Da Software Defined Vehicle a AI Defined Vehicle, come si trasforma il veicolo connesso

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’Automotive si traduce nella presenza di agenti intelligenti nell’abitacolo per supportare i guidatori e gestire la guida autonoma. Nel lungo periodo è prospettabile una convergenza strategica tra AI e Quantum Computing.

Automazione e connettività dei veicoli sono i capisaldi della stessa piattaforma Borgo 4.0, che accende i riflettori sull’analisi tenuta a Milano all’Osservatorio Connected Vehicle & Mobility. Recenti le ultime sperimentazione tenute a Lioni dei prototipi più innovativi relativi all’auto a guida autonoma, dotata di sofisticati sistemi di perception in grado di riconoscere in tempo reale lo scenario esterno in cui si muove l’autovettura. E così Borgo segue i prossimi passi di questa evoluzione e, come piattaforma tecnologica di sperimentazione, si apre a nuove forme di validazione e ricerca sul campo.

Attualmente il settore automobilistico sta vivendo una trasformazione radicale che ridefinisce i confini tra hardware, software e servizi energetici. Le aziende della filiera non si limitano più a ottimizzare i processi tradizionali, ma integrano soluzioni avanzate per rispondere a nuove esigenze di efficienza, sostenibilità e sicurezza. Gli spunti emersi dalle analisi dell’Osservatorio Connected Vehicle & Mobility presso il Politecnico di Milano, presentati in occasione del convegno “Driving the Future: la mobilità alla curva decisiva” il 28 maggio 2026, delineano una chiara direzione strategica per manager e decisori aziendali: l‘integrazione di sistemi intelligenti e la valorizzazione del dato sono ormai i pilastri per mantenere la competitività sul mercato europeo.

Come l’intelligenza artificiale trasforma la filiera automobilistica

L’adozione di tecnologie di calcolo avanzate e l’analisi predittiva stanno riscrivendo l’intera catena del valore industriale. Non si tratta dell’introduzione di una singola funzionalità isolata, ma di una ristrutturazione che parte dai laboratori di ricerca e sviluppo per arrivare fino alla gestione dei servizi post-vendita. Le imprese che guidano questo cambiamento considerano il veicolo come un ecosistema in continua evoluzione, capace di generare flussi di valore costanti nel tempo.

Il passaggio dai sistemi meccanici ai modelli gestiti dal software

Il paradigma industriale che ha dominato l’automotive per decenni, basato prevalentemente sulla componente meccanica, è ormai superato. Alexandru Simon, Client Market Leader Automotive di NTT DATA, evidenzia come lo sviluppo di progetti innovativi si stia concentrando sulla metamorfosi del mezzo di trasporto in una vera e propria piattaforma intelligente. “In questo momento stiamo parlando di Software Defined Vehicle, però tra qualche anno parleremo di AI Defined Vehicle”, spiega Simon, delineando un futuro in cui l’efficienza dei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e la gestione ottimale dell’energia a bordo dipenderanno interamente da algoritmi predittivi.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’automotive si traduce nella presenza di agenti intelligenti all’interno dell’abitacolo, pronti a supportare sia i guidatori professionisti sia la gestione della guida autonoma. Questa evoluzione permette al veicolo di produrre un flusso di cassa continuo per i produttori (OEM) e per gli altri attori della filiera, trasformando il prodotto fisico in un hub di servizi digitali personalizzati. Sul lungo periodo, l’orizzonte temporale verso il 2030 vedrà una convergenza strategica tra l’intelligenza artificiale e il Quantum Computing. Questa combinazione accelererà la ricerca sui materiali innovativi, consentendo la progettazione di batterie più efficienti, motori ottimizzati e plastiche avanzate, riducendo sensibilmente i tempi di sperimentazione in laboratorio.