“IA fisica” e Industria 5.0 e Robotica: la Germania ha le migliori opportunità e prerequisiti nell’IA fisica

Dalla parola generata all'atto eseguito: l'ora fatale della Germania nell'era dell'intelligenza artificiale fisica

Mentre il mondo continua ad ammirare le capacità dei modelli linguistici generativi, il prossimo, ben più profondo, cambiamento radicale nel panorama tecnologico è già in atto sullo sfondo. L'era degli algoritmi puramente digitali sta cedendo il passo all'era dell'"IA fisica", un'intelligenza artificiale incarnata che non si limita più a comporre testi, ma percepisce, comprende e interagisce attivamente con il mondo fisico. Ciò che inizialmente sembra fantascienza si sta attualmente trasformando nel campo di battaglia decisivo dell'industria globale, con una crescita del mercato prevista di quasi 68 miliardi di dollari entro il 2034.

Per la Germania, come sede industriale, questo sviluppo segna una svolta storica: mentre prima eravamo impotenti nella corsa al software puro contro la Silicon Valley, ora le carte vengono rimescolate. L'intelligenza artificiale fisica richiede non solo intelligenza digitale, ma anche meccatronica d'eccellenza, ingegneria meccanica di precisione e una profonda competenza settoriale: proprio quelle virtù che costituiscono la spina dorsale dell'economia tedesca.

Ma la concorrenza internazionale non dorme mai. Tra gli Stati Uniti, trainati dall'innovazione, e la Cina, specializzata nella produzione di massa, si apre per la Germania una finestra di opportunità critica di soli 24 mesi circa. In questo breve periodo, la trasformazione deve avere successo: dai rigidi robot industriali a sistemi umanoidi adattivi, supportati da infrastrutture di elaborazione sovrane come il nuovo "Industrial AI Cloud" di Telekom e NVIDIA.

Questa analisi fa luce sul motivo per cui la Germania ha un "vantaggio ingiusto" strutturale nel campo dell'intelligenza artificiale fisica, su come i visionari di Monaco e Metzingen vogliono combattere la carenza di lavoratori qualificati attraverso la robotica umanoide e sul perché gli anni dal 2024 al 2026 decideranno se saremo ridotti a un semplice fornitore di hardware o emergeremo come il mercato leader della prossima rivoluzione industriale.

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Chi controlla il mondo fisico controlla il futuro industriale

La convergenza tra intelligenza artificiale ed esecuzione robotica segna un cambiamento radicale nel panorama tecnologico globale. Mentre il decennio scorso è stato caratterizzato dal predominio delle piattaforme digitali e dei modelli linguistici generativi, il prossimo decennio sarà caratterizzato dall'IA fisica, l'intelligenza artificiale incarnata che non si limita più a generare testo, ma percepisce, comprende e agisce nel mondo reale. Il mercato globale dell'IA fisica, che nel 2024 ammontava a un modesto 3,78 miliardi di dollari, dovrebbe crescere fino a raggiungere una cifra stimata di 67,91 miliardi di dollari entro il 2034, con un incremento di diciotto volte. Questo sviluppo si sta verificando in un contesto di intensa competizione geopolitica tra Stati Uniti, Cina ed Europa, con la Germania che potrebbe svolgere un ruolo chiave grazie alla sua base industriale unica e alle sue competenze meccatroniche, un ruolo che non ha mai ricoperto nel campo dell'IA puramente software.

La tesi centrale di questa analisi è che la Germania possiede un vantaggio strutturale nel campo dell'intelligenza artificiale fisica che le manca nel campo dell'intelligenza artificiale generativa. Mentre la Silicon Valley domina negli algoritmi e nei modelli linguistici di grandi dimensioni, e la Cina ha perfezionato la produzione di massa di hardware di consumo, la Germania vanta decenni di esperienza accumulata nel settore della meccatronica di precisione, dell'ingegneria meccanica e della produzione industriale, nonché l'accesso ai dati industriali più preziosi al mondo. Se questa opportunità verrà colta o meno sarà deciso in una finestra di opportunità critica tra il 2024 e il 2026, che si sta aprendo e si chiuderà presto.

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Il passaggio tettonico dagli algoritmi di apprendimento alle macchine che agiscono

Il cambiamento più radicale nel campo dell'intelligenza artificiale fisica si sta verificando a livello di modelli fondamentali per i robot. I robot industriali tradizionali seguivano sequenze rigide e programmate, una logica "se-allora" che doveva essere implementata meticolosamente da ingegneri specializzati per ogni nuovo compito. Quest'era sta volgendo al termine. I modelli Visione-Linguaggio-Azione, o modelli VLA in breve, stanno prendendo il loro posto. Questi rappresentano una nuova classe di modelli fondamentali multimodali che combinano percezione visiva, comprensione del linguaggio e azioni fisiche in un unico sistema. Un modello di questo tipo cattura un'immagine dell'ambiente circostante il robot tramite una telecamera, elabora un'istruzione testuale e genera direttamente azioni robotiche a bassa soglia che possono essere eseguite per completare il compito. Ciò avviene senza la programmazione esplicita delle singole sequenze di movimento.

L'architettura tecnica di questi sistemi è in genere composta da due componenti: un modello di linguaggio visivo pre-addestrato, che funge da nucleo di percezione e ragionamento e codifica le immagini della telecamera insieme alle istruzioni vocali in una rappresentazione latente comune, e un decodificatore di azioni, che traduce questa rappresentazione in movimenti continui che il robot può eseguire. I modelli vengono addestrati su set di dati contenenti dimostrazioni robotiche sotto forma di coppie di osservazione visiva, istruzioni testuali e traiettoria di movimento. Queste dimostrazioni possono essere generate da robot reali, tramite teleoperazione umana o sinteticamente in ambienti di simulazione.

Le implicazioni di questo sviluppo sono di vasta portata. I robot non devono più essere programmati individualmente per ogni compito, ma possono essere trasferiti a nuovi compiti attraverso poche dimostrazioni o istruzioni in linguaggio naturale. Il sistema Helix, sviluppato per robot umanoidi, dimostra la scalabilità di questo approccio ed è stato addestrato per circa 500 ore di teleoperazione robotica utilizzando descrizioni testuali generate automaticamente. L'architettura disaccoppiata, che separa il pensiero strategico e la pianificazione dei compiti in un modulo del Sistema 2 dalla rapida reattività e dalla precisione motoria fine in un modulo del Sistema 1, consente sia un'ampia generalizzazione che un controllo rapido e a bassa soglia.

Ciò rappresenta un'opportunità strategica per la Germania. L'hardware preciso richiesto per l'esecuzione di questi modelli di base si allinea perfettamente con i punti di forza dell'ingegneria tedesca. Aziende come NEURA Robotics di Metzingen e Agile Robots di Monaco stanno sviluppando sistemi che non sono più ottimizzati per una singola azione, ma possono risolvere compiti generici. La startup GEN-0 ha introdotto una nuova classe di modelli di base incarnati, addestrati su un corpus di 270.000 ore di traiettorie di manipolazione nel mondo reale e in grado di funzionare in diverse configurazioni robotiche, dai sistemi a sei e sette assi ai sistemi semi-umanoidi con oltre 16 gradi di libertà.

L'architettura dell'infrastruttura informatica sovrana come fondamento industriale

La questione della sovranità tecnologica si è trasformata da un concetto politico astratto in una concreta necessità industriale. Il 5 novembre 2025, Deutsche Telekom e NVIDIA hanno presentato a Berlino il primo Industrial AI Cloud al mondo, una piattaforma sovrana e pronta per le aziende, la cui entrata in funzione è prevista per l'inizio del 2026. Questa partnership combina l'infrastruttura e le operazioni collaudate di Deutsche Telekom con le piattaforme AI e Omniverse Digital Twin di NVIDIA e rappresenta un investimento di un miliardo di euro finanziato interamente dal settore privato.

La sostanza tecnica di questa iniziativa è notevole. In un data center ristrutturato a Monaco di Baviera, sono attualmente installati oltre mille sistemi NVIDIA DGX B200 e server RTX PRO, che ospitano fino a 10.000 GPU NVIDIA Blackwell. Questa capacità di calcolo aumenta di circa il 50% la potenza di calcolo AI disponibile in Germania. La piattaforma utilizza stack software all'avanguardia, tra cui NVIDIA AI Enterprise e NVIDIA Omniverse, completamente integrati nell'ecosistema cloud e di rete di Deutsche Telekom.

L'importanza strategica risiede nella combinazione di potenza di calcolo e sovranità dei dati. Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA, ha formulato in modo sintetico la visione: in futuro, ogni azienda manifatturiera avrà due stabilimenti, uno per il prodotto fisico e uno per l'intelligenza artificiale che abilita quel prodotto. L'Industrial AI Cloud fornisce alle aziende leader nei settori manifatturiero, automobilistico, robotica, sanitario, energetico e farmaceutico la potenza di calcolo necessaria per l'addestramento, la simulazione e l'implementazione dell'intelligenza artificiale su larga scala.

Un elemento chiave è il cosiddetto Germany Stack, un'infrastruttura digitale sicura e sovrana sviluppata congiuntamente da Deutsche Telekom e SAP. Telekom fornisce l'infrastruttura fisica, mentre SAP contribuisce con la Business Technology Platform e le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Questa combinazione garantisce i più elevati standard di protezione dei dati, sicurezza e affidabilità secondo le normative europee. Questo è di vitale importanza per le PMI tedesche, che custodiscono preziosi segreti di processo, poiché i dati di progettazione e i parametri di produzione sensibili non devono essere caricati su server esteri.

I primi clienti e partner di questa nuova fabbrica di intelligenza artificiale sono già stati annunciati. Oltre a SAP e alla stessa Deutsche Telekom, tra questi figurano Mercedes-Benz e il Gruppo BMW, che saranno in grado di condurre simulazioni altamente complesse con gemelli digitali supportati dall'intelligenza artificiale e accelerare notevolmente i processi di sviluppo di nuovi veicoli. Anche aziende di robotica come Agile Robots e Wandelbots sono state nominate come partner, così come il motore di ricerca di intelligenza artificiale Perplexity e il produttore di droni Quantum Systems.

Il ritorno dell'uomo-macchina nella sala di produzione

Il robot umanoide, a lungo oggetto di fantasie fantascientifiche, sta entrando nella realtà industriale. Si prevede che il mercato globale dei robot umanoidi raggiungerà i 15 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita annuo del 39,2%, e i 51 miliardi di dollari entro il 2035, con un tasso di crescita annuo previsto del 55%. Goldman Sachs prevede che nel 2026 verranno spedite in tutto il mondo dalle 50.000 alle 100.000 unità di umanoidi, mentre i costi di produzione scenderanno a 15.000-20.000 dollari per unità grazie alle economie di scala. Entro il 2035, le spedizioni annuali potrebbero raggiungere i milioni.

La Germania si sta posizionando in questo mercato in crescita con due promettenti attori. NEURA Robotics, fondata nel 2019 da David Reger a Metzingen, vicino a Stoccarda, si è affermata come l'unica azienda al mondo a sviluppare e produrre robot intelligenti e cognitivi interamente in-house. Nel gennaio 2025, l'azienda ha ottenuto 120 milioni di euro di finanziamenti di Serie B per accelerare lo sviluppo di robot umanoidi cognitivi in ​​Europa per vari settori. Il 4NE1, un robot umanoide alto 1,80 metri, con un peso di 80 chilogrammi e una capacità di carico utile di 15 chilogrammi, è progettato per essere il primo robot umanoide prodotto in serie in Europa.

Il secondo grande attore tedesco è Agile Robots, fondata nel 2018 dal Dr. Zhaopeng Chen e da altri esperti del Centro Aerospaziale Tedesco (DLR). L'azienda ha presentato il suo primo robot umanoide, Agile One, nel novembre 2025 e prevede di iniziare la produzione in serie all'inizio del 2026 in un nuovo stabilimento a Fürstenfeldbruck. Nel 2024, l'azienda ha generato un fatturato di circa 200 milioni di euro e impiega oltre 2.500 persone in Germania, Cina e India. Agile One è specificamente progettato per l'uso in ambienti industriali, dove lavorerà in modo sicuro ed efficiente insieme agli esseri umani e ad altri sistemi robotici.

Le caratteristiche tecnologiche uniche di Agile One includono una mano robotica ad alta precisione, che l'azienda afferma essere la più precisa al mondo, con cinque dita mobili, sensori sulla punta delle dita e sensori di forza e coppia nelle articolazioni. L'intelligenza artificiale del robot è stata addestrata utilizzando uno dei più grandi dataset industriali d'Europa, oltre a dati raccolti dall'uomo. L'architettura si basa su una struttura di intelligenza artificiale multistrato, in cui ogni livello è specializzato in uno specifico livello di cognizione e controllo, dal pensiero strategico e dalla pianificazione delle attività alla rapida reattività e alla precisione motoria fine.

Il contesto strategico di questi sviluppi risiede nella carenza di manodopera qualificata in Germania. Con un deficit di circa 387.000 lavoratori qualificati nel 2025 e un calo previsto della popolazione in età lavorativa di 3,9 milioni entro il 2030, l'industria tedesca si trova ad affrontare una sfida demografica di proporzioni esistenziali. L'Agenzia federale per l'impiego individua 163 professioni con carenza di manodopera qualificata, che colpisce circa una professione qualificata su otto. Particolarmente colpiti sono i settori infermieristico e sanitario, l'edilizia e l'artigianato specializzato, nonché gli autisti e gli operatori dell'assistenza all'infanzia. L'istituto ifo stima la perdita di capacità produttiva causata dalla carenza di manodopera qualificata a 49 miliardi di euro all'anno.

La virtualizzazione della fabbrica come campo di addestramento per l'intelligenza artificiale

La consapevolezza che i sistemi di intelligenza artificiale fisici richiedono milioni di ore di addestramento, che sarebbero antieconomiche da accumulare nel mondo reale, ha portato a una rinascita del concetto di gemello digitale. Prima che un'intelligenza artificiale fisica possa operare nel mondo reale, deve addestrarsi nel mondo virtuale, in particolare in simulazioni fotorealistiche in cui si applicano le leggi della fisica. NVIDIA Omniverse si è affermata come piattaforma leader per questa strategia incentrata sulla simulazione, consentendo la creazione di gemelli digitali altamente dettagliati in cui i robot possono apprendere in poche ore, tramite apprendimento per rinforzo, ciò che nella realtà richiederebbe anni.

La base tecnica è NVIDIA Isaac Sim, un framework applicativo di riferimento basato su NVIDIA Omniverse che consente agli sviluppatori di progettare, addestrare, testare e convalidare robot basati sull'intelligenza artificiale. La piattaforma supporta sensori LiDAR, telecamere RGB, sensori di profondità e maschere di segmentazione e genera dati sintetici per l'addestramento della visione robotica e della navigazione autonoma. La parallelizzazione accelerata dalla GPU consente l'esecuzione simultanea di migliaia di simulazioni robotiche, con un conseguente addestramento fino a cento volte più veloce rispetto agli approcci basati sulla CPU.

NVIDIA Omniverse Blueprint fornisce un flusso di lavoro di riferimento scalabile per la simulazione di flotte multi-robot in gemelli digitali industriali. Ciò consente alle aziende di testare e addestrare flotte di robot eterogenee, inclusi robot mobili, assistenti umanoidi, telecamere intelligenti e agenti di intelligenza artificiale, in fabbriche e magazzini. Questo approccio basato sulla simulazione consente di convalidare la capacità delle flotte di robot di agire in modo coordinato e adattivo in ambienti dinamici prima di essere fisicamente implementate.

La Germania vanta un vantaggio strutturale in questo ambito. Siemens è considerata leader mondiale nella tecnologia dei gemelli digitali e ha presentato innovazioni rivoluzionarie nell'ambito dell'intelligenza artificiale industriale e dei gemelli digitali al CES 2025. Siemens Industrial Copilot for Operations porta l'intelligenza artificiale industriale direttamente a livello di produzione, consentendo decisioni rapide e in tempo reale per operatori e tecnici della manutenzione. In collaborazione con NVIDIA, è stato annunciato Teamcenter Digital Reality Viewer, che integra la visualizzazione su larga scala basata sulla fisica direttamente nel sistema di gestione del ciclo di vita del prodotto.

L'applicazione pratica di queste tecnologie nelle aziende tedesche sta progredendo. Schaeffler ha annunciato una partnership tecnologica con NVIDIA per sviluppare gemelli digitali per oltre 100 stabilimenti. Utilizzando soluzioni supportate dall'intelligenza artificiale, i dipendenti possono simulare e ottimizzare più rapidamente le proprietà fisiche di materiali, processi e flussi di lavoro di produzione. La piattaforma consente inoltre l'integrazione flessibile di tecnologie future, come i robot umanoidi, negli ambienti di produzione. T-Systems e Drees & Sommer stanno collaborando all'integrazione di NVIDIA Omniverse per la prossima generazione di stabilimenti di produzione digitali, con i primi progetti di successo già implementati nel settore automotive.

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La democratizzazione della robotica attraverso la collaborazione cognitiva

La trasformazione dei robot da semplici strumenti a partner cognitivi si ottiene attraverso l'integrazione di capacità di percezione, comunicazione e interazione sicura con gli esseri umani. I robot collaborativi cognitivi, noti come cobot, possono vedere, sentire, percepire e rispondere in modo sicuro alle persone. Si prevede che il mercato globale dei cobot raggiungerà un volume di 10,32 miliardi di dollari entro il 2025, con la Germania che prevede un tasso di crescita annuo di circa il 15% nei prossimi cinque anni. Si prevede che la vendita di oltre 71.000 unità di cobot nella sola Germania entro il 2025.

Il concetto di Neuraverse, la piattaforma robotica basata sull'intelligenza artificiale sviluppata da NEURA Robotics, rappresenta un cambiamento di paradigma nel modo in cui i robot apprendono e condividono le competenze. La piattaforma collega tutti i sistemi robotici, dalla sincronizzazione in tempo reale all'ottimizzazione su larga scala. Tutti i robot sono connessi in modo sicuro al gemello digitale in tempo reale e sono ottimizzati su larga scala attraverso monitoraggio, analisi e monitoraggio delle prestazioni personalizzati. L'innovazione fondamentale risiede nell'apprendimento collettivo: ciò che un robot apprende è immediatamente disponibile per tutti gli altri robot dello stesso tipo in tutto il mondo.

NEURA Robotics sta costruendo i propri centri di addestramento fisici per l'intelligenza artificiale, chiamati NEURA Gyms, dove vengono generati dati provenienti da scenari applicativi reali. Combinati con i dati sintetici del Neuraverse, questi dati creano un modello altamente complesso e trasferibile. Una volta addestrata con successo, una capacità può essere applicata a tutti gli altri robot. L'architettura di intelligenza artificiale a strati integra l'inferenza dei sensori in tempo reale, l'inferenza locale e il perfezionamento sul dispositivo, l'elaborazione distribuita multi-agente, una libreria di modelli per i modelli Foundation e un'infrastruttura di addestramento basata su cloud.

La struttura modulare e sicura di Neuraverse consente ad aziende, sviluppatori e partner applicativi di innovare insieme senza compromettere la propria proprietà intellettuale. I partner possono sviluppare applicazioni o competenze per la piattaforma, come l'aspirazione, lo svuotamento delle lavastoviglie, la pulizia degli ambienti o applicazioni sanitarie. Queste competenze possono essere vendute a utenti interessati in tutti i settori, creando un motore democratico di innovazione per la robotica.

Questo sviluppo affronta direttamente il problema centrale delle PMI tedesche: la produzione ad alto mix e a bassi volumi. Le aziende tedesche in genere producono un'ampia gamma di varianti di prodotto in quantità relativamente piccole, il che richiede elevata flessibilità, precisione e agilità. L'automazione tradizionale, ottimizzata per grandi lotti ripetibili di prodotti standardizzati, si è spesso rivelata antieconomica per questa filosofia produttiva. L'automazione dell'automazione, come la descrive Fraunhofer IPA, utilizza soluzioni software e metodi di apprendimento automatico per automatizzare gli sforzi di programmazione e riconfigurazione delle varianti dei componenti e per rendere l'uso dei robot economico anche per lotti di piccole dimensioni.

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Superare la barriera della complessità per le PMI industriali

La democratizzazione dell'intelligenza artificiale fisica raggiungerà il suo pieno potenziale solo quando questi sistemi diventeranno facili da usare come uno smartphone. Le piattaforme di programmazione robotica no-code e low-code consentono a lavoratori qualificati senza conoscenze di programmazione di configurare sistemi robotici per attività come il prelievo da contenitori, il pick-and-place e il riconoscimento di oggetti 3D senza scrivere una sola riga di codice. Secondo Gartner, entro il 2025, il 70% di tutte le nuove applicazioni sviluppate dalle organizzazioni utilizzerà tecnologie low-code o no-code, rispetto a meno del 25% nel 2020.

Il controllo del linguaggio naturale per le macchine rappresenta la prossima fase dell'evoluzione. I modelli di visione-linguaggio-azione consentono di assegnare a un robot un compito in linguaggio naturale, che viene poi tradotto direttamente in azioni eseguibili. Un lavoratore qualificato può dire o mostrare al robot quale compito deve essere svolto, come ad esempio prelevare un componente specifico e riporlo con cura in una scatola, senza dover comprendere la programmazione sottostante. Questo sviluppo è fondamentale per un'adozione diffusa nelle PMI tedesche, che possiedono una profonda conoscenza dei processi ma poco personale IT specializzato.

Il tasso di adozione dell'IA nelle PMI tedesche mostra un quadro eterogeneo. Mentre il 91% delle aziende tedesche considera l'IA generativa importante per il proprio modello di business e la futura creazione di valore – con un aumento di 36 punti percentuali rispetto all'anno precedente – il tasso di utilizzo effettivo è significativamente inferiore. Solo circa il 19% delle piccole e medie imprese in Germania utilizza metodi di IA, una cifra superiore alla media UE ma significativamente inferiore a quella di aziende comparabili in Danimarca (26%), Svezia (24%) o Belgio (23%). Il divario tra PMI e grandi aziende si sta ampliando: mentre solo circa una PMI su cinque in Germania utilizza l'intelligenza artificiale, quasi una su due tra le grandi aziende lo fa.

Gli ostacoli all'adozione dell'IA nelle piccole e medie imprese (PMI) sono molteplici. La carenza di personale qualificato rappresenta di per sé uno dei maggiori ostacoli, poiché manca personale qualificato per la digitalizzazione e i progetti di IA. La complessità tecnologica delle soluzioni di IA scoraggia molte PMI, con il 29% delle aziende intervistate che la considera un ostacolo chiave. L'integrazione di nuovi sistemi di IA negli ambienti IT esistenti pone un'ulteriore sfida, così come la qualità e la disponibilità dei dati, spesso non strutturati, distribuiti o in formati incompatibili. Le incertezze normative, in particolare per quanto riguarda le nuove normative come la legge UE sull'IA, causano una certa riluttanza a investire e il timore di perdere il controllo sui dati aziendali sensibili, soprattutto quando ci si affida a fornitori esteri di cloud o IA, è diffuso.

L'Industrial AI Cloud di Deutsche Telekom affronta direttamente molte di queste barriere. Essendo un'infrastruttura sovrana che opera secondo gli standard europei di protezione dei dati, riduce le preoccupazioni relative alla sicurezza dei dati. La sua scalabilità consente anche alle aziende più piccole di accedere a capacità di elaborazione che altrimenti non potrebbero permettersi. L'integrazione con i sistemi SAP, già implementata in molte aziende tedesche, riduce la barriera all'integrazione. Tuttavia, la sfida rimane: la volontà di investire supera l'implementazione effettiva: l'82% delle aziende prevede di aumentare i propri budget per l'IA nei prossimi dodici mesi, più della metà di almeno il 40%, ma l'adozione su larga scala rimane spesso frammentata.

La corsa globale all'intelligenza fisica

La corsa alla leadership nell'intelligenza artificiale fisica si svolge in un triangolo tra Stati Uniti, Cina ed Europa, con ciascuna regione che apporta punti di forza e strategie distinti. Gli Stati Uniti dominano nello sviluppo di modelli di base e nel finanziamento di startup. Figure AI, fondata nel 2022, è in un round di finanziamento da 1,5 miliardi di dollari con una valutazione di 39,5 miliardi di dollari. Apptronik ha chiuso un round di finanziamento di Serie A da 350 milioni di dollari a febbraio 2025, con la partecipazione di Google, la cui divisione DeepMind sta collaborando con Apptronik allo sviluppo di modelli comportamentali per robot bipedi. Tesla prevede di produrre 5.000 unità Optimus entro il 2025 e punta a una capacità produttiva annua a lungo termine di un milione di robot, con Elon Musk che afferma che Optimus potrebbe generare un valore di 10.000 miliardi di dollari.

La Cina sta perseguendo una strategia coordinata a livello statale per lo sviluppo del settore della robotica umanoide. Il Ministero dell'Industria e dell'Informazione Tecnologica ha pubblicato una tabella di marcia per un ecosistema completo di robot umanoidi entro il 2025. Nel novembre 2025 è stato istituito un comitato di standardizzazione dei robot umanoidi composto da 65 membri, tra cui dirigenti di Unitree Robotics, ZhiYuan Robotics, Huawei, ZTE e XPeng, nonché ricercatori dell'Università di Tsinghua e dell'Università Jiao Tong di Shanghai. La Cina vanta oltre la metà di tutte le aziende di robot umanoidi attive a livello globale, supportate da politiche governative e incentivi locali. Si prevede che le vendite di robot umanoidi in Cina supereranno le 10.000 unità nel 2025, con un aumento del 125% su base annua.

La struttura dei costi dei fornitori cinesi rappresenta una sfida competitiva. Unitree Robotics offre il G1, un robot umanoide entry-level, a circa 6.000 dollari, un prezzo significativamente inferiore a quello dei suoi concorrenti occidentali. Sebbene il robot Unitree sia meno sofisticato del Tesla Optimus, il suo ingresso anticipato sul mercato a un prezzo accessibile dimostra il vantaggio della Cina in termini di componenti, impianti di produzione e manodopera, essenziali per un time-to-market rapido ed economico. Secondo TrendForce, l'ultima generazione di Tesla Optimus supera significativamente i prodotti dei principali produttori cinesi in termini di versatilità del corpo e delle mani, capacità di carico utile e durata della batteria, ma il vantaggio di prezzo rimane un fattore critico per l'adozione di massa.

L'Unione Europea ha presentato la sua strategia "Apply AI" nell'ottobre 2025, un piano globale per accelerare l'adozione dell'IA in undici settori, nel rispetto dell'autonomia strategica. La strategia sottolinea che garantire che modelli europei dotati di capacità all'avanguardia rafforzino la sovranità e la competitività in modo affidabile e incentrato sull'uomo è una priorità per l'UE. La Commissione ha individuato vulnerabilità nello stack dell'IA in cui attori statali e non statali potrebbero sfruttare le dipendenze esterne come armi, tra cui infrastrutture di cloud computing, chip semiconduttori e framework software.

Uno studio di Accenture del novembre 2025 mostra che il 62% delle organizzazioni europee sta cercando soluzioni sovrane a causa dell'attuale incertezza geopolitica, con una percentuale particolarmente elevata tra le organizzazioni tedesche, pari al 72%. Ciononostante, il 65% ammette di non poter rimanere competitivo senza fornitori di tecnologia non europei. In media, solo il 36% delle iniziative e dei dati di intelligenza artificiale nelle organizzazioni europee richiede un approccio sovrano a causa di requisiti normativi o della sensibilità dei dati.

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Le sfide strutturali che la Germania deve affrontare come sede industriale

L'analisi della posizione strategica della Germania nel campo dell'intelligenza artificiale fisica deve tenere conto delle attuali debolezze strutturali dell'industria tedesca. La Federazione delle Industrie Tedesche (BDI) prevede un calo della produzione industriale dello 0,5% nel 2025, segnando il quarto anno consecutivo di calo dopo un calo del 4,8% nel 2024 e gli sviluppi negativi nei due anni precedenti. Rispetto ad altri paesi dell'UE, l'industria tedesca ha registrato risultati significativamente peggiori dal 2019.

L'istituto ifo riporta che a luglio 2025, circa un'azienda industriale su quattro in Germania ha registrato un calo della propria competitività rispetto ai paesi extra-UE. La competitività non è migliorata di recente in nessun settore industriale. Il settore dell'ingegneria meccanica è stato particolarmente colpito, con la percentuale di aziende che hanno registrato un calo della competitività in aumento dal 22,2 al 31,9%, il valore più alto mai registrato. Tra gli svantaggi strutturali rientrano i prezzi dell'energia, la regolamentazione e le condizioni di investimento.

L'industria automobilistica, tradizionalmente un pilastro dell'economia tedesca, continua a perdere competitività a livello globale. Operatori un tempo dominanti come Volkswagen, BMW e Mercedes-Benz hanno progressivamente perso quote di mercato a favore di produttori statunitensi e cinesi. Secondo Goldman Sachs, la Cina si è trasformata da principale mercato di esportazione della Germania nel suo principale concorrente, in particolare in settori come quello dei veicoli elettrici, dove le case automobilistiche tedesche sono in ritardo.

L'associazione VDMA Robotics + Automation prevede un calo del 9% del fatturato totale per l'industria tedesca della robotica e dell'automazione, attestandosi a 13,8 miliardi di euro nel 2025. Queste debolezze strutturali erano già evidenti nel 2024, con un calo del 16% della domanda interna rispetto al 2023. Anche gli impulsi alla crescita dall'estero sono diminuiti del 2%. L'unico dato positivo è stato l'export verso l'Eurozona, con un impressionante aumento degli ordini del 44% nel 2024.

Tuttavia, la Germania rimane il principale mercato della robotica in Europa e si colloca al terzo posto a livello mondiale per densità di robot, con 415 robot industriali ogni 10.000 dipendenti, dietro solo a Corea del Sud e Singapore. Il numero di robot industriali operativi ha raggiunto un nuovo record di 269.427 unità nel 2023. Tra il 2019 e il 2024, in Germania sono stati realizzati oltre 450 progetti di investimenti diretti esteri nel campo dell'automazione e della robotica, posizionandosi al primo posto in Europa e al secondo posto a livello mondiale dopo gli Stati Uniti.

Il panorama della ricerca come fondamento della trasformazione industriale

Il panorama della ricerca tedesca nel campo della robotica basata sull'intelligenza artificiale è notevolmente solido. Con oltre 1.200 pubblicazioni scientifiche negli ultimi cinque anni, più di 70 importanti progetti finanziati dalla Fondazione Tedesca per la Ricerca (DFG) e nove università tedesche tra le prime 100 nella classifica mondiale dell'informatica per la robotica, il Paese è ben posizionato. Uno studio sulle tendenze condotto dalla società di consulenza Capgemini mostra che la robotica basata sull'intelligenza artificiale e l'intelligenza artificiale generativa sono tra le prime cinque tendenze tecnologiche globali nel 2025. Quasi la metà delle aziende intervistate in tutto il mondo sta attualmente sviluppando scenari applicativi e l'89% degli investitori è convinto che la robotica basata sull'intelligenza artificiale sarà tra i primi tre temi tecnologici nel 2025.

Il Centro Aerospaziale Tedesco (DLR), e in particolare il suo Istituto di Robotica e Meccatronica, svolge un ruolo chiave come partner di ricerca. L'istituto ha avviato un'ampia partnership di ricerca e sviluppo con Siemens per sviluppare congiuntamente tecnologie innovative per la produzione del futuro. Questa collaborazione mira a esplorare soluzioni pionieristiche nel campo della produzione intelligente basata sull'intelligenza artificiale, con particolare attenzione all'assistenza robotica, all'interazione uomo-robot e alla robotica umanoide.

Il robot umanoide TORO, sviluppato presso il Centro Aerospaziale Tedesco (DLR) a partire dal 2013, si è evoluto da un robot bipede in un versatile robot umanoide alto 1,74 metri. Le sue articolazioni sono flessibili, consentendogli di interagire in sicurezza con le persone, camminare con agilità e salire le scale. Ora, TORO può anche vedere, sentire e comprendere l'ambiente circostante grazie a un nuovo metodo sviluppato presso l'istituto. Questo metodo consente a TORO di interpretare in modo intelligente i dati visivi provenienti dai suoi occhi e di reagire di conseguenza.

La prima Conferenza Tedesca sulla Robotica, organizzata dal Robotics Institute Germany, si è tenuta a Norimberga dal 13 al 15 marzo 2025, mettendo in luce la forza della robotica e dell'intelligenza artificiale made in Germany. Oltre 200 ricercatori hanno presentato le ultime tendenze nella robotica basata sull'intelligenza artificiale, tra cui la progettazione di robot e algoritmi di apprendimento per la percezione e l'interazione con i robot. L'Istituto di Robotica e Meccatronica del DLR, in qualità di partner, è responsabile del trasferimento tecnologico e mira a tradurre rapidamente i risultati della ricerca in applicazioni industriali innovative.

La finestra temporale critica e le implicazioni strategiche

I leader del settore hanno raggiunto un consenso: il momento ChatGPT per i robot umanoidi è arrivato e il 2025 segna l'inizio della produzione di massa. Il termine si riferisce alla svolta culturale avvenuta alla fine del 2022, quando ChatGPT di OpenAI ha innescato un'ampia accettazione di modelli linguistici su larga scala e il riconoscimento del loro potenziale. Wang Xingxing, fondatore di Unitree Robotics, prevede che il momento ChatGPT per l'industria robotica si verificherà entro uno-cinque anni, quando i robot umanoidi saranno in grado di porgere delicatamente una bottiglia d'acqua a una persona in mezzo alla folla, in un ambiente sconosciuto, su comando del proprietario.

I prerequisiti tecnologici per questa svolta sono sempre più presenti. I miglioramenti nelle capacità motorie fini delle mani e delle braccia dei robot umanoidi, i progressi nell'agilità, i modelli di mondo più evoluti per gli ambienti di addestramento basati su dati sintetici, l'aumento dei finanziamenti per le applicazioni di robotica e difesa e l'emergere di robot ad apprendimento rapido grazie ai progressi nell'intelligenza artificiale fisica stanno convergendo in una tempesta perfetta di innovazione. L'azienda cinese Galbot ha già distribuito quasi 1.000 robot in diverse aziende, un traguardo significativo che suggerisce che la tecnologia sta passando dai prototipi alle applicazioni nel mondo reale.

L'attività di investimento segue questa dinamica. Il valore delle transazioni nel campo della robotica umanoide e basata sull'intelligenza artificiale è salito a 7,3 miliardi di dollari nella prima metà del 2025, a dimostrazione della fiducia degli investitori. I livelli di inflazione nel 2025 e nel 2026 determineranno quali aziende e nazioni assumeranno la leadership di mercato nella prossima fase dell'evoluzione industriale.

La Germania vanta un vantaggio strutturale in questa competizione, spesso definito "vantaggio sleale". Mentre gli Stati Uniti sono leader negli algoritmi e la Cina domina la scalabilità dell'hardware consumer, la Germania vanta competenze specifiche nella meccatronica e nell'accesso a dati industriali reali. La leadership di Siemens nel mercato globale nella tecnologia dei gemelli digitali, le partnership consolidate con NVIDIA nel campo dell'intelligenza artificiale industriale cloud, i campioni nazionali emergenti come NEURA Robotics e Agile Robots, e un solido panorama di ricerca con il Centro Aerospaziale Tedesco (DLR) e gli Istituti Fraunhofer, formano un ecosistema unico.

Tuttavia, esiste il rischio che questo potenziale non venga sfruttato. Le PMI tedesche sono in ritardo rispetto a Paesi comparabili nell'adozione dell'IA. Gli svantaggi competitivi strutturali in termini di prezzi dell'energia, regolamentazione e condizioni di investimento gravano sull'industria. Le tendenze demografiche aggravano costantemente la carenza di lavoratori qualificati. La riluttanza delle aziende a investire, che optano per la prudenza di fronte a condizioni incerte, potrebbe chiudere la finestra di opportunità per affermarsi come leader.

L'implicazione strategica è chiara: chi investe ora in sistemi ciberfisici si assicurerà la leadership di mercato nel prossimo decennio. Chi esita rischia di diventare un semplice fornitore di hardware per i modelli di intelligenza artificiale statunitensi o un mercato di sbocco per la produzione di massa cinese. L'Industrial AI Cloud di Deutsche Telekom, i robot umanoidi di NEURA e Agile Robots, la competenza di Siemens nel campo dei gemelli digitali e l'eccellenza nella ricerca della comunità scientifica tedesca costituiscono gli elementi costitutivi di una posizione di vertice della Germania nella corsa globale all'intelligenza artificiale fisica. Se questi elementi costitutivi saranno assemblati in un insieme coerente sarà deciso nei prossimi 18-24 mesi.

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