Il concetto di IA fisica indica sistemi che non si limitano a elaborare dati digitali ma sono progettati per percepire, comprendere e agire nel mondo reale. Questo passaggio dal solo software alla capacità di interagire con l’ambiente richiede una combinazione di sensori, algoritmi di visione, controller di movimento e connettività in tempo reale. Le innovazioni in ambiti come il machine learning, il GenAI e l’edge computing stanno rendendo possibile l’autonomia su larga scala, trasformando dispositivi che una volta erano sperimentali in prodotti commerciali pronti per la distribuzione.
Un recente tracker di mercato di Counterpoint Research mappa questa transizione misurando le spedizioni e le dinamiche tra quattro famiglie principali: veicoli, robot, droni e telecamere AI. Lo studio stima che le unità cumulative di dispositivi fisici intelligenti raggiungeranno circa 145 milioni nel periodo 2026-2035, segnalando una fase di crescita accelerata.
L’analisi porta anche attenzione sui cambiamenti nei modelli di domanda: volumi elevati per dispositivi di servizio, margini consistenti per soluzioni veicolari, e forte adozione per i droni commerciali.
Crescita e segmentazione del mercato
La frammentazione del mercato riflette usi molto diversi: i robot di servizio dominano i volumi grazie a molteplici casi d’uso in logistica, magazzini, ospitalità, sanità e agricoltura, mentre i robot industriali restano concentrati in settori tradizionali come automotive, elettronica e macchinari pesanti. L’adozione industriale è però destinata ad accelerare quando costi e complessità diminuiranno e i modelli di deployment diventeranno più flessibili. Nel frattempo la categoria humanoid sta crescendo rapidamente: Counterpoint prevede che le installazioni cumulative supereranno le 100.000 unità entro il 2028, con una crescita pari a circa 7 volte rispetto al 2026, segnalando interesse per robot capaci di compiti simili a quelli umani.
Robotica: service, industrial e humanoid
I segmenti robotici si differenziano anche per ecosistema di fornitori: tra gli installatori di humanoid figurano nomi come Agibot, Unitree, Ubitech, Leju e Tesla. Se i robot di servizio puntano sui volumi e sull’efficienza operativa, i robot industriali mirano a sostituire o integrare processi ad alta precisione. Gli osservatori del settore sottolineano che il passaggio da autonomous machine intelligence (AMI) a una forma più ampia di embodied artificial general intelligence (AGI) rimane una sfida tecnica e di sistema, soprattutto sul fronte del software che coordina percezione, ragionamento e azione.
Veicoli autonomi e droni
I veicoli autonomi di livello L4 e superiori mostrano un ritmo di diffusione più cauto all’inizio, ma la diffusione di robotaxi e veicoli personali autonomi potrebbe scalare significativamente nel tempo.
Dal punto di vista dei produttori, questo segmento rappresenterà probabilmente la fonte principale di ricavi grazie all’alto valore unitario e alla complessità tecnologica richiesta. Per i droni commerciali, esclusi i modelli consumer e militari, la combinazione di prezzi medi più bassi e regole più chiare in mercati chiave favorisce una forte crescita delle spedizioni, specie in applicazioni di logistica, sorveglianza e uso enterprise.
Tecnologie abilitanti e modello di valore
L’accelerazione dell’IA fisica è sostenuta da tecnologie come vision-language models e vision-action models, che tendono a unificare percezione multimodale, comprensione del linguaggio e controllo esecutivo in un unico flusso di modelli sequenziali. In parallelo, il progresso in computer vision, sensori spaziali e controllo del moto riduce il gap tra la forma fisica dei robot e le loro capacità cognitive.
Questi sviluppi rappresentano per gli analisti un vero inflection point per rendere i sistemi più generalisti e utilizzabili in ambienti umani complessi.
Ecosistema e opportunità per i protagonisti
L’espansione della IA fisica richiederà una cooperazione stretta tra OEM, produttori di semiconduttori, operatori di rete e fornitori software. Le aziende che costruiranno piattaforme robuste e partnership estese potranno catturare valore lungo la catena: i fornitori di calcolo beneficeranno alimentando i «cervelli» dei sistemi, gli operatori telecom vedranno aumentare traffico e servizi edge, mentre i fornitori di software e servizi guadagneranno ricavi ricorrenti tramite analisi dati, gestione ciclo di vita e fleet services. Questo mix di competenze industriali e digitali sarà decisivo per tradurre le promesse tecnologiche in soluzioni scalabili e redditizie.
