L’avvento della Physical AI ha innescato cambiamenti profondi all’interno e all’esterno della manifattura, trasformando radicalmente la natura stessa della tecnologia e del lavoro.
La convergenza tra robotica e intelligenza artificiale ha infatti innescato un cambiamento di una tale che è stato definito dallo scienziato Matt Mason come l’avvento di una Terza Rivoluzione Scientifica, destinata a seguire quelle guidate da Copernico e Darwin.
Se l’introduzione del sistema copernicano ha rimosso la Terra dal centro dell’universo e le tesi darwiniane hanno sottratto all’essere umano il primato di una creazione biologica isolata, questo nuovo sovvertimento del sapere scardina l’esclusività antropica della cognizione.
L’esplorazione di questa nuova era richiede tuttavia di definirne con rigore i confini tecnologici e operativi, chiarendo come lo sviluppo della Physical AI non coincida necessariamente con il mito del robot bipede in fabbrica, ma riguardi piuttosto la capacità di interazione della macchina in ambienti complessi.
Il passaggio dai modelli puramente testuali ai sistemi di visione e azione (VLA) evidenzia la centralità dei dati fisici e sintetici, mentre le prime applicazioni industriali e i Proof of Concept sul campo tracciano la via verso una manifattura autenticamente adattiva.
Una trasformazione che impone alle imprese di ridefinire i parametri tradizionali del ritorno sull’investimento e di valorizzare l’intelligenza collaborativa, dove l’apprendimento guidato dall’operatore apre nuove opportunità di sicurezza e flessibilità anche per il tessuto delle piccole e medie imprese.
Su questi temi si è incentrato il dibattito del primo appuntamento di “Roadmap Industria 4.0“, il nuovo percorso promosso da Nextwork360 insieme a Innovation Post e ESG360 che accompagnerà aziende, manager e professionisti attraverso quattro appuntamenti digitali dedicati alle principali direttrici dell’innovazione.
Indice degli argomenti
Definire il perimetro: Physical AI vs robotica umanoide
L’estensione dell’intelligenza artificiale al mondo della materia impone una precisa demarcazione tra la sua reale portata ingegneristica e l’immaginario antropomorfo che spesso ne distorce la percezione.
“C’è un malinteso di fondo che porta a identificare la Physical AI con il mito del robot bipede in fabbrica”, spiega Bruno Siciliano, professore di Automatica e robotica dell’Università degli Studi Federico II di Napoli e direttore del Prisma Lab.
L’essenza di questa tecnologia risiede infatti nella funzione e non nella forma: riguarda la capacità di dotare un qualsiasi sistema meccanico di percezione avanzata e interazione in ambienti complessi e non strutturati, indipendentemente dalla configurazione morfologica della macchina.
Mentre la visione artificiale ha raggiunto livelli di maturità elevati, la destrezza, cioè capacità di afferrare e manipolare oggetti diversi, valutarne la consistenza e calibrare la forza in tempo reale costituisce la vera barriera ingegneristica.
“Il vero nodo tecnologico non è l’emulazione della postura umana, ma lo sviluppo del senso del tatto e di organi effettori capaci di manipolazione complessa”, aggiunge il professore, evidenziando come persino i grandi attori dell’intelligenza artificiale abbiano inizialmente sottovalutato questa complessità. “Lo stesso Sam Altman, quando fondò OpenAI, disse di voler puntare sulla sfida della cognizione perché la sfida della manipolazione era giudicata troppo complessa”.
Proprio l’estrema difficoltà intrinseca nell’eseguire azioni fisiche accurate spiega il motivo per cui l’ecosistema tecnologico si stia muovendo verso un nuovo tipo di alleanze strategiche solo in tempi recenti.
“Significativa, in tal senso, è la recente collaborazione tra Boston Dynamics, da sempre all’avanguardia nella meccatronica strutturale, e Google DeepMind, finalizzata a sviluppare modelli di AI capaci di operare efficacemente sul campo industriale”, conclude Siciliano.
È l’unione tra modelli cognitivi evoluti e strutture capaci di manipolare la materia a definire il reale perimetro della disciplina, spostando l’obiettivo dall’aspetto visivo all’efficacia operativa sul campo.
Il divario tecnologico: dati d’azione e modelli VLA
Il passaggio dai modelli digitali puri alla loro applicazione nella materia evidenzia una profonda asimmetria tra l’evoluzione dell’intelligenza artificiale testuale e i requisiti imposti dal mondo fisico. Se l’addestramento dei Large Language Model ha beneficiato della disponibilità immediata di enormi quantità di testi digitalizzati, lo sviluppo della Physical AI si scontra con una complessità di natura completamente diversa, legata alla necessità di tradurre le informazioni visive in movimenti fisici precisi e coordinati.
“Esiste un divario rilevante tra l’AI generativa e la Physical AI. Se i modelli linguistici tradizionali elaborano stringhe di testo, i sistemi operativi integrati nei robot richiedono flussi informativi multidimensionali, poiché la Physical AI necessita di dati visivi, legati alle immagini, e soprattutto di dati d’azione, in grado di descrivere traiettorie, posizioni e forze”, spiega Antonio Frisoli, presidente di Artes 4.0 e professore di Robotica industriale alla Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa.
L’interazione con l’ambiente richiede quindi l’adozione dei cosiddetti modelli VLA (Vision-Language-Action), archivi algoritmici complessi progettati per collegare la comprensione semantica del contesto alla risposta meccanica in tempo reale.
La barriera principale per la diffusione di queste tecnologie risiede nella carenza di dati fisici strutturati, un fattore che rallenta l’addestramento dei sistemi robotici rispetto ai ritmi della controparte puramente digitale. Raccogliere dati d’azione sul campo è un processo lungo, costoso e vincolato ai tempi fisici dell’esperimento.
Per superare questa scarsità la ricerca e l’industria stanno ricorrendo in modo massiccio all’uso di dati sintetici e a simulazioni avanzate. L’addestramento all’interno di ambienti virtuali fotorealistici e fisicamente coerenti permette di generare in tempi ridotti milioni di scenari operativi.
Attraverso questo approccio i modelli apprendono le dinamiche di manipolazione e movimento in un contesto digitale protetto, per poi trasferire le competenze acquisite sulle macchine reali operanti nei reparti produttivi.
Lo stato dell’arte della Physical AI e le applicazioni industriali
La transizione della Physical AI dai laboratori di ricerca ai reparti produttivi delinea la maturità raggiunta da queste tecnologie, evidenziando il momento del passaggio verso l’operatività reale.
Le tendenze più recenti emerse a ICRA 2026, la conferenza internazionale di riferimento per la robotica e l’automazione tenutasi a Vienna, confermano un interesse crescente del mercato verso l’integrazione di sistemi intelligenti all’interno della logistica e del settore automotive, comparto che vede attori come Tesla, BMW e Hyundai impegnati nella validazione di soluzioni avanzate tramite Proof of Concept sul campo.
Proprio lo sviluppo di soluzioni basate sulla Physical AI consente di superare i vincoli della programmazione rigida, dando vita a una manifattura autenticamente adattiva in cui i robot gestiscono in autonomia elementi imprevisti, come il posizionamento errato dei componenti o la manipolazione di oggetti mai censiti in precedenza.
“Oggi il modo in cui i robot apprendono le nuove operazioni avviene attraverso numeri impressionanti di simulazioni eseguite su ambienti estremamente realistici, ed è necessario che le aziende adottino paradigmi basati sui digital twin per ripensare le infrastrutture dei dati, riducendo la latenza tramite architetture edge per garantire la sovranità delle informazioni”, spiega Paolo Rocco, professore di Automatica e robotica al Politecnico di Milano.
L’introduzione di queste tecnologie deve tuttavia rispondere a criteri di reale efficienza industriale, integrandosi dove l’automazione classica mostra i propri limiti strutturali di flessibilità.
“I margini di inserimento per la Physical AI si collocano in quei processi dove la variabilità del prodotto o dell’ambiente rende impraticabile l’uso di guide meccaniche tradizionali o di algoritmi deterministici, permettendo alle macchine di interpretare semanticamente lo spazio di lavoro per ottimizzare la precisione e la continuità dei flussi produttivi”, aggiunge Gianluca Palli, professore di Robotica e meccatronica all’Università di Bologna.
La visione aziendale: ROI e fabbrica autonoma
La convergenza tra meccatronica strutturale e intelligenza distribuita sta progressivamente spostando l’attenzione del mercato da una fase di entusiasmo iniziale a una dimensione di operatività pragmatica.
Superata l’ondata di forte risonanza mediatica registrata negli ultimi anni, il comparto industriale manifesta oggi l’esigenza di avviare percorsi di valutazione strutturati, mirati a identificare il reale valore aggiunto della Physical AI all’interno dei flussi produttivi.
“Stiamo assistendo al passaggio da una fase di entusiasmo, alimentata anche dalla velocità di rilascio dei nuovi modelli, a un periodo di forte concretezza in cui i clienti richiedono assessment precisi per comprendere l’applicabilità reale di queste tecnologie”, spiega Carlo Mariani, Head of Business Areas (Automation & Electrification BU) di Bosch Rexroth.
Questa transizione mette in discussione i parametri di valutazione economica tradizionali, poiché la misurazione del ritorno sull’investimento per sistemi basati sull’apprendimento algoritmico non può ricalcare i modelli deterministici applicati all’automazione rigida.
“Il dilemma del ROI richiede un cambio di paradigma: non si misura più solo il tempo ciclo o la produttività oraria, ma entrano in gioco fattori complessi come la flessibilità operativa, la capacità del sistema di adattarsi ai cambiamenti e la resilienza complessiva della linea di produzione”, precisa Mariani.
I dati della survey condotta da Nextwork360 su un campione di aziende in vista dell’evento confermano questa inversione di tendenza nelle priorità aziendali, rivelando che i freni principali all’adozione della Physical AI non risiedono tanto nei problemi di sicurezza uomo-macchina, indicati appena dal 9% degli intervistati, ma sono rappresentati dall’incertezza sul ritorno finanziario dell’investimento per il 28%, dalle difficoltà tecniche di integrazione con le infrastrutture preesistenti per il 21% e dalla carenza di competenze interne per il 16%.
L’orientamento strategico esclude quindi l’idea di una transizione immediata verso una fabbrica completamente autonoma, che rimane un traguardo ideale a lungo termine.
La realtà industriale si concentra piuttosto su un approccio modulare, volto a rendere autonomi singoli processi e mantenendo l’operatore umano laddove l’intuito e l’esperienza continuano a rappresentare un valore insostituibile per l’efficienza complessiva dell’impianto.
Il fattore umano e l’intelligenza collaborativa
Il mantenimento dell’operatore umano al centro della fabbrica flessibile trova la sua massima espressione nell’evoluzione dei sistemi robotici collaborativi avanzati, progettati per superare le barriere legate alla complessità di programmazione.
Nelle architetture manifatturiere basate sulla Physical AI l’interazione tra uomo e macchina si evolve da una coesistenza puramente spaziale a un vero e proprio trasferimento continuo di competenze.
Attraverso logiche di apprendimento per dimostrazione, le nuove piattaforme tecnologiche consentono ai sistemi robotici di acquisire nuove abilità operative semplicemente osservando e imitando le azioni compiute dal personale di linea.
La necessità di semplificare le tecnologie industriali per renderle accessibili e immediate sul piano di fabbrica trova una risposta concreta nei progetti di trasferimento tecnologico tra centri d’eccellenza e comparto manifatturiero.
“L’obiettivo della nostra attività di ricerca è sviluppare tecnologie che permettano ai robot di imparare direttamente dall’operatore umano, rendendo l’adozione dell’automazione avanzata accessibile anche alle piccole e medie imprese che non dispongono di programmatori esperti in organico”, spiega Francesca Negrello, ricercatrice dell’Istituto Italiano di Tecnologia e technology manager del Joiint Lab.
L’approccio basato sull’intelligenza collaborativa trova applicazione immediata nella gestione delle cosiddette zone grigie della produzione, ovvero in quelle mansioni caratterizzate da un’alta variabilità, come il kitting o i controlli di qualità complessi e potenzialmente pericolosi, dove la flessibilità umana guida l’azione della macchina.
L’adozione della Physical AI non si limita tuttavia alle sole applicazioni antropomorfe o ai sistemi collaborativi da banco, ma estende il proprio potenziale a macchinari industriali su larga scala e a contesti operativi complessi, offrendo risposte concrete alle sfide demografiche ed occupazionali del manifatturiero.
Nel settore delle costruzioni, ad esempio, lo sviluppo di gru intelligenti dotate di capacità di percezione semantica rappresenta un caso d’uso interessante per incrementare i livelli di sicurezza e accessibilità nei cantieri.
“L’introduzione di sistemi capaci di scaricare e rendere meno onerosa l’attività delle persone rappresenta una risposta a criticità non più sostenibili, legate sia alla carenza di lavoratori nel settore sia al progressivo invecchiamento generalizzato della forza lavoro”, evidenzia Negrello.
In quest’ottica l’impiego di avatar robotici e tecnologie di teleoperazione avanzata ridefinisce i confini del lavoro industriale attraverso la possibilità di remotizzare l’intervento umano in ambienti ostili o a rischio.
“L’obiettivo è creare una connessione tra l’operatore e una struttura robotica antropomorfa dotata di capacità simili a quelle umane: tramite sistemi che mappano i movimenti, l’operatore può muovere il robot da remoto anche a distanza di chilometri, portando la propria esperienza e competenza direttamente sul campo in totale sicurezza”, conclude la ricercatrice.
