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Se chiedi alla maggior parte delle persone come si presenta l’ AI e in un’auto, probabilmente descriveranno qualcosa che comunica con loro come un chatbot sullo schermo del sistema di infotainment, con un assistente vocale che finalmente capisce quando gli si dice “trovami una caffetteria”. Si tratta di un caso d’uso interessante, ma non rappresenta l’opportunità più significativa per l’ AI e nel settore automobilistico.

[Pubblicato originariamente in francese] Le auto dotate di innovative architetture elettroniche centralizzate stanno facendo il loro ingresso sul mercato. Promettono nuove funzionalità per l’automobilista, ma a quale costo e con quale reale utilità?

Gli NXP Technology Days 2026 hanno riunito 900 ingegneri a Santa Clara, in California, per scoprire l’ampia gamma di sensori, attuatori, processori neurali e una gamma sempre più ampia di prodotti software offerti dall’azienda.

Per decenni, il software aziendale ha funzionato secondo un principio semplice: sviluppare un unico prodotto e venderlo a numerose organizzazioni. Si pensi a Microsoft Office, SAP o Lotus Notes. Il software di base era progettato per essere ampiamente applicabile. La personalizzazione era più che altro un problema del cliente.

Se si chiede alla maggior parte dei dirigenti cosa serva per “aggiungere l’ AI” alla propria azienda, si insinua un timore ben noto: una migrazione della piattaforma che richiede diversi anni, una voce di spesa a sette cifre, un team di consulenti e il rischio concreto che l’intero progetto si arenino prima ancora di generare valore. Quell’istinto non è paranoia: è il riconoscimento di uno schema ricorrente. I progetti di trasformazione digitale falliscono con una frequenza ostinatamente elevata: sia McKinsey che BCG stimano tassi di fallimento intorno al 70%, nonostante si preveda che la spesa globale per queste iniziative raggiunga i 3,4 trilioni di dollari nel 2026.

Esploriamo l'evoluzione dei veicoli definiti dal software (SDV) e il loro ruolo nell'innovazione automobilistica guidata dall'AI. La conversazione verte su come gli SDV stiano passando dalla fase concettuale all'implementazione nel mondo reale, consentendo aggiornamenti over-the-air, diagnostica basata sull'AI, elaborazione edge a bordo del veicolo ( AI) e piattaforme scalabili per veicoli connessi che stanno ridefinendo il futuro della mobilità.

Man mano che i veicoli diventano sempre più "software-defined", l'intelligenza edge sta trasformando l'architettura E/E in una sfida strategica. Alexandre Corjon di Sonatus spiega come le case automobilistiche possano integrare l'AI e edge mantenendo le piattaforme dei veicoli scalabili e facilmente gestibili.

L'intelligenza artificiale (AI) si è fatta strada in quasi tutte le fasi dello sviluppo dei veicoli elettrici (EV). È presente sin dalle prime fasi, quando i ricercatori valutano i nuovi materiali per le batterie, e rimane in gioco anche molto tempo dopo la messa in servizio, quando gli operatori gestiscono le infrastrutture di ricarica.

Il mercato globale delle auto connesse è destinato a registrare una forte crescita nei prossimi cinque anni: secondo una nuova ricerca condotta dalla società di analisi IoT Berg Insight, il numero di veicoli dotati di connettività integrata dovrebbe raggiungere i 583,1 milioni entro la fine del 2030.

Abbiamo parlato con John Heinlein, CMO di Sonatus , in merito a un recente sondaggio condotto da Sonatus sull’evoluzione delle opinioni del settore riguardo agli SDV. Quello che segue è un estratto da un episodio del podcast “Automotive Engineering” della SAE.

Il prossimo passo nell'architettura SDV consiste nel migliorare l'accesso ai dati, l'elaborazione a bordo e l'infrastruttura software riutilizzabile.

Sonatus Il CMO John Heinlein spiega a che punto sia realmente la transizione verso veicoli definiti dal software e in che modo le case automobilistiche possano utilizzare i dati dei veicoli per anticipare i richiami prima che si verifichino.