos robóticas autoequilibradas con bucles de control basados en sensores de velocidad lineal y angular 🟢 —una línea de investigación, más que de producto.
Una advertencia metodológica: una patente no es un producto. Testifica una intención o una línea de investigación, no la existencia de una tecnología en el mercado. Muchas patentes quedan en papel mojado.
Foco 1 — ¿Las motos se volverán autónomas?
Respuesta corta: no, no en el sentido pleno, y probablemente ni siquiera es el objetivo.
Existen prototipos autoequilibrantes y autodirigidos (Honda Riding Assist, BMW Motorrad Vision Next 100, MOTOBOT) 🟢, pero nacen como demostradores tecnológicos e instrumentos de investigación, no como anticipaciones de una moto que se conduce sola para llevarnos al trabajo.
Las razones son estructurales, no solo tecnológicas:
- Límites físicos. Una moto es inestable por naturaleza: pierde estabilidad al disminuir la velocidad y no mantiene la posición vertical en parado. Automatizarla es mucho más difícil que automatizar un coche 🟢. Como señala la propia investigación sobre sistemas de frenado autónomo, las cámaras no "ven" a través de la niebla y la lluvia, y la inclinación complica cada medición 🟡.
- Motivaciones de uso. Bosch es explícito: se conduce un coche y se conduce una moto por razones diferentes. La empresa declara querer añadir seguridad sin quitar el placer de conducir 🟢. Una moto autónoma resolvería un problema que casi ningún motorista siente tener.
- Nudos normativos y de seguros. La responsabilidad en caso de accidente con vehículo autónomo está sin resolver incluso para los coches; para las motos, donde el cuerpo del piloto forma parte del sistema de control, lo está aún más 🟡.
- Costos y aceptación. El mercado que paga por estas tecnologías es, hoy en día, reducido y premium 🟢.
La dirección realista no es la moto autónoma, sino la moto asistida: sistemas que intervienen en situaciones críticas dejando el control al piloto.
Foco 2 — ¿La IA podrá prevenir accidentes?
Aquí el potencial es concreto, pero debe medirse con honestidad estadística.
El precedente histórico es el ABS: un estudio de 2013 mostró una reducción del 31% en las tasas de accidentes mortales en motocicletas equipadas con él 🟢, y el Observatorio Europeo de Seguridad Vial estimó que una difusión generalizada del ABS podría prevenir más de 1.000 víctimas al año en Europa 🟢. El ABS no es IA, pero demuestra que la tecnología de seguridad funciona cuando se vuelve universal y económica.
En los sistemas asistidos por radar, la ya mencionada estimación de Bosch habla de uno de cada seis accidentes potencialmente evitables 🟡. Ride Vision basa su razón de ser en un dato dramático: las motocicletas representarían aproximadamente el 28% de los accidentes de tráfico mortales, con una incidencia desproporcionadamente enorme en comparación con la flota en circulación 🟡.
El punto decisivo es que la mayoría de los accidentes graves involucran a un automovilista que no ve al motociclista. Por eso, la frontera más prometedora no es solo equipar la moto con sensores, sino la comunicación vehículo a vehículo (V2V/V2X): el Connected Motorcycle Consortium (que reúne a BMW, Honda, Yamaha, Ducati, KTM y Suzuki desde 2015) trabaja precisamente en hacer "dialogar" a motos y coches, para que el coche sepa de la presencia de la moto incluso antes de verla 🟢. Bosch imagina escenarios en los que una moto, antes de frenar, avise electrónicamente a la que le sigue 🟡.
La cautela es obligatoria: muchas de estas estimaciones provienen de los propios proveedores, que tienen interés en respaldar su eficacia. Se necesitan datos independientes y a largo plazo antes de tratarlos como hechos.
Enfoque 3 — ¿La IA personalizará cada moto?
Es el escenario más fascinante y, al mismo tiempo, el más especulativo 🔴.
La idea: una moto que, observando cómo frenamos, aceleramos, inclinamos y a qué velocidades viajamos, adapte por sí misma los parámetros de ABS, control de tracción, suspensiones, respuesta del acelerador, mapas de motor y gestión de la autonomía eléctrica, ajustándose al piloto individual con el tiempo.
Algunos componentes ya existen:
- Las suspensiones semi-activas y los ride modes permiten hoy una personalización manual profunda 🟢.
- Las motos eléctricas conectadas (Zero Cypher, LiveWire) permiten la puesta a punto a través de una aplicación y las actualizaciones over-the-air 🟢.
- CoPilot de Damon prometía el aprendizaje del estilo individual a través de una red neuronal 🟢 — pero, como se ha visto, nunca llegó al mercado.
El salto de "personalización manual + alguna adaptación reactiva" a "moto que aprende y se reconfigura sola" requiere un aprendizaje automático fiable a bordo, y en esto el sector aún está atrasado con respecto a la narrativa. Realísticamente, los primeros pasos creíbles hacia una verdadera personalización adaptativa están más cerca de 2030 que de la actualidad 🔴.
Tabla comparativa
La paradoja del sector: la IA más auténtica no reside en las marcas de motos, sino en los proveedores.
| Empresa | Nivel de "IA" real | Tecnologías disponibles hoy | Estado |
|---|---|---|---|
| BMW Motorrad | Bajo en motos (radar+algoritmos); alto en coches (Qualcomm) | ConnectedRide, ACC/FCW/BSD radar, TFT conectado | En el mercado 🟢 |
| Ducati | Bajo (control electrónico avanzado) | Radar ACC/BSD (desde 2021), ABS Cornering, DTC | En el mercado 🟢 |
| KTM | Bajo (ARAS 2ª gen. Bosch) | Radar 5ª gen., ACC Stop&Go, AMT, susp. semi-activa | En el mercado (2026) 🟢 |
| Honda | Nulo/robótica de control | Riding Assist (auto-equilibrio), E-Clutch, DCT | Concepto + serie 🟢 |
| Yamaha | Investigación (ML en MOTOBOT); serie determinista | Radar en Tracer 9 GT+, UBS, AMSAS (investigación) | Mixto 🟢/🟡 |
| Kawasaki | Bajo | Radar ACC/FCW/BSD en H2 SX SE | En el mercado 🟢 |
| Zero / LiveWire | Bajo-medio (SW conectado) | Cypher OS, app, OTA, ride mode | En el mercado 🟢 |
| Damon | Alto (ML declarado) | CoPilot (red neuronal) — nunca producido | Colapsado (2026) 🔴 |
| Ride Vision (proveedor) | Alto (visión + ML) | CAT aftermarket, reconocimiento de imágenes | En el mercado 🟢 |
| Bosch (proveedor) | Medio (radar + algoritmos) | ARAS 1ª/2ª gen., MSC, IMU, ABS | En el mercado 🟢 |
Cronología
- 2015 — Nace el Connected Motorcycle Consortium (V2V). Yamaha desarrolla MOTOBOT. 🟢
- 2017 — Honda presenta Riding Assist en el CES; BMW muestra la Vision Next 100. 🟢
- 2020 — Bosch lanza la primera generación ARAS (ACC, BSD, FCW); Ride Vision sale de la fase sigilosa con la asociación Continental. 🟢
- 2021 — Ducati Multistrada V4 S: primera moto de serie con radar. Honda presenta la segunda generación de Riding Assist. 🟢
- 2022 — El radar se extiende a KTM, Kawasaki, BMW, Yamaha, Triumph. 🟢
- 2024 — Bosch y KTM anuncian la segunda generación ARAS con AMT; Yamaha, Honda y BMW amplían los cambios semi-automáticos. 🟢
- 2025 — KTM afronta la reestructuración y la adquisición Bajaj; Damon es suspendida del Nasdaq. 🟢
- 2026 — Debuta en producción la KTM 1390 Super Adventure S EVO con radar de 5ª generación; Damon colapsa (dimisiones del Consejo de Administración, sitio web fuera de línea). 🟢
- 2030 (previsiones) — Difusión de los sistemas de radar más allá de las premium; primeros pasos creíbles hacia la personalización adaptativa y el V2X masivo. 🔴
Recuadro — Las 10 innovaciones de IA (o supuestas) que cambiarán las motos
- Radar delantero/trasero de largo alcance (más de 200 m).
- ACC con Stop & Go vinculado al cambio automático.
- Frenada de emergencia asistida (Emergency Brake Assist).
- Detección de imágenes con redes neuronales (tipo Ride Vision).
- Comunicación V2V/V2X entre motos y coches.
- Group Ride Assist para la conducción en grupo.
- Suspensiones predictivas/adaptativas.
- Diagnóstico y mantenimiento predictivo a través de la nube.
- Aprendizaje del estilo del piloto (aún prototipo).
- Asistentes de voz y navegación contextual integrada.
Recuadro — Quién va realmente por delante en la carrera de la IA (clasificación motivada)
- Bosch — no fabrica motos, pero es la infraestructura de seguridad de casi todas. Domina por volumen y madurez. 🟢
- Ride Vision / Continental — el machine learning visual más concreto y ya a la venta. 🟢
- BMW — el puente más creíble entre la IA automotriz (Qualcomm) y las dos ruedas. 🟢
- Ducati — pionera del radar, fuerte integración electrónica. 🟢
- KTM — la primera en adoptar la 2ª generación ARAS de serie. 🟢
- Honda / Yamaha — líderes en robótica de equilibrio, más cautas con el ML de serie. 🟢
Recuadro — Tecnologías que probablemente llegarán antes de 2030 🔴
- Radar económico extendido también a motos medianas y pequeñas.
- V2X a gran escala entre motos y coches.
- Suspensiones y mapas de motor realmente auto-adaptativos al piloto.
- Mantenimiento predictivo basado en datos de flota.
- Frenada autónoma de emergencia (MAEB) homologada en motos de serie.
Conclusión: ni revolución ni engaño
La respuesta a la pregunta del título no es binaria. No es todo revolución, pero tampoco es todo marketing.
La verdadera revolución existe, y tiene un nombre preciso: radar y control electrónico avanzado. Ha hecho más seguras —realmente— algunas motos de alta gama, y en los próximos años bajará de precio. El marketing, igualmente real, consiste en poner la etiqueta "inteligencia artificial" a sistemas que, en la gran mayoría de los casos, son algoritmos deterministas: muy sofisticados, pero sin aprendizaje.
El verdadero aprendizaje automático aplicado a las motocicletas existe —en la visión artificial de proveedores como Ride Vision, en la investigación académica, en programas como MOTOBOT— pero en los modelos de serie sigue siendo la excepción, no la regla. Y la parábola de Damon recuerda lo frágil que es el paso de la promesa neuronal al producto en carretera.
Para el motociclista, la síntesis honesta es esta: las motos son cada vez más seguras y más conectadas, no "inteligentes" en el sentido de ciencia ficción del término. Y, al menos por ahora, la parte más valiosa de la inteligencia sobre la moto sigue siendo la del que conduce.
Bibliografía y fuentes
Fabricantes - BMW Motorrad — ConnectedRide (bmwmotorcycles.com/en/engineering/connectedride.html); soporte R 1300 GS radar (support.bmw-motorrad.com) - Honda Global — Riding Assist (global.honda/en/tech/Honda_Riding_Assist/; global.honda/en/innovation/CES/2017/) - KTM — 1390 Super Adventure S EVO / R 2026 (ktm.com) - Zero Motorcycles — Cypher OS / Technology (zeromotorcycles.com/ride-electric/technology) - Damon Motors — CoPilot / comunicados (damon.com; ir.damon.com; prnewswire.com)
Proveedores tecnológicos - Bosch — Advanced rider assistance systems 2W (bosch-mobility.com); "New motorcycle safety systems tested" (bosch.com/stories/motorcycle-safety-systems/); Bosch Media Service US (us.bosch-press.com) - BMW Group + Qualcomm — sistema de conducción automatizada (repairerdrivennews.com, set. 2025) - Ride Vision / Continental — lanzamiento CAT (ride.vision; greencarcongress.com; venturebeat.com)
Patentes - USPTO — Self-balancing robotic motorcycle (image-ppubs.uspto.gov, patente 10486755) - Damon Motors — cartera de patentes CoPilot/HyperDrive (ir.damon.com)
Estudios académicos - MDPI, Remote Sensing (2023) — Motorcycle Detection and Collision Warning (MD-TinyYOLOv4) (mdpi.com/2072-4292/15/23/5548) - arXiv (2017) — Obstacle detection for Motorcycle Autonomous Emergency Braking (MAEB) (arxiv.org/pdf/1707.03435)
Medios de comunicación - MCN / Motorcycle News — Bosch/KTM ARAS 2ª gen. y futuro Bosch (set. 2024; dic. 2025); reseña KTM 1390 SA S EVO (dic. 2025) - RevZilla / Common Tread — prueba ARAS Bosch (set. 2024); estado ARAS (feb. 2024); primera vista KTM 1390 SA S EVO - RideApart — declive Damon (feb. 2025; mar.-abr. 2026) - The Pack / Techcouver / Bike-EV — colapso Damon (2025-2026) - SlashGear — self-balancing motorcycles (2024)
Nota metodológica: las estimaciones de eficacia de los sistemas de seguridad (ej. "1 accidente de cada 6") provienen en varios casos de los propios proveedores y deben considerarse indicativas, a la espera de validaciones independientes. Las previsiones para 2030 son, por definición, especulativas.
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