Sviluppo tecnico e maturità di mercato dei sistemi robotici umanoidi negli USA
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Pubblicato il: 29 novembre 2025 / Aggiornato il: 29 novembre 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Sviluppo tecnico e prontezza di mercato dei sistemi robotici umanoidi negli USA – Immagine: Xpert.Digital
Tra la carenza di manodopera e l'illusione di macchine multiuso autonome
Panoramica del mercato e rilevanza della robotica umanoide
Il mercato del lavoro statunitense si trova ad affrontare un paradosso strutturale: mentre la domanda di lavoro fisico in settori come la logistica, la produzione e l'assistenza è in aumento, l'offerta di lavoro disponibile per lavori ripetitivi e fisicamente impegnativi si sta riducendo. In questo contesto di tensione macroeconomica, lo sviluppo di robot umanoidi si è evoluto da un argomento puramente orientato alla ricerca a una corsa ad alta intensità di capitale per la quota di mercato. L'importanza di confrontare i principali sistemi statunitensi – Tesla (Optimus), Figure AI, Agility Robotics (Digit), Boston Dynamics (Atlas), Apptronik (Apollo) e Sanctuary AI (Phoenix) – deriva non solo dai loro diversi approcci tecnologici, ma anche dal loro potenziale di automatizzare infrastrutture esistenti costruite per gli esseri umani senza costose modifiche.
A differenza dei robot industriali specializzati che operano in gabbie di sicurezza, questi sistemi umanoidi mirano alla coesistenza diretta con i lavoratori umani. Gli anni 2024 e 2025 hanno segnato una svolta: l'integrazione dei modelli di visione-linguaggio-azione (VLA) e delle reti neurali avanzate ha ampliato il controllo puramente motorio includendo una dimensione semantica. I robot non sono più concepiti per seguire semplicemente percorsi programmati, ma piuttosto per comprendere le istruzioni e reagire a ostacoli imprevisti. Tuttavia, l'analisi di questi sei concorrenti rivela che il percorso verso il "robot universale" non è affatto uniforme. Stanno emergendo filosofie radicalmente diverse per quanto riguarda attuatori, cognizione e strategie di commercializzazione.
Adatto a:
Convergenza tecnologica e ricerca dell'intelligenza universale
Nonostante il diverso DNA tecnologico delle sei aziende, è possibile identificare elementi comuni fondamentali che definiscono l'attuale zeitgeist della robotica. Tutti i sistemi esaminati si basano sul presupposto della locomozione bipede (a due gambe). Questo paradigma progettuale non è stato scelto per ragioni estetiche, ma per la necessità pratica di muoversi in ambienti organizzati verticalmente, con scale, corridoi stretti e scaffali.
Un altro elemento convergente è il passaggio da rigidi set di regole ad approcci di apprendimento basati sui dati. Che si tratti di teleoperazione (controllo remoto da parte di esseri umani per raccogliere dati di addestramento) o di simulazione in ambienti virtuali (come NVIDIA Isaac Lab), tutti i produttori stanno cercando di risolvere il "paradosso di Moravec", secondo cui compiti cognitivi altamente complessi risultano spesso più facili per l'intelligenza artificiale rispetto alle semplici capacità motorie di un bambino.
Inoltre, tutti i sistemi condividono vincoli energetici simili. L'attuale tecnologia delle batterie limita tipicamente l'autonomia a quattro o cinque ore in condizioni di carico misto, rendendo il lavoro a turni industriale una sfida logistica. Risolvere questo problema energetico attraverso sistemi di ricarica rapida o di sostituzione è un obiettivo comune fondamentale. In definitiva, l'obiettivo generale è identico: creare un sistema i cui costi marginali tendano a convergere sui costi dell'elettricità e che consideri la manodopera come un'"applicazione software" che può essere scaricata sull'hardware a piacimento.
Valutazione sistematica: architettura, cognizione e fisico
Per confrontare oggettivamente i sei sistemi è necessaria una suddivisione in criteri tecnici chiave: attuatori, manipolazione, architettura cognitiva e concetto energetico.
Per quanto riguarda gli attuatori, sta emergendo una chiara tendenza verso l'elettrificazione. Mentre Boston Dynamics si è affidata per anni all'idraulica, il nuovo Atlas segna la transizione verso sistemi di azionamento completamente elettrici, più silenziosi, puliti ed efficienti dal punto di vista energetico. Anche Tesla, Apptronik, Figure e Agility stanno seguendo questa strada. Sanctuary AI fa eccezione, continuando a utilizzare sistemi idraulici miniaturizzati nei suoi manipolatori (mani) per ottenere una densità di potenza e una velocità superiori, che i motori elettrici spesso non sono ancora in grado di offrire in questo spazio di installazione.
Quando si parla di manipolazione (mani), esiste una netta distinzione tra specialisti della logistica e generalisti. Agility Robotics evita deliberatamente le mani a cinque articolazioni nel suo robot Digit, preferendo cuscinetti di presa ottimizzati per scatole (contenitori). Questo riduce complessità e costi. Al contrario, Tesla, Figure e Sanctuary stanno investendo molto in mani agili con fino a 22 gradi di libertà (DoF) per emulare le capacità motorie fini umane.
L'architettura cognitiva è forse il fattore di differenziazione più forte. Tesla si affida a un approccio end-to-end radicale, in cui i dati video vengono tradotti direttamente in comandi di controllo, addestrati tramite la sua enorme flotta di veicoli e la teleoperazione. Figure AI e Boston Dynamics, d'altra parte, collaborano ampiamente con partner di intelligenza artificiale esterni (rispettivamente OpenAI e il loro AI Institute, e NVIDIA) per integrare la comprensione del linguaggio naturale e la pianificazione. Sanctuary AI si concentra fortemente sull'acquisizione di dati tramite teleoperazione ("Carbon AI") per insegnare al robot compiti complessi tramite dimostrazione umana.
Analisi del profilo: Tesla (Optimus)
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Il principale vantaggio di Tesla non risiede nella robotica in sé, ma nella sua integrazione verticale e nella profondità produttiva. Accedendo alle tecnologie automobilistiche, dalle celle delle batterie (4680) ai chip di inferenza (computer FSD), Tesla può ridurre i costi in modo più aggressivo di qualsiasi concorrente. Il robot Optimus beneficia direttamente dei progressi nel software di "guida completamente autonoma", in particolare nella navigazione visiva senza LiDAR. Un altro punto di forza esclusivo è l'enorme volume di formazione: Tesla prevede di distribuire migliaia di unità nei propri stabilimenti (Gigafactories), creando un ciclo di dati chiuso (volano di dati) che le startup faranno fatica a replicare. Il robot manuale di ultima generazione (Gen 3), con 22 gradi di libertà, mira a utilizzare quasi tutti gli strumenti che un essere umano utilizzerebbe.
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La debolezza maggiore risiede nella discrepanza tra annunci e realtà. Le tempistiche vengono regolarmente ignorate e le dimostrazioni pubbliche si svolgono spesso in condizioni controllate che non riflettono l'imprevedibilità di un ambiente di fabbrica reale. Inoltre, il sistema è un "giardino recintato": i clienti dipendono interamente dall'ecosistema software di Tesla. I critici sottolineano anche che l'approccio puramente visivo (senza sensori di profondità come il LiDAR) potrebbe raggiungere i suoi limiti fisici in ambienti industriali a basso contrasto o scarsamente illuminati, sebbene Tesla lo neghi.
Analisi del profilo: Figura AI (Figura 02)
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Figure AI si è distinta per la sua velocità di iterazione estremamente elevata e per le partnership di alto profilo. La collaborazione con OpenAI consente a Figure 02 di eseguire l'elaborazione del parlato e il ragionamento attualmente considerati leader di mercato. Il robot può "parlare e ascoltare" in tempo reale, riducendo la barriera dell'interazione. Il design hardware è estremamente pulito e ottimizzato per la produzione di massa, con cablaggio integrato e una struttura simile a un esoscheletro che promette robustezza. Inoltre, il progetto pilota presso BMW a Spartanburg dimostra una validazione precoce nella produzione automobilistica, uno dei campi di prova più impegnativi per l'accuratezza.
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Essendo un'azienda giovane, Figure non può vantare l'esperienza decennale nella meccatronica di concorrenti come Boston Dynamics. La durabilità a lungo termine dell'hardware sotto carico continuo non è ancora stata dimostrata. Inoltre, l'affidamento a modelli di intelligenza artificiale esterni (OpenAI) rappresenta un rischio strategico: modifiche all'API, ai costi o alla disponibilità dei modelli di intelligenza artificiale potrebbero avere un impatto diretto sulla funzionalità della flotta di robot. L'equilibrio tra le impressionanti prestazioni dimostrative e la dura realtà di un'affidabilità del 99,9% in funzionamento continuo non è ancora stato raggiunto in modo definitivo.
Analisi del profilo: Agility Robotics (Digit)
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Agility Robotics persegue l'approccio più pragmatico del settore. Digit non è un "aspirante umano", ma uno strumento specializzato per il flusso di materiali. Le sue gambe, inclinate all'indietro come quelle di un uccello, gli permettono di ripiegarsi quando necessario e di raggiungere i livelli degli scaffali in modo più efficiente. Grazie alla partnership con Amazon e alla creazione di "RoboFab", Agility ha acquisito un vantaggio nella commercializzazione e nella scalabilità. L'attenzione al sollevamento e al trasporto di contenitori standardizzati (tote) riduce drasticamente la complessità tecnica, poiché non richiede manipolazioni complesse. Questo rende Digit probabilmente il sistema più affidabile attualmente disponibile per applicazioni logistiche.
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Questa specializzazione è anche il suo più grande punto debole. Il Digit è difficilmente in grado di svolgere compiti al di fuori della logistica che richiedono destrezza, come l'assemblaggio o l'uso di utensili. Se il mercato si spostasse verso robot universali in grado di passare con flessibilità dal magazzino all'assemblaggio, il design di Agility potrebbe raggiungere un vicolo cieco. Inoltre, a causa dell'architettura delle sue gambe, il suo movimento appare spesso meno intuitivo per gli esseri umani rispetto a quello dei sistemi antropomorfi, il che potrebbe influire sull'accettazione sociale nei team misti.
Analisi del profilo: Boston Dynamics (Atlas)
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Con il passaggio dalla trazione idraulica a quella elettrica del nuovo Atlas, Boston Dynamics ha trasformato la sua leadership decennale nella teoria del controllo in un formato commercialmente valido. Il nuovo Atlas è dotato di articolazioni con gamme di movimento che superano la fisiologia umana (ad esempio, rotazioni di 360 gradi del busto e delle articolazioni). Ciò consente movimenti più efficienti di quelli umani, poiché il robot non ha bisogno di "girarsi", ma semplicemente di cambiare orientamento. L'integrazione nel Gruppo Hyundai non solo garantisce capitale, ma fornisce anche il banco di prova perfetto. Il software di gestione della flotta "Orbit" è già stato testato sul mercato attraverso i robot Spot.
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Nonostante la sua brillantezza tecnica, Boston Dynamics ha storicamente faticato a tradurre i progetti di ricerca in prodotti redditizi. La sua tardiva transizione a una piattaforma elettrica significa che non dispone ancora dei dati reali a lungo termine di cui dispone negli ambienti dei clienti, a differenza di Agility. Inoltre, l'azienda deve recuperare rapidamente terreno nell'ambito dell'intelligenza artificiale di alto livello (comprensione semantica), poiché la sua attenzione si è a lungo concentrata principalmente sul controllo di basso livello (equilibrio, dinamica). Le partnership con il Toyota Research Institute e NVIDIA mirano a colmare questa lacuna, ma il processo di integrazione è complesso.
Analisi del profilo: Apptronik (Apollo)
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Apptronik posiziona l'Apollo come il "momento iPhone" della robotica, con una forte attenzione alla sicurezza e alla modularità. Un punto di forza unico è il suo sistema di batterie intercambiabili. Mentre altri robot richiedono ore di ricarica, Apollo può teoricamente funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con una semplice sostituzione manuale della batteria. Il design è esplicitamente concepito per apparire amichevole e innocuo, aumentando l'accettazione nelle interazioni uomo-uomo. Inoltre, la modularità consente di montare la parte superiore del corpo dell'Apollo su una base fissa, rendendolo adatto alle attività di catena di montaggio in cui non sono necessarie le gambe. Ciò riduce i costi di investimento per i clienti.
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Rispetto alle risorse di Tesla o alla valutazione di Figure AI, Apptronik è meno aggressiva dal punto di vista finanziario. In un mercato in cui le economie di scala determinano il prezzo, questo potrebbe rappresentare uno svantaggio. Il carico utile di circa 25 kg è solido, ma limitato rispetto ai dispositivi di sollevamento specializzati. Posizionarsi "tra" i robot puramente logistici e i robot AI di fascia alta comporta il rischio di non diventare dominanti in nessuna nicchia ("rimanere bloccati nel mezzo").
Analisi del profilo: Sanctuary AI (Phoenix)
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Sanctuary AI si differenzia per la sua attenzione incondizionata alla mano umana. La premessa di base è che l'intelligenza di un robot si manifesta principalmente nella sua capacità di manipolare il mondo. Utilizzando l'idraulica nelle sue mani, Phoenix raggiunge una destrezza e un controllo della forza spesso superiori a quelli delle mani puramente elettriche. Il sistema di controllo "Carbon AI" è progettato per apprendere e automatizzare progressivamente qualsiasi compito immaginabile tramite teleoperazione. Questo rende Phoenix potenzialmente il robot più versatile per compiti di assemblaggio complessi (ad esempio, smistamento di piccoli componenti, saldatura, lavori di laboratorio) che i suoi concorrenti meno abili non sono in grado di eseguire.
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I sistemi idraulici, anche se miniaturizzati, comportano il rischio di perdite e richiedono una maggiore manutenzione. Gestire un sistema idraulico in modo pulito in ambienti di camera bianca o di ufficio è tecnicamente impegnativo. Inoltre, l'approccio basato sulla teleoperazione richiede un'enorme quantità di dati. Non è chiaro quanti milioni di ore di dimostrazione umana siano necessarie per raggiungere la piena autonomia. Finché è richiesto un essere umano nel ciclo (assistenza al pilota), il modello di business è difficilmente sostenibile, poiché devono essere considerati i costi salariali del pilota e quelli del robot. Puntare sulla piena autonomia attraverso l'imitazione è rischioso e richiede molto tempo.
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Scenari di distribuzione: specializzazione vs. generalizzazione
La scelta di uno di questi sistemi dipende in larga misura dallo specifico “caso d’uso”.
Per l'intralogistica e il magazzinaggio, dove l'obiettivo principale è il trasporto di container standard dal punto A al punto B, Agility Robotics (Digit) rappresenta attualmente la scelta più efficiente. L'integrazione con i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) è ben sviluppata e il sistema è specificamente progettato per questo scopo. Apptronik (Apollo) offre un'alternativa valida quando il lavoro su turni richiede frequenti sostituzioni delle batterie o quando il robot deve svolgere anche attività fisse sulla linea di assemblaggio.
Nella produzione automobilistica e nei processi di assemblaggio complessi, in cui è necessario fissare lamiere, inserire viti o posare cavi, Tesla (Optimus), Figure AI e Boston Dynamics (Atlas) dominano il mercato. In questo ambito, i requisiti di mobilità complessiva della carrozzeria e di integrazione nella fabbrica digitale sono cruciali. Il vantaggio di prezzo di Tesla potrebbe rivelarsi decisivo, mentre Atlas può vantare un'agilità sovrumana in spazi ristretti.
Sanctuary AI (Phoenix) è ideale per la manipolazione fine e le attività di laboratorio che richiedono feedback tattile e destrezza. Gli scenari che prevedono la manipolazione di oggetti con durezza, consistenza o fragilità variabili (ad esempio, la selezione di materiali riciclabili o la lavorazione tessile) traggono vantaggio dalla precisione idraulica delle mani.
Adatto a:
Il percorso verso la scalabilità
Analisi comparative dimostrano che la visione di un robot universale che prepara il caffè al mattino e salda le auto nel pomeriggio è ancora un sogno del futuro. Il mercato attuale è in una fase di divergenza: i produttori stanno ottimizzando i loro sistemi per specifici mercati verticali (logistica vs. produzione) al fine di generare un ritorno sull'investimento (ROI) per i propri clienti il più rapidamente possibile.
Dal punto di vista tecnologico, la battaglia tra attuatori idraulici ed elettrici si è in gran parte decisa a favore dell'elettrico, con la sola eccezione dei manipoli ad alte prestazioni. Il vero collo di bottiglia si sta ora spostando dall'hardware (che è sempre più "sufficientemente buono") alla qualità dei dati per l'intelligenza artificiale. In questo contesto, Tesla, attraverso la sua strategia di flotta, e Figure/Sanctuary, attraverso le loro pipeline di simulazione e teleoperazione, hanno puntato su soluzioni diverse.
Per i decisori, questo significa: non esiste un robot "migliore". Esiste solo il sistema più adatto a un processo definito. Chi investe oggi acquista meno un prodotto finito e più l'accesso a una piattaforma software in rapido apprendimento. I prossimi anni vedranno un consolidamento, in cui i fornitori che sopravviveranno saranno probabilmente quelli che non sono in grado di eseguire le manovre più spettacolari, ma che sono in grado di gestire il trasporto di scatole più banale in modo più affidabile ed economico.
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