{"id":830,"date":"2025-12-24T11:05:06","date_gmt":"2025-12-24T10:05:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tuttoautoweb.com\/taw\/?p=830"},"modified":"2025-12-24T09:42:31","modified_gmt":"2025-12-24T08:42:31","slug":"settore-automotive-tre-casi-duso-che-anticipano-la-mobilita-autonoma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tuttoautoweb.com\/taw\/settore-automotive-tre-casi-duso-che-anticipano-la-mobilita-autonoma\/","title":{"rendered":"Settore automotive: tre casi d\u2019uso che anticipano la mobilit\u00e0 autonoma"},"content":{"rendered":"\n

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Per sfruttare appieno il potenziale dei veicoli connessi \u00e8 necessaria una rete affidabile e con la minima latenza possibile<\/strong><\/p>\n\n\n\n


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Le, forse troppo ottimistiche, previsioni sulle auto autonome ci avevano suggerito che a questo punto avremmo tutti avuto in garage almeno un veicolo capace di guidare da solo. La realt\u00e0 \u00e8 invece pi\u00f9 sfumata nel settore automotive: oggi la maggior parte delle vetture si colloca ancora tra il Livello 2 e il Livello 3 della classificazione SAE, dove algoritmi e sensori supportano frenata, sicurezza e assistenza avanzata, nonostante gli OEM (original equipment manufacturer) abbiano gi\u00e0 sviluppato prototipi di Livello 4, utilizzati nei robotaxi, e stiano lavorando su modelli di Livello 5, privi di volante o pedali.<\/p>\n\n\n\n

\u201cIl punto di svolta non \u00e8 solo tecnologico, ma infrastrutturale\u201d,<\/em> commenta Eric Hui Director Business Development \u2013 IoT Ecosystems, Asia Pacific di Equinix, societ\u00e0 di infrastrutture digitali a livello globale. \u201cLe nuove generazioni di veicoli sono vere e proprie software-defined cars, progettate per evolvere nel tempo grazie a software, AI e aggiornamenti OTA: sono ormai pi\u00f9 simili a dispositivi digitali che a mezzi meccanici. Ma perch\u00e9 queste auto possano davvero \u2018pensare\u2019, \u2018prevedere\u2019 e \u2018collaborare\u2019 tra loro, \u00e8 indispensabile un ecosistema distribuito che metta in sinergia cloud provider, reti mobili, infrastrutture edge, specialisti di AI e piattaforme di interconnessione neutrali<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n


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Tre casi emblematici di utilizzo dell\u2019AI nell\u2019automotive<\/h2>\n\n\n\n

Gli OEM stanno sempre pi\u00f9 facendo affidamento sull\u2019intelligenza artificiale per accelerare lo sviluppo di nuove funzionalit\u00e0 dei veicoli, con particolare attenzione a migliorare la user experience e la sicurezza. Pur avendo gi\u00e0 raggiunto risultati significativi, quest\u2019ultimi continuano a esplorare nuove opportunit\u00e0 e a spingere i confini di ci\u00f2 che \u00e8 possibile. Di seguito, tre casi emblematici in cui l\u2019AI sta guidando il progresso nell\u2019industria automotive.<\/p>\n\n\n\n

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  1. Esperienza utente avanzata e servizi personalizzati<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Gruppi automobilistici globali come Hyundai Motor Group sono costantemente impegnati a migliorare l\u2019esperienza cliente attraverso l\u2019installazione nei loro veicoli di servizi personalizzati tra cui intrattenimento, navigazione, monitoraggio del benessere del conducente e raccomandazioni contestuali basate su profili e preferenze. Per fare ci\u00f2 \u00e8 stata creata, la piattaforma proprietaria HCloud che alimenta servizi avanzati di connected car (CCS) per oltre 10 milioni di abbonati, abilitando una connettivit\u00e0 senza interruzioni per intrattenimento e applicazioni mobili.<\/p>\n\n\n\n

    Per sostenere l\u2019aumento esponenziale delle esigenze di elaborazione in tempo reale, connettivit\u00e0 fluida e scalabilit\u00e0 Hyundai ha quindi integrato HCloud in un\u2019architettura ibrida multicloud affidandosi alle infrastrutture di interconnessione distribuite di Equinix, che gli consentono di collegare la piattaforma a diversi provider cloud, tra cui AWS, per garantire prestazioni uniformi a livello globale.<\/p>\n\n\n\n

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    1. Sicurezza e guida autonoma: test e validazione in real time<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Tensor, un\u2019azienda americana specializzata in intelligenza artificiale e auto robotizzate, ha annunciato il lancio della prima Robocar personale completamente autonoma al mondo nel 2026. Tuttavia, garantire la sicurezza di un veicolo cos\u00ec avanzato richiede valutazioni continue e rigorose in ogni fase dello sviluppo.<\/p>\n\n\n\n

      Per far fronte a ci\u00f2, l\u2019azienda ha strategicamente collocato i propri carichi di lavoro di valutazione AI nei data center AI-ready di Equinix. Un tassello particolarmente importante di questa strategia \u00e8 rappresentato dall\u2019implementazione di Tensor in Medio Oriente, pi\u00f9 precisamente nel data center di Dubai, che consente l\u2019elaborazione dati in tempo reale e la valutazione dei modelli vicino alle operazioni dei veicoli, contribuendo a garantire una guida pi\u00f9 sicura, precisa e affidabile per i clienti.<\/p>\n\n\n\n

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      1. Accelerazione del design ADAS attraverso infrastrutture AI distribuite<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        Il team ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) di Continental si \u00e8 trovato di fronte alla necessit\u00e0 di elaborare oltre 150 terabyte di dati, provenienti da immagini e sensori di veicoli da tutto il mondo e archiviati in un repository centralizzato, per informare le decisioni di progettazione prese da centinaia di ingegneri a livello globale e migliorare la sicurezza dei veicoli connessi e autonomi.<\/p>\n\n\n\n

        Per fare ci\u00f2, l\u2019azienda ha sfruttato l\u2019infrastruttura AI distribuita di Equinix per costruire e interconnettere un cluster AI-driven NVIDIA DGX GPU con IBM Elastic Storage System 3000. Questo approccio AI scalabile e a prova di futuro ha ridotto i tempi di training da settimane a giorni, offrendo accesso ai dati in tempo reale, sicurezza avanzata e migliori controlli sulla privacy dei dati per accelerare lo sviluppo degli standard di sicurezza.<\/p>\n\n\n\n


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        Il filo che unisce questi casi: l\u2019infrastruttura AI distribuita<\/h2>\n\n\n\n

        Come sottolinea\u00a0Simon Lockington, Senior Director, Solutions Architects \u2013 APAC di Equinix: \u201cTutti questi casi d\u2019uso dimostrano\u00a0l\u2019importanza per gli OEM di dotarsi di infrastrutture AI distribuite ovunque risiedano i loro dati. Solo cos\u00ec le \u2018software-defined cars\u2019 potranno evolvere in sicurezza, gestire trasferimenti di dati tra edge, cloud e reti mobili differenti, e offrire prestazioni stabili e aggiornamenti continui in ogni percorso\u201d<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

        Perch\u00e9 la diffusione della mobilit\u00e0 autonoma non arriva all\u2019improvviso, ma \u00e8 il risultato di un ecosistema che lavora in sinergia: piattaforme AI pi\u00f9 potenti, modelli addestrati su grandi volumi di dati, servizi cloud affidabili e infrastrutture in grado di collegare tutto questo senza interruzioni. Ed \u00e8 qui che la tecnologia smette di essere una promessa e diventa un\u2019esperienza quotidiana nel settore automotive.<\/p>\n\n\n\n




        12\/25, Bit MAT<\/p>\n\n\n\n

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        Settore automotive: tre casi d\u2019uso che anticipano la mobilit\u00e0 autonoma<\/a><\/blockquote>