Per sfruttare appieno il potenziale dei veicoli connessi è necessaria una rete affidabile e con la minima latenza possibile
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 realtà è invece più sfumata: 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 già sviluppato prototipi di Livello 4, utilizzati nei robotaxi, e stiano lavorando su modelli di Livello 5, privi di volante o pedali.
“Il punto di svolta non è solo tecnologico, ma infrastrutturale”, commenta Eric Hui Director Business Development – IoT Ecosystems, Asia Pacific di Equinix, società di infrastrutture digitali a livello globale. “Le 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 più simili a dispositivi digitali che a mezzi meccanici. Ma perché queste auto possano davvero ‘pensare’, ‘prevedere’ e ‘collaborare’ tra loro, è indispensabile un ecosistema distribuito che metta in sinergia cloud provider, reti mobili, infrastrutture edge, specialisti di AI e piattaforme di interconnessione neutrali”.
Tre casi emblematici di utilizzo dell’AI nell’automotive
Gli OEM stanno sempre più facendo affidamento sull’intelligenza artificiale per accelerare lo sviluppo di nuove funzionalità dei veicoli, con particolare attenzione a migliorare la user experience e la sicurezza. Pur avendo già raggiunto risultati significativi, quest’ultimi continuano a esplorare nuove opportunità e a spingere i confini di ciò che è possibile. Di seguito, tre casi emblematici in cui l’AI sta guidando il progresso nell’industria automotive.
1. Esperienza utente avanzata e servizi personalizzati
Gruppi automobilistici globali come Hyundai Motor Group sono costantemente impegnati a migliorare l’esperienza cliente attraverso l’installazione 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 ciò è stata creata, la piattaforma proprietaria HCloud che alimenta servizi avanzati di connected car (CCS) per oltre 10 milioni di abbonati, abilitando una connettività senza interruzioni per intrattenimento e applicazioni mobili.
Per sostenere l’aumento esponenziale delle esigenze di elaborazione in tempo reale, connettività fluida e scalabilità Hyundai ha quindi integrato HCloud in un’architettura 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.
2. Sicurezza e guida autonoma: test e validazione in real time
Tensor, un’azienda 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 così avanzato richiede valutazioni continue e rigorose in ogni fase dello sviluppo.
Per far fronte a ciò, l’azienda 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 è rappresentato dall’implementazione di Tensor in Medio Oriente, più precisamente nel data center di Dubai, che consente l’elaborazione dati in tempo reale e la valutazione dei modelli vicino alle operazioni dei veicoli, contribuendo a garantire una guida più sicura, precisa e affidabile per i clienti.
3. Accelerazione del design ADAS attraverso infrastrutture AI distribuite
Il team ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) di Continental si è trovato di fronte alla necessità 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.
Per fare ciò, l’azienda ha sfruttato l’infrastruttura 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.
Il filo che unisce questi casi: l’infrastruttura AI distribuita
Come sottolinea Simon Lockington, Senior Director, Solutions Architects – APAC di Equinix: “Tutti questi casi d’uso dimostrano l’importanza per gli OEM di dotarsi di infrastrutture AI distribuite ovunque risiedano i loro dati. Solo così le ‘software-defined cars’ 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”.
Perché la diffusione della mobilità autonoma non arriva all’improvviso, ma è il risultato di un ecosistema che lavora in sinergia: piattaforme AI più potenti, modelli addestrati su grandi volumi di dati, servizi cloud affidabili e infrastrutture in grado di collegare tutto questo senza interruzioni. Ed è qui che la tecnologia smette di essere una promessa e diventa un’esperienza quotidiana.
