L’Europa ha investito per oltre vent’anni nella ricerca sulla robotica, costruendo un patrimonio di competenze scientifiche e tecnologiche di primo piano. Adesso, però, deve affrontare una sfida diversa: trasformare i risultati della ricerca in soluzioni industriali che possano essere effettivamente adottate dalle imprese e diffuse su larga scala.
È questo il messaggio centrale dell’intervento di Cécile Huet, Head of Unit “Excellence in AI & Robotics” della Commissione europea, al World Manufacturing Forum, nel quale ha illustrato le iniziative europee per accelerare lo sviluppo e l’adozione dell’intelligenza artificiale e della robotica avanzata.
“Abbiamo finanziato la ricerca sulla robotica per oltre vent’anni, ma ciò che ancora ci manca è la capacità di portare queste tecnologie sul mercato e diffonderle su larga scala”, ha spiegato Huet. “Non dobbiamo smettere di sostenere la ricerca, ma dobbiamo affiancarle un approccio maggiormente guidato dagli utilizzatori finali”.
Il cambio di prospettiva è significativo: non partire soltanto dalle tecnologie che i laboratori sono in grado di sviluppare, ma dalle esigenze concrete delle imprese che dovranno utilizzarle. Una logica che riguarda tanto la robotica e la Physical AI quanto le applicazioni dell’intelligenza artificiale ai processi manifatturieri.
La strategia si inserisce nel quadro dell’AI Continent Action Plan e dell’Apply AI Strategy, con cui la Commissione europea intende rafforzare la competitività e la sovranità tecnologica del continente, sostenendo non soltanto lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, ma soprattutto la sua adozione nei settori strategici. Tra questi figurano, con iniziative specifiche, sia la robotica sia la manifattura.
Indice degli argomenti
European Robotics Catalyst: la ricerca guidata dalle esigenze delle imprese
Uno degli strumenti principali di questa strategia è l’European Robotics Catalyst, un’iniziativa che punta a mettere in relazione imprese utilizzatrici, sviluppatori di tecnologie robotiche, integratori e mondo della ricerca.
L’obiettivo è costruire un ecosistema capace di individuare le applicazioni industriali a maggiore impatto e concentrare gli sforzi di ricerca e sviluppo sulle tecnologie necessarie per realizzarle.
“Abbiamo bisogno di coinvolgere direttamente le imprese utilizzatrici, per esempio quelle manifatturiere, e raccogliere le loro esigenze in materia di robotica”, ha sottolineato Huet. In questo modo sarà possibile identificare bisogni comuni e sviluppare programmi che mettano a disposizione delle aziende le soluzioni tecnologiche più appropriate.
L’iniziativa, sviluppata con il coinvolgimento dell’AI, Data and Robotics Association (ADRA) e di SPRINT Robotics, prevede la costruzione di percorsi di accelerazione (Acceleration Pipelines) per accompagnare le innovazioni lungo le diverse fasi di maturazione tecnologica, fino all’effettivo impiego sul mercato.
Il ruolo delle imprese utilizzatrici diventa quindi centrale anche nella definizione delle priorità di ricerca. La domanda industriale non interviene più soltanto alla fine del percorso di sviluppo, ma contribuisce a orientarlo fin dall’inizio.
Questo approccio dovrebbe consentire di concentrare le risorse sui casi d’uso con maggiori prospettive di applicazione, evitando che tecnologie promettenti rimangano confinate alla fase dei prototipi e delle dimostrazioni sperimentali.
Robot skills e foundation model: le tecnologie per la nuova generazione di robot
Per rendere possibile questo salto, la Commissione sta lavorando su tre componenti tecnologiche fondamentali: le capacità operative dei robot, i modelli di intelligenza artificiale e i dati necessari per svilupparli e migliorarli.
Un elemento particolarmente interessante è quello delle robot skills, cioè le capacità che permettono ai robot di eseguire determinate operazioni, come manipolare oggetti, spostarsi in un ambiente o interagire con altri sistemi.
L’obiettivo europeo è sviluppare capacità robotiche modulari, trasferibili e riutilizzabili su piattaforme differenti. In questo modo, una determinata funzione non dovrebbe necessariamente essere sviluppata da zero per ogni modello di robot, ma potrebbe essere adattata e integrata in applicazioni diverse.
È una prospettiva importante per l’evoluzione della robotica intelligente, perché punta a superare almeno in parte l’attuale frammentazione delle soluzioni e a facilitare l’integrazione delle nuove capacità nei processi produttivi.
A questa iniziativa si affianca il sostegno allo sviluppo di foundation model specifici per la robotica, capaci di sfruttare i progressi dell’intelligenza artificiale per rendere i robot più autonomi, flessibili e adattabili.
Ma c’è anche un altro elemento della strategia che interessa direttamente le imprese: la qualificazione delle prestazioni.
La Commissione intende infatti promuovere la creazione di Robot Skills Qualification Centres, strutture indipendenti incaricate di valutare le capacità robotiche attraverso criteri e benchmark significativi per gli utilizzatori industriali.
L’obiettivo è consentire alle imprese di disporre di valutazioni affidabili e confrontabili sulle prestazioni delle tecnologie, riducendo l’incertezza associata alla loro adozione.
Non si tratta, quindi, soltanto di sviluppare robot sempre più intelligenti, ma anche di costruire le condizioni tecniche e organizzative affinché le aziende possano integrarli nei propri processi con maggiore affidabilità.
Industrial AI: modelli e agenti intelligenti costruiti sui dati della fabbrica
Accanto alla robotica, la strategia europea dedica un’attenzione specifica alle applicazioni dell’AI nel manifatturiero.
In questo caso il punto di partenza è il grande patrimonio di dati già disponibile negli stabilimenti industriali: informazioni generate dai sensori, dai sistemi di automazione, dalle macchine connesse e dalle applicazioni che governano i processi produttivi.
Dati che, secondo Huet, sono ancora ampiamente sottoutilizzati e che potrebbero diventare la base per sviluppare una nuova generazione di soluzioni di intelligenza artificiale industriale.
L’obiettivo non è limitarsi all’impiego di modelli linguistici generalisti, ma sviluppare modelli e agenti AI specificamente progettati per comprendere i processi industriali, utilizzare i dati operativi e supportare attività di produzione, ingegneria e gestione degli impianti.
Un passaggio fondamentale riguarda la possibilità di mettere in comune le informazioni necessarie allo sviluppo e all’addestramento dei modelli.
La Commissione sta quindi lavorando con gli stakeholder industriali per individuare meccanismi che consentano di valorizzare questi dati, garantendo al tempo stesso la tutela della proprietà intellettuale e la sicurezza delle informazioni.
Il tema è particolarmente delicato per il manifatturiero, dove i dati di processo incorporano spesso conoscenze tecnologiche e produttive che rappresentano un patrimonio competitivo per le imprese.
Anche per l’Industrial AI è previsto un percorso di accelerazione che colleghi ricerca, sviluppo, sperimentazione e adozione industriale. La sfida è passare da modelli sviluppati e validati in contesti sperimentali a soluzioni sufficientemente mature per essere utilizzate nei processi produttivi reali e replicate in stabilimenti differenti.
euroFMX, il progetto da 45 milioni coordinato dal Politecnico di Milano
Tra le iniziative richiamate da Huet figura anche euroFMX, un progetto europeo da circa 45 milioni di euro, coordinato dal Politecnico di Milano, che rappresenta un esempio concreto della direzione intrapresa dall’Unione europea.
Avviato nel giugno 2026, il progetto ha una durata di quattro anni e coinvolge un ecosistema di 72 partner di 20 Paesi.
L’obiettivo è sviluppare modelli avanzati di AI generativa e agentica affidabili e specificamente progettati per il manifatturiero, capaci di comprendere non soltanto le informazioni testuali, ma anche i dati multimodali, i vincoli fisici e le caratteristiche dei processi produttivi.
Il progetto prevede la realizzazione di un’infrastruttura tecnologica aperta per l’Industrial AI, con strumenti per la gestione e la condivisione sicura dei dati, modelli intelligenti e sistemi di orchestrazione degli agenti.
Le tecnologie saranno sperimentate attraverso dieci progetti pilota che riguardano diversi ambiti produttivi, dalla robotica all’automotive, fino alla gestione autonoma dei processi e delle supply chain.
L’iniziativa punta dunque a costruire un ecosistema europeo di AI industriale che possa offrire alle imprese soluzioni avanzate, affidabili e maggiormente autonome rispetto alle tecnologie sviluppate fuori dall’Europa.
Dalla sperimentazione all’adozione: il ruolo di AI-MATTERS e degli EDIH
Lo sviluppo delle tecnologie, tuttavia, rappresenta soltanto una parte del problema. Un ostacolo decisivo è la loro validazione in condizioni operative sufficientemente vicine a quelle nelle quali saranno effettivamente utilizzate.
Per questo la strategia europea attribuisce un ruolo importante alle Testing and Experimentation Facilities (TEF), infrastrutture che consentono agli sviluppatori di sperimentare e verificare le soluzioni AI e robotiche in ambienti produttivi realistici.
Tra queste figura AI-MATTERS, la rete europea dedicata alla sperimentazione dell’intelligenza artificiale per il manifatturiero, presente anche in Italia.
Queste strutture permettono di verificare l’integrazione delle tecnologie nei sistemi produttivi, valutarne le prestazioni e individuare gli interventi necessari prima della commercializzazione o dell’adozione su larga scala.
Un ruolo complementare è affidato agli European Digital Innovation Hub (EDIH), che Huet ha definito strumenti fondamentali per portare l’innovazione nell’economia locale.
Gli EDIH rappresentano infatti il collegamento di prossimità tra l’ecosistema europeo dell’innovazione e le imprese, in particolare quelle di minori dimensioni, che spesso non dispongono internamente delle risorse e delle competenze necessarie per affrontare processi complessi di trasformazione digitale.
Il modello che emerge è quindi quello di una filiera dell’innovazione nella quale ricerca, sviluppo tecnologico, sperimentazione e trasferimento alle imprese sono parti di un unico percorso.
La sfida europea: trasformare l’eccellenza tecnologica in competitività industriale
Il messaggio che emerge dall’intervento di Huet è che il futuro della robotica europea non dipenderà soltanto dalla capacità di sviluppare tecnologie avanzate, ma anche dalla possibilità di trasformarle in prodotti e soluzioni industriali competitivi.
L’Europa può contare su importanti competenze nella ricerca, nella robotica e nella manifattura. Ma per valorizzarle deve riuscire a ridurre la distanza che ancora separa lo sviluppo delle tecnologie dalla loro adozione nei processi produttivi.
La Physical AI rende questa sfida ancora più rilevante: l’integrazione tra intelligenza artificiale e sistemi fisici apre nuove possibilità per l’automazione, ma richiede anche capacità di validazione, integrazione e adattamento alle esigenze delle fabbriche.
La strategia illustrata da Huet punta a rispondere a queste esigenze attraverso un maggiore coordinamento tra ricerca e industria, lo sviluppo di componenti tecnologiche riutilizzabili, infrastrutture di sperimentazione e strumenti per accompagnare le imprese nell’adozione.
Il principio è che la competitività europea nella nuova generazione di tecnologie industriali non si costruisce soltanto nei laboratori, ma soprattutto nella capacità di portare quelle innovazioni dentro le fabbriche.
