Le aziende di IA fisica non costruiscono tutte la stessa cosa. Alcune progettano i chip che consentono a un robot di elaborare dati a bordo. Altre addestrano i modelli che trasformano le immagini delle telecamere in movimento. Altre ancora costruiscono i robot o sviluppano il software che li collega a sensori, porte, telecamere e macchine già presenti in un edificio o in un sito. Un elenco che le mescola e le ordina per finanziamenti o notorietà dice poco su chi possa davvero aiutarti nel tuo progetto.

Questo articolo organizza quindi il settore per livelli. Per ciascuno spiega cosa fanno le aziende e cita alcuni esempi noti, senza stilare classifiche. I nomi servono a illustrare il livello, non a creare un elenco completo: il settore cambia rapidamente.

I punti essenziali

  • L’IA fisica comprende almeno quattro livelli: chip e simulazione, modelli di IA incarnata, hardware robotico e connessione dell’intero sito.
  • Le grandi aziende di chip e cloud forniscono calcolo e simulazione, mentre laboratori specializzati e startup addestrano i modelli di base per i robot.
  • Le aziende di robotica con IA vanno dai produttori storici di bracci industriali ai nuovi costruttori di umanoidi e quadrupedi.
  • Il livello di connessione determina se un robot sa ciò che il resto del sito sa già.

Produttori di chip per l’IA fisica

Un robot deve elaborare immagini, profondità e forze e decidere cosa fare in millisecondi, a batteria e spesso senza una rete affidabile. Per questo molto calcolo deve avvenire a bordo, e poche aziende producono chip adatti.

NVIDIA è la più visibile. I suoi moduli Jetson sono piccoli computer di bordo usati in molti robot, droni e macchine. Offre anche software per altre fasi: strumenti Isaac per lo sviluppo robotico, Isaac Sim e Omniverse per la simulazione e Cosmos, una famiglia di modelli del mondo pensati per generare e interpretare scene fisiche. Qualcomm propone piattaforme robotiche per dispositivi a minore consumo, come droni e robot di servizio.

La simulazione appartiene a questo livello perché usa le stesse risorse di calcolo. Addestrare un’abilità di cammino o presa richiede milioni di tentativi virtuali su grandi cluster di GPU, solitamente noleggiati da fornitori cloud. Quando leggi che un robot ha “imparato in simulazione”, gran parte di quell’apprendimento è avvenuta sull’hardware di un produttore di chip.

Ogni costruttore deve scegliere come dividere il calcolo tra robot e sistemi remoti. Tutto ciò che ne garantisce la sicurezza immediata, come equilibrio, prevenzione delle collisioni e arresto, deve girare a bordo: mezzo secondo di ritardo di rete sarebbe troppo. Attività più pesanti, come pianificare un turno, analizzare ore di video o riaddestrare un modello, possono essere eseguite in un data center. I produttori competono sulla quantità del primo tipo di calcolo che riescono a inserire in un modulo piccolo ed efficiente.

Che cosa sviluppano le aziende di IA incarnata?

Queste aziende addestrano i modelli che fungono da cervello del robot: software che riceve ciò che percepisce, insieme a un’istruzione, e produce movimento. L’IA incarnata è un’intelligenza che percepisce e agisce attraverso il proprio corpo fisico, a differenza di un chatbot che elabora soltanto testo.

Alcuni gruppi sono noti in questo livello. Google DeepMind ha pubblicato RT-2 nel 2023 e successivamente i modelli Gemini Robotics, che collegano un grande modello multimodale al controllo robotico. NVIDIA ha rilasciato Isaac GR00T, un modello di base aperto per umanoidi. Physical Intelligence, startup di San Francisco, addestra modelli robotici generalisti e ha reso disponibile pubblicamente π0. Skild AI sviluppa ciò che descrive come un cervello robotico generale per corpi diversi. Il Toyota Research Institute lavora sui cosiddetti large behavior models per la manipolazione.

Ciò che vendono cambia da azienda ad azienda. Alcune concedono i modelli in licenza ai costruttori; altre li pubblicano per creare una comunità di sviluppatori; altre li riservano ai propri robot. L’obiettivo comune è trasferire capacità tra compiti e corpi diversi, evitando di addestrare da zero ogni robot per ogni nuovo lavoro.

Questo spiega l’espressione “modello di base robotico”. I modelli linguistici sono diventati utili quando un modello addestrato su enormi quantità di testo ha potuto adattarsi a molti compiti con pochi dati aggiuntivi. I laboratori robotici cercano di ripetere lo stesso schema per il movimento: addestrare una volta su dimostrazioni di molti robot e attività, poi adattare il modello a un braccio specifico in un magazzino con poche ore di nuovi dati. Quanto funzioni il trasferimento su hardware mai incontrato rimane una delle principali domande aperte.

Aziende di robotica con IA

Queste aziende costruiscono le macchine fisiche. È il livello più affollato e più facile da immaginare, ma comprende gruppi con attività piuttosto diverse.

Produttori industriali come ABB, FANUC e KUKA vendono bracci robotici agli stabilimenti automobilistici e alle fabbriche da decenni. Le loro macchine vengono sempre più spesso abbinate alla visione e alla presa appresa, ma il mercato centrale resta il lavoro preciso e ripetibile in celle protette o attentamente progettate.

I produttori di robot mobili e con zampe costruiscono macchine che si muovono nel sito. Boston Dynamics, di proprietà di Hyundai Motor Group, vende il quadrupede Spot per ispezioni e ha mostrato una versione elettrica dell’umanoide Atlas. ANYbotics costruisce ANYmal per l’ispezione degli impianti industriali. Unitree produce quadrupedi e umanoidi meno costosi. Amazon Robotics realizza robot per i centri logistici di Amazon, mentre aziende come Locus Robotics vendono robot mobili per il picking ad altri operatori.

I costruttori di umanoidi sono il gruppo più recente e attirano più attenzione. Agility Robotics costruisce Digit per la logistica, Figure AI sviluppa umanoidi generalisti con un modello interno e Apptronik e 1X lavorano a umanoidi per ambienti professionali e domestici. Tesla sviluppa Optimus. La maggior parte degli impieghi di umanoidi finora consiste in progetti pilota con poche unità.

Per chi acquista, le differenze pratiche emergono da alcune specifiche: carico utile, autonomia, ricarica, superfici e pendenze affrontabili e norme di sicurezza adottate. I bracci industriali sono generalmente costruiti secondo ISO 10218; i robot destinati a lavorare accanto alle persone senza una barriera aggiungono le indicazioni di ISO/TS 15066 sulle forze di contatto. Un robot non valutato per lavorare vicino alle persone avrà bisogno di un’area protetta o separata, cambiando l’intero conto economico.

Che cosa sviluppano le startup di IA fisica?

Le startup si concentrano spesso sugli spazi lasciati dalle grandi aziende. Emergono cinque aree:

Area Cosa sviluppano Perché esiste il bisogno
Modelli di base robotici Modelli generali per compiti e corpi diversi Pochi costruttori possono finanziarne l’addestramento da soli
Nuovi corpi robotici Umanoidi, manipolatori mobili, macchine specializzate I progetti industriali tradizionali presuppongono celle fisse
Dati di addestramento Sistemi di teleoperazione e servizi che registrano dimostrazioni Non esiste un archivio di movimenti su scala internet
Simulazione e test Ambienti virtuali per addestrare e verificare comportamenti Le prove reali sono lente e costose
Connessione e gestione Software che collega robot, sensori, telecamere e sistemi degli edifici I sensori del robot coprono solo ciò che lo circonda

Leggere le promesse delle startup richiede attenzione: le dimostrazioni sono facili da allestire e difficili da confrontare. Tre domande chiariscono buona parte del quadro:

  1. È una dimostrazione, un progetto pilota pagato o uso in produzione? Ogni fase rappresenta un salto importante rispetto alla precedente.
  2. Quante unità lavorano, in quanti siti e per quante ore? Un video non mostra quanto spesso il robot riesca nel compito.
  3. Chi gestisce gli errori? Una risposta utile spiega cosa succede quando il robot si blocca, perde la rete o incontra una situazione sconosciuta.

Valgono allo stesso modo per un laboratorio di modelli, un costruttore e un’azienda software.

Aziende di IA fisica per edifici e siti operativi

L’ultimo livello riceve meno attenzione, ma determina quanto gli altri siano utili nella pratica. Un robot di sicurezza, pulizia o ispezione conosce inizialmente solo ciò che rilevano le proprie telecamere e i propri microfoni. Nel frattempo, un edificio tipico ha già contatti porta, sensori di movimento e perdite, sonde di temperatura, telecamere e contatori, ognuno collegato al proprio sistema. Applicare l’IA fisica a un edificio significa connetterli per condividere contesto e agire insieme, con il robot come uno dei partecipanti.

Qui lavorano diversi tipi di aziende. I fornitori di automazione degli edifici collegano climatizzazione, illuminazione e accessi nei propri ecosistemi. I costruttori offrono gestione delle flotte per le proprie macchine. Le associazioni industriali pubblicano interfacce per coordinare flotte miste: VDA 5050, delle associazioni tedesche VDA e VDMA, definisce la comunicazione tra veicoli a guida automatica e un sistema centrale di controllo.

Chi fornisce questo livello deve risolvere gli stessi problemi. Dispositivi di produttori diversi usano protocolli differenti, quindi le letture vanno uniformate. Ogni azione richiede un modello di autorizzazioni: una regola o un agente non dovrebbe fare più di quanto consentito alla persona responsabile. I comandi devono avere un esito registrato, perché chiedere a un robot o a una valvola di muoversi non significa che si siano mossi. Alcuni eventi richiedono ancora una persona, quindi servono allarmi che raggiungano i destinatari giusti nell’ordine giusto.

È il livello su cui lavoriamo con Kilo, il nostro sistema operativo per IoT e IA fisica. Collega sensori LoRaWAN e mioty, macchine MQTT e telecamere in un’organizzazione. Una regola può usare una lettura per inviare un comando configurato a un altro dispositivo, mentre un allarme coinvolge le persone. Il robot conserva navigazione e sicurezza; Kilo coordina le attività che l’integrazione espone come comandi. Per capire da quali dispositivi un robot dovrebbe ricevere informazioni, elencali prima per protocollo e poi verifica come ciascuno entrerebbe in un sistema operativo che collega sensori, dispositivi e robot.

Domande frequenti sulle aziende di IA fisica

Che cos’è una startup di IA fisica?

È una giovane azienda che sviluppa una parte delle tecnologie con cui l’IA percepisce e agisce nel mondo reale: modelli, hardware robotico o software di connessione. Molte nascono da laboratori universitari di robotica o da team IA delle grandi aziende tecnologiche.

Come guadagnano le aziende di IA fisica?

I modelli cambiano per livello. I produttori di chip vendono hardware e kit di sviluppo; i costruttori vendono o noleggiano macchine, spesso come robots-as-a-service con un canone mensile per unità. Le aziende di modelli concedono licenze software e quelle della connessione fatturano generalmente abbonamenti per dispositivi o siti.

Quali aziende di IA incarnata pubblicano modelli aperti?

Diverse lo fanno. Isaac GR00T di NVIDIA e π0 di Physical Intelligence sono disponibili per ricercatori e sviluppatori. I costruttori possono adattarli alle proprie macchine invece di addestrare un modello da zero.

Le aziende di IA fisica sono soltanto produttori di robot?

No. Molte non consegnano alcun robot: vendono chip, modelli, strumenti di simulazione o software di connessione. Un sito può iniziare da sensori, porte e macchine esistenti e aggiungere robot in seguito come altri partecipanti.

Un sensore di perdite emulato e un controller di valvola emulato che accetta “close” come comando bastano per provare il livello di connessione senza acquistare robot o hardware. Crea una regola che chiuda la valvola e ti avvisi quando il sensore rileva acqua. Poi invia una singola lettura di presenza d’acqua su richiesta e segui il percorso dall’evento all’esito registrato del comando fino all’avviso sul telefono. Due dispositivi e una regola rientrano nel piano gratuito di Kilo.