Oggi, grazie alla Physical AI, i robot non si limitano più a eseguire movimenti programmati, ma sono capaci di comprendere l’ambiente circostante, prendere decisioni e adattarsi autonomamente a situazioni e compiti differenti. È questa la visione della robotica del futuro che ABB Robotics ha portato alla 35.Bi-Mu di Milano, dove l’azienda ha mostrato come la Physical AI stia passando dalla ricerca alle applicazioni industriali.
“Per noi la Physical AI applicata alla robotica vuol dire sostanzialmente una robotica più autonoma e versatile. Lo stesso robot può svolgere anche compiti diversi”, spiega Leonardo Leani, presidente di ABB Robotics Italia, che abbiamo incontrato allo stand dell’azienda nell’area RobotHeart della manifestazione.
È un cambiamento di paradigma significativo. Se la robotica tradizionale ha costruito il proprio successo sulla capacità di eseguire operazioni ripetitive con precisione e affidabilità in ambienti strutturati, l’integrazione dell’intelligenza artificiale promette di superare alcuni di questi vincoli, rendendo possibile l’automazione anche di attività caratterizzate da elevata variabilità.
ABB Robotics ha sintetizzato questa evoluzione nel concetto di Autonomous Versatile Robotics (AVR), individuando sei capacità tecnologiche fondamentali: l’interazione uomo-robot, la percezione dell’ambiente attraverso sensori e sistemi di visione, il ragionamento autonomo, il controllo del movimento e la sicurezza, la navigazione e, infine, la capacità di afferrare e manipolare oggetti con destrezza.
Un insieme di competenze che, combinate, dovrebbero consentire ai robot di passare dalla semplice esecuzione di istruzioni alla pianificazione autonoma delle operazioni.
Indice degli argomenti
L’ingresso in SoftBank e l’accelerazione sulla Physical AI
Questa visione assume un significato particolare alla luce dell’ingresso di ABB Robotics nel gruppo giapponese SoftBank, annunciato nell’ottobre 2025.
“Siamo ormai nelle fasi terminali della transizione, in attesa del closing definitivo”, spiega Leani. “ABB Robotics è già ormai un’unità indipendente, ancora all’interno del gruppo ABB, ma siamo pronti a iniziare in questo nuovo entusiasmante capitolo”.
Il passaggio a SoftBank rappresenta soprattutto un’opportunità per accelerare lo sviluppo della robotica intelligente. Il gruppo guidato da Masayoshi Son ha infatti individuato proprio nella Physical AI una delle frontiere strategiche su cui concentrare i propri investimenti, attraverso un ecosistema che comprende aziende specializzate in intelligenza artificiale, robotica e tecnologie computazionali.
Leani sottolinea che il percorso di ABB Robotics di adozione di tecnologie AI da integrare alla robotica è iniziato ben prima dell’operazione di SoftBank. Ma l’ingresso nel nuovo gruppo consentirà ad ABB Robotics di intensificare le collaborazioni e di accedere a competenze complementari, accelerando lo sviluppo di soluzioni già avviato negli ultimi anni.
RobotStudio HyperReality: la Physical AI si addestra nel mondo virtuale
Uno degli elementi centrali di questa strategia è la collaborazione con Nvidia, che ha portato allo sviluppo di RobotStudio HyperReality, l’evoluzione della piattaforma ABB Robotics per la programmazione offline e la simulazione robotica.
La soluzione, presentata lo scorso marzo, integra le librerie Nvidia Omniverse all’interno di RobotStudio, permettendo di creare ambienti virtuali che riproducono con elevata fedeltà non soltanto l’aspetto visivo, ma anche le proprietà fisiche degli oggetti e le condizioni operative.
L’obiettivo è superare uno dei principali ostacoli allo sviluppo della Physical AI: il cosiddetto sim-to-real gap, cioè la differenza tra il comportamento dei sistemi robotici addestrati in simulazione e quello che gli stessi sistemi mostrano nel mondo reale.
“Partendo dal disegno di un prodotto che ancora non è stato realizzato neanche in forma prototipale – spiega Leani – è possibile generare dati sintetici che rappresentano le condizioni della futura produzione e le numerose variabili con cui il sistema dovrà confrontarsi”.
Questi dati possono essere utilizzati, per esempio, per addestrare virtualmente i sistemi di visione artificiale, esponendoli alle possibili varianti di di un oggetto, con differenti posizioni, tolleranze dimensionali, orientamenti, condizioni di illuminazione e caratteristiche superficiali.
Una volta completato l’addestramento, RobotStudio permette di trasferire al robot fisico i programmi sviluppati e validati digitalmente, sfruttando un controllore virtuale basato sullo stesso firmware utilizzato dai robot reali.
Secondo ABB Robotics questa architettura permette di raggiungere una corrispondenza tra simulazione e applicazione reale fino al 99%. Tra i primi casi applicativi figura un progetto pilota con Foxconn nell’assemblaggio di componenti elettronici, un settore in cui la miniaturizzazione e la varietà dei prodotti rendono particolarmente complessa l’automazione.
Il vantaggio non riguarda soltanto la precisione delle simulazioni, ma anche la possibilità di anticipare buona parte delle attività di sviluppo e messa a punto, riducendo la necessità di prototipi fisici e i tempi di avviamento delle linee.
Dal bin picking al machine tending: l’AI semplifica la programmazione
La Physical AI non riguarda però soltanto gli sviluppi futuri. Allo stand della Bi-Mu ABB Robotics ha presentato diverse dimostrazioni applicative che mostrano come alcune di queste capacità siano già disponibili.
La prima è dedicata al bin picking intelligente, cioè al riconoscimento e al prelievo di oggetti disposti in maniera casuale all’interno di un contenitore.
La novità è nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per semplificare radicalmente la configurazione dell’applicazione.
Leani spiega che ABB Robotics ha sviluppato una soluzione software eseguita direttamente dal sistema di controllo del robot e capace di interfacciarsi con diversi sensori di visione disponibili sul mercato.
L’operatore può utilizzare semplici istruzioni in linguaggio naturale per indicare al sistema quale oggetto cercare. “Per esempio è sufficiente chiedere di individuare un ingranaggio: il software analizza l’immagine acquisita dalla telecamera, riconosce l’oggetto all’interno del cassone e pianifica autonomamente la strategia di presa e di estrazione”, spiega Leani.
Il valore dell’intelligenza artificiale sta dunque nella capacità di ridurre la programmazione esplicita delle operazioni, rendendo più semplice automatizzare processi nei quali posizione e orientamento degli oggetti cambiano continuamente.
Un’altra dimostrazione riguarda il machine tending, cioè le operazioni in cui il robot “serve” le macchine utensili attraverso il carico e lo scarico automatico dei pezzi.
“La caratteristica principale della soluzione è la semplicità d’uso”, sottolinea Leani, spiegando che si tratta di sistemi plug and play pensati per essere installati accanto alla macchina utensile e prendere in carico il ciclo di movimentazione con una configurazione intuitiva.
I nuovi cobot PoWa
Protagonisti di queste applicazioni sono i robot collaborativi della nuova famiglia di PoWa, introdotta nel 2026 per rispondere alla domanda di soluzioni capaci di combinare le caratteristiche della robotica collaborativa con prestazioni più vicine a quelle dei robot industriali tradizionali in termini di produttività.
La gamma PoWa comprende sei modelli con capacità di carico da 7 a 30 kg e velocità di punta fino a 5,8 metri al secondo, sensibilmente superiori a quelle dei collaborativi ABB della famiglia GoFa (che restano comunque in gamma).
I robot utilizzano la piattaforma di controllo OmniCore e integrano funzionalità di programmazione semplificata e connessione plug and play delle periferiche. Le prestazioni elevate consentono di affrontare applicazioni come il carico e scarico macchina, la movimentazione dei materiali, la pallettizzazione e la saldatura, mantenendo le funzionalità di sicurezza proprie della robotica collaborativa.
La direzione è quella di ridurre il tradizionale compromesso tra facilità d’impiego, sicurezza e produttività, ampliando le possibilità di utilizzo dei cobot anche nelle lavorazioni industriali più impegnative.
Robot mobili sempre più autonomi grazie alla visione artificiale
Un altro ambito nel quale la Physical AI sta già producendo risultati concreti è quello della robotica mobile.
Alla Bi-Mu ABB Robotics ha mostrato la famiglia di AMR Flexley Mover, un robot mobili autonomi per carichi fino a 2.000 kg progettati per movimentare pallet, contenitori e altri materiali all’interno degli stabilimenti produttivi e dei magazzini.
Il P603, in particolare, è in grado di trasportare carichi fino a 1.500 kg e utilizza la tecnologia Visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), che combina telecamere e intelligenza artificiale per consentire al robot di localizzarsi e costruire una mappa dinamica dell’ambiente circostante.
A differenza dei sistemi di trasporto tradizionali, che richiedono percorsi fisicamente prestabiliti, i robot dotati di Visual SLAM possono muoversi senza bisogno di bande magnetiche sul pavimento, codici QR o riflettori laser installati nell’ambiente.
“Il robot acquisisce ciclo dopo ciclo la consapevolezza di che cosa ha intorno nell’ambiente”, spiega Leani.
Il sistema è infatti capace di distinguere gli elementi strutturali permanenti, come le colonne di un edificio, dagli oggetti che possono cambiare posizione, come i carrelli elevatori.
Questa capacità permette di aggiornare dinamicamente le mappe e adattare la navigazione alle modifiche dell’ambiente operativo.
Il P603 raggiunge, secondo le specifiche ABB Robotics, una precisione di posizionamento fino a ±5 mm. L’integrazione con il software AMR Studio consente inoltre di configurare le missioni e gestire le flotte con strumenti semplificati.
Una tecnologia particolarmente interessante per gli ambienti produttivi e logistici nei quali i flussi cambiano frequentemente e la riconfigurazione degli impianti deve poter avvenire senza interventi infrastrutturali onerosi.
Picking specializzato: dalla moda ai pacchi dell’e-commerce
Accanto alle applicazioni più generali, ABB Robotics sta sviluppando soluzioni di robotica basate su soluzioni di intelligenza artificiale specializzate per affrontare le esigenze di settori specifici.
È il caso della soluzione Item Picking, che comprende sistemi dedicati alla movimentazione dei prodotti nell’e-commerce, nel fashion e nella logistica dei pacchi.
“La specializzazione consente di raggiungere livelli di performance altrimenti non raggiungibili”, spiega Leani.
Il principio è utilizzare tecnologie e modelli di AI comuni, ma pre-addestrati per rispondere alle caratteristiche e alle condizioni operative di ciascuna applicazione.
La movimentazione degli articoli di abbigliamento, per esempio, presenta problematiche molto diverse da quelle del prelievo di componenti meccanici: gli oggetti possono essere deformabili, riflettenti, sovrapposti e difficili da afferrare in modo ripetibile.
Proprio su questo fronte ABB Robotics ha annunciato il 15 ottobre un’evoluzione del proprio Fashion Inductor, che integra la nuova soluzione AI Robot Trainer.
Il sistema utilizza modelli di visione artificiale già addestrati per riconoscere gli articoli del settore moda e introduce un meccanismo di aggiornamento continuo dei modelli sulla base dei risultati ottenuti durante il funzionamento.
La soluzione dichiara una capacità di movimentazione fino a 1.300 articoli all’ora per cella, con obiettivi di accuratezza del picking superiori al 99,5%. Secondo ABB Robotics, l’integrazione di AI Robot Trainer può ridurre fino al 75% le attività di ingegnerizzazione e messa in servizio rispetto agli approcci tradizionali.
Il punto è particolarmente importante: l’intelligenza artificiale non interviene soltanto durante l’esecuzione del processo, ma anche nelle fasi di sviluppo, configurazione e miglioramento dell’applicazione.
La nuova frontiera: dalla fabbrica al settore delle costruzioni
La maggiore autonomia dei sistemi robotici sta infine creando opportunità in settori tradizionalmente meno automatizzati.
“I robot, grazie all’autonomia e all’intelligenza che li arricchisce, possono uscire dagli ambienti più strutturati e andare in ambiti completamente non strutturati”, osserva Leani, citando la logistica e soprattutto il settore delle costruzioni.
Proprio nel settore construction ABB Robotics sta lavorando a soluzioni che consentono di automatizzare attività complesse, caratterizzate da un’elevata variabilità e da una forte componente di lavoro manuale.
Un esempio particolarmente interessante arriva dall’Italia, dove ABB Robotics opera come Global Solution Center per le applicazioni nel mondo delle costruzioni.
Leani racconta che il team italiano ha sviluppato una soluzione per la produzione automatizzata delle gabbie di armatura in acciaio (rebar), utilizzate nella realizzazione dei manufatti prefabbricati in cemento armato.
La particolarità del sistema è la capacità di partire direttamente dal modello digitale BIM (Building Information Modeling) della struttura da realizzare.
A partire dal disegno tridimensionale della gabbia, il software è in grado di analizzare la geometria del manufatto, definire la sequenza delle operazioni e comandare i robot nelle attività di assemblaggio e legatura dei tondini.
“Tutto questo in maniera completamente autonoma, quindi senza necessità di programmazione”, sottolinea Leani.
Si tratta di una soluzione che ABB Robotics sta introducendo sul mercato e che mostra come l’integrazione tra progettazione digitale, intelligenza artificiale e robotica possa aprire nuovi spazi di automazione in processi difficilmente gestibili con la programmazione robotica tradizionale.
Verso una robotica capace di affrontare la variabilità
Il filo conduttore delle tecnologie presentate da ABB Robotics alla Bi-Mu è dunque il superamento di uno dei principali limiti della robotica industriale tradizionale: la necessità di operare in condizioni quanto più possibile prevedibili e definite in anticipo.
La Physical AI punta a trasferire una parte crescente delle decisioni dal programmatore al sistema robotico, permettendogli di interpretare l’ambiente, riconoscere gli oggetti e modificare autonomamente le proprie azioni.
Questo non significa che tutti i robot siano già in grado di affrontare qualsiasi compito o situazione imprevista. Le applicazioni disponibili mostrano livelli differenti di autonomia e di maturità tecnologica. Ma la direzione dello sviluppo è evidente.
La sfida non è soltanto costruire robot sempre più intelligenti, ma rendere l’automazione più semplice da progettare, da programmare e da adattare ai cambiamenti dei processi produttivi. È in questa prospettiva che l’intelligenza artificiale fisica può ampliare il campo d’impiego della robotica, portandola non soltanto nelle grandi fabbriche fortemente automatizzate, ma anche in ambienti produttivi e settori nei quali, fino a oggi, la variabilità delle operazioni ha rappresentato una barriera difficile da superare.
