A che punto sono lo sviluppo della rete “ AI ” e l’SDV nel 2026?

0:00 Introduzione alla riunione della COVESA

Oggi, in “ The Garage ”, stiamo registrando in diretta dall’assemblea generale della COVESA [2026] a Porto, in Portogallo.

Una delle iniziative che portiamo avanti ogni anno in occasione dell’assemblea generale dei soci di COVESA è quella in cui Sonatus collabora con Omdia, un’importante società di ricerca del settore, per condurre un’indagine sul settore e comprendere le tendenze relative ai veicoli definiti dal software (SDV). Questo è il secondo anno che sponsorizziamo l’indagine annuale sugli SDV. Lo scorso anno, in collaborazione con Omdia, abbiamo ampliato in modo significativo il campione dell’indagine, coinvolgendo un numero molto maggiore di partecipanti. Lo scorso anno abbiamo tratto conclusioni incredibilmente preziose su come gli operatori del settore stessero procedendo verso i veicoli definiti dal software, su ciò che ritenevano importante e in grado di creare valore, su quali fossero alcuni segnali positivi e su quali fossero alcuni segnali di allarme riguardo alle modalità di implementazione delle tecnologie. Nella puntata di questa settimana abbiamo parlato con Maitê Bezerra, analista principale di Omdia per i veicoli definiti dal software.

Esaminiamo le conclusioni più significative del sondaggio SDV e le analizziamo dal punto di vista delle diverse regioni e dei diversi sottogruppi, per capire cosa possiamo trarne per comprendere l'evoluzione dei veicoli definiti dal software. Si tratta di un aggiornamento davvero interessante del sondaggio di quest'anno rispetto a quello dello scorso anno. Non vediamo l'ora di condividerlo con voi. Cominciamo!

1:29 Presentazione dell'ospite: Maitê Bezerra

Benvenuti su The Garage. Siamo davvero entusiasti di avere qui con noi oggi Maitê Bezerra. Maitê, benvenuta su The Garage. Hai il grande onore di essere la prima ospite ad aver partecipato per tre volte a The Garage. Infatti, sei già stata qui molte volte per parlare, ad esempio, di quel sondaggio SDV di un anno fa e così via. Ma prima di addentrarci nell’argomento, vorrei darti la possibilità, in qualità di nostra ospite, di presentarti e di raccontarci della tua azienda e del tuo ruolo.

Grazie, John. Innanzitutto, grazie per avermi invitato per la terza volta. Sono analista senior principale nel settore dei veicoli definiti dal software e coordino le attività relative alla mobilità digitale per Omdia. È ormai da un po’ di tempo che considero i veicoli definiti dal software come una fase di transizione per l’industria automobilistica e sono davvero lieto di collaborare con te a questa indagine.

2:13 Passaggio da Wards Intelligence a Omdia

Allora, sai, so che hai lavorato a lungo per la Wards Intelligence, e penso che forse potresti spiegare ai nostri ascoltatori quali cambiamenti si sono verificati negli ultimi due anni.

Certo. È un’osservazione molto pertinente. Quindi eravamo tutte società del gruppo Informa, giusto? Io prima lavoravo per Wards Intelligence, ma ora abbiamo cambiato il nome in Omdia perché ci siamo fusi con l’Informa Research Group.

Ma ormai siamo sostanzialmente la stessa azienda, solo con un nome diverso.

Va bene. Fantastico. Allora, il sondaggio SDV: lo conducete ormai da diversi anni. Questo è il secondo anno che lo sponsorizziamo insieme a voi. L’anno scorso, tra le altre cose, abbiamo ampliato la dimensione del campione in modo da coprire più aree geografiche e un numero maggiore di persone. Potreste quindi iniziare parlandoci della metodologia del sondaggio e di quante risposte abbiamo ricevuto nell’ambito dello stesso?

Certo. Beh, è interessante che tu lo dica, perché siamo alla COVESA, e io ero alla COVESA nel 2024, dove ho presentato l’indagine. La dimensione del campione era di cento. Quindi sono molto soddisfatto del sostegno ricevuto, perché ora abbiamo un campione di cinquecentocinquantanove, lo stesso che avevamo l’anno scorso e che abbiamo ripetuto quest’anno.

E per quanto riguarda il nostro campione, cerchiamo sempre di ottenere una distribuzione equilibrata tra case automobilistiche e fornitori. Giusto? Quindi abbiamo il 50% di case automobilistiche e il restante 50% suddiviso tra fornitori di primo livello e fornitori di secondo livello. Cerchiamo inoltre di ottenere una distribuzione geografica rappresentativa.

Abbiamo quindi sette paesi in Nord America, in Europa e anche in Asia.

È fenomenale. E ci rendiamo conto di quanto fosse importante coprire tutto il mondo. Abbiamo anche capito che i dati erano così preziosi che volevamo davvero ottenere un campione di dimensioni adeguate. Ora abbiamo entrambi i nostri iPad qui perché ci sono tantissimi dati, e dobbiamo precisare che ciò di cui parleremo è solo una piccolissima frazione del contenuto totale del sondaggio, ma abbiamo cercato di estrapolare alcuni aspetti che abbiamo ritenuto davvero rilevanti. Innanzitutto, quali sono alcune delle conclusioni chiave che ne abbiamo tratto?

4:03 Conclusioni principali emerse dal sondaggio SDV

Direi quindi che la prima conclusione riguarda lo stato del settore. Se pensiamo al veicolo software-defined come a una tecnologia che va da zero a cinque livelli, i nostri intervistati ritengono che oggi ci troviamo tra il livello zero e il livello due. Giusto? Quindi il livello due è il massimo che abbiamo raggiunto finora. Giusto.

E non stiamo parlando di guida autonoma, secondo i livelli SAE. Si tratta dei livelli di maturità SDV, che presenteremo nella prossima diapositiva. Ma scusa, per favore, dicci.

No. Sono contento che tu faccia questa distinzione tra le due cose. E secondo i nostri intervistati, raggiungeremo il livello tre dell’SDV entro il 2030.

Quindi, in realtà, siamo noi a dare il via a questa transizione.

La seconda cosa che abbiamo notato è stata quella che abbiamo definito “il grande riequilibrio”. I dati, ovviamente, continuano ad avere un’importanza fondamentale per il settore. Su questo non c’è alcun cambiamento. Tuttavia, nei risultati del sondaggio dello scorso anno, abbiamo riscontrato una forte attenzione alla monetizzazione dei dati, mentre ora stiamo assistendo – e ne parleremo più nel dettaglio – a uno spostamento verso la creazione di valore e di nuove capacità, piuttosto che alla semplice monetizzazione diretta dei dati. Una conclusione molto interessante.

Sì. Mi piace molto questa idea. Ma un altro aspetto davvero interessante è che, quando si pensa alla preparazione per i veicoli definiti dal software, si nota che molte delle tecnologie abilitanti saranno implementate nel prossimo futuro, ma che ci sia ancora un divario in termini di preparazione organizzativa. Quindi c’è una sorta di ritardo che va dai quattro ai sette anni tra la disponibilità tecnologica e quella organizzativa.

5:25 Comprendere i livelli di SDV

Quindi la tecnologia c’è, ma le aziende sono pronte ad adottarla? È davvero interessante. Esatto. Allora cominciamo proprio da questi livelli di SDV; magari potresti illustrarci i livelli di SDV e parlarci di alcune delle conclusioni a cui siamo giunti.

Quindi questa indagine si basa su questo quadro di riferimento con cui stiamo cercando di standardizzare i livelli SDV. Giusto? Ci sono molte figure di spicco nel settore che hanno definito questi livelli, e quello che stiamo cercando di fare è riunire queste persone per individuare gli aspetti comuni di tali livelli. Proverò quindi a spiegarli in modo molto semplice. Il livello zero corrisponde a un’auto non connessa, in cui il software rimane immutato a meno che non si porti l’auto in concessionaria. Il livello uno di SDV si ha quando è presente una connettività integrata e sono disponibili aggiornamenti del firmware OTA.

Al livello due dell'SDV, inizierete a introdurre nuove funzionalità over-the-air, ma solo nel sistema di infotainment. Al livello tre dell'SDV, aggiungerete nuove funzionalità a quasi tutti i settori e le aree del veicolo.

Livello quattro dell’SDV: astrazione completa dell’hardware e del software. Quindi, indipendentemente dalla versione hardware in uso, si ha accesso al software più recente, proprio come avviene oggi con l’iPhone. E il livello cinque dell’SDV è l’orchestratore degli agenti. È quando gli agenti diventano una sorta di cervello dell’auto e operano in modo autonomo all’interno del veicolo, ma collegano anche il veicolo al mondo esterno tramite il cloud o collegandosi a dispositivi dei consumatori o all’ITS.

Allora, John, abbiamo presentato questi livelli agli intervistati e abbiamo chiesto loro: "Dove pensate che si trovi la maggior parte dei veicoli che circolano oggi sulle strade?". E cosa abbiamo scoperto?

7:01 Situazione attuale dei veicoli in circolazione

Quindi, ad oggi, nel 2026, il livello predominante era il livello due, con circa il trenta per cento dei veicoli a quel livello, il che offre una certa possibilità di aggiornamento, seppur limitata. Ma guardando al 2030, si prevede che circa il 30% sarà al livello tre, che è ciò che chiamiamo un vero e proprio veicolo di prima generazione “software-defined”, con ovviamente una certa percentuale di veicoli a livelli superiori e una parte al di sotto di tale soglia. Si sta quindi delineando un passaggio dal livello due al livello tre nei prossimi quattro anni come punto centrale.

Il che ha senso. Ed è piuttosto interessante che il settore sia consapevole del fatto che siamo solo all'inizio del percorso.

Il prossimo aspetto che abbiamo esaminato è stata la tempistica relativa alle tecnologie chiave per i veicoli a guida autonoma (SDV). Questo grafico, che è piuttosto complesso – come potete vedere sullo schermo e vi illustreremo nel dettaglio – mostra quale fosse, secondo gli intervistati, la tempistica prevista per l’implementazione di ciascuna di queste tecnologie.

E quelle che vedete in cima alla lista, ovvero le prime quattro tecnologie, sono quelle per le quali oltre il 20% degli intervistati ritiene che siano già state implementate. Seguono poi una serie di altre importanti tecnologie di base che si attestano al di sotto del 20%, a partire da elementi quali l’architettura orientata ai servizi, le reti sensibili al tempo, la containerizzazione e gli hypervisor.

Ma poi la cosa interessante è stata guardare al futuro, a ciò che hanno detto gli intervistati. Quali erano le prospettive?

Ecco, questo è ciò che io chiamo un “precipizio di implementazione”. Giusto? Insomma, analizzando i dati, la maggior parte degli intervistati ritiene che le tecnologie alla base dell’SDV saranno implementate tra il 2026 e il 2027.

Quindi è proprio in quel contesto che si inseriranno le tecnologie abilitanti dell’SDV. Giusto? Allora, ho pensato che questa cosa sia davvero interessante, ma che sollevi anche, come dire, alcuni spunti di riflessione. Se tutti procedessero all’implementazione contemporaneamente, potremmo trovarci di fronte ad alcuni colli di bottiglia e potremmo avere qualche problema di interfaccia tra tutte le tecnologie. Quindi è importante prepararsi ad affrontare questa eventualità.

È interessante perché i partecipanti al sondaggio provenivano da OEM, fornitori di primo e secondo livello. Si tratta di un gruppo molto eterogeneo di persone. Se si osservano le barre del grafico, quella blu scuro a sinistra rappresenta i partecipanti che ritenevano che queste tecnologie fossero già state implementate. E poi la barra successiva, quella di un blu più chiaro con il contorno rosso.

Quindi, se si considera il quadro complessivo, si nota che si prevede che oltre il cinquanta per cento di tutte queste tecnologie venga implementato e, in alcuni casi, oltre il cinquanta per cento entro la fine del 2026/2027. Nelle prossime diapositive vedremo perché potrebbero esserci motivi di pessimismo e perché si tratti di una previsione così ambiziosa. Ma ciò che suggerisce, come avete detto, è il “precipizio” – cosa che trovo interessante – ovvero l’idea che molte di queste tecnologie siano proprio sull’orlo di essere implementate. E se così non fosse, magari non proprio nel 2026/2027, sicuramente stanno attraversando il processo di implementazione.

9:52 Una riflessione realistica sull’implementazione della tecnologia

E c'è un certo ottimismo riguardo a questi ingredienti, fondamentali per la produzione degli SDV.

Esatto. Il fatto di riconoscere che queste sono le tecnologie abilitanti. Giusto? Il che rappresenta un’evoluzione eccellente rispetto a dove eravamo qualche anno fa.

Giusto.

Giusto? Quando la gente si chiedeva: quali sono le tecnologie chiave per l’SDV?

Giusto.

Se guardiamo la diapositiva successiva, la chiamiamo “reality check”. Si tratta di un’analisi dei risultati del sondaggio relativi alle tecnologie indicate come già implementate. Si tratta quindi di un confronto retrospettivo tra quanto dichiarato dai partecipanti nel sondaggio dello scorso anno e quanto dichiarato in quello di quest’anno riguardo alle tecnologie già implementate in passato. Va sottolineato che questo sondaggio, condotto su un ampio campione, presenta un margine di errore pari a circa il quattro per cento.

Quindi bisogna prendere con le pinze i dati inferiori al quattro per cento. Quello che abbiamo osservato è che tre tecnologie mostrano un aumento, secondo quanto dichiarato dagli intervistati, delle implementazioni effettuate quest’anno rispetto all’anno scorso: le applicazioni containerizzate, gli hypervisor e le reti sensibili al tempo (TSN). Di queste, solo i carichi di lavoro containerizzati, con il dieci per cento, superavano il margine di errore. Gli hypervisor e le reti TSN, con il 5%, si sono attestati appena al di sopra del margine di errore, pur mostrando comunque una tendenza positiva per queste tecnologie. Tuttavia, al di sotto di questa soglia, emergono alcuni segnali di cautela riguardo ad altre tecnologie.

Sì. Quindi, quando si parla di tecnologie come COVESA VSS o i microservizi, notiamo che la percentuale di persone che dichiara che queste tecnologie sono state implementate è inferiore. Ora, ciò che questo dato indica – e come puoi vedere – rientra nel margine di errore. Quindi, in realtà, ciò che emerge è che non abbiamo riscontrato grandi progressi, giusto?

È molto probabile che l’implementazione di queste tecnologie sia più complessa di quanto queste persone pensassero. Quindi non è detto che siano state implementate appieno. Ma, sì, come dici tu, facciamo un passo indietro. A ben vedere, ciò che in sostanza emerge è che non abbiamo compiuto progressi significativi, ma stiamo comunque implementando questa tecnologia.

Quindi, ovviamente, bisogna prendere con le pinze il fatto che ci sia un po’ di rumore nel sistema, ma, a prescindere da ciò, ci sono motivi per essere ottimisti, anche se c’è ancora molta tecnologia da sviluppare. Abbiamo poi esaminato il futuro a breve termine.

12:04 Il futuro a breve termine dell'implementazione tecnologica

Si tratta quindi di un’analisi simile, ma non di ciò che è già stato implementato. Si tratta piuttosto di ciò che verrebbe implementato nel 2026/2027, secondo quanto emerso dal sondaggio dello scorso anno, rispetto a ciò che verrà implementato nel 2026, secondo il sondaggio di quest’anno. I risultati sono davvero interessanti. Cosa ne pensi?

È interessante perché stiamo parlando del “precipizio dell’implementazione”. La maggior parte delle tecnologie verrà implementata entro il 2026/2027. Ma se confrontiamo questo sondaggio con quello dell’anno scorso, la percentuale di persone in questa fascia è in realtà inferiore. Quindi le tempistiche si sono leggermente allungate. Giusto? Quindi, nel complesso, se si osservano queste tecnologie – hypervisor, microservizi e così via – è vero che verranno implementate, ma direi che quella tempistica del 2026/2027 in realtà è più vicina al 2027/2029, giusto? Quindi, se prendiamo questo sondaggio e facciamo un passo indietro, possiamo effettivamente affermare che queste tecnologie abilitanti saranno implementate entro la fine di questo decennio.

13:01 La varietà dei casi d'uso dell'AI

Quando si conduce un sondaggio, è importante porre le domande in modi diversi, perché spesso si riescono a individuare delle tendenze: ad esempio, in una domanda può emergere ottimismo, mentre in altre può prevalere il pragmatismo. E ciò che emerge è che queste tecnologie si trovano a un bivio. Sono alle soglie di una svolta nella diffusione, il che è positivo per il settore. Ma non dovremmo, per così dire, cantare vittoria e dare per scontato che tutte queste cose accadranno nel prossimo anno; dobbiamo invece tenerle d’occhio da vicino. Interessante. Uno degli aspetti particolarmente degni di nota è quello degli hypervisor e delle macchine virtuali, di cui abbiamo parlato in precedenza: si tratta di un settore in crescita.

In realtà, l’ottimismo riguardo a quell’implementazione è davvero calato. Si tratta di un dato degno di nota che, nel sondaggio di quest’anno, ha registrato un calo rispetto a quello dello scorso anno.

Sì. E penso che questo sia, beh, possiamo considerare, ovviamente, i fattori esterni che determinano questa sorta di, sai, non direi mancanza di ottimismo, ma in realtà è una presa di coscienza. Giusto? Sì.

C'erano i dazi, c'è la situazione geopolitica. Ma credo che, quando si parla di hypervisor, il dibattito su dove debbano essere eseguiti i carichi di lavoro sia ancora aperto. Dobbiamo mescolare i carichi critici con quelli di infotainment? Quindi penso che il problema rimanga: come separare questi diversi carichi di lavoro?

Questa è ancora una domanda.

Sono d’accordo. Penso che per me sia uno degli aspetti più interessanti da osservare, perché diversi fornitori di chip – che si tratti di tier 1 o tier 2 – hanno tutti una visione leggermente diversa al riguardo. E c’è… abbiamo anche affrontato un altro argomento, che oggi non riassumeremo qui, riguardante le architetture dei veicoli, e ciò che si nota è un’enorme diversità di approcci. Verrebbe da pensare che a questo punto, se si pensa agli smartphone e ad altri dispositivi in cui l’architettura è piuttosto chiara e così via, nei veicoli si osservi ancora un’enorme eterogeneità. E credo che ciò si rifletta proprio in questi hypervisor, perché non riguarda solo l’hardware, ma influisce anche sul software e sul suo funzionamento.

Hai proprio ragione. Sai, di solito la chiamo “architettura ibrida”, come la definiscono in molti. Io invece la chiamo “architettura zonale ibrida”. Giusto? Non solo “zonale”, perché ognuno ha un modo diverso di interpretare il concetto di “zonale”.

È vero. È vero. Sì. Assolutamente. Passiamo ora ai dati. Siamo qui alla COVESA e, come sapete, nonostante un certo scetticismo riguardo all’implementazione del VSS, siamo comunque tutti qui perché crediamo nell’importanza dei dati.

15:17 Cambiamenti nelle strategie di monetizzazione dei dati

Crediamo nell’importanza della standardizzazione dei dati relativi ai veicoli e stiamo assistendo a una loro diffusione, anche se forse un po’ più lenta di quanto pensassimo. Abbiamo anche chiesto ai partecipanti al sondaggio: quali casi d’uso della raccolta dati fornirebbero il maggior valore agli OEM? E una delle tendenze interessanti, come abbiamo accennato all’inizio, è stata la risposta dello scorso anno: la risposta numero uno, di gran lunga, era la monetizzazione dei dati dei veicoli, che, per sintetizzarla in qualche modo, equivale a far pagare direttamente per una funzionalità. Pagate per questa funzionalità e ne ricaveremo ricavi diretti.

Si trattava del 51% degli intervistati: lo scorso anno era di gran lunga la risposta più frequente, con un ampio margine rispetto alle altre. Quest'anno la situazione è cambiata: il dato è sceso notevolmente. E il calo si è registrato anche a livello regionale.

Se si analizzano le risposte, lo scorso anno circa il 51% lo indicava come la prima scelta. Ora la percentuale è scesa al 44%.

Ma ci sono ancora numerose altre applicazioni dei dati che continuano ad avere un grande peso. E credo che la conclusione che ne abbiamo tratto sia che i dati sono ancora importanti, ma invece di far pagare direttamente per i dati, li stiamo utilizzando per creare altro valore. Quali sono stati alcuni degli altri aspetti emersi dal sondaggio?

Esatto. E penso che non si tratti solo di addebitare direttamente i costi, ma anche di ottenere questi dati grezzi e semplicemente venderli. Giusto? Credo che gli OEM si stiano rendendo conto che, innanzitutto, i dati potrebbero non avere il valore che pensavano inizialmente.

E poi c'erano alcuni problemi legati alla privacy e al consenso. Quindi, credo che ci sia anche la consapevolezza che questi dati possano offrire un valore aggiunto se vengono riutilizzati. Insomma, se si utilizzano questi dati per migliorare i propri prodotti e potenziare l'offerta. Giusto?

Quindi, se si osserva un miglioramento costante nell’ADAS e nello sviluppo di prodotti basato sui dati, si tratta di un fenomeno che ha preso piede. Giusto? Giusto. Quindi sono i dati che vengono utilizzati in altri settori dell’azienda.

Abbiamo inoltre riscontrato una divisione a livello regionale. È stato molto interessante analizzare separatamente le risposte di coloro che hanno indicato la monetizzazione dei dati come prima scelta.

Abbiamo esaminato la questione e la Cina registra un calo significativo rispetto all’anno scorso, quando il 59% degli intervistati affermava che la monetizzazione dei dati fosse importante. Ora la percentuale è scesa al 34%. E la mia conclusione – ne abbiamo parlato – è che la Cina non sta dicendo di non interessarsi ai dati, ma piuttosto che sta utilizzando i dati per migliorare i propri prodotti o per migliorare l’esperienza degli autisti e dei clienti, anziché far pagare direttamente l’accesso alle funzionalità legate ai dati. Credo che sia questa la mia interpretazione.

Anch’io. Ed è una tendenza molto forte anche negli Stati Uniti. Sì. Ora, c’è un aspetto interessante riguardo all’Europa di cui abbiamo discusso, perché in Europa si continua a ritenere che la monetizzazione dei dati sia di per sé l’applicazione più importante per gli OEM. E potrebbe darsi che l’Europa disponga di un ecosistema più sviluppato per la monetizzazione dei dati. Ci sono state molte iniziative in questo ambito e in materia di condivisione dei dati da parte degli OEM.

Una solida tutela della privacy in Europa…

Esatto. Esatto. Oppure potrebbe anche darsi che, per quanto riguarda l’implementazione delle tecnologie SDV nei veicoli di serie, altre regioni siano leggermente più avanti rispetto all’Europa. L’Europa sta ora recuperando terreno. Quindi forse l’Europa dovrà ancora rendersi conto che c’è più valore nell’utilizzare effettivamente i dati internamente.

Sì. Vedremo, e più avanti nel sondaggio vedrai alcuni dati che mostrano come alcune prospettive europee su alcuni dati differiscano da quelle di altre regioni; il che non significa che siano sbagliate, ma che si tratta semplicemente di una prospettiva diversa. Diversa. Sì. Abbiamo anche esaminato come la strategia sui dati variasse a livello regionale in generale, e qui sono emerse alcune tendenze davvero interessanti. Quali sono state alcune delle cose che hai osservato?

18:55 Variazioni regionali nella strategia sui dati

Quindi, quando si parla di monetizzazione dei dati e dei veicoli, ne abbiamo già parlato. Giusto? In alcune regioni si sta registrando un calo. Ma un aspetto che risulta forte ovunque è l’utilizzo dei dati dei veicoli per migliorare i sistemi ADAS e la guida autonoma.

Abbiamo inoltre assistito a un crescente ottimismo riguardo alla guida autonoma, soprattutto ora che esistono sistemi end-to-end in grado di gestire situazioni che i tradizionali sistemi basati su regole non erano in grado di affrontare. Notiamo inoltre che i sistemi ADAS stanno diventando uno standard imprescindibile in Cina, con BYD che li sta introducendo nella propria gamma di veicoli.

Molte, moltissime regioni hanno requisiti più severi. In Europa i requisiti relativi alla frenata automatica di emergenza sono più severi. Il sistema di mantenimento della corsia sta diventando sempre più comune.

E credo che ciò dimostri la consapevolezza che non possiamo considerare l’ADAS e la guida autonoma come un problema già risolto. Li consideriamo piuttosto come un problema in continua evoluzione, man mano che approfondiamo le nostre conoscenze, raccogliamo più dati e apportiamo miglioramenti.

Esatto. Esatto. E poi, lo sviluppo dei prodotti basato sui dati: mi piace perché riflette proprio il modo di pensare degli OEM, ovvero: “Posso davvero costruire un modello di business sostenibile se utilizzo i dati, capisco i miei clienti, comprendo come si comportano i miei prodotti e li miglioro”. Giusto?

Un’altra tendenza interessante che abbiamo notato è stata la personalizzazione dei veicoli, un tema di cui abbiamo parlato anche nel podcast con Roger Lanctot. Abbiamo discusso dell’importanza della personalizzazione. A livello regionale, però, gli intervistati erano divisi su questo punto. In Cina si riteneva che la personalizzazione fosse di gran lunga un aspetto chiave per la creazione di valore. E si vedono molti OEM cinesi, che in alcuni casi provengono dal settore dell’elettronica di consumo, adottare un approccio fortemente orientato al cliente e incentrato sulle sue esigenze.

Al contrario, se si considerano gli Stati Uniti, l'Europa e persino il Giappone, l'importanza della personalizzazione è risultata molto inferiore nel sondaggio. Una tendenza davvero interessante.

Mi piace davvero molto. È un modo davvero diverso di concepire l’auto. Giusto? Sì. Ed è proprio questo che crea valore.

E so che in Cina, ad esempio, si pone grande enfasi sull’integrazione con l’esperienza digitale delle persone in senso più ampio, con la casa intelligente e cose simili. Direi che questo fenomeno è probabilmente meno diffuso in altre regioni, in parte a causa della minore standardizzazione e delle differenze, come sapete, tra le diverse regioni, stati e località. Un altro aspetto che abbiamo notato è che, se si considerano altri utilizzi della strategia dei dati, esistono diverse categorie che abbiamo suddiviso in parti più piccole. Abbiamo esaminato la diagnostica per ridurre o evitare i richiami, la diagnostica per migliorare l’esperienza di servizio e la fidelizzazione dei clienti, nonché lo sviluppo e il miglioramento dei prodotti basati sui dati, come avete menzionato.

Se consideriamo quelle che abbiamo suddiviso in piccole fette come un’unica grande fetta, rappresenterebbero di gran lunga l’utilizzo principale, e lo vedremo tra poco in altri dati. Quindi, l’utilizzo dei dati per potenziare i prodotti, per migliorare la qualità e per rafforzare la fedeltà dei clienti è chiaramente un fattore di creazione di valore secondo gli intervistati in tutte le regioni.

Sì. E qui ha avuto conferma. Credo che abbia riscosso davvero un grande successo. Abbiamo ricevuto molti riscontri da parte delle persone, delle case automobilistiche e dei fornitori, secondo cui questa è effettivamente la tendenza del momento.

Sì. Vorrei precisare che qui alla COVESA, proprio questa mattina, abbiamo presentato questo documento ai partecipanti all’assemblea generale dei soci della COVESA, e diverse persone, come dici tu, ci hanno fatto sapere in seguito di aver apprezzato molto le conclusioni; in realtà, molte delle conclusioni che ho esposto hanno trovato riscontro tra i presenti dopo la nostra presentazione.

22:15 Il ruolo dell’ AI e nel settore automobilistico

Il che è fantastico.

Passiamo ora a AI.

Ovviamente, l’ AI e è fondamentale per la guida autonoma e i sistemi ADAS. Lo sappiamo bene. Quindi abbiamo chiesto ai nostri intervistati: tralasciando questo aspetto, poiché chiaramente sarebbe la prima scelta, quali altre applicazioni, oltre a questa, rappresentano casi d’uso per l’ AI e? E quali sono state alcune delle conclusioni?

Beh, è stato davvero interessante vedere che la diagnosi intelligente e la manutenzione predittiva sono risultate le principali applicazioni per AI. Esatto. Mi piace perché è un’applicazione incentrata sul veicolo. Giusto? Offre valore al cliente.

Un altro aspetto interessante è stato l’assistente " AI ". L’anno scorso, infatti, avevamo " AI " come assistente, che si è classificato all’incirca al quinto posto. Giusto?

Questa volta abbiamo aggiunto la componente agente e si trova proprio in primo piano. Sì. E credo che il punto che stai sottolineando sia che, quando si aggiunge l’elemento agente, l’assistente vocale non è più solo un assistente vocale. Si tratta infatti di un sistema autonomo che agisce per conto tuo in background, il che può migliorare la qualità del veicolo e la sua reattività.

Ora è importante precisare che, parlando dei livelli SDV, un sistema completamente autonomo di livello cinque è sicuramente, probabilmente, ancora davanti a noi. Ma la domanda, la domanda esatta del sondaggio era: quali sono i casi d’uso più promettenti dell’ AI e nei veicoli, oltre all’ADAS e alla guida autonoma? Quindi questo potrebbe essere uno sguardo al futuro. Ma come dici tu, è chiaro che l’ AI e agentico è chiaramente un elemento di creazione di valore a cui le persone stanno prestando attenzione. E ci sono molte aziende, tra cui Sonatus, che stanno dedicando molto tempo a concentrarsi su quell’area.

Per quanto riguarda gli altri argomenti di cui abbiamo parlato, penso che se si osservano altri casi d’uso di AI, ciò che abbiamo riscontrato è che, oltre a quei due casi di spicco, ovvero la diagnostica dei veicoli e i sistemi di AI , esiste un’ampia gamma di aspetti che erano praticamente alla pari, quali l’ottimizzazione delle funzionalità e i miglioramenti continui, la sicurezza informatica, i sensori virtuali, la pianificazione dei percorsi, il monitoraggio e la valutazione della sicurezza dei conducenti; tutti questi aspetti erano quasi alla pari in termini di casi d’uso. Quello che stiamo osservando, quindi, è una vera e propria diversità di utilizzi per l'AI. E nel complesso, credo che ciò offra un'enorme opportunità per il futuro.

E solo quelle funzionalità che il tuo telefono non è in grado di offrire.

È vero. Giusto? Perché penso che molte persone la pensino così e che alcune case automobilistiche stiano dicendo: “Beh, userò semplicemente il mio telefono per interagire con i veicoli, con i conducenti”. Ma la realtà è che molte di queste funzionalità richiedono una conoscenza dei sistemi del veicolo, non necessariamente in ambito di sicurezza critica, perché quella è un’altra questione. Tuttavia, coinvolgere l’ AI e nella comprensione e nel miglioramento dei veicoli, anche al di fuori del ambito della sicurezza, crea comunque un enorme valore aggiunto se si instaura una stretta integrazione.

Sì. E per quanto mi riguarda, questa è una strada diretta verso la monetizzazione.

Giusto. Sì.

Fantastico. E a proposito di manutenzione predittiva, una delle cose che abbiamo riscontrato è che si trattava di una priorità davvero costante tra tutti gli intervistati. Chi erano alcune delle persone che hanno risposto a questa domanda?

È stato davvero interessante perché a volte, quando si analizzano le diverse regioni, si notano molte variazioni, giusto, o aziende diverse. Ma, sapete, è al primo posto tra tutte queste aziende ed è molto forte in Cina. È davvero interessante osservare come la Cina stia investendo in modo significativo nell’ AI e e ponendo l’accento sull’uso dell’ AI e per la manutenzione predittiva dei veicoli. Stanno quindi comprendendo appieno che la qualità dei veicoli è ciò su cui dovrebbero concentrarsi in questo momento.

Esatto. La Cina si è dimostrata molto determinata su questo punto. Anche in Nord America, il 43% degli intervistati ha ritenuto che la manutenzione predittiva ( AI ) fosse una priorità assoluta. Lo stesso vale per i fornitori di secondo livello, il che è davvero interessante perché in genere si pensa che, se si intende attuare la manutenzione predittiva, i fornitori di secondo livello che producono sottocomponenti debbano essere coinvolti in questo processo se si vuole che abbia successo. Essi ne riconoscono il valore e questo significa che probabilmente stanno investendo in questo settore. C’è stato però un caso che si è distinto dagli altri.

C'è stato un caso a sé stante, ovvero la Germania. È piuttosto interessante notare che, nei propri investimenti nell'AI , abbiano dato pochissima importanza alla manutenzione predittiva, il che potrebbe indicare che ritengono di poter fare a meno dell'AI. È vero. È proprio così. Hanno priorità diverse.

Sì. Insomma, stavamo scherzando sul fatto che, come sai, la qualità tedesca e l’attenzione alla qualità sono famose e hanno una lunga tradizione. Quindi potrebbe essere che vogliano garantire la qualità in modo tale da non dover ricorrere a un “ AI ”, oppure che preferiscano utilizzare approcci più convenzionali per risolvere i loro problemi. Ma è comunque una tendenza interessante. E più in generale, abbiamo esaminato la monetizzazione e ci siamo chiesti quali tipi di funzionalità e servizi avrebbero generato maggiore fidelizzazione dei clienti o ricavi post-vendita. Quindi potrebbe trattarsi di fidelizzazione o di ricavi. Quali sono alcune delle cose che hai notato in questo ambito?

26:44 La manutenzione predittiva come elemento chiave

Beh, qual è di nuovo l'argomento principale? La manutenzione predittiva.

Giusto.

Il che, in sostanza, significa valutare la qualità del veicolo e il modo in cui esso offre valore in termini di guidabilità effettiva. Giusto? Tuttavia, notiamo anche che la guida autonoma occupa una posizione molto alta nella classifica, così come la personalizzazione avanzata. È interessante notare, però, che in questo ambito vi siano molte differenze a livello regionale.

Giusto? Ne parlerò un po’, ma quello che ritengo importante sottolineare è che gli OEM non possono davvero adottare un’unica strategia. Giusto? Una strategia valida per tutti.

È necessario disporre di una piattaforma software-defined sufficientemente flessibile da consentirvi di adattarla alle diverse regioni. Giusto?

Poiché la maggior parte degli OEM, nella maggior parte dei casi – non in tutti, ma nella maggior parte dei casi – vende i propri prodotti in tutto il mondo.

E riflettendoci, ne parliamo ormai da anni. Pensare di poter adottare una strategia unica valida per tutte le regioni non è un buon approccio. In alcuni casi ci sono differenze normative a livello regionale. Ci sono differenze in materia di privacy. Ci sono differenze nelle preferenze regionali. Pertanto, uno dei valori chiave che gli SDV possono apportare è la capacità di accedere a mercati diversi in tutto il mondo con una piattaforma hardware comune in modo riutilizzabile.

Esatto. E questo porta a un modello di business sostenibile. In questo modo è possibile offrire un’esperienza di intrattenimento di alto livello a bordo dei veicoli in Nord America, un aspetto che i clienti apprezzano molto. È possibile porre l’accento sulla guida autonoma in Giappone o in Cina, dove è molto apprezzata, sulla manutenzione predittiva in Nord America o sulla personalizzazione dell’esperienza di guida, che è molto apprezzata in Giappone.

È il secondo anno consecutivo che devo sottolineare come la guida autonoma in Europa fosse poco diffusa lo scorso anno, continui a esserlo e abbia subito un calo. Credo che agli europei piaccia semplicemente guidare la propria auto e vogliano avere il controllo su ciò che fanno. In Cina, invece, è molto diffusa e in crescita, così come in Giappone. Davvero interessante.

Sì. Ma chi lo sa? Con i nuovi sistemi, quelli end-to-end, penso che forse, prima o poi, vedremo cambiare alcune opinioni in Europa.

Nell’ultimo articolo dedicato a questo argomento abbiamo parlato di manutenzione predittiva. Si tratta di un tema su cui Sonatus si è concentrata molto. Notiamo un grande interesse da parte dei nostri clienti in questo settore e stiamo lavorando in modo molto approfondito sul nostro prodotto “ AI Technician”. È stato davvero interessante analizzare questi dati, perché hanno dimostrato che la manutenzione predittiva si è distinta in diversi ambiti.

È risultato essere il principale caso d'uso dell'AI , al di fuori della guida autonoma. Il 34% degli intervistati lo ha indicato come l'uso principale dell'AI. È anche il principale fattore di crescita dei ricavi e di fidelizzazione. Il 44% degli intervistati lo ha indicato come il fattore principale.

Inoltre, è stato costantemente considerato di grande valore sia dalle aziende di primo e secondo livello, sia dalle case automobilistiche e dai fornitori. Tutte e tre le parti hanno affermato che si trattava di un fornitore fondamentale e di un fattore chiave per la creazione di valore. Molto interessante.

Molto interessante. Credo che questo sarà sicuramente il punto centrale per il futuro del settore. E, ribadisco, ne sono contento. È proprio su questo che il settore dovrebbe concentrarsi nuovamente per migliorare i veicoli.

Renderli migliori, migliorando l’esperienza di fidelizzazione. Poco fa stavamo parlando di quanto la fidelizzazione dei clienti sia incredibilmente preziosa per gli OEM. Acquisire nuovi clienti è difficile. Quindi, se si riesce a fidelizzare un cliente, è molto meglio. Se riusciamo a migliorare l’esperienza di assistenza e la qualità, il conducente tornerà da voi e acquisterà un altro veicolo in futuro.

E hai toccato un punto davvero importante, ovvero la differenziazione. Infatti, con il passaggio ai veicoli definiti dal software, molti OEM si preoccupano di come riusciranno a differenziarsi e a mantenere il proprio punto di forza. Ora, se ci si concentra sulla qualità e sulla capacità di mantenere il veicolo in circolazione a lungo, oltre che sulla possibilità di dotarlo di nuove funzionalità nel tempo, penso che tu stia decisamente andando in quella direzione.

30:28 Come consultare i risultati del sondaggio

Fantastico. Beh, Maitê, si tratta di un’indagine davvero imponente.

Parliamo con le persone di come possono accedervi. Sul sito web Sonatus, molto presto vedrete un link; lo inseriremo nelle note del programma. Ci sarà il sondaggio e potremo fornirvi alcune delle sue conclusioni principali. E se le persone volessero approfondire ulteriormente l’argomento, potranno contattarvi; le vostre informazioni di contatto saranno riportate anche nelle note di questa puntata. Potranno contattarvi presso Omdia per saperne di più su questo sondaggio.

Sì. E scopri di più sulle altre domande. È un sondaggio molto ampio, e la cosa mi entusiasma molto.

Grazie come sempre per essere qui con noi ogni anno. È un vero piacere. L’abbiamo fatto anche l’anno scorso al COVESA ed è emozionante riviverlo. E grazie per aver aderito a questa importante iniziativa volta a comprendere il settore.

Grazie.

Se ti piace quello che stai vedendo in questo episodio, metti “Mi piace” e iscriviti per vedere altri contenuti simili; speriamo di rivederti molto presto in un altro episodio.