Trasformazione dei settori

L’IA fisica e il momento dei robot umanoidi

I robot umanoidi sono passati dai video dimostrativi ai progetti pilota misurabili: Figure 02 alla BMW, Digit presso GXO e Mercado Libre, Apollo alla Mercedes-Benz. Nel 2026 un produttore si è quotato in borsa e un secondo ha concordato un’

AI.info Team · 2026-09-15

I progetti pilota sono reali, e lo sono anche i loro limiti

Per alcuni anni i robot umanoidi sono esistiti quasi soltanto nei video dimostrativi: una capriola all’indietro, un asciugamano piegato, una camminata su un palco. Quel periodo non è finito, ma non racconta più tutta la storia. A settembre 2026, un piccolo numero di umanoidi svolge turni reali e ripetuti in fabbriche e magazzini veri, eseguendo compiti circoscritti sotto stretta supervisione e producendo dati operativi che i video promozionali non avrebbero mai potuto fornire.

Nello stabilimento BMW di Spartanburg, nella Carolina del Sud, il robot Figure 02 di Figure AI ha lavorato per circa dieci mesi, cinque giorni alla settimana, dieci ore per turno, prelevando e posizionando componenti in lamiera destinati alla saldatura. Nel corso del progetto pilota, secondo i dati forniti da BMW e Figure, il robot ha movimentato più di 90.000 componenti, accumulato circa 1.250 ore di funzionamento e percorso circa 1,2 milioni di passi, mentre sulla linea sono state costruite più di 30.000 BMW X3.

GXO Logistics ha stipulato con Agility Robotics un accordo pluriennale di Robots-as-a-Service, il primo nel settore, per impiegare gli umanoidi Digit nei suoi centri di distribuzione. A novembre 2025, Digit aveva superato quota 100.000 contenitori movimentati in una struttura GXO in Georgia. Apollo di Apptronik ha superato la fase di proof of concept con Mercedes-Benz, GXO e il partner produttivo Jabil: scarico dei rimorchi, movimentazione dei pallet, consegna di componenti a bordo linea. Il 30 giugno 2026 Apptronik ha presentato Apollo 2, nelle versioni bipede e con base su ruote, insieme a un sito di raccolta dati di 90.000 piedi quadrati ad Austin che chiama Robot Park. Apptronik definisce Apollo 2 la piattaforma su cui apprende e Apollo 3, non ancora consegnato, il prodotto commerciale.

Questo è il quadro realistico dell’«IA fisica» nell’industria manifatturiera: macchine vere, aziende che le impiegano davvero, ore di lavoro effettivamente registrate. Ma in ogni caso si tratta ancora di un unico compito, o di una piccola famiglia di compiti, all’interno di una struttura controllata e con un consistente supporto ingegneristico appena fuori dall’inquadratura.

Perché manifattura e logistica sono la testa di ponte

La comunicazione commerciale sugli umanoidi parla di lavoro generalista; la strategia commerciale di tutti gli operatori più seri va nella direzione opposta: scegliere il compito più circoscritto, ripetitivo e strutturato possibile e dimostrare che funziona prima di affrontare qualcosa di più difficile. Magazzini e stabilimenti automobilistici sono primi clienti interessanti perché sono già organizzati attorno a contenitori, pallet e attrezzature standardizzati, dimensionati per il corpo umano. In linea di principio, un umanoide può inserirsi in quell’ambiente senza che l’edificio debba essere ricostruito attorno a lui: è l’argomento principale a favore di due gambe e due braccia rispetto a un braccio robotico su un carrello, meno costoso.

Figure AI e BMW: dal progetto pilota alla terza generazione

La collaborazione di Figure con BMW non si è fermata a Figure 02. Le aziende sono passate a Figure 03, una generazione riprogettata per il lavoro logistico: smistare componenti non ordinati secondo la sequenza di montaggio in carrelli destinati alla linea di assemblaggio. BMW ha dichiarato che questa applicazione offre un notevole potenziale di espansione. Figure ha annunciato l’arrivo del robot alla BMW il 30 giugno 2026; secondo il profilo pubblicato da Sacra, i robot impiegati sono circa 40.

La fabbrica ha aumentato la produzione più rapidamente di quanto sia cresciuta la flotta. Il 29 aprile 2026 Figure ha dichiarato che lo stabilimento BotQ era passato da un Figure 03 al giorno a uno all’ora in meno di 120 giorni, consegnando più di 350 robot di terza generazione con una resa al primo passaggio a fine linea «ora superiore all’80% e in miglioramento ogni settimana». Sono dati aziendali non sottoposti a revisione contabile, ma descrivono una linea di produzione, non un laboratorio di prototipi.

BMW ha inoltre avviato un progetto pilota con un altro umanoide, AEON di Hexagon Robotics, nel suo stabilimento di Lipsia, in Germania: un primo test a dicembre 2025, un’ulteriore fase prevista per aprile 2026 e una fase pilota completa programmata per l’estate 2026. Si tratta della prima sperimentazione di un umanoide in Europa all’interno della rete produttiva BMW. A settembre 2026 BMW ha confermato che il progetto pilota di Lipsia era in corso. Portare avanti due programmi robotici in parallelo, in due stabilimenti, è di per sé un segnale: BMW considera gli umanoidi una tecnologia da valutare e rispetto alla quale diversificare le proprie scelte, non una scommessa su un unico fornitore.

Sul piano finanziario, Figure stessa è cresciuta ancora più rapidamente del numero dei suoi robot. L’azienda ha annunciato oltre 1 miliardo di dollari di capitali impegnati attraverso il round Series C del settembre 2025, con una valutazione post-money di 39 miliardi di dollari e investitori tra cui Nvidia, Microsoft, Intel Capital, Brookfield Asset Management, Bezos Expeditions di Jeff Bezos e OpenAI Startup Fund. Figure ha posto fine al precedente accordo di collaborazione con OpenAI e ha sviluppato internamente Helix, il proprio modello vision-language-action: un segno della rapidità con cui le principali aziende di robot umanoidi hanno concluso che il «cervello» di IA è troppo centrale per affidarlo all’esterno.

Questa convinzione ora ha un prezzo. Il 3 settembre 2026 Figure ha siglato una partnership con Nscale per un massimo di 100.000 GPU sulla piattaforma Vera Rubin di Nvidia, impegnando 3,5 miliardi di dollari: quasi il doppio del capitale raccolto fino ad allora, per una flotta che si conta in centinaia di robot.

Agility Robotics: il robot da lavoro dei magazzini

Digit di Agility è l’umanoide con la più solida esperienza operativa sul campo, nel senso ristretto che ha svolto lo stesso lavoro — prelevare contenitori vuoti da scaffali o nastri trasportatori e spostarli per un breve tratto — per diversi clienti paganti e per il periodo più lungo. Oltre all’impiego presso GXO, Agility ha collocato unità Digit anche negli stabilimenti di Schaeffler Group e, dal febbraio 2026, in uno stabilimento produttivo Toyota in Canada, dove caricano e scaricano contenitori.

Digit è stato anche il primo umanoide testato da Amazon, nel suo centro di ricerca e sviluppo sulla robotica a Sumner, nello Stato di Washington: una valutazione, non un impegno a impiegarlo in tutta la flotta. Agility ha dichiarato di aver ottenuto ordini pluriennali per oltre 300 milioni di dollari relativi al suo hardware Digit v5, subordinati al raggiungimento di traguardi contrattuali, e descrive una pipeline commerciale con più di 30 clienti: un risultato notevole per gli standard del settore robotico, ma ancora minuscolo rispetto alla forza lavoro effettivamente impiegata da queste aziende.

Il 24 giugno 2026 Agility ha concordato la quotazione in borsa tramite una fusione da 2,5 miliardi di dollari con Churchill Capital Corp XI, con il simbolo AGLT e proventi lordi per oltre 620 milioni di dollari, compreso un PIPE di circa 200 milioni di dollari guidato da Foxconn. Il completamento dell’operazione è previsto nel corso del 2026. L’esperienza operativa presentata a sostegno dell’operazione comprende Digit presso Schaeffler, GXO, Toyota Motor Manufacturing Canada e Mercado Libre, con impieghi confermati in nove strutture di clienti e 65.000 ore di attività a maggio 2026: circa trentadue anni di lavoro.

Apptronik, Atlas di Hyundai e la scommessa dell’industria automobilistica

Boston Dynamics ha presentato al CES 2026 un Atlas interamente elettrico: alto sei piedi, pesante circa 198 libbre, con 56 gradi di libertà, capace di trasportare circa 44 libbre con una mano e di raggiungere un’altezza di 7,5 piedi. Un netto distacco dall’Atlas idraulico che ha trascorso un decennio a fare parkour per YouTube.

Hyundai, proprietaria di Boston Dynamics, ha destinato le prime unità prodotte al proprio Robotics Metaplant Application Center e a Google DeepMind. Afferma che introdurrà Atlas nella propria produzione a partire dal 2028, sostenuta da un investimento di 26 miliardi di dollari negli Stati Uniti e da una fabbrica progettata per produrre 30.000 unità all’anno. Hyundai Mobis fornirà gli attuatori: una casa automobilistica che integra verticalmente i componenti degli umanoidi, come già fa con i motori.

Apptronik segue lo stesso istinto: allearsi con una casa automobilistica che ha bisogno di manodopera e può contribuire a finanziare e costruire l’hardware. Il suo round di Serie A, dopo un’estensione nel febbraio 2026, supera complessivamente i 935 milioni di dollari, provenienti da Google, Mercedes-Benz, PEAK6, AT&T Ventures, John Deere e Qatar Investment Authority, a una valutazione, secondo quanto riportato, di circa 5,3 miliardi di dollari. La presenza degli stessi investitori in più di una di queste aziende — Google sostiene sia Apptronik sia, tramite DeepMind, lo stack di IA di Boston Dynamics — mostra quanto sia concentrato, in realtà, il capitale alle spalle di questo settore.

Imparare a muoversi: il software dietro l’hardware

È l’hardware a conquistare i titoli, ma il problema che determina se tutto questo possa crescere su larga scala è insegnare a un robot ad agire con competenza in un ambiente per il quale nessuno lo ha programmato. L’approccio prevalente è l’apprendimento per imitazione: raccogliere dimostrazioni, spesso da robot teleoperati o da video di persone, e addestrare un modello ad associare ciò che il robot vede a ciò che dovrebbe fare subito dopo.

RT-2 di Google DeepMind, pubblicato nel 2023, è stato uno dei primi modelli visione-linguaggio-azione (VLA): è stato addestrato congiuntamente su dati di immagini e testi su scala internet e su dimostrazioni di robot reali, così da acquisire parte della capacità di un modello linguistico di generalizzare a oggetti con cui non si è mai esercitato. pi0 di Physical Intelligence si è spinto oltre, affiancando a un modello visione-linguaggio preaddestrato un più rapido «esperto di azioni», addestrato con il flow-matching a produrre comandi motori continui.

Nvidia ha costruito una piattaforma intorno alla stessa idea: Isaac GR00T N1, rilasciato nel marzo 2025, è descritto come il primo modello di base aperto per le capacità e il ragionamento degli umanoidi ed è stato eseguito su robot tra cui GR-1 di Fourier e l’hardware di 1X; un successore, GR00T N1.6, è stato annunciato nel settembre 2025 con una migliore coordinazione dell’intero corpo per compiti come aprire porte pesanti. GR00T 1.7, aperto con licenza Apache 2.0, è preaddestrato su circa 32.000 ore di dimostrazioni reali e dati raccolti dalla prospettiva delle persone e su circa 8.000 ore di simulazione, secondo il post di presentazione pubblicato da Nvidia il 7 luglio 2026. Il 31 maggio 2026 Nvidia ha inoltre pubblicato un progetto di riferimento aperto per un umanoide destinato ai laboratori accademici — un corpo Unitree H2 Plus, mani Sharpa Wave e un modulo Jetson AGX Thor — che Unitree venderà dalla fine del 2026.

La simulazione e il divario tra simulazione e realtà

Poiché raccogliere dimostrazioni da robot reali è lento e costoso, la simulazione è diventata fondamentale per l’addestramento. La fisica simulata, però, non riproduce mai perfettamente i motori, l’attrito e il rumore dei sensori di un robot reale: una discrepanza che i ricercatori chiamano divario tra simulazione e realtà. Una strategia di controllo che in simulazione mantiene perfettamente l’equilibrio e afferra gli oggetti può fallire al primo sobbalzo, cavo o contenitore scivoloso non previsto dal modello.

La risposta di Nvidia è generare a basso costo dati sintetici per l’addestramento: l’azienda ha riferito di aver generato 780.000 traiettorie sintetiche di movimento dei robot, equivalenti a circa 6.500 ore di dimostrazioni umane, in undici ore, e afferma che combinarle con registrazioni reali ha migliorato di circa il 40% le prestazioni di GR00T N1 nei compiti rispetto all’addestramento sui soli dati reali.

Tra le misure più comuni figurano la randomizzazione del dominio — variare la fisica simulata durante l’addestramento perché una strategia di controllo non si adatti eccessivamente a un unico mondo simulato — e i livelli di controllo dell’intero corpo, che mantengono stabile il robot quando una strategia appresa richiede un movimento fisicamente difficile.

La curva dei costi si sta biforcando

Uno degli sviluppi più concreti e verificabili del 2025–2026 è la divergenza dei prezzi dei robot umanoidi a seconda di chi li costruisce e del mercato a cui sono destinati. Unitree, il produttore cinese di robot, vende il suo umanoide G1 a partire da 13.500 dollari nella configurazione base; le versioni «EDU» con specifiche superiori arrivano a circa 74.000 dollari. La piattaforma H1, più grande, è indicata a 90.000 dollari, ma agli acquirenti viene chiesto di contattare Unitree per conoscere il prezzo effettivo.

Unitree ha dichiarato di puntare a spedire circa 20.000 umanoidi nel 2026, contro i circa 5.500 del 2025: una crescita reale dei volumi, anche se il totale resta minuscolo rispetto alle spedizioni di bracci robotici industriali. Le aziende occidentali che vendono tramite contratti con imprese (Figure, Apptronik, Boston Dynamics), invece, non pubblicano prezzi al dettaglio comparabili, perché il loro modello di business si basa su contratti di servizio e progetti pilota, non sulla vendita di prodotti pronti all’uso. È una differenza strutturale nel modo di arrivare sul mercato che conta quanto le specifiche tecniche.

Nell’agosto 2026, quella differenza ha assunto un prezzo pubblico. Unitree si è quotata sullo STAR Market di Shanghai il 19 agosto a 150,80 yuan per azione, raccogliendo circa 900 milioni di dollari con una valutazione di circa 9 miliardi di dollari. Ha chiuso la prima giornata in rialzo del 460%, dopo un massimo intraday che l’aveva valutata per breve tempo quasi 66 miliardi di dollari. Al 9 settembre, il titolo era sceso del 53% rispetto a quel picco, con una capitalizzazione vicina a 30 miliardi di dollari e un prezzo ancora più che triplo rispetto a quello dell’offerta. L’hardware per umanoidi più economico al mondo appartiene ora all’unico produttore il cui valore viene fissato dal mercato ogni giorno.

1X Technologies ha scelto una terza strada, puntando alla casa anziché alla fabbrica. Il suo robot NEO, annunciato nell’ottobre 2025, può essere preordinato in accesso anticipato a 20.000 dollari o con un abbonamento da 499 dollari al mese. L’azienda afferma di aver esaurito in cinque giorni la capacità produttiva del primo anno, superiore a 10.000 unità. La sua NEO Factory di Hayward, in California, con una superficie di 58.000 piedi quadrati, ha aperto il 30 aprile 2026: è stata costruita per produrre 10.000 robot all’anno e, secondo 1X, più di 100.000 entro la fine del 2027. Le spedizioni ai consumatori erano state promesse per il 2026. Persino un’azienda che si presenta come fornitrice di robot per le faccende domestiche ha stretto accordi per impiegarli nelle fabbriche: un’ammissione del fatto che svolgere compiti industriali strutturati resta più facile che operare in una casa, un ambiente non strutturato.

I finanziamenti hanno superato le applicazioni sul campo

Accostando i numeri finanziari a quelli operativi, il divario è netto. Figure AI ha una valutazione di 39 miliardi di dollari e ha impegnato 3,5 miliardi di dollari per le GPU; Apptronik ha raccolto quasi 1 miliardo di dollari; la capitalizzazione di mercato di Unitree è passata da 9 a 66 e poi a 30 miliardi di dollari nell’arco di tre settimane.

Tesla, nel frattempo, non ha ancora mai pubblicato un dato confermato sulla produzione di Optimus. Nel corso del 2026 ha liberato la vecchia linea della Model S/X a Fremont per fare posto a una linea per Optimus, ha comunicato a JPMorgan nell’agosto 2026 che il progetto Gen 3 era stato finalizzato e che le vendite a clienti esterni avrebbero potuto iniziare nella seconda metà del 2027, e ha avviato un lento aumento della produzione intorno a settembre. Musk aveva previsto migliaia di robot funzionanti entro la fine del 2025; a gennaio ha riconosciuto che nessuno svolgeva ancora un lavoro utile in Tesla.

XPeng ha attivato a Guangzhou, nel settembre 2026, quella che definisce la prima linea di produzione automatizzata di umanoidi, senza che alcun prodotto venga spedito ai clienti prima del 2027.

Questa divergenza — valutazioni elevate costruite su applicazioni che coinvolgono poche decine di robot, a fronte di un programma di grande richiamo che non ha mai confermato una produzione di massa — è il segno più chiaro che il capitale sta attribuendo un prezzo a un futuro che le fabbriche non hanno ancora realizzato.

Quanto siamo ancora agli inizi

Detto chiaramente: nessuna dimostrazione indipendente e verificata ha mostrato un robot umanoide portare a termine in modo pienamente autonomo e affidabile un compito complesso e non strutturato al di fuori di un progetto pilota controllato. Nel settore si presume ormai che ogni dimostrazione non indicata esplicitamente e specificamente come autonoma abbia comportato il controllo a distanza, e le testate più rigorose hanno iniziato a darne conto di conseguenza.

Rodney Brooks, il robotico cofondatore di iRobot, ha scritto nel settembre 2025 che l’idea che gli umanoidi raggiungano la destrezza manuale umana nell’arco di qualche decennio è «un ragionamento di pura fantasia». Ha citato i circa 17.000 recettori tattili specializzati presenti in una mano umana come esempio di un problema di percezione che le attuali mani robotiche sono ben lontane dal risolvere.

Bessemer Venture Partners, che investe nel settore, definisce questa fase della robotica il suo «momento GPT-2.5»: capacità reali, ma ancora un ampio divario rispetto all’affidabilità superiore al 99,9% necessaria per un impiego industriale continuativo. Morgan Stanley ha segnalato il rischio di una correzione quando il capitale speculativo si scontrerà con la realtà più lenta dell’hardware e della certificazione della sicurezza.

Una tesi più circoscritta resiste a queste cautele: per lavori industriali limitati a un solo compito ben definito — spostare contenitori, smistare componenti, alimentare una postazione di saldatura — gli umanoidi hanno superato la fase delle dimostrazioni e sono entrati in progetti pilota ripetibili e misurati, con una prospettiva plausibile di impiego moderatamente più ampio nell’arco di due o tre anni.

Il divario tra «funziona per un compito su una linea di BMW» e «funziona in un magazzino come un carrello elevatore» resta enorme. Colmarlo dipende meno dall’hardware che dalla capacità dei modelli di base come GR00T di generalizzare le competenze tra compiti diversi, come sostengono i loro creatori: una domanda a cui nessuno dei progetti pilota del 2026 ha dato risposta.

Che cosa dovrebbe accadere perché tutto questo si diffonda su larga scala

Nei prossimi due anni, la prova decisiva non sarà vedere se verranno annunciati altri progetti pilota: i capitali già impegnati lo rendono quasi certo. Sarà vedere se un impiego passerà da un solo compito a diversi senza richiedere un aumento proporzionale della supervisione umana, se i costi dell’hardware per le imprese scenderanno come sono scesi quelli dell’hardware di consumo di Unitree e se un modello addestrato sui dati di un robot saprà trasferire le proprie capacità a un corpo diverso senza mesi di nuova raccolta di dati.

Finché almeno una di queste tre cose non avverrà su larga scala, quello dei robot umanoidi resterà un momento fatto di progetti pilota, round di finanziamento e video realizzati con cura: un vero inizio, ma non ancora un evento per il mercato del lavoro.