Physical AI: definizione e importanza strategica
Physical AI, o intelligenza artificiale fisica, è la capacità delle macchine di percepire l’ambiente, prendere decisioni autonome e compiere azioni nel mondo reale. Si tratta di una frontiera che combina robotica, sensori, edge computing e analisi dei dati industriali, consentendo a robot, droni e sistemi di produzione di adattarsi a condizioni variabili senza intervento umano.
Secondo il presidente di Assolombarda, Alvise Biffi, “la vera partita dell’intelligenza artificiale per l’Europa si gioca nel portarla dentro l’economia reale”. L’obiettivo è differenziarsi dal modello USA‑Cina, puntando su qualità, soluzioni su misura e autonomia strategica, soprattutto nei settori a elevata complessità.
Le parole di Marco Gay
Marco Gay, presidente dell’Unione Industriali di Torino, ha ribadito che la Physical AI “esce dagli schermi ed entra nella materia”. Per l’industria italiana, la sfida è vincere dove conta: robotica per ambienti complessi, integrazione dell’IA nei prodotti e difesa della sovranità digitale.
Adozione dell’IA in Italia: dati e differenze regionali
Il panorama nazionale mostra un divario marcato tra le grandi imprese e le PMI. Il rapporto dell’Istituto per la Competitività (I‑Com) indica che, al termine del PNRR, il 79,5 % delle PMI ha raggiunto almeno una digitalizzazione di base, ma l’adozione dell’IA è solo al 16,4 %, inferiore di 3,6 punti alla media UE.
Nel quadrilatero di Assolombarda (Milano, Monza‑Brianza, Lodi, Pavia) l’adozione è molto più alta: il 49 % delle 700 imprese intervistate utilizza già l’IA, con un ulteriore 18 % che prevede di farlo a breve. La distribuzione per dimensione è la seguente:
- Grandi imprese: 79 %
- Startup: 77 %
- Microimprese: 40 %
- Piccole imprese: 41 %
- Medie imprese: 48 %
Torino, con il 25 % delle aziende che hanno già adottato l’IA, è la terza città europea per diffusione di questa tecnologia, mentre l’Italia è il secondo paese europeo per investimenti in robotica industriale.
Qualità dell’adozione
Secondo Biffi, la maggior parte delle imprese utilizza l’IA per efficienza operativa, snellimento dei processi e riduzione dei costi. Solo un quinto degli adopter la impiega per lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, il che limita il potenziale di guadagni di produttività tipico dell’innovazione dirompente descritta da Schumpeter.
Trend della Physical AI a livello globale
Il paper di Johannes Stübinger e Fabio Merz (Università di Coburgo) evidenzia una crescita esponenziale degli articoli scientifici sulla Physical AI: nel 2025 il numero di pubblicazioni è più che quadruplicato rispetto al 2021‑2024 e il primo semestre del 2026 ne ha quasi raddoppiato il totale dell’intero 2025.
Parallelamente, le ricerche su Google mostrano un trend simile: una fase piatta fino a fine 2024, seguita da un’impennata di interesse nel 2025 e un’esplosione nel 2026.
Finanziamenti e investimenti
Il report del Mitsui & Co. Global Strategic Studies Institute indica che gli investimenti di venture capital in Physical AI e robotica hanno raggiunto i 26 miliardi di dollari nel 2025, con un incremento superiore all’80 % rispetto all’anno precedente. Le previsioni per il 2026 superano i 65 miliardi di euro, segnalando una forte dinamica di capitalizzazione del settore.
Lo stesso studio individua la manifattura come il settore più pronto ad adottare la Physical AI, grazie alla maturità tecnologica e alla necessità di diversificare i siti produttivi a livello planetario.
Robotica industriale in Italia: un punto di partenza
Nel 2025 l’Italia ha installato circa 7 800 robot industriali, posizionandosi al secondo posto dopo la Germania (poco meno di 25 000) e davanti a Francia (4 500) e Spagna (4 300). Sebbene la maggior parte di questi robot non sia ancora “intelligente”, rappresentano la base su cui costruire sistemi di Physical AI.
L’edge computing e i dati industriali offrono due vantaggi cruciali: sono quasi immuni alle restrizioni della privacy (che riguardano i dati personali) e hanno un ciclo generativo continuo grazie al funzionamento ininterrotto degli impianti.
Prospettive per il 2030 e oltre
Le proiezioni I‑Com mostrano che, mantenendo l’attuale ritmo, la quota di adozione dell’IA in Italia raggiungerà solo il 27 % entro il 2030, ben al di sotto dell’obiettivo europeo del 60 % previsto per il 2043. Tuttavia, il raddoppio osservato nell’ultimo anno di rilevazione suggerisce che gli obiettivi europei potrebbero essere raggiunti prima, se si accelerano le politiche di supporto.
Politiche necessarie per accelerare la Physical AI
Per colmare il divario, è indispensabile una strategia integrata che includa:
- Incentivi fiscali mirati per le PMI che investono in soluzioni di IA fisica.
- Programmi di formazione specifici su robotica, edge computing e gestione dei dati industriali.
- Partnership pubblico‑privato per creare hub di innovazione regionali, soprattutto in Lombardia e Piemonte.
- Standard europei per la sicurezza e l’interoperabilità dei sistemi di Physical AI.
- Finanziamenti strutturali per la ricerca‑sviluppo, con particolare attenzione a robot intelligenti e sensori avanzati.
Solo con un approccio coordinato sarà possibile trasformare la robotica tradizionale in una rete di sistemi autonomi, capaci di generare valore aggiunto e rafforzare la sovranità digitale dell’Italia.
Conclusioni
La Physical AI rappresenta la prossima grande rivoluzione per l’industria italiana. Se da un lato il Paese vanta una solida base robotica e una crescente adozione dell’IA in alcune regioni, dall’altro resta un ritardo significativo rispetto agli standard europei, soprattutto tra le PMI.
Affrontare questa sfida richiede politiche che stimolino domanda, incentivino l’innovazione e promuovano la concorrenza di qualità. Solo così l’Italia potrà passare da semplice consumatore di robot a leader nella produzione di soluzioni di IA fisica, garantendo crescita, occupazione e autonomia strategica per le prossime decadi.