Parlare di tecnologia e del futuro della mobilità senza tenere conto del quadro normativo è come descrivere un’auto da corsa senza mai citare le gomme: manca un pezzo fondamentale della storia che sta appena iniziando. Nelle ultime settimane Elon Musk, il visionario alla guida di Tesla, ha fatto una dichiarazione che ha acceso l’attenzione di appassionati e addetti ai lavori perché non riguarda una nuova funzione, ma un potenziale punto di svolta regolatorio con impatti concreti sulla diffusione della guida assistita avanzata nel Vecchio Continente. Musk ha affermato, in occasione di un evento internazionale, che l’approvazione del sistema Full Self-Driving supervisionato in Europa potrebbe arrivare già nel mese di febbraio.

Le novità sulla guida autonoma di Tesla

Al netto delle condizioni economiche o delle promesse di marketing, ciò che emerge è un cambio di prospettiva: da qui non si parla più solo di software o di algoritmi, ma di permessi formali, riconoscimenti e limiti d’uso imposti da leggi e regolamenti. Questo passaggio potrebbe determinare se e come una tecnologia così ambiziosa possa essere usata su larga scala, o restare relegata a uno stadio di test e mere dichiarazioni. Quando si affronta il tema della guida autonoma è facile perdersi in sigle o livelli di automazione che, all’atto pratico, rischiano di confondere più che chiarire. Il Full Self-Driving di Tesla, nella sua versione supervisionata, è un’evoluzione dell’Autopilot, il sistema di assistenza già presente su molte vetture del marchio, ma resta comunque una soluzione che richiede la presenza vigile di chi sta alla guida: il computer può gestire tratti di percorso, interagire con segnali, cambi corsia e traffico, ma non è ancora in grado di funzionare in totale autonomia senza alcuna supervisione umana attiva.

Ciò significa che, almeno per ora, non si tratta di un’auto che guida da sola nel senso più assoluto del termine, ma piuttosto di un avanzato strumento di assistenza alla guida che alleggerisce il carico nel traffico quotidiano. Eppure, proprio questo gradino apparentemente intermedio, sta diventando cruciale perché è qui che si confrontano normative, responsabilità e rischi, e dove si decide se possa effettivamente diventare un prodotto legale da offrire su scala più ampia. In altre parole, per Tesla non è tanto una questione di migliorare la tecnologia, quanto di farla entrare nel perimetro di ciò che regolatori e autorità competenti considerano accettabile e sicuro per l’uso su strada.

Software, responsabilità e limiti d’uso

È interessante osservare come, nel mosaico delle normative europee, possa bastare un singolo tassello per cambiare le prospettive di un intero continente. Tesla ha concentrato gli sforzi di dialogo soprattutto con l’ente di omologazione dei Paesi Bassi, la RDW, che ha assunto il ruolo di potenziale apripista per l’approvazione del Full Self-Driving supervisionato. Secondo le indicazioni fornite, la decisione attesa per febbraio potrebbe non essere un semplice sì o no, ma rappresentare un precedente normativo che altri stati membri dell’Unione Europea potrebbero decidere di riconoscere. Questo meccanismo di “riconoscimento reciproco” è peculiare del sistema europeo: un via libera su base nazionale, se riconosciuto dagli altri paesi, potrebbe accelerare notevolmente la diffusione della guida assistita avanzata, aggirando in parte i tempi lunghi e complessi di un’omologazione comunitaria completa.

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Se ciò dovesse accadere, l’Europa potrebbe ritrovarsi in prima linea nella diffusione di tecnologie di assistenza alla guida che fino ad ora erano appannaggio di pochi mercati, come quello statunitense, aprendo scenari inediti per la mobilità del futuro. Dietro questa attesa per l’approvazione c’è un nodo che, per chi non è del settore, può sembrare lontano dalla quotidianità ma che in realtà tocca aspetti molto concreti. Quando un sistema di guida assistita avanzato viene messo su strada, non conta solo quanto è “smart” o sofisticato il software che lo alimenta, ma anche chi è responsabile in caso di incidente, quali limiti d’uso vengono imposti dalla legge e quali standard di sicurezza devono essere rispettati prima di verificarne la compatibilità con l’ambiente urbano europeo.

A volte, infatti, la tecnologia può essere pronta dal punto di vista ingegneristico, ma non conforme alle richieste normative che guardano a variabili come la conformità alle specifiche di codice stradale locali, la gestione delle situazioni di emergenza, o la presenza di un conducente pronto a intervenire. Per Tesla, insistere sulla supervisione richiesta all’automobilista non è solo una questione di prudenza tecnica, ma anche di adattamento alle normative che al momento non vedono ancora un quadro completo per la guida autonoma totale.

Un passo che può sbloccare o fermare il rollout

In questo scenario si inserisce anche il tema assicurativo, spesso trascurato nel dibattito pubblico ma decisivo per la diffusione reale di queste tecnologie: le compagnie devono poter quantificare il rischio, stabilire premi coerenti e comprendere in che misura un eventuale errore sia imputabile al sistema o al conducente. È una linea sottile, quasi un confine mobile, che cambia a seconda dei casi concreti e che obbliga legislatori e costruttori a dialogare in modo continuo. Inoltre, l’Europa ha un approccio tradizionalmente prudente quando si tratta di sicurezza stradale, e questo significa che ogni nuova funzione deve essere valutata non solo per ciò che promette di fare, ma per come si comporta in condizioni reali, nel traffico complesso delle città storiche, tra rotatorie, cantieri e segnaletica talvolta imperfetta.

Il risultato è una sorta di partita a scacchi tra innovazione tecnologica e progresso regolatorio, uno scontro che definirà non solo il destino di Tesla, ma quello di tutti i sistemi avanzati di assistenza alla guida in Europa. La dichiarazione di Musk arriva in un momento in cui l’industria automobilistica sta affrontando una fase di transizione: da un lato ci sono le vendite di veicoli elettrici e i margini sempre più compressi, dall’altro c’è la ricerca di nuove fonti di ricavo come il software e i servizi legati alla mobilità intelligente. Avere un sistema come il Full Self-Driving supervisionato approvato in Europa potrebbe dare un forte impulso non solo alle strategie commerciali di Tesla, ma anche alla percezione generale dei consumatori su ciò che è possibile aspettarsi da un veicolo moderno.

Nonostante il fatto che in passato Musk e la sua azienda abbiano fatto promesse che non sempre hanno rispettato nei tempi, questa volta la posta in gioco riguarda qualcosa di più sostanziale: non si tratta di lanciare una feature a campione, ma di inserire un prodotto in una cornice legale e di mercato che ne determinerà l’effettiva adozione. I prossimi mesi saranno quindi cruciali per capire se questa tecnologia potrà davvero trovare spazio su strade europee e, con essa, la possibilità di ridefinire il modo in cui ci spostiamo ogni giorno.

Lasciate stare l’ansia da ricarica e i caricabatterie pesanti nello zaino. Quel modo di muoversi, tanto sgradito agli utenti delle bici elettriche, sarà forse presto eclissato da soluzioni innovative, linfa vitale in un settore che ha ancora inevitabilmente degli ampi margini di crescita. A conferire l’iniezione di modernità tanto necessaria potrebbe essere un nome illustre del passato, quello di Taiyo Yuden che, verso la fine degli anni Ottanta, fu tra le aziende pioniere dei CD masterizzabili insieme a Sony e Philips. Il know-how ingegneristico viene oggi applicato sulla mobilità a zero emissioni, nello specifico in Feremo, il nuovo sistema in grado di garantire, secondo gli sviluppatori giapponesi, 1.000 km di autonomia con una singola carica.

Il segreto è nella gestione della discesa

Raggiungere una distanza simile non dipende dalla dimensione della batteria, che resterebbe altrimenti troppo pesante, ma dall’intelligenza con cui viene gestita l’energia. Il sistema Feremo si basa su un motore ad alta efficienza e su un controller evoluto, progettato per un recupero di energia impareggiabile.

La rigenerazione non è circoscritta all’intervallo di frenata, bensì avviene soprattutto durante la fase di discesa. Il ciclista può impostare la velocità desiderata su vari livelli e il sistema la mantiene costante in automatico. In questa fase, il motore posizionato sul mozzo anteriore si trasforma in un generatore hi-tech che trasferisce grandi quantità di energia direttamente alla batteria.

L’approccio garantisce, inoltre, una sicurezza superiore. Le e-bike sono più pesanti delle bici tradizionali e i freni meccanici finiscono spesso sotto stress, mentre con la “discesa controllata” di Taiyo Yuden, il “cuore pulsante” contribuisce attivamente a rallentare il mezzo, riducendo l’usura dei componenti e accorciando gli spazi di frenata.

Da 100 a 1.000 km: i numeri del sistema Feremo

Le prestazioni promesse dagli ingegneri giapponesi variano drasticamente in base allo sforzo richiesto, ma restano comunque fuori scala per il mercato attuale. Se utilizzata in modalità “Eco”, la bici elettrica è in grado di coprire la distanza record di 1.000 km. Quando si passa a un’assistenza media, l’autonomia potenziale si attesta sui 200 km, e con il supporto massimo si scende a 100 km, che è comunque il valore di picco di molte concorrenti attuali.

Prezzi e prospettive

Nonostante il debutto ufficiale sia stato tenuto in serbo per il CES di Las Vegas, Taiyo Yuden testa il sistema su strada da oltre un anno e la sorpresa principale riguarda i costi. Spesso innovazioni tanto dirompenti arrivano con prezzi proibitivi, ma in Giappone i modelli dotati di tecnologia Feremo si collocano in una fascia compresa tra i 1.000 e i 1.300 euro, giustificata dal netto balzo in avanti rispetto agli standard di autonomia di oggi.

La tecnologia è già pronta per essere integrata nei listini di tre marchi giapponesi: Chacle, Maruishi Cycle ed Evol Bike, con una gamma che spazia dalle city alle mountain bike. Cifre estremamente competitive che potrebbero spingere i limiti della mobilità elettrica verso un futuro in cui la bicicletta torna a essere il centro nevralgico degli spostamenti. La “schiavitù” della presa di corrente non è mai stata così messa in discussione.

Nel dibattito sull’auto del futuro si parla spesso di elettrificazione, connettività e design, ma il vero cambio di paradigma sta avvenendo più in profondità, nel modo in cui il veicolo “capisce” ciò che lo circonda. L’annuncio della nuova tecnologia di assistenza alla guida basata su intelligenza artificiale -sviluppata da WeRide e Bosch – si inserisce esattamente in questa trasformazione, mostrando come l’evoluzione degli ADAS stia passando da sistemi reattivi a piattaforme cognitive, capaci di percezione, previsione e decisione quasi simultanee.

L’interesse attorno a questa collaborazione non nasce dal nulla. Già da tempo il settore automotive sta cercando una via per superare i limiti architetturali degli ADAS tradizionali, spesso costruiti come un mosaico di funzioni separate. Il progetto congiunto WeRide–Bosch, invece, punta a un approccio più radicale: trattare la guida assistita come un problema di intelligenza artificiale end-to-end, avvicinando ulteriormente il comportamento del veicolo a quello umano.

Il nuovo sistema ADAS

I primi segnali sono emersi nell’agosto 2025, quando hanno iniziato a circolare indiscrezioni su un nuovo sistema ADAS sviluppato congiuntamente da WeRide e Bosch. Inizialmente si parlava di una piattaforma sperimentale, pensata per dimostrare come le competenze maturate nel campo della guida autonoma potessero essere “ricondotte” in un contesto più vicino alla produzione di serie. Con la presentazione di WePilot AiDrive, il quadro è diventato più chiaro. Non si trattava di una semplice evoluzione di funzioni come il mantenimento di corsia o il cruise control adattivo, ma di un’architettura progettata fin dall’inizio per unificare percezione, pianificazione e controllo attraverso modelli di intelligenza artificiale addestrati su enormi volumi di dati reali. Un passaggio cruciale, perché segna l’ingresso delle logiche AV (autonomous vehicle) nel mondo ADAS, storicamente più conservativo.

Il cuore dell’innovazione sta proprio qui. Nei sistemi ADAS tradizionali, ogni funzione è spesso il risultato di una catena rigida: sensori che raccolgono dati, software che li interpretano, moduli separati che prendono decisioni. Questo modello funziona, ma mostra i suoi limiti quando lo scenario diventa complesso: cantieri, traffico urbano caotico, comportamenti imprevedibili di pedoni e ciclisti. L’approccio end-to-end promosso da WeRide e Bosch riduce questi passaggi intermedi. L’intelligenza artificiale impara a interpretare direttamente la scena e a generare la risposta più appropriata, con una maggiore continuità tra ciò che il veicolo “vede” e ciò che decide di fare. È una differenza sottile ma sostanziale, perché apre la strada a sistemi più fluidi, meno rigidi e più adattivi.

Un altro elemento chiave riguarda la gestione dei sensori. La piattaforma sviluppata con Bosch è pensata per funzionare sia in configurazioni multi-sensore avanzate, sia in modalità vision-centric, dove il peso maggiore è affidato alle telecamere e alla capacità dell’AI di interpretare le immagini. Questo aspetto è strategico per l’industria: ridurre la dipendenza da sensori costosi senza compromettere la sicurezza è uno degli obiettivi principali dei costruttori. In questo senso, la collaborazione WeRide–Bosch mostra come l’intelligenza artificiale possa compensare, almeno in parte, la complessità hardware, rendendo le soluzioni ADAS più scalabili e sostenibili a livello industriale.

Novembre 2025: lo Start of Production come punto di svolta

Il vero spartiacque arriva però a novembre 2025, quando il sistema raggiunge ufficialmente lo Start of Production. Non è solo una milestone tecnica, ma un segnale fortissimo per il mercato: significa che la tecnologia è ritenuta sufficientemente matura per entrare in veicoli reali, destinati a clienti reali. Raggiungere questo traguardo in circa sette mesi è un risultato che racconta molto del metodo di lavoro adottato. Da un lato, WeRide porta in dote l’esperienza accumulata su robotaxi e sistemi di guida autonoma avanzata; dall’altro, Bosch garantisce robustezza, affidabilità e conoscenza dei processi industriali, elementi imprescindibili quando si parla di automotive di serie.

Questa alleanza è interessante anche per ciò che rappresenta simbolicamente. Per anni, il mondo delle startup AV e quello dei fornitori automotive tradizionali hanno viaggiato su binari paralleli. Qui, invece, si vede un’integrazione reale: l’innovazione radicale della startup viene incanalata nella struttura industriale del Tier-1. È un modello che potrebbe diventare sempre più frequente, soprattutto mentre l’auto evolve verso un concetto software-defined, dove il valore non è più concentrato solo nella meccanica, ma nella capacità del software di aggiornarsi, migliorare e adattarsi nel tempo.

Ufficio Stampa WeRide

Pur restando formalmente nel perimetro degli ADAS, la tecnologia WeRide–Bosch guarda chiaramente oltre. Le stesse architetture AI che oggi supportano funzioni di assistenza avanzata possono, in prospettiva, abilitare livelli più elevati di automazione, semplicemente ampliando il dominio operativo e il quadro normativo di riferimento. In questo senso, l’ADAS diventa una sorta di ponte tecnologico: una soluzione immediatamente utilizzabile, ma già pronta a evolversi verso la guida autonoma quando il contesto — tecnico, normativo e culturale — lo consentirà.

Chi è WeRide

WeRide Inc. è una azienda leader globale nello sviluppo di tecnologie per la guida autonoma, fondata nel 2017 da Tony Xu Han. WeRide si è affermata come una delle realtà più dinamiche nell’ambito dell’automazione dei veicoli, focalizzandosi sulla progettazione e commercializzazione di soluzioni per la mobilità che spaziano dai robotaxi e robotobus fino a veicoli commerciali autonomi come robovan e robosweeper, cioè veicoli per la pulizia urbana senza conducente.

La tecnologia di WeRide copre livelli di automazione dal Level 2 al Level 4, passando per sistemi avanzati di ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) e piattaforme unificate che integrano sensori, percezione, pianificazione e controllo attraverso algoritmi basati su AI. Nel corso degli anni l’azienda ha ottenuto autorizzazioni per operare veicoli completamente senza conducente in diverse giurisdizioni, diventando una delle prime startup al mondo ad avere permessi per l’impiego di veicoli autonomi a livello commerciale. WeRide ha inoltre stretto partnership strategiche con player del settore come Uber per l’integrazione dei suoi robotaxi sulle piattaforme di ride-hailing, e con produttori come Renault e Bosch per sviluppare tecnologie condivise.

Per Bosch, questa collaborazione si inserisce in una strategia più ampia che vede l’intelligenza artificiale come elemento centrale non solo per la guida, ma per l’intera esperienza a bordo. L’obiettivo è trasformare l’auto in una piattaforma capace di comprendere il conducente in modo sempre più sofisticato. L’ADAS basato su AI diventa così una componente di un ecosistema più ampio, in cui hardware e software lavorano come un unico organismo.

La tecnologia di assistenza alla guida sviluppata da WeRide e Bosch rappresenta molto più di un nuovo sistema ADAS. È un indicatore chiaro della direzione presa dall’industria automotive, dove l’intelligenza artificiale non è più un’aggiunta, ma il cuore stesso dell’architettura del veicolo. Dai primi rumors dell’estate 2025 alla produzione di serie di fine anno, il progetto ha dimostrato che l’integrazione tra startup AV e grandi fornitori può accelerare in modo concreto l’adozione di soluzioni avanzate. Un passaggio fondamentale per trasformare l’auto connessa in un’auto realmente intelligente, capace non solo di assistere, ma di comprendere e anticipare.

Per molto tempo l’automobile è stata raccontata come un oggetto prevalentemente meccanico, fatto di motori, trasmissioni e componenti fisici ben riconoscibili. Oggi quella definizione non basta più, perché sotto la carrozzeria si muove una quantità crescente di codice, centraline e sistemi digitali che dialogano tra loro in continuazione. L’auto moderna assomiglia sempre meno a una macchina tradizionale e sempre più a un computer in movimento, collegato in rete e costantemente aggiornato.

Questa trasformazione, che passa attraverso infotainment evoluti, assistenze alla guida avanzate e funzioni attivabili via software, ha portato enormi benefici in termini di comfort e funzionalità. Allo stesso tempo, però, ha aperto la porta a rischi nuovi, meno visibili ma potenzialmente molto più insidiosi. La sicurezza informatica, fino a pochi anni fa quasi assente dal dibattito automotive, è diventata una questione strutturale, non più rinviabile.

Il punto chiave è che ogni funzione digitale introduce una possibile superficie di attacco. Un sistema di navigazione connesso, un modulo telematico sempre online, una chiave digitale sullo smartphone o un aggiornamento software da remoto non sono solo comodità, ma anche punti di ingresso potenziali. Non si tratta di scenari da film, ma di situazioni già analizzate e documentate in ambito industriale. Il concetto di “auto-hacking” nasce proprio da qui: dalla possibilità che qualcuno sfrutti una vulnerabilità software per accedere a sistemi che, fino a poco tempo fa, erano completamente isolati dal mondo esterno.

Questa evoluzione ha costretto costruttori, fornitori e regolatori a rivedere completamente il concetto stesso di sicurezza del veicolo. Non basta più proteggere gli occupanti in caso di incidente, bisogna proteggere anche i dati, le funzioni digitali e l’integrità dei sistemi. È un cambio di gestione profondo, che mette insieme ingegneria meccanica, informatica e gestione del rischio.

Il rischio invisibile dell’auto sempre online

Uno degli aspetti più delicati della nuova mobilità è la connettività permanente. Le auto dialogano con server remoti, applicazioni mobili, infrastrutture stradali e, sempre più spesso, con altri veicoli, e questo flusso continuo di dati rende possibile una serie di servizi avanzati, dalla manutenzione predittiva agli aggiornamenti over-the-air, ma crea anche un’esposizione costante. In pratica, l’auto non è mai davvero “spenta” dal punto di vista digitale, dato che anche quando è parcheggiata, alcuni sistemi restano attivi e comunicano.

In questo scenario, l’hacking automobilistico non riguarda più solo l’accesso fisico al veicolo, come avveniva in passato con i furti tradizionali, oggi il rischio può nascere da remoto, sfruttando una falla in un software o una configurazione non aggiornata. Alcuni attacchi dimostrativi hanno mostrato come sia possibile interferire con funzioni apparentemente scollegate dalla guida, come infotainment o sistemi di comfort, per poi muoversi verso componenti più critici. La vera criticità sta nel fatto che l’auto integra decine di centraline elettroniche che comunicano tra loro attraverso reti interne.

Se una di queste viene compromessa, il problema può propagarsi, per questo oggi si parla di sicurezza “by design”, cioè pensata fin dall’inizio del progetto. Non è qualcosa che si aggiunge alla fine, come un accessorio, ma una parte strutturale dell’architettura del veicolo. Oltre agli aspetti legati alla guida e al controllo dei sistemi, la cybersecurity automotive tocca un tema spesso sottovalutato: i dati. Un’auto moderna raccoglie e trasmette una quantità enorme di informazioni, che vanno dalla posizione ai parametri di utilizzo, passando per preferenze, cronologia di navigazione e impostazioni personalizzate.

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Questi dati hanno un valore economico e strategico crescente, e proprio per questo diventano un obiettivo interessante; il veicolo, in questo contesto, sviluppa una vera e propria identità digitale. È riconosciuto da server remoti, associato a profili, aggiornato e monitorato nel tempo, e proteggere questa identità significa evitare accessi non autorizzati, manipolazioni e utilizzi impropri delle informazioni. Il confine tra sicurezza informatica e tutela della privacy diventa quindi molto sottile. Non si parla più solo di prevenire attacchi spettacolari, ma anche di garantire che i dati restino sotto controllo e vengano gestiti in modo corretto lungo tutto il ciclo di vita dell’auto. Questa dimensione è particolarmente rilevante per i veicoli elettrici e connessi di nuova generazione, dove la componente software è dominante. La fiducia nel sistema passa anche dalla percezione che i dati siano trattati in modo sicuro.

Dalla teoria alla pratica: come si protegge un’auto moderna

Affrontare la sicurezza informatica in ambito automotive significa lavorare su più livelli contemporaneamente. C’è la protezione dell’hardware, con centraline progettate per resistere a manomissioni e accessi non autorizzati, c’è la sicurezza del software, che include controlli di integrità, firme digitali e aggiornamenti continui e poi c’è la gestione dell’intero ecosistema, dai fornitori fino alle infrastrutture cloud. Un elemento chiave è la segmentazione delle reti interne del veicolo, dove separare i sistemi critici da quelli meno sensibili riduce il rischio che un problema locale si trasformi in un guasto sistemico.

Allo stesso tempo, diventano fondamentali i sistemi di monitoraggio, in grado di rilevare comportamenti anomali e reagire in tempo reale. È un approccio simile a quello già adottato in ambito IT, adattato però a un contesto molto più complesso e vincolato. In questo quadro si inseriscono standard e regolamenti specifici, come ISO/SAE 21434 e le normative UNECE R155 e UNECE R156, che impongono ai costruttori una gestione strutturata del rischio informatico. Non si tratta di semplici linee guida, ma di requisiti che influenzano l’omologazione dei veicoli.

La complessità crescente dell’auto digitale ha reso evidente che la cybersecurity non può essere affrontata da un singolo costruttore o produttore, questo perché i costruttori lavorano in stretta collaborazione con fornitori di software, aziende specializzate in sicurezza e partner tecnologici. Molti brand hanno creato team dedicati alla sicurezza informatica, con competenze che arrivano dal mondo IT e della ricerca. Alcuni hanno anche avviato programmi di bug bounty, invitando esperti indipendenti a segnalare vulnerabilità in modo controllato.

Questo approccio, che può sembrare controintuitivo, è in realtà uno dei più efficaci per migliorare la robustezza dei sistemi. L’obiettivo non è eliminare ogni rischio, cosa impossibile in un sistema complesso, ma ridurlo e gestirlo in modo consapevole. In questo senso, l’auto software-defined rappresenta una sfida ma anche un’opportunità, perché consente di intervenire rapidamente con aggiornamenti correttivi, senza passare dall’officina.

Il concetto di veicolo definito dal software cambia radicalmente anche il modo di pensare la sicurezza. Non esiste più un momento preciso in cui il progetto è “finito”, l’auto evolve nel tempo, riceve nuove funzioni e correzioni, e con esse nuovi potenziali rischi. La cybersecurity diventa quindi un processo continuo, fatto di monitoraggio, analisi e aggiornamenti. Questo approccio richiede infrastrutture solide e una governance chiara. Gli aggiornamenti over-the-air devono essere sicuri, verificabili e protetti da manomissioni.

Ogni pacchetto software deve essere autenticato e testato, per evitare che un rimedio introduca nuovi problemi. È un equilibrio delicato, che ricorda molto da vicino le dinamiche del mondo informatico tradizionale.  In prospettiva, la sicurezza diventa uno degli elementi distintivi del prodotto. Un’auto percepita come affidabile dal punto di vista digitale ha un valore maggiore, soprattutto in un contesto in cui la fiducia nella tecnologia è fondamentale.

Ridurre il tema della cybersecurity automotive al solo hacking sarebbe limitante, la sicurezza informatica riguarda anche la resilienza dei sistemi, la capacità di continuare a funzionare correttamente in condizioni anomale. Un errore software, un conflitto tra aggiornamenti o una configurazione errata possono avere effetti simili a quelli di un attacco esterno. Per questo motivo, i processi di sviluppo stanno cambiando. Test più approfonditi, simulazioni e verifiche continue fanno ormai parte del ciclo di vita del veicolo. L’obiettivo è garantire che ogni funzione digitale sia robusta non solo contro attacchi intenzionali, ma anche contro imprevisti e malfunzionamenti. In questo senso, la cybersecurity si intreccia con la sicurezza funzionale e con la qualità complessiva del prodotto. È un tema trasversale, che tocca progettazione, produzione e assistenza. In sostanza, la sicurezza informatica diventa un fattore abilitante. Senza di essa, l’innovazione rischia di perdere credibilità. Con un approccio solido e trasparente, invece, può diventare uno dei pilastri su cui costruire l’auto del futuro, più intelligente, connessa e, soprattutto, affidabile.

Nel passaggio dai motori a combustione interna alla propulsione elettrica, il paradigma dell’efficienza è radicalmente mutato. Se nei veicoli tradizionali il calore era considerato un sottoprodotto inevitabile da smaltire, nei veicoli elettrici la gestione termica è diventata il fattore determinante per le prestazioni complessive del sistema.

A differenza dei propulsori termici, che operano efficacemente in un ampio range di temperature, i componenti chiave di un veicolo elettrico – pacco batteria, motori elettrici ed elettronica di potenza – richiedono un controllo climatico estremamente preciso per funzionare in modo ottimale. Una temperatura troppo elevata accelera il degrado chimico delle celle agli ioni di litio e riduce l’efficienza dei semiconduttori; al contrario, temperature troppo rigide ne limitano drasticamente la capacità di scarica e la velocità di ricarica.

Gestire il calore non significa più solo “raffreddare”, ma orchestrare un flusso energetico complesso: recuperare il calore residuo dai motori per riscaldare l’abitacolo, preriscaldare la batteria per la ricarica ultra-rapida e proteggere l’elettronica durante i picchi di carico. In questo approfondimento, analizzeremo come le moderne architetture di gestione termica integrino questi diversi sottosistemi per massimizzare l’autonomia, garantire la sicurezza e prolungare la vita utile del veicolo elettrico.

Thermal Management System: ottimizzare la chimica della batteria

Il cuore pulsante di un veicolo elettrico non è semplicemente un contenitore di energia, ma un complesso organismo elettrochimico che interagisce costantemente con l’ambiente esterno. Il sistema di gestione termica della batteria, noto come BTMS, ha il compito cruciale di arbitrare questa interazione, garantendo che le migliaia di celle agli ioni di litio operino in una condizione di perfetto equilibrio termico.

La chimica interna della batteria è governata dalla legge di Arrhenius, la quale stabilisce che la velocità delle reazioni chimiche aumenta con la temperatura. Se questo può sembrare un vantaggio per ottenere prestazioni elevate, in realtà nasconde insidie strutturali. Quando le celle superano la soglia dei 35-40°C, all’interno dell’elettrolita iniziano a verificarsi reazioni parassite che portano alla formazione di uno strato solido di interfaccia sugli anodi. Questo strato “ruba” litio attivo e aumenta la resistenza interna, riducendo irreversibilmente la capacità della batteria e, di conseguenza, l’autonomia del veicolo nel corso degli anni.

Al lato opposto dello spettro, il freddo estremo agisce come un freno cinetico. La viscosità dell’elettrolita aumenta al punto che gli ioni di litio faticano a muoversi tra i due poli. In queste condizioni, tentare una ricarica rapida è estremamente pericoloso: gli ioni, non riuscendo a penetrare nell’anodo di grafite, si accumulano sulla sua superficie formando depositi di litio metallico, noti come dendriti. Queste formazioni aghiformi possono perforare il separatore interno, causando cortocircuiti che sono la causa primaria degli incendi spontanei. Il sistema di gestione termica, dunque, racchiude complesse architetture di vari componenti con l’obiettivo di ottimizzare le prestazioni del pacco batterie.

Mantenere densità di potenza e prestazioni costanti: le difficoltà

Il motore elettrico, pur essendo intrinsecamente più efficiente di qualsiasi propulsore a combustione, affronta una sfida termica paradossale: la gestione di flussi di calore estremamente concentrati in volumi ridotti. In un veicolo elettrico ad alte prestazioni, il motore deve convertire centinaia di kilowatt di energia elettrica in energia meccanica, ma quel piccolo 5-10% di inefficienza si trasforma istantaneamente in calore localizzato. Se quest’ultimo non viene rimosso con attenzione, il motore va incontro al fenomeno del “derating“, ovvero una riduzione automatica della potenza erogata per evitare il danneggiamento degli isolamenti e la smagnetizzazione dei magneti permanenti.

Il calore si genera principalmente in due punti critici: negli avvolgimenti di rame dello statore, a causa della resistenza elettrica (effetto Joule), e nel rotore, a causa delle correnti parassite e dell’isteresi magnetica. La difficoltà principale risiede nel fatto che il rotore è una parte in movimento, spesso separata dallo statore da un sottile traferro d’aria che funge da isolante termico, rendendo complesso lo smaltimento del calore verso l’esterno.

Un aspetto cruciale riguarda la protezione dei magneti permanenti, solitamente realizzati con terre rare come il neodimio. Questi materiali sono estremamente sensibili alla temperatura e, se superano una soglia critica (punto di Curie), possono perdere permanentemente le loro proprietà magnetiche, rendendo il motore inutilizzabile. Un sistema di gestione termica evoluto non si limita quindi a raffreddare l’intero blocco, ma monitora tramite sensori integrati la temperatura dei singoli componenti, modulando il flusso dei fluidi per garantire che ogni elemento rimanga entro i limiti strutturali, ottimizzando al contempo l’energia spesa per il pompaggio dei liquidi stessi.

Come funziona l’elettronica di potenza

L’elettronica di potenza funge da vero e proprio sistema nervoso centrale del veicolo, orchestrando il passaggio dell’energia tra la batteria ad alta tensione e il motore elettrico. All’interno dell’inverter, del convertitore DC/DC e del caricabatterie di bordo, si compiono trasformazioni energetiche massive in tempi infinitesimali. La sfida termica in questo ambito è peculiare: mentre la batteria soffre per il calore distribuito, l’elettronica deve gestire densità termiche altissime concentrate su superfici di pochi millimetri quadrati, dove operano i semiconduttori di potenza.

Il cuore tecnologico di questi sistemi è passato dai tradizionali transistor IGBT in silicio ai più avanzati MOSFET in carburo di silicio (SiC). Questi nuovi materiali permettono frequenze di commutazione molto più elevate e una resistenza interna ridotta, migliorando l’efficienza complessiva. Tuttavia, operando in spazi estremamente compatti, generano flussi di calore che, se non dissipati istantaneamente, porterebbero alla fusione dei giunti di saldatura o al danneggiamento del substrato ceramico del chip.

Per far fronte a questa criticità, l’integrazione meccanica tra il componente elettronico e il sistema di raffreddamento deve essere millimetrica. Si utilizzano i cosiddetti “cold plates”, piastre di alluminio o rame dotate di micro-canali interni dove il liquido refrigerante scorre a flussi turbolenti per massimizzare lo scambio termico. Un elemento spesso sottovalutato ma vitale è il materiale d’interfaccia termica (TIM): si tratta di paste o pad conduttivi che riempiono le microscopiche irregolarità superficiali tra il chip e il dissipatore, eliminando le sacche d’aria che agirebbero come isolanti termici bloccando il deflusso del calore.

L’evoluzione più recente in questo campo riguarda il raffreddamento diretto su entrambi i lati del modulo di potenza (double-sided cooling). Invece di dissipare il calore da una sola superficie, il modulo viene “sandwichato” tra due canali di raffreddamento, raddoppiando virtualmente la capacità di asportazione termica. Questo permette di gestire picchi di corrente molto elevati, tipici delle accelerazioni brucianti o della ricarica ultra-rapida, senza dover sovradimensionare i componenti. In questo modo, l’elettronica di potenza può rimanere piccola e leggera, contribuendo a migliorare l’efficienza complessiva del veicolo e garantendo che l’energia fluisca con le minime perdite possibili sotto forma di calore residuo.

Architetture di raffreddamento: sistemi attivi, passivi e a immersione

La progettazione di un’architettura di raffreddamento rappresenta il punto d’incontro tra costi, peso e prestazioni. Se nei primi veicoli elettrici di massa si tendeva a privilegiare la semplicità, l’evoluzione del mercato verso autonomie maggiori e ricariche più rapide ha imposto il passaggio a sistemi sempre più sofisticati, capaci di gestire carichi termici dinamici.

Le soluzioni di raffreddamento passivo, basate sulla convezione naturale dell’aria o sulla conduzione attraverso il telaio, sono ormai relegate a veicoli urbani di piccola taglia o a ciclomotori. Sebbene queste architetture eliminino il peso di pompe e radiatori, esse non offrono alcun controllo attivo: la batteria è soggetta alle fluttuazioni della temperatura esterna e allo stress termico durante l’uso intensivo. Questo limite porta inevitabilmente a un invecchiamento precoce delle celle e a tempi di ricarica molto lunghi, poiché il sistema non può forzare l’asportazione del calore generato.

Il raffreddamento a liquido attivo costituisce oggi lo standard dell’industria. In questa configurazione, una miscela di acqua e glicole viene pompata attraverso un circuito chiuso che tocca i componenti critici. La flessibilità di questo sistema risiede nella sua modularità: attraverso valvole proporzionali, il refrigerante può essere indirizzato verso un radiatore frontale per dissipare calore nell’ambiente, oppure verso uno scambiatore di calore collegato al ciclo frigorifero (chiller) per abbattere la temperatura sotto i livelli ambientali. Questo metodo permette un controllo granulare, ma presenta lo svantaggio della resistenza termica di contatto: il calore deve comunque attraversare le pareti delle celle, i materiali d’interfaccia e le pareti dei condotti prima di essere rimosso.

La frontiera tecnologica è oggi rappresentata dal raffreddamento a immersione (immersion cooling). In questa architettura, i moduli della batteria sono completamente sommersi in un fluido dielettrico sintetico che non conduce elettricità. A differenza dei sistemi a piastra, dove il raffreddamento avviene solo su un lato della cella, il fluido a immersione bagna l’intera superficie di ogni singola unità. Questo elimina i gradienti termici interni alla cella, riducendo drasticamente i punti caldi che causano il degrado chimico. Inoltre, i fluidi dielettrici agiscono come un efficace soppressore di fiamma, aumentando la sicurezza passiva in caso di incidente. Sebbene più complesso da sigillare e gestire, il raffreddamento a immersione è la chiave per abilitare ricariche in meno di dieci minuti senza compromettere la vita utile del pacco batteria.

In parallelo, si stanno studiando i sistemi basati su materiali a cambiamento di fase (PCM). Questi composti vengono integrati attorno alle celle e sfruttano il calore latente di fusione: quando la batteria scalda, il materiale assorbe l’energia per passare dallo stato solido a quello liquido, mantenendo la temperatura costante per un lungo periodo senza consumare energia elettrica. Una volta che il veicolo è a riposo, il materiale rilascia il calore e torna solido. Questa tecnologia viene spesso utilizzata come “cuscinetto” termico in combinazione con sistemi attivi per gestire i picchi improvvisi di carico, come durante una guida sportiva o una ricarica ad alta potenza.

Integrazione della pompa di calore nel sistema di gestione termico

In un veicolo a combustione interna, il riscaldamento dell’abitacolo è tecnicamente “gratuito”, poiché sfrutta l’enorme quantità di calore sprecato dal motore termico. Al contrario, l’elevata efficienza dei componenti elettrici genera pochissimo calore di scarto, trasformando la termoregolazione dell’ambiente interno in una sfida energetica che può ridurre l’autonomia invernale anche del 40%. L’integrazione della pompa di calore rappresenta la soluzione ingegneristica più raffinata per risolvere questo paradosso, trasformando il veicolo in un sistema termico chiuso e altamente efficiente.

A differenza delle resistenze elettriche tradizionali (PTC), che convertono direttamente l’elettricità in calore con un rapporto di 1:1, la pompa di calore agisce come un moltiplicatore di energia. Sfruttando le proprietà fisiche di un fluido refrigerante e un ciclo di compressione ed espansione, il sistema è in grado di prelevare calore dall’ambiente esterno — anche a temperature sotto lo zero — e trasferirlo all’interno. Questo processo permette di ottenere una resa termica tre o quattro volte superiore all’energia elettrica consumata, preservando preziosi chilometri di percorrenza nelle stagioni fredde.

La vera innovazione delle architetture moderne risiede però nella capacità di “sequestrare” il calore ovunque esso venga generato. Attraverso una rete di scambiatori di calore e valvole a più vie, la pompa di calore può recuperare l’energia termica sprigionata dall’inverter, dai motori elettrici e dal pacco batteria durante il funzionamento. Invece di disperdere questo calore nell’atmosfera tramite i radiatori frontali, il sistema lo convoglia verso l’abitacolo o lo utilizza per mantenere la batteria stessa nella sua finestra operativa ottimale. Questo approccio sistemico riduce drasticamente il lavoro del compressore, ottimizzando ogni singolo wattora estratto dalle celle.

Durante le fasi di ricarica veloce, il ruolo della pompa di calore si inverte e diventa ancora più critico. Il calore massiccio generato dalla batteria deve essere rimosso rapidamente per evitare il degrado; in questo scenario, la pompa di calore lavora per “raffreddare” attivamente il liquido refrigerante tramite uno scambiatore chiamato chiller. La flessibilità di questi sistemi permette quindi di gestire scenari complessi: ad esempio, è possibile riscaldare i piedi dei passeggeri mentre si raffredda contemporaneamente il pacco batteria sotto stress, mantenendo un equilibrio dinamico che i sistemi di climatizzazione tradizionali non potrebbero mai raggiungere.

Questa gestione olistica dell’energia termica richiede un’integrazione profonda tra l’hardware dei circuiti idraulici e il software di controllo. La pompa di calore non è più un componente isolato, ma il perno di una strategia di gestione dell’energia che considera il veicolo come un unico ecosistema termico. Grazie a questa tecnologia, la mobilità elettrica supera il limite dei climi rigidi, garantendo prestazioni costanti e comfort senza dover scendere a compromessi con la distanza percorribile.

Il ruolo del software

In un’architettura moderna, l’hardware di raffreddamento — per quanto sofisticato — rimarrebbe una risorsa sottoutilizzata senza un “cervello” digitale capace di coordinarlo. Il software di gestione termica è passato dall’essere un semplice termostato reattivo a un sistema di controllo predittivo e proattivo, che non si limita a rispondere a un surriscaldamento già avvenuto, ma anticipa le esigenze energetiche del veicolo basandosi su una moltitudine di variabili interne ed esterne.

Il concetto cardine di questa evoluzione è il pre-condizionamento. Questa funzione permette al software di regolare la temperatura della batteria prima ancora che inizi un evento critico, come una ricarica ultra-rapida o una partenza in un clima gelido. Se il conducente imposta una stazione di ricarica come destinazione nel navigatore di bordo, il software calcola il tempo stimato di arrivo e, se necessario, inizia a riscaldare attivamente il pacco batteria utilizzando il calore di scarto dei motori o la pompa di calore. L’obiettivo è arrivare alla colonnina con la chimica delle celle esattamente alla temperatura ideale (spesso intorno ai 30-35°C) per accettare la massima potenza di ricarica istantaneamente, riducendo i tempi di sosta del 50% rispetto a una batteria “fredda”.

Il controllo predittivo si estende anche alla gestione della dinamica di guida. Attraverso l’integrazione con i dati cartografici e i sensori ambientali, il sistema conosce in anticipo la pendenza della strada, la velocità media del tragitto e la temperatura esterna prevista. Se il percorso prevede una lunga ascesa autostradale, il software inizia a raffreddare preventivamente i moduli di potenza e il motore, creando un “polmone termico” che evita il derating durante lo sforzo massimo. Questo approccio basato sulla logica feed-forward permette di mantenere prestazioni costanti che sarebbero impossibili con una logica puramente reattiva.

Inoltre, il software gestisce la complessa interazione tra comfort dell’abitacolo ed efficienza del powertrain. Grazie ad algoritmi di ottimizzazione multi-obiettivo, il sistema può decidere, ad esempio, di ridurre leggermente la potenza del climatizzatore per pochi minuti se rileva che la batteria sta entrando in una zona termica critica, o viceversa, di utilizzare l’inerzia termica del pacco batteria come accumulatore di calore per riscaldare l’auto durante una sosta. Questa gestione intelligente, in conclusione, trasforma il veicolo da un insieme di componenti isolati a un ecosistema integrato, dove il software agisce come un direttore d’orchestra che bilancia costantemente longevità dei componenti, comfort dei passeggeri e massima autonomia chilometrica.

Come abbiamo già evidenziato nel precedente articolo, al CES 2026 l’automotive ha smesso definitivamente di parlare solo di modelli, design e motorizzazioni per raccontare qualcosa di più profondo, e cioè come l’auto stia cambiando natura, trasformandosi da prodotto meccanico a sistema digitale complesso, guidato dal software e sempre più dall’intelligenza artificiale.

In questo scenario, protagonisti come Nvidia, Bosch e Qualcomm raccontano tre facce diverse ma complementari della stessa trasformazione. Da un lato c’è chi ripensa radicalmente il computing per rendere l’AI più scalabile ed economicamente sostenibile, dall’altro chi lavora sull’integrazione profonda tra sensori, attuatori e software per migliorare sicurezza, comfort e affidabilità, e infine chi costruisce piattaforme digitali pensate per veicoli software-defined, sempre connessi e aggiornabili nel tempo. Tutto converge verso un’idea di auto che non è più un oggetto chiuso, ma un nodo intelligente di una rete più ampia, capace di apprendere, adattarsi e dialogare con l’ambiente circostante.

Il CES 2026, più che anticipare singole tecnologie, offre quindi una chiave di lettura chiara sul futuro della mobilità: il vero salto non sta in una funzione spettacolare, ma nella capacità di far lavorare insieme hardware, software e AI in modo coerente, efficiente e scalabile. È da qui che nascono i nuovi paradigmi della guida autonoma, dei cockpit intelligenti e delle piattaforme digitali che definiranno l’auto dei prossimi anni.

Nvidia: svelata la piattaforma AI Rubin

Al CES 2026 Nvidia ha tolto il velo su Rubin, e questa volta non si tratta solamente di un nuovo chip ma di una piattaforma completa che segna un cambio di passo netto rispetto al passato. Questo perché Rubin nasce come sistema “extreme-codesigned”, progettato tutto insieme fin dall’inizio, dai sei chip che lo compongono fino al networking, allo storage e al software, con l’obiettivo dichiarato di eliminare colli di bottiglia e abbattere i costi dell’AI su larga scala. Sul palco Jensen Huang lo ha spiegato senza troppi giri di parole, dicendo che il computing degli ultimi dieci anni sta venendo riscritto da zero, e Rubin promette di compiere molte operazioni a un decimo del costo delle piattaforme precedenti, rendendo l’addestramento e l’inferenza molto più accessibili. In pratica è quasi come passare da un motore artigianale a una catena di montaggio iper-ottimizzata, dove GPU, CPU Vera, NVLink e unità dedicate lavorano come un unico cervello invece che come pezzi separati messi insieme a posteriori.

Questa rivoluzione hardware ha un impatto diretto anche sull’automotive, perché Rubin è la base su cui Nvidia costruisce modelli aperti e simulazioni avanzate per la guida autonoma. È qui che entra in scena Alpamayo, la famiglia di modelli di ragionamento pensata per veicoli capaci non solo di “vedere” ma anche di capire cosa stanno per fare, allenandosi prima in mondi virtuali e poi nel traffico reale. Un approccio che rende più credibile il salto verso livelli di autonomia avanzata, tanto che la prima auto di serie a portare questa tecnologia su strada sarà la nuova Mercedes-Benz CLA, dotata di AI-defined driving basato su Nvidia Drive. Il messaggio che arriva dal CES è piuttosto chiaro, in quanto Nvidia non vuole solo vendere chip potenti, ma fornire un’infrastruttura completa che permetta alle auto di diventare sistemi intelligenti, addestrati, simulati e aggiornabili nel tempo, spostando il vero valore dall’hardware in sé alla capacità di farlo lavorare in modo coerente, efficiente e, soprattutto, scalabile.

Bosch al CES 2026 accelera sull’AI automotive

Al CES 2026 Bosch ha portato una visione dell’automotive che mette insieme numeri, tecnologia e una certa idea di futuro molto concreta, dove hardware e software non sono più mondi separati ma due facce della stessa medaglia, capaci di collaborare per rendere la mobilità più intelligente, sicura e anche più sostenibile. Questa integrazione prende forma concreta nel nuovo cockpit basato sull’AI mostrato a Las Vegas, un sistema all-in-one che utilizza un Large Language Model per rendere l’interazione più naturale, quasi come dialogare con una persona reale. In pratica il modello interpreta ciò che accade dentro e fuori dal veicolo per adattare l’ambiente di bordo, cercare un parcheggio all’arrivo o persino supportare attività lavorative durante una riunione online. Questo cambio di paradigma è particolarmente significativo perché sposta il valore dall’hardware visibile allo strato software che lo governa, dimostrando come l’AI possa diventare il collante tra comfort, sicurezza e personalizzazione. Questo riscrive di fatto l’esperienza utente e prepara il terreno a un futuro in cui il cockpit sarà sempre meno un insieme di schermi e sempre più un ambiente intelligente che cresce insieme a chi lo utilizza.

Contemporaneamente a questo, Bosch continua a spingere su tecnologie chiave come i sistemi by-wire, fondamentali per la guida autonoma software-defined, e su soluzioni come il Vehicle Motion Management (coordina freni, sterzo, telaio e riduce beccheggio e rollio) o il nuovo Radar Gen 7 Premium, un sensore che unisce AI e radar avanzato per individuare anche piccoli oggetti sulla carreggiata oltre i 200 metri. Non viene tralasciato il miglioramento di funzioni come il Freeway Pilot, che rende la guida autonoma più affidabile anche negli scenari di traffico più complessi, a dimostrazione che il vero salto non è una singola funzione, ma l’orchestrazione intelligente di tutte le tecnologie.

Qualcomm al CES 2026

Al CES 2026 Qualcomm ha ribadito con forza una posizione che ormai appare sempre più chiara: l’auto del futuro sarà prima di tutto un sistema digitale, definito dal software e connesso in modo nativo, e la famiglia Snapdragon Digital Chassis è pensata proprio per fare da spina dorsale a questa trasformazione, mettendo insieme potenza di calcolo, connettività, infotainment e intelligenza artificiale in un’unica architettura scalabile, che può adattarsi a modelli diversi e a livelli di complessità differenti, un po’ come succede oggi con gli smartphone ma su una scala molto più ampia, dove l’auto diventa una piattaforma sempre attiva, capace di aggiornarsi nel tempo e di integrare nuove funzioni senza dover ripensare ogni volta l’hardware, con l’AI che lavora sia a bordo, per migliorare l’esperienza e la sicurezza, sia ai margini della rete, nell’edge computing, per ridurre latenze e dipendenze dal cloud.

Il senso più profondo dell’annuncio, però, va oltre il singolo prodotto, perché Qualcomm racconta un’idea di mobilità in cui automotive, robotica ed edge AI convergono, condividendo le stesse basi tecnologiche, e questo significa che le soluzioni sviluppate per l’auto possono trovare spazio anche in fabbrica, nei servizi di mobilità o nei sistemi autonomi, creando un ecosistema coerente e interconnesso, dove l’intelligenza non è concentrata in un solo punto ma distribuita lungo tutta la catena, dal veicolo alla rete, e in questo scenario l’auto smette di essere un oggetto chiuso per diventare un nodo intelligente, sempre connesso e sempre più capace di dialogare con infrastrutture, servizi e persone, ed è proprio questa visione integrata che rende l’approccio di Qualcomm rilevante al CES 2026, perché mostra come il vero valore non stia solo nelle prestazioni pure, ma nella capacità di orchestrare hardware, software e AI in un sistema fluido, pronto a evolversi insieme alla mobilità stessa.

Per anni è stato raccontato come la grande vetrina dell’elettronica di consumo, il luogo dove televisori, chip e gadget si davano appuntamento per anticipare il futuro; oggi, però, il CES di Las Vegas ha cambiato pelle in modo evidente, diventando uno dei termometri più attendibili per capire dove sta andando la mobilità globale, spesso prima ancora dei saloni dell’auto tradizionali. Al CES 2026 il baricentro si sposta definitivamente dalla lamiera al codice, dai cavalli ai calcoli, con software, intelligenza artificiale, ADAS e connettività che si impongono come il vero “motore” dell’industria automotive. Non è più solo una questione di design o di powertrain, ma di architetture digitali, piattaforme centralizzate, assistenti intelligenti e sistemi capaci di evolvere nel tempo, proprio come uno smartphone.

È per questo che il CES è diventato un appuntamento chiave anche per chi racconta l’auto (per alcuni brand è anche più importante di molti saloni che si svolgono durante l’anno), non tanto per scoprire il prossimo modello, quanto per leggere in anticipo le traiettorie tecnologiche che influenzeranno produzione, utilizzo e servizi legati alla mobilità. In questo senso, Las Vegas funziona come una sorta di laboratorio a cielo aperto, dove costruttori, fornitori di chip e big tech mostrano come immaginano l’auto che verrà, spesso più come piattaforma intelligente che come semplice mezzo di trasporto.

Il filo conduttore di questa edizione è chiaro: più intelligenza distribuita, più integrazione tra mondi diversi e meno effetti speciali fini a se stessi. Il CES 2026 racconta un settore che cerca concretezza, applicazioni reali e modelli sostenibili, segnando un passaggio culturale profondo: l’auto del futuro si definisce sempre meno per ciò che è fatta e sempre più per ciò che sa fare e gli annunci fatti a Las Vegas da parte di Ford, Arm e Hyundai ne sono l’esempio.

Ford, l’intelligenza artificiale diventa concreta

Per Ford il CES 2026 segnala un ritorno alla concretezza, con l’intelligenza artificiale usata come leva pratica e non come slogan, e infatti l’annuncio più immediato riguarda un assistente vocale evoluto che arriverà prima sulle app Ford e Lincoln e poi direttamente a bordo, capace di capire il contesto reale dell’auto e del conducente. Un po’ come avere un meccanico e un copilota digitale sempre in tasca, che sa che mezzo si sta guidando, che allestimento monta e quanto spazio c’è davvero nel bagagliaio, così da rispondere in modo sensato a domande quotidiane, mentre sullo sfondo c’è una scelta precisa, raccontata anche da Doug Field, di sviluppare in casa buona parte di software ed elettronica per tenere sotto controllo costi e complessità, senza inseguire la corsa muscolare ai chip più potenti ma puntando a un equilibrio più furbo tra prestazioni, dimensioni e prezzo finale.

Lo stesso approccio si ritrova nella strategia sulla guida assistita, dove Ford continua a spingere su BlueCruise e promette per il 2028 un sistema di guida autonoma di Livello 3 con possibilità di togliere gli occhi dalla strada in situazioni specifiche. Il tutto basato su una nuova piattaforma elettrica universale e su un “cervello” centrale che unifica infotainment, ADAS e comandi vocali, riducendo i costi di circa il 30% e rendendo queste tecnologie accessibili anche su modelli più abbordabili, non solo su auto di livello premium. Mentre sul fronte AI Ford resta volutamente agnostica, pronta a integrare soluzioni come Google Gemini ma senza legarsi mani e piedi a un solo modello ma espandendo la possibilità a quante più gamme possibili.

Arm scommette su robotica e automotive con “Physical AI”

Durante il CES 2026, Arm Holdings ha annunciato la nascita di una nuova divisione chiamata “Physical AI”, pensata per ampliare la sua presenza nel mercato della robotica e, indirettamente, in quello automotive. Ora, può sembrare una di quelle sigle tecnologiche che si sentono spesso ma non si capiscono fino in fondo, però dietro a questo nome c’è un ragionamento interessante: secondo Arm, la robotica e l’intelligenza artificiale che si muovono nel mondo reale, che va oltre i chip nei telefoni o nei computer. In pratica, il nuovo team non si occuperà solo di chip e licenze, ma cercherà di coordinare tutte le tecnologie che servono perché un robot, o una macchina dotata di sensori e AI avanzata, possa davvero “capire” l’ambiente e interagire con esso.

Dal punto di vista dell’auto, questo è affascinante perché sempre più costruttori e fornitori vedono l’AI fisica come qualcosa che va oltre l’autonomia di guida: può servire nelle fabbriche per produrre veicoli, in magazzini per smistare componenti e, chissà, persino nei garage per aiutare con carichi e manutenzioni. La mossa di Arm arriva in un momento in cui la robotica umanoide è una delle grandi attrazioni del CES e quando aziende come Hyundai Motor Group stanno pensando di usare robot insieme agli umani nelle linee di produzione entro il 2028. Insomma, se fino a ieri si parlava di auto intelligenti che guidano da sole, oggi si parla sempre più di macchine e robot che pensano e agiscono in tandem con le persone, e Arm con la sua “Physical AI” vuole essere uno dei pilastri di questo cambiamento.

Hyundai ridisegna la mobilità grazie alla robotica AI “human-centered”

Al CES 2026 Hyundai Motor Group non ha parlato semplicemente di nuove auto o di tecnologie da integrare a bordo, ma ha messo sul tavolo una visione molto più ampia, quasi sistemica, in cui l’intelligenza artificiale e la robotica diventano il filo conduttore di tutto l’ecosistema della mobilità, dalla fabbrica fino ai servizi post-vendita, e il concetto chiave è quello di “human-centered robotics”: Nello specifico, una robotica pensata per affiancare le persone e non per sostituirle, con una roadmap chiara che unisce produzione, logistica, assistenza e interazione quotidiana, perché secondo Hyundai l’AI non deve limitarsi a rendere più efficiente una catena di montaggio, ma deve migliorare il modo in cui le persone lavorano, si muovono e utilizzano i servizi legati all’auto, un approccio che sembra quasi voler riportare la tecnologia con i piedi per terra, lontano dagli annunci roboanti e più vicino alla vita reale.

Il legame con l’automotive, anche se indiretto, è in realtà enorme, perché quando Hyundai parla di robot collaborativi, di intelligenza artificiale distribuita e di piattaforme condivise, sta descrivendo un futuro in cui l’auto non è più un oggetto isolato ma parte di un ecosistema intelligente, che inizia nella fabbrica “robotizzata”, passa per la consegna e la manutenzione, e arriva fino all’assistenza al cliente, magari con robot in grado di supportare persone con mobilità ridotta o di gestire servizi personalizzati. Non è un caso che in questo disegno rientrino realtà come Boston Dynamics, già nel perimetro del gruppo, perché l’idea è quella di creare nuove opportunità di business che nascono dall’incontro tra mobilità, AI e robotica, trasformando l’auto in un nodo intelligente di una rete più ampia, dove tecnologia e servizi si fondono e il valore non è più solo nel veicolo, ma in tutto ciò che gli ruota attorno.

Il mondo delle auto usate, per anni considerato una sorta di zona grigia dell’automotive, sta vivendo una trasformazione profonda e silenziosa. Non si parla di motori elettrici o di guida autonoma, ma di qualcosa che lavora dietro le quinte, nei dati, negli algoritmi e nei modelli predittivi. L’intelligenza artificiale ha iniziato a infilarsi tra valutazioni, perizie, stime di prezzo e processi di remarketing, cambiando radicalmente il modo in cui un’auto vive anche dopo la prima immatricolazione.

Per molto tempo il valore di un’auto usata è stato il risultato di esperienza, intuito e tabelle più o meno aggiornate, oggi quel valore nasce da milioni di informazioni incrociate, da storici di utilizzo, da modelli statistici che apprendono in continuazione. Non è un cambiamento particolarmente appariscente, ma è uno di quelli che spostano gli equilibri, rendendo il mercato più veloce, più reattivo e anche più difficile da leggere con gli strumenti di una volta. Questa evoluzione è importante perché dimostra come l’AI non sia confinata alla guida o alla produzione, ma accompagni l’auto lungo tutto il suo ciclo di vita, dato che dal momento in cui esce dal concessionario a quello in cui viene rivenduta, ogni chilometro percorso diventa un dato utile a definirne il futuro.

Uno degli ambiti in cui l’intelligenza artificiale sta lasciando il segno più evidente è la predizione del valore residuo. In passato si ragionava per medie, categorie e anzianità del veicolo, con margini di errore spesso significativi, oggi i modelli predittivi tengono conto di una quantità enorme di variabili che vanno ben oltre l’anno di immatricolazione o il chilometraggio dichiarato. Stile di guida, tipo di percorsi, frequenza di utilizzo, manutenzione effettuata e persino il contesto geografico entrano nel calcolo, l’AI analizza come un’auto è stata realmente usata, non come dovrebbe essere stata usata, questo permette di stimare con maggiore precisione quanto quel veicolo potrà valere tra uno, tre o cinque anni, rendendo il mercato meno basato su supposizioni e più ancorato alla realtà. Il risultato è un sistema che reagisce più rapidamente ai cambiamenti della domanda e dell’offerta, dove se un determinato modello inizia a perdere appeal o, al contrario, diventa improvvisamente richiesto, gli algoritmi lo intercettano prima delle tradizionali analisi di mercato.

I dati di utilizzo diventano una nuova moneta

Le auto moderne producono una quantità di dati impensabile fino a pochi anni fa, dove sensori, centraline e sistemi connessi registrano informazioni continue sul funzionamento del veicolo, e nel mercato dell’usato questi dati stanno assumendo un valore enorme, perché raccontano una storia molto più dettagliata rispetto a un semplice libretto dei tagliandi. L’intelligenza artificiale è in grado di leggere questi flussi e trasformarli in indicatori comprensibili, ma non si tratta solo di sapere se un’auto ha fatto manutenzione regolare, ma di capire come è stata guidata, se ha subito stress meccanici ripetuti o se ha operato sempre entro parametri ottimali. È un cambio di prospettiva che riduce le zone d’ombra e rende la valutazione più oggettiva. Nel remarketing questo significa distinguere veicoli apparentemente simili ma con storie molto diverse. Ad esempio, due auto identiche per modello e chilometri possono avere valori differenti perché il loro passato, letto dai dati, racconta due esperienze di utilizzo completamente opposte.

IStock

Uno dei grandi timori legati alle auto usate è sempre stato quello delle sorprese meccaniche. L’intelligenza artificiale sta lavorando proprio su questo fronte, anticipando problemi prima che si manifestino in modo evidente, analizzando vibrazioni, temperature, consumi e comportamenti anomali, in modo che i sistemi predittivi segnalano componenti a rischio con largo anticipo. Questo approccio non serve solo a ridurre i costi di riparazione, ma cambia la percezione stessa dell’auto usata, dato che un veicolo che arriva sul mercato con una previsione chiara sullo stato delle sue parti principali viene percepito come più affidabile e la trasparenza diventa un elemento di valore, non solo un dettaglio tecnico, e nel ciclo di vita dell’auto questo significa prolungare l’utilizzabilità del mezzo e ridurre gli sprechi.

Un’auto ben monitorata può essere mantenuta in condizioni ottimali più a lungo, rendendo il passaggio nel mercato dell’usato meno traumatico e più razionale, anche sotto il punto di vista del prezzo, questo perché il prezzo di un’auto usata non è più un numero fisso deciso una volta per tutte, ma con l’intelligenza artificiale diventa una variabile dinamica, che tiene conto di stagionalità, trend locali e comportamenti di acquisto. È un po’ quello che succede da anni in altri settori, ma applicato a un mercato tradizionalmente più lento, ma questo non significa che il prezzo cambi in modo caotico, ma che viene affinato costantemente. Se un modello riceve più attenzione del previsto o se un segmento rallenta, l’algoritmo lo intercetta e suggerisce correzioni mirate. Il risultato è una maggiore coerenza tra valore percepito e valore reale. Nel lungo periodo questo riduce le distorsioni e rende il mercato più leggibile. Le grandi oscillazioni basate sull’intuito lasciano spazio a micro-aggiustamenti continui, che rendono l’offerta più allineata alla domanda effettiva.

L’AI come regista invisibile del mercato

Uno degli effetti più interessanti dell’introduzione dell’intelligenza artificiale nel mercato dell’usato è l’aumento della trasparenza. Quando le valutazioni sono basate su dati e modelli chiari, diminuisce la percezione di arbitrarietà e questo rafforza la fiducia complessiva nel sistema, anche senza dichiarazioni esplicite, questo perchè la fiducia non nasce da promesse, ma dalla coerenza delle informazioni. Se il prezzo, lo stato del veicolo e le previsioni di utilizzo futuro raccontano la stessa storia, il mercato diventa più maturo, e in questo contesto l’AI non sostituisce l’esperienza umana, ma la supporta. Fornisce una base solida su cui costruire decisioni più consapevoli, riducendo le aree grigie che per anni hanno caratterizzato il settore.

Alla fine, l’intelligenza artificiale nel mercato delle auto usate agisce come un regista invisibile. Non si vede, non spicca, ma coordina una quantità enorme di informazioni per rendere il sistema più fluido, dove prezzi, affidabilità, domanda e offerta vengono armonizzati in modo continuo. Questo non elimina le complessità, ma le rende più gestibili. Il mercato dell’usato resta fatto di scelte, preferenze e contesti diversi, ma con una base informativa più solida, diventando un’evoluzione che non stravolge, ma raffina. In un settore abituato a cambiare lentamente, l’AI sta portando una trasformazione profonda e strutturale. Non riguarda solo il presente, ma soprattutto il modo in cui le auto continueranno a circolare, essere valutate e riutilizzate negli anni a venire.

Nel dibattito sulla guida autonoma spesso si parla di sensori, chip potentissimi, mappe ad altissima definizione e algoritmi sempre più complessi, ma raramente ci si sofferma su un punto chiave che negli ultimi anni ha iniziato a emergere con forza, cioè il modo in cui un’auto interpreta ciò che ha davanti e decide cosa fare un istante dopo. In questo contesto si inserisce il rilascio da parte di Nvidia di Alpamayo-R1, un software open source che rappresenta un passo importante perché sposta l’attenzione dalla semplice percezione dell’ambiente alla capacità di comprendere le situazioni e tradurle in azioni coerenti.

Non è più solo una questione di riconoscere un pedone o una corsia, ma di capire cosa sta succedendo intorno al veicolo, interpretare segnali complessi e reagire in modo fluido, come farebbe una persona alla guida in una situazione reale, magari nel traffico cittadino o su una strada extraurbana piena di imprevisti.

La scelta di Nvidia

Alpamayo-R1 viene definito come un modello di intelligenza artificiale “vision-language-action”, una formula che detta così può sembrare astratta ma che in realtà descrive un concetto piuttosto intuitivo. Il sistema riceve informazioni visive dai sensori del veicolo, le collega a una comprensione di tipo linguistico e le trasforma in decisioni operative, come sterzare, rallentare o mantenere una traiettoria. È un approccio che cerca di colmare il divario tra il vedere e l’agire, evitando che il processo decisionale sia frammentato in troppi moduli separati. In pratica l’auto non si limita a eseguire regole rigide, ma costruisce una sorta di ragionamento interno su ciò che accade davanti a lei, migliorando la pianificazione del percorso e la gestione delle situazioni dinamiche. Questo rende il comportamento del veicolo più naturale e meno “robotico”, un aspetto che per la guida autonoma è diventato sempre più cruciale.

La scelta di Nvidia di rilasciare Alpamayo-R1 come software open source non è un dettaglio secondario, anzi rappresenta uno degli elementi più interessanti dell’intera operazione. Aprire il codice significa permettere a ricercatori, università, startup e case automobilistiche di studiare, adattare e migliorare il modello senza partire da zero. Nel mondo dell’automotive questo approccio accelera l’innovazione perché riduce le barriere di accesso a tecnologie avanzate, favorendo una sorta di intelligenza collettiva. Invece di sviluppare soluzioni isolate e spesso incompatibili tra loro, diventa possibile lavorare su una base comune, condividendo progressi e correggendo limiti in modo più rapido. È un po’ come mettere sul tavolo una lingua comune per far dialogare meglio i diversi sistemi di guida autonoma, con benefici evidenti in termini di sicurezza, affidabilità e velocità di sviluppo.

Dalla visione all’azione: come “ragiona” il sistema

Uno degli aspetti più affascinanti di Alpamayo-R1 è il modo in cui unisce visione e linguaggio per arrivare all’azione. Tradizionalmente i sistemi di guida autonoma separano la percezione dall’elaborazione delle decisioni, creando catene complesse che a volte faticano a gestire eventi imprevisti. Qui invece l’idea è quella di integrare tutto in un flusso più continuo, dove ciò che viene visto viene immediatamente contestualizzato e trasformato in un’istruzione comprensibile per il veicolo. È come se l’auto raccontasse quello che sta osservando e, sulla base di questo racconto interno, decidesse come muoversi. Questo approccio migliora la pianificazione della traiettoria e riduce le reazioni brusche o poco naturali, rendendo la guida più simile a quella umana, soprattutto nelle situazioni in cui servono interpretazione e buon senso più che semplici regole.

Parlare di auto che pensano può sembrare un’espressione azzardata, ma rende bene l’idea di ciò che Nvidia sta cercando di fare con Alpamayo-R1. Non si tratta di dare al veicolo una coscienza, ovviamente, ma di avvicinare il processo decisionale a quello umano, fatto di osservazione, interpretazione e scelta. In un incrocio affollato, per esempio, non basta riconoscere semafori e segnali, serve capire le intenzioni degli altri mezzi, anticipare movimenti e adattarsi in tempo reale. Un sistema basato su visione, linguaggio e azione integrati ha più strumenti per affrontare questo tipo di contesto rispetto a modelli più rigidi. È qui che la guida autonoma smette di essere solo un esercizio tecnologico e inizia a diventare qualcosa di realmente utilizzabile su larga scala, perché si avvicina alle logiche della guida quotidiana.

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L’introduzione di un software come Alpamayo-R1 ha ricadute che vanno oltre la pura ricerca e sviluppo. Per le case automobilistiche significa poter contare su una base tecnologica avanzata per migliorare i sistemi di assistenza alla guida e, in prospettiva, le soluzioni di autonomia più spinta. Per i fornitori di componenti e software apre la possibilità di integrare più facilmente le proprie tecnologie in un ecosistema condiviso. Anche dal punto di vista normativo, un approccio più trasparente e collaborativo può facilitare il dialogo con le autorità, perché rende più chiaro come funzionano i sistemi decisionali. In sintesi, l’effetto non è solo tecnico ma anche industriale e culturale, perché spinge tutto il settore verso una maggiore apertura e collaborazione, elementi sempre più necessari in un ambito complesso come quello della mobilità autonoma.

Sicurezza e affidabilità al centro del progetto

Quando si parla di guida autonoma, il tema della sicurezza resta inevitabilmente centrale, e Alpamayo-R1 nasce proprio con l’obiettivo di migliorare l’affidabilità dei sistemi decisionali. Un modello capace di comprendere meglio ciò che vede e di pianificare le azioni in modo più coerente riduce il rischio di comportamenti imprevedibili o incoerenti. La possibilità di analizzare il codice open source consente inoltre di individuare più facilmente eventuali criticità, correggerle e adattare il sistema a contesti diversi. Questo processo continuo di verifica e miglioramento è fondamentale per costruire fiducia intorno alle tecnologie di guida autonoma, che devono dimostrare di saper gestire non solo le situazioni ideali ma anche quelle più complesse e meno prevedibili, come traffico intenso, condizioni meteo variabili o infrastrutture non perfette.

Il rilascio di Alpamayo-R1 può essere letto come un segnale chiaro della direzione che Nvidia e, più in generale, l’intero settore automotive stanno prendendo. L’attenzione si sposta sempre di più sull’intelligenza del software, sulla capacità dei veicoli di interpretare il mondo e di prendere decisioni in modo flessibile. In questo scenario, l’hardware resta fondamentale, ma diventa il supporto di un “cervello” sempre più sofisticato. L’open source accelera questo percorso perché favorisce la diffusione delle idee migliori e stimola un confronto continuo tra approcci diversi. Se il futuro della mobilità autonoma passa da auto che vedono, capiscono e agiscono in modo integrato, iniziative come questa rappresentano un tassello importante, forse non risolutivo da solo, ma sicuramente decisivo per avvicinare la tecnologia alla vita reale sulle strade.

Negli ultimi anni la sicurezza automobilistica ha preso una direzione molto chiara, forse anche troppo. L’obiettivo dichiarato era ridurre incidenti e distrazioni attraverso una presenza costante della tecnologia, fatta di avvisi sonori, segnali visivi, vibrazioni e interventi automatici che accompagnano ogni fase della guida quotidiana. Col tempo, però, questa presenza è diventata ingombrante, quasi rumorosa, trasformando l’abitacolo in un luogo dove la macchina sembra parlare più del necessario, spesso senza distinguere tra una reale situazione di rischio e una normale manovra gestita con consapevolezza.

Il risultato è una forma di saturazione percettiva che finisce per affaticare chi è al volante, generando un paradosso evidente: sistemi pensati per aumentare la sicurezza che, in certe condizioni, rischiano di diventare una fonte di distrazione continua. È proprio da questa constatazione, ormai condivisa da progettisti, enti di valutazione e costruttori, che nasce il cambiamento in arrivo dal 2026.

Quando Euro NCAP modifica i propri protocolli di test, l’effetto si propaga ben oltre le schede tecniche. Le valutazioni dell’ente europeo non influenzano solo la percezione del pubblico, ma orientano in modo concreto le scelte progettuali delle Case automobilistiche, che da anni costruiscono i propri modelli anche in funzione dei punteggi ottenuti. Un sistema di sicurezza che non viene premiato nei test tende a sparire o a essere ripensato, mentre uno che contribuisce al punteggio finale diventa rapidamente uno standard di mercato. Per questo motivo l’annuncio di un aggiornamento dei criteri, con un’attenzione esplicita all’usabilità dei sistemi ADAS, rappresenta molto più di una semplice revisione tecnica. È un segnale chiaro che indica un cambio di filosofia, dove non conta solo cosa fa un sistema, ma come lo fa e in che modo si integra nel comportamento reale di chi guida.

Il problema degli ADAS troppo zelanti

Negli ultimi anni molti sistemi di assistenza alla guida (ADAS) hanno mostrato un approccio eccessivamente prudente. Avvisi che scattano per una linea sfiorata su una strada di montagna, segnali acustici continui nel traffico urbano, frenate preventive in situazioni che non presentano un pericolo reale. Questo tipo di comportamento nasce da algoritmi che ragionano per soglie rigide, senza una vera interpretazione del contesto, e che preferiscono segnalare tutto piuttosto che rischiare di non segnalare qualcosa. Nel mondo reale, però, la guida è fatta di sfumature, di microdecisioni, di situazioni in cui l’esperienza e l’attenzione contano quanto, se non più, della tecnologia. Quando un sistema non distingue tra una manovra consapevole e un errore, finisce per perdere credibilità e, alla lunga, viene percepito come un fastidio anziché come un aiuto.

Il cuore del cambiamento introdotto da Euro NCAP riguarda proprio questo punto. Dal 2026 non verrà più premiata la semplice presenza di un avviso o di un intervento automatico, ma la capacità del sistema di attivarsi solo quando la situazione lo richiede davvero. Un allarme efficace non è quello che suona più forte o più spesso, ma quello che arriva nel momento giusto, con il tono giusto e senza creare ulteriore confusione. L’idea è quella di spingere i costruttori a sviluppare ADAS capaci di interpretare meglio il contesto, valutando velocità, ambiente, comportamento del veicolo e reazioni di chi guida. In questo modo la tecnologia smette di essere invadente e torna a svolgere il suo ruolo originario, quello di supporto silenzioso pronto a intervenire solo quando serve davvero.

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Un altro elemento centrale dei nuovi protocolli riguarda il monitoraggio del comportamento di chi è al volante. Negli ultimi anni le auto hanno iniziato a osservare sempre più attentamente occhi, testa e postura, utilizzando telecamere interne e sensori dedicati per capire se l’attenzione è rivolta alla strada. Dal 2026 questi sistemi assumeranno un peso ancora maggiore nelle valutazioni di sicurezza, perché permettono di distinguere una distrazione reale da una situazione sotto controllo. Se lo sguardo è vigile, la postura corretta e le mani ben posizionate, il sistema può ridurre la frequenza degli avvisi, evitando interventi inutili. Al contrario, quando vengono rilevati segnali di stanchezza o disattenzione, l’auto può aumentare gradualmente il livello di assistenza, intervenendo in modo più deciso ma sempre proporzionato.

Dalla tecnologia reattiva a quella preventiva

Questo nuovo approccio segna un passaggio importante da sistemi puramente reattivi a sistemi realmente preventivi, dato che in passato l’auto reagiva a un evento già in corso, come l’uscita di corsia o la distanza ridotta dal veicolo che precede. Ora l’obiettivo diventa anticipare il rischio osservando il comportamento complessivo, non solo l’evento isolato. Un cambiamento sottile, ma fondamentale, che richiede algoritmi più sofisticati e una maggiore integrazione tra sensori esterni e interni. È un’evoluzione che avvicina la sicurezza automobilistica a una forma di collaborazione silenziosa, dove la macchina osserva, interpreta e decide senza sovrapporsi continuamente all’azione umana.

Uno dei timori più diffusi legati agli ADAS riguarda la sensazione di perdere il controllo dell’auto, visto che interventi bruschi o non richiesti possono creare diffidenza, soprattutto tra chi guida da molti anni e conosce bene i propri limiti e quelli del veicolo. Il nuovo orientamento di Euro NCAP punta proprio a ristabilire un equilibrio più naturale, dove la tecnologia non sostituisce chi guida ma lo affianca in modo discreto. Non si tratta di ridurre la sicurezza, ma di renderla più accettabile, meno stressante e quindi più efficace nel lungo periodo. Un sistema che viene percepito come affidabile e rispettoso del contesto ha molte più probabilità di essere lasciato attivo e utilizzato correttamente.

 Impatti concreti sul design delle auto future

Questi cambiamenti non resteranno confinati ai documenti tecnici, questo perché dal 2026 le auto inizieranno a riflettere questa nuova filosofia anche nel design degli interni e delle interfacce. Meno avvisi invasivi significano display più puliti, suoni meno aggressivi e una gestione più intelligente delle informazioni visuali. La sicurezza diventa così parte integrante dell’esperienza di guida, senza trasformarsi in un elemento dominante o ansiogeno. È una direzione che va incontro anche alle esigenze di comfort e benessere, sempre più centrali nello sviluppo delle vetture moderne.

Alla base di questo cambiamento c’è una presa di coscienza importante, dove la sicurezza non è solo una questione di numeri, sensori e algoritmi, ma anche di percezione, fiducia e comportamento. Un sistema troppo invasivo rischia di essere ignorato, mentre uno ben calibrato viene ascoltato e rispettato. Euro NCAP, con l’aggiornamento dei protocolli dal 2026, riconosce ufficialmente questa realtà e la trasforma in un criterio di valutazione. È una svolta culturale che sposta l’attenzione dalla quantità di tecnologia alla qualità dell’interazione tra uomo e macchina.

Il 2026 segna quindi un punto di svolta per la sicurezza automobilistica, dove non si parla di meno tecnologia, ma di tecnologia migliore, più consapevole e meno invasiva.  Un’auto che osserva senza disturbare, che interviene senza spaventare, che accompagna senza imporre. In questo scenario la sicurezza smette di essere un insieme di avvisi e diventa un’esperienza fluida, quasi invisibile, ma sempre presente. Ed è proprio questa discrezione intelligente, più che qualsiasi allarme continuo, a rappresentare il vero passo avanti verso una guida più sicura e naturale.

A Dallas, Uber ha dato il via a un servizio di robotaxi autonomi in collaborazione con Avride, una startup che si occupa di guida autonoma, portando sulle strade un sistema di trasporto che fino a poco tempo fa sembrava appartenere più ai film di fantascienza che alla realtà quotidiana. Questo servizio sfrutta veicoli elettrici Hyundai Ioniq 5 equipaggiati con la tecnologia di guida autonoma sviluppata da Avride. Un mix di efficienza, intelligenza artificiale e autonomia che si propone di rivoluzionare il modo in cui ci si sposta in città, pur mantenendo un approccio graduale verso l’autonomia completa.

La scelta di Dallas non è casuale: l’area copre circa nove miglia quadrate, includendo zone centrali e vivaci come Downtown, Uptown, Turtle Creek e Deep Ellum. In questa porzione di città, chi prenota una corsa tramite l’app Uber potrebbe trovarsi abbinato a uno di questi robotaxi, che vengono proposti senza costi aggiuntivi rispetto alle opzioni tradizionali. La mossa si inserisce in un contesto più ampio di sperimentazioni e sviluppo della guida autonoma in diverse metropoli, dove le grandi piattaforme di ride-hailing cercano non solo di innovare, ma anche di testare concretamente una tecnologia che promette di cambiare tutto: dalla sicurezza stradale alla gestione del traffico, fino all’esperienza stessa di viaggio in città.

Se si pensa a come funziona Uber oggi, la maggior parte delle persone immagina un’auto con un conducente umano pronto ad accompagnare da un punto A a un punto B. Con il lancio del servizio robotaxi a Dallas, quell’immagine cambia, almeno un po’. Quando si prenota una corsa tramite l’app, può capitare di ricevere una notifica che indica che il veicolo assegnato è un robotaxi autonomo. In pratica, l’esperienza parte sempre da un’interfaccia nota: la stessa app, la stessa procedura di prenotazione. Ma una volta che il robotaxi arriva, l’apertura delle portiere e l’inizio del viaggio avvengono direttamente tramite l’app stessa, senza bisogno di un conducente umano al volante.

Almeno per ora, però, non bisogna immaginare auto completamente senza supervisione: per questa fase iniziale, infatti, su ogni robotaxi c’è una persona seduta al posto di guida, pronta a intervenire se qualcosa non va. È un po’ come avere un pilota automatico che copre la maggior parte del percorso, ma con un supervisore pronto a prendere il controllo se necessario. Questo approccio ibrido ha un senso comprensibile: da una parte permette alle tecnologie di intelligenza artificiale di affrontare strade reali, traffico, semafori e pedoni, dall’altra garantisce un livello di sicurezza maggiore finché il sistema non raggiunge una maturità tale da potersi affidare completamente alle sue capacità.

La tecnologia dietro i robotaxi

Parlare di “robotaxi” vuol dire parlare di una tecnologia piuttosto complessa, che combina sensori avanzati, software di intelligenza artificiale e molta potenza di calcolo per interpretare l’ambiente circostante. I veicoli Hyundai Ioniq 5 usati nel servizio a Dallas non sono semplici auto elettriche: sono stati adattati e dotati di sensori come lidars, radar e telecamere, insieme a sistemi di elaborazione che raccolgono dati in tempo reale per decidere come muoversi.

È utile pensare a questi robotaxi come a “cervelli su ruote”, dove il software deve riconoscere segnali, ostacoli, pedoni e ogni sorta di variabile che un guidatore umano normalmente gestisce in maniera intuitiva. È un po’ come dare occhi e capacità decisionali a un veicolo, che deve imparare a comportarsi in mezzo al traffico urbano senza scosse, con fluidità e soprattutto in sicurezza. E questa tecnologia non è figlia del giorno prima: Avride stessa è nata da anni di sviluppo legati alla guida autonoma, con radici che risalgono alla divisione di auto senza conducente di Yandex, che poi si è trasformata in un progetto indipendente.

Ufficio Stampa Uber

Dallas è una città interessante da questo punto di vista: non è una metropoli densa come New York o Tokyo, ma ha una grande estensione urbana e un mix di zone residenziali, commerciali e aree trafficate che la rendono un buon banco di prova per la guida autonoma. Il fatto che Uber abbia scelto proprio questa città per il lancio del servizio dice qualcosa sulle ambizioni di chi sta dietro a questa tecnologia. L’idea non è solo di testare un paio di robotaxi in un contesto controllato, ma di inserire questi veicoli all’interno di un sistema di trasporto reale, dove persone con esigenze diverse usano l’app per spostarsi ogni giorno. È un banco di prova per capire come reagiscono i sistemi di guida autonoma a situazioni reali, ma anche per capire come reagisce il pubblico davanti a una novità che, sebbene tecnologicamente avanzata, deve diventare parte naturale della routine urbana.

Inoltre, la presenza di servizi come questo apre interrogativi interessanti anche sul futuro dell’occupazione nel settore dei trasporti: se un giorno i veicoli senza conducente diventassero la norma, che ruolo avranno gli autisti tradizionali? Per ora non c’è un cambiamento drastico, ma si intravede una direzione in cui la tecnologia potrebbe alleggerire parte del lavoro umano, lasciando spazio a ruoli diversi in ambito logistico o di supervisione.

La corsa globale ai robotaxi e la competizione

Il lancio di Uber e Avride a Dallas non avviene in un vuoto: in molte parti del mondo aziende e piattaforme stanno investendo nella guida autonoma e nei servizi di robotaxi. Ci sono progetti simili in corso, come quelli portati avanti da Waymo e altri grandi protagonisti del settore, che puntano a estendere i servizi in più città e con diversi livelli di autonomia. Questa corsa alla tecnologia autonoma è alimentata da una serie di fattori: la possibilità di ridurre i costi operativi rispetto ai servizi tradizionali con conducente, la promessa di una maggiore sicurezza stradale grazie alla capacità dei sistemi automatici di reagire rapidamente, e la prospettiva di un nuovo modello di mobilità più sostenibile ed efficiente.

Nel caso specifico di Dallas, la concorrenza è già dietro l’angolo: altre aziende hanno annunciato l’intenzione di lanciare servizi simili entro i prossimi anni, e la presenza di più operatori nella stessa area potrebbe accelerare l’adozione di tecnologie autonome e migliorare l’esperienza complessiva per chi si sposta ogni giorno in città. Guardando alla scena di Dallas, viene naturale considerare questo lancio come un primo assaggio di un futuro in cui la mobilità quotidiana potrebbe essere molto diversa da quella che conosciamo oggi. Non è solo una questione di tecnologia, ma di come le persone, le città e le piattaforme di trasporto interagiranno in un mondo sempre più connesso e automatizzato.

Per ora, la presenza di un “safety driver” monitora ogni viaggio, e questo fa pensare che si stia procedendo con cautela, passo dopo passo, per garantire sicurezza e affidabilità. È un approccio pragmatico che bilancia innovazione e responsabilità, e che potrebbe gettare le basi per un giorno, forse non troppo lontano, in cui la presenza di conducenti umani nei robotaxi sarà solo un ricordo. In definitiva, la mossa di Uber a Dallas non è solo una singola notizia sul lancio di un servizio: è un segnale di come il mondo del ride-hailing e della mobilità urbana si stiano trasformando, spingendo verso un modello in cui le auto intelligenti saranno parte integrante della nostra routine quotidiana

Nel mondo dell’auto elettrificata si parla spesso di batterie più grandi, di autonomie record e di ricariche sempre più rapide, sono temi importanti, certo, ma non raccontano tutta la storia che ci sta dietro. Sempre più spesso infatti, il vero salto in avanti non arriva da un componente fisico facilmente riconoscibile, ma da qualcosa di molto meno appariscente, nascosto nel software e nella logica di controllo del veicolo.

È proprio in questa direzione che si muove Marelli con la nuova tecnologia di Intelligent Energy Management, presentata a Berlino durante Simposio CTI 2025, un importante appuntamento dedicato allo sviluppo dei powertrain. Un approccio che sposta l’attenzione dall’hardware della batteria al “cervello” che governa l’energia, e che racconta molto di come sta cambiando il modo di progettare veicoli ibridi ed elettrici.

La scelta di Berlino non è casuale, in quanto la capitale tedesca è da tempo uno dei punti di riferimento europei per il confronto tra costruttori, fornitori e sviluppatori di tecnologie automotive, soprattutto quando si parla di elettrificazione e software. In questo contesto Marelli ha deciso di mostrare una soluzione che non punta a stupire con effetti speciali, ma a convincere con logica, efficienza e concretezza. L’Intelligent Energy Management nasce come risposta a una domanda sempre più pressante: come gestire in modo davvero intelligente l’energia all’interno di veicoli che diventano ogni anno più complessi, più connessi e più dipendenti dal software. Una domanda che riguarda tanto i modelli completamente elettrici quanto le architetture ibride e plug-in, dove l’equilibrio tra motore termico, motore elettrico e batteria è tutto fuorché banale.

Il cuore della tecnologia: il concetto di digital twin

L’idea alla base della soluzione Marelli è semplice solo in apparenza. Invece di concentrarsi esclusivamente sul miglioramento dei singoli componenti hardware, il sistema lavora sull’orchestrazione complessiva del powertrain, mettendo in relazione ogni flusso di energia disponibile nel veicolo. Motore elettrico, batteria, sistemi di recupero, motore termico nei modelli ibridi, carichi ausiliari: tutto viene osservato, previsto e gestito in modo coordinato. È qui che entra in gioco il concetto di digital twin, una copia digitale del sistema reale che permette di simulare comportamenti, anticipare scenari e ottimizzare strategie prima ancora che il veicolo venga messo su strada.

Non si tratta solo di controllo, ma di previsione e adattamento continuo, un po’ come avere un navigatore che non si limita a indicare la strada, ma ricalcola costantemente il percorso in base a traffico, stile di guida e condizioni esterne. Digital twin è uno di quei termini che spesso sembrano astratti, ma che in questo caso trovano una traduzione molto concreta. Nel sistema Marelli il gemello digitale consente agli ingegneri di replicare virtualmente il comportamento energetico del veicolo, testando diverse configurazioni senza dover costruire prototipi fisici a ogni interazione.

Questo significa ridurre drasticamente i tempi di sviluppo e, allo stesso tempo, arrivare a soluzioni più raffinate e meno conservative. In pratica è possibile capire in anticipo come reagirà il sistema a una certa strategia di gestione dell’energia, a un diverso dimensionamento della batteria o a una specifica architettura software-defined. Un vantaggio non da poco in un settore dove ogni mese risparmiato nello sviluppo può fare la differenza tra arrivare primi sul mercato o inseguire la concorrenza.

Software-defined vehicle: il terreno ideale

L’Intelligent Energy Management di Marelli nasce già pensando ai veicoli dipendenti dal software di bordo, quelli in cui il comportamento dell’auto non è scolpito nell’hardware ma modellato dal software. In queste architetture, sempre più diffuse, le funzioni vengono aggiornate, migliorate e adattate nel tempo, spesso anche dopo l’uscita dalla fabbrica. Il sistema di gestione dell’energia si inserisce perfettamente in questo contesto, perché può evolvere insieme al veicolo. Nuove strategie di ottimizzazione, miglioramenti nell’efficienza o adattamenti a normative diverse possono essere implementati senza stravolgere l’hardware esistente.

Uno degli aspetti più interessanti della tecnologia Marelli è il modo in cui affronta il tema dei consumi, dove invece di puntare tutto sull’aumento della capacità della batteria (scelta che porta con sé peso, costi e complessità), il sistema lavora sull’uso più intelligente dell’energia già disponibile. Attraverso strategie avanzate di controllo, il powertrain viene gestito in modo da evitare sprechi, massimizzare il recupero e distribuire l’energia dove serve davvero. È un approccio che ricorda quello di una casa ben progettata: non basta avere una caldaia potente, serve anche un buon isolamento e una gestione intelligente del riscaldamento. Il risultato è un miglioramento dell’efficienza complessiva senza ricorrere a soluzioni drastiche o costose sul piano hardware.

Ufficio Stampa Marelli

Oltre ai benefici sul veicolo finale, l’Intelligent Energy Management promette vantaggi significativi anche durante la fase di progettazione. Ridurre il numero di iterazioni fisiche, semplificare l’integrazione dei sistemi e lavorare su una piattaforma software flessibile significa abbattere i costi di sviluppo. Per i costruttori questo si traduce in investimenti più mirati e in una maggiore capacità di adattarsi a mercati e normative diverse. Non è un dettaglio secondario, soprattutto in una fase storica in cui l’elettrificazione richiede ingenti risorse economiche e una pianificazione molto attenta, inoltre la possibilità di testare e validare soluzioni in ambiente virtuale diventa quindi un alleato prezioso, quasi indispensabile.

Un altro punto chiave riguarda l’integrazione con le architetture esistenti, per il motivo semplice che i veicoli moderni sono sistemi estremamente complessi, composti da decine di centraline e milioni di righe di codice. Inserire una nuova tecnologia senza creare conflitti o inefficienze è spesso una delle sfide più grandi per gli ingegneri. Il sistema Marelli è stato progettato proprio per ridurre questa complessità, dialogando in modo fluido con le piattaforme software-defined e adattandosi a configurazioni diverse. In altre parole, meno lavoro di cucitura e più spazio per concentrarsi sulle prestazioni e sull’affidabilità complessiva del veicolo.

Ibrido, plug-in ed elettrico: una soluzione trasversale

Uno degli aspetti più convincenti dell’Intelligent Energy Management è la sua versatilità, dato che non si tratta di una tecnologia pensata solo per un tipo di veicolo, ma di una piattaforma adattabile a diverse architetture. Nei modelli ibridi può ottimizzare il dialogo tra motore termico ed elettrico, scegliendo di volta in volta la strategia più efficiente. Nei plug-in hybrid diventa uno strumento fondamentale per gestire la transizione tra guida elettrica e supporto del motore a combustione. Nei veicoli completamente elettrici, infine, permette di sfruttare al meglio ogni kilowattora disponibile, migliorando autonomia e coerenza delle prestazioni.

La presentazione di Marelli racconta anche un’altra storia, meno evidente ma altrettanto importante, dove si evidenzia che sempre più spesso sono i grandi fornitori tecnologici a dettare il ritmo dell’innovazione nel settore automotive. Non solo componenti, ma vere e proprie piattaforme software che influenzano il modo in cui i veicoli vengono concepiti fin dalle prime fasi di progetto. In questo scenario Marelli si posiziona come partner strategico, capace di offrire non solo hardware ma competenze digitali avanzate. Un ruolo che diventa centrale man mano che l’auto si trasforma in un sistema complesso, dove l’intelligenza conta quanto la meccanica.

Guardando al quadro generale, l’Intelligent Energy Management rappresenta più di una semplice novità tecnologica, è il segnale di un cambio di prospettiva, in cui il valore non sta solo nella capacità della batteria o nella potenza del motore elettrico, ma nella capacità di coordinare tutto in modo armonico. Il software diventa l’elemento che permette di ottenere di più con meno, riducendo sprechi e aumentando la flessibilità progettuale. È una filosofia che probabilmente vedrà applicazioni sempre più ampie nei prossimi anni, man mano che i veicoli elettrificati diventeranno la norma e non l’eccezione. E in questo percorso, soluzioni come quella presentata da Marelli potrebbero giocare un ruolo decisivo, anche se lontano dai riflettori.