L’intelligenza artificiale applicata alla robotica esce dalla dimensione sperimentale per diventare una componente strutturale dei sistemi produttivi, logistici e di servizio. La robotica quindi non semplicemente come tecnologia di supporto all’automazione, ma come fattore abilitante che ridefinisce il concetto stesso di robot, trasformandolo da macchina programmata a sistema adattivo, capace di percepire l’ambiente, apprendere dall’esperienza e interagire con l’essere umano. In questo passaggio si gioca una parte rilevante della competitività industriale europea dei prossimi anni.
L’International Federation of Robotics (Ifr) proprio a inizio anno nuovo presenta sul tema il position paper AI in Robotics – Trends, Challenges, Commercial Applications, che inquadra questa trasformazione come l’avvio di una nuova ondata di adozione della robotica, accelerata dall’evoluzione delle tecniche di machine learning, dall’ingresso dei modelli generativi e dallo sviluppo della cosiddetta Physical AI, ovvero l’integrazione profonda tra percezione, cognizione e azione nel mondo fisico. All’interno di questo scenario globale, l’Europa si trova di fronte a una sfida duplice: da un lato mantenere la leadership storica nell’automazione industriale, dall’altro evitare che il valore della nuova robotica intelligente venga interamente catturato da player extraeuropei, in particolare statunitensi e asiatici, che stanno investendo massicciamente in humanoid robotics, AI embodied e piattaforme generaliste.
Dalla robotica programmata, a quella adattiva
Dal punto di vista tecnologico, l’elemento di discontinuità più rilevante evidenziato dall’Ifr è il passaggio dalla robotica deterministica, basata su sequenze rigide e ambienti altamente strutturati, a una robotica adattiva, capace di operare in contesti variabili. La computer vision basata su deep learning consente oggi ai robot di interpretare scene complesse, riconoscere oggetti non standardizzati e correggere in tempo reale traiettorie e comportamenti. Il supervised learning è ormai ampiamente utilizzato per attività di ispezione qualità, manutenzione predittiva e ottimizzazione dei processi, riducendo scarti e fermi impianto. A questi ambiti consolidati si affiancano tecnologie in rapida maturazione come il reinforcement learning, che permette ai robot di migliorare le proprie prestazioni per tentativi ed errori in ambienti dinamici, e il natural language processing, sempre più centrale nei contesti collaborativi e di servizio. La vera svolta, tuttavia, è rappresentata dall’ingresso dei modelli generativi e dei large language model nella catena del valore della robotica, con un impatto diretto sulla programmazione, sulla configurazione e sulla gestione operativa dei sistemi.
L’industria europea tra continuità e discontinuità
Nel manifatturiero europeo, l’AI in robotica si inserisce in un percorso di trasformazione già avviato con Industria 4.0 e, in Italia, con il Piano Transizione 4.0 (risorse esaurite a novembre dello scorso anno). Tuttavia, come sottolinea l’Ifr, la robotica AI-driven introduce un salto qualitativo: non più soltanto automazione di compiti ripetitivi, ma capacità di gestire variabilità, lotti ridotti, personalizzazione e interazione sicura con gli operatori. I dati del World Robotics Report 2025 mostrano come l’Italia si collochi al secondo posto in Europa per densità robotica, con 228 robot ogni 10mila addetti manifatturieri e 8.783 nuove installazioni nel 2024. Questo posizionamento crea una base industriale favorevole all’adozione delle tecnologie più avanzate, incluse quelle legate alla robotica umanoide e collaborativa, che rappresentano la naturale evoluzione dei bracci industriali tradizionali. Un aspetto centrale per il contesto europeo è il quadro regolatorio. L’AI Act dell’Unione Europea, insieme al Gdpr e al Cybersecurity Act, introduce requisiti stringenti per i sistemi AI ad alto rischio, inclusi quelli utilizzati come componenti di sicurezza nei robot. Se da un lato questo approccio può rallentare l’adozione, dall’altro può diventare un fattore di vantaggio competitivo, favorendo soluzioni più affidabili, trasparenti e orientate alla sicurezza funzionale, come auspicato dall’Ifr. Per l’industria europea, la sfida è quindi integrare l’AI in robotica in modo conforme, ma senza rinunciare alla velocità di innovazione. In questo senso, modelli come quello dei system integrator avanzati e delle partnership pubblico-private assumono un ruolo chiave, consentendo di tradurre la ricerca in applicazioni industriali concrete.
Robotica umanoide, dai laboratori al mercato
È in questo contesto che la robotica umanoide inizia a uscire dai centri di ricerca per trovare applicazioni concrete in ambito industriale, logistico, della sicurezza e dei servizi. Il mercato globale dei robot umanoidi ha superato i 2,7 miliardi di euro nel 2025 e potrebbe raggiungere i 70 miliardi entro il 2035 (fonte: Research Nester), con un tasso di crescita annuo prossimo al 38% . La rilevanza dei numeri non risiede solo nella dimensione per gli economics, ma nel tipo di applicazioni abilitate: robot mobili, capaci di muoversi negli stessi spazi delle persone, interagire in modo naturale e svolgere compiti eterogenei. È qui che l’AI, e in particolare la stessa Physical AI descritta dall’Ifr, diventa la chiave per superare i limiti storici della robotica industriale ancorata a celle chiuse e ambienti segregati.
Un’esperienza italiana
Un elemento distintivo del caso italiano è la forte integrazione tra ricerca accademica e industria. Lo sottolinea Bruno Siciliano, professore ordinario di Automatica e Robotica all’Università di Napoli Federico II, quando evidenzia che l’Italia “dispone di un mix unico di competenze ingegneristiche, tradizione manifatturiera e capacità di adattamento tecnologico”.
Secondo Siciliano, la robotica umanoide rappresenta una delle traiettorie più promettenti per il sistema industriale nazionale, “a patto di non limitarsi all’importazione di tecnologie sviluppate altrove”. Il valore, in questa fase, risiede nella capacità di adattare i sistemi robotici alle specificità dei processi produttivi, dei contesti normativi e delle esigenze operative locali, costruendo modelli di collaborazione uomo-robot realmente sostenibili. In questa prospettiva si inserisce il caso di Sir Robotics, system integrator modenese con oltre quarant’anni di esperienza e migliaia di applicazioni installate a livello globale. L’azienda rappresenta un esempio concreto di come la robotica umanoide e collaborativa possa essere declinata in chiave industriale e di servizio, grazie a un approccio fortemente orientato alla personalizzazione. Il modello proposto da Sir si basa su una Data Factory proprietaria e su un ecosistema software open source che consente di configurare i robot in funzione delle esigenze specifiche del cliente. L’AI non viene quindi adottata come “black box” standardizzata, ma come insieme di moduli adattabili, addestrati su dati di contesto e integrati nei processi esistenti. È un approccio coerente con quanto evidenziato dall’Ifr sul ruolo crescente della simulazione, dei digital twin e dell’addestramento virtuale nella riduzione dei tempi di deployment e dei rischi operativi.
Applicazioni industriali, sicurezza e servizi
Le soluzioni presentate da Sir coprono un ampio spettro applicativo che riflette bene la convergenza descritta dall’Ifr tra robotica industriale e robotica di servizio. Nell’industria, sistemi come mani robotiche avanzate consentono operazioni di assemblaggio e manipolazione di precisione, supportando processi ad alto valore aggiunto come il biomedicale o l’elettronica. In questi contesti, l’AI svolge un ruolo chiave nell’adattamento a componenti variabili e nella riduzione degli errori. Nel dominio della sicurezza, l’impiego di robot mobili e quadrupedi dotati di visione artificiale e analisi in tempo reale consente il monitoraggio continuo di aree industriali e infrastrutture critiche, con capacità di rilevare anomalie e supportare gli operatori umani. Anche qui emergono le tematiche di cybersecurity e safety evidenziate dall’Ifr, legate alla protezione dei dati, alla resilienza dei modelli AI e alla certificazione dei sistemi. Nel settore hospitality e accoglienza, i robot umanoidi diventano invece interfacce intelligenti, capaci di interagire con il pubblico, fornire informazioni e svolgere compiti di supporto. Si tratta di applicazioni che mettono alla prova non solo la robustezza tecnologica, ma anche la qualità dell’interazione uomo-macchina, uno degli ambiti su cui l’Ifr prevede i maggiori sviluppi nel periodo 2030-2035.
Outlook 2030-2035: verso robot generalisti e collaborativi
Nel medio periodo, l’Ifr prevede una diffusione sempre più ampia di robot capaci di apprendere compiti complessi, migliorare nel tempo e operare in ambienti condivisi con l’uomo. Grasping avanzato, assemblaggio adattivo, interazione multimodale e programmazione conversazionale diventeranno elementi standard dei sistemi robotici industriali. La robotica umanoide, in particolare, potrebbe rappresentare un punto di svolta per settori finora poco automatizzati, dalla sanità alla logistica avanzata, fino ai servizi urbani. Tuttavia, come sottolinea anche Siciliano, il successo di questa transizione dipenderà dalla capacità di governare complessità, sicurezza e accettazione sociale, evitando narrazioni puramente tecnologiche e concentrandosi sul valore reale per le persone e le imprese.
Oltre il 2035, la convergenza tra AI generale e robotica
Guardando oltre il 2035, il position paper Ifr ipotizza l’emergere di sistemi robotici generalisti, capaci di eseguire una vasta gamma di compiti grazie a modelli AI condivisi e piattaforme standardizzate. È uno scenario che apre interrogativi profondi sul controllo, sulla responsabilità e sulla sostenibilità, ma che offre anche opportunità significative per chi saprà posizionarsi lungo la filiera, dalla progettazione hardware allo sviluppo software, fino all’integrazione applicativa. Per l’Europa e per l’Italia, la partita non è solo tecnologica, ma industriale e strategica. La robotica AI-driven e umanoide può diventare uno strumento di rafforzamento della base produttiva, a patto di investire in competenze, ricerca applicata e modelli di collaborazione che mettano al centro l’interazione tra uomo e macchina.
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