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Internet of Things

AUTONOMOUS THINGS TREND RESEARCH

LA TRANSIZIONE DALL’AUTOMAZIONE ALL’AUTONOMIA AVANZA A PIENO RITMO

Quanto siamo lontani dalla diffusione di Robot e Droni a guida autonoma?

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COSA CI RISERVA IL FUTURO?

Grazie a SONAR Trend Platform, Reply è in grado di creare una panoramica e una mappatura dei trend rilevanti sull’ “Autonomous Things”, in base alla loro presenza negli articoli di esperti del settore, nei mass media, nei brevetti e nelle pubblicazioni scientifiche.
Scopri di più sulla ricerca condotta da Reply sugli attuali sviluppi nel campo dell’automazione e dell’autonomia.

Quanto è autonomo il MONDO IN QUESTO MOMENTO?

I progressi nell’IA hanno stimolato la nascita di diverse “Autonomous Things” (ATs) come droni, robot e veicoli adatti a svolgere operazioni in precedenza svolte dagli esseri umani. Mentre gli elettrodomestici autonomi sono largamente commercializzati, le auto a guida autonoma o i droni con passeggeri hanno davanti a sé almeno un decennio prima di passare alla produzione su scala industriale.

drone robot car

Grazie ai progressi significativi nel campo delle tecnologie innovative quali IA, Lidar, Computer Vision e 5G, è previsto che la tecnologia autonoma evolva da soluzioni stand-alone ad un insieme complesso di sistemi intelligenti collaborativi che controllano ambienti non strutturati.


LO SVILUPPO DELLE AUTONOMOUS THINGS


Level 0

Level 1

Level 2

Level 3

Level 4

Level 5

AUTONOMOUS
VEHICLES

Houdina Radio Control
demonstrates a radio-controlled
"driverless" car (1925)
VaMP AV drives
(almost) completely
autonomous for
2,000 km (1995)
Darpa Self-
Driving Car
Grand
Challange
(2004)
Tesla releases-
its Autopilot
software update
(2015)
Level 4
Autonomy
expected
(2020-22)
The earliest forecast
for driving fully
autonomous (2030)
"Phantom Auto"
demonstration in
Milwaukee (1926)
First truly automated car
developed by Japan's
Tsukuba Mechanical
Engineering Laboratory
(1977)
First self-driving
car goes for a
test drive (1986)
Start of Google
Self-Driving project
Waymo (2009)
Launch of first
Level 3 Autonomy
car Audi A8 (2017)
33 million
autonomous
vehicles will be
sold globally
(2040)
1920
1930
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
2020
2030

ROBOTS
& DRONES

Term "Robot"
first used by
Czech writer
Karel Capek
(1921)
Alan Turing
develops
Turing Test
(1950)
SRI develops
mobile robot
"Shakey" (1966)
Robot "Kismet"
interacts emotionally
with humans (1998)
Autonomous vacuum
cleaners iRobot and
Electrolux (2002)
First drone delivery
by Amazon (2016)
Uber Elevate is planning shared
air transportation between and
within cities (2023)
William Grey
Walter develops
first autonomous
robot (1948)
First digitally
operated and
programmable
robot (1954)
The first service
robot "HelpMate"
begins work at
Danbury Hospital
(1988)
NASA
deploys first
autonomous
robotic system
"Sojourner" on
Mars surface
(1997)
Honda releases
humanoid robot
"Asimo" (2000)
Robot demonstrates
self-awareness (2015)
Wing Aviation is the first
unmanned airline in the
US (2019)
40 of the world's
largest economies
permit routinely
operated autonomous
drones (2022)

DALL’AUTOMAZIONE ALL’AUTONOMIA

Supportate dall’intelligenza artificiale e dal machine learning, le tecnologie autonome consentono alle "cose" di muoversi e interagire liberamente senza un controllo fisico attivo o la supervisione di un operatore umano. La tecnologia è ancora in fase di sviluppo ma i rapidi progressi stanno spingendo verso un mercato globale in crescita. I seguenti cinque livelli di autonomia descrivono come la tecnologia stia già assumendo compiti e responsabilità dagli operatori umani:
Livello 1
Assistenza
La macchina è prevalentemente controllata da operatori e offre funzionalità di assistenza.
Livello 2
Automazione parziale
La macchina possiede funzioni automatiche ma l’operatore deve restare vigile e monitorare le procedure in ogni istante.
Livello 5
Autonomia completa
La macchina è in grado di decidere e agire indipendentemente dagli operatori.
Livello 4
Automazione elevata
La macchina è in grado di svolgere tutte le funzioni in certe condizioni. Un operatore può avere l’opzione del controllo.
Livello 3
Automazione condizionale
Un operatore deve essere presente ma non è richiesto che monitori le procedure; tuttavia, deve essere in grado di assumere il controllo con preavviso.

I TREND SECONDO IL MODELLO HYPE CYCLE

Di seguito è riportata una sintesi che illustra i trend rilevanti nel campo delle "Autonomous things" e delle tecnologie abilitanti, sulla base dei dati presenti su media commerciali, mass media, brevetti e pubblicazioni scientifiche.

Click on the legend labels to select/deselect.

ESTABLISHED
TRENDS

Trends with an above average number of articles over the last 12 months, but declining or low growth compared to 12 months before

NICHE
TRENDS

Trends with a low number of articles over the last 12 months, and declining or low growth compared to 12 months before.

BOOMING
TRENDS

Trends with an above average number of articles over the last 12 months, which is even higher than 12 months before.

UPCOMING
TRENDS

Trends with a low number of articles over the last 12 months, but with a high growth compared to 12 months before.

Growth Volume

Timeframe: 2018 – 2019
For comprehensibility values for volume and growth are standardized and normalized (values from 0-100).

La freccia nell'illustrazione precedente, suggerisce uno sviluppo tipico del trend e un ciclo di vita che inizia con un campione piccolo e poi in crescita - prendendo in esame un numero relativamente ridotto di articoli e pubblicazioni scientifiche fino ad un trend più ampio e consolidato con crescita fissa, che è stata da lungo discussa in vari media ed è passata dall’essere trattata in circoli ristretti ad essere un argomento frequentemente dibattuto.

I DRIVER DELL'EVOLUZIONE


  • RILEVAMENTO IN PROFONDITÀ TRAMITE SISTEMI A SENSORI E TELECAMERE

    I progressi tecnologici e la riduzione dei costi di sensori, attuatori, radar, lidar e sistemi di telecamere, così come i progressi nel campo multi-sensor integration attraverso la fusione dei dati forniti da più sensori, migliorano il rilevamento in profondità per un movimento sicuro e automatizzato e rendono le cose autonome più reali.

  • DECISION MAKING RESA POSSIBILE DALLA TECNOLOGIA INTELLIGENTE

    I rapidi progressi in campi quali IA, ML e le Deep Neural Networks, stanno creando le condizioni per lo sviluppo di macchine realmente intelligenti che possono muoversi in autonomia. Gli investimenti nelle AT sono stati recentemente dominati dall’IA, al fine di superare gli ostacoli che ancora si sovrappongono al raggiungimento della piena autonomia.

  • CAPACITÀ DI ELABORAZIONE DI PROSSIMA GENERAZIONE

    Le "cose" autonome raccolgono un'enorme quantità di dati, soprattutto i veicoli senza conducente, che si ritiene possano generare 4 TB di dati al giorno. La prossima generazione di supercomputer e l’espansione delle reti 5G costituiscono un prerequisito per la tecnologia autonoma, consentendo l’elaborazione dei dati in tempo reale e un processo decisionale estremamente rapido.

Cose che stanno diventando autonome

Things that are becoming autonomous

1.ROBOT AUTONOMI E DRONI

I progressi nell’IA e nelle tecnologie di navigazione stanno portando ad una nuova generazione di robot autonomi e di veicoli senza pilota (Unmanned Aerial Vehicles, UAV), commercializzati in modo sempre più diffuso in ambienti indoor e outdoor e, per applicazioni quali retail, sicurezza e ispezioni, agricoltura, consegne, trasporto e gestione magazzino. I robot stanno evolvendo in modo sostanziale, diventando intelligenti, mobili e capaci di interagire e collaborare con la controparte umana. Nello specifico, l’area dei robot autonomi mobili sta sperimentando una crescita esponenziale, principalmente per via dell’espansione dell’e-commerce e il bisogno di ottimizzare la capacità e l’efficienza del magazzino. È questo il motivo per cui, lo scorso anno i droni utilizzati per le consegne hanno attirato molta attenzione su di sé, in particolare quando Project Wing ha ricevuto il via libera per operare i primi servizi di consegna commerciale via aerea in Australia e negli Stati Uniti, sebbene l’automazione condizionale rimanga un obbligo di legge per l’operatività con droni.

Sono stati gli attori principali, con la società di consegne autonome Nuro al primo posto, seguita da Fanuc, Yaskawa, Boston Dynamics – che ultimamente ha ampliato il suo raggio d’azione alla logistica e ai robot da magazzino – e ABB.

Robot mobili autonomi che sono stati consegnati nel 2018 a livello globale. Previsioni per il 2022: 350.000. (Interact Analysis)


NOVITÀ

Continental – Consegna a quattro zampe: Continental, società attiva nel settore automotive, ha presentato in occasione del CES 2019 la sua visione del futuro servizio di spedizioni, automatizzato e scorrevole: un pod elettrico autonomo miniaturizzato accoppiato a un robot elettrico a quattro zampe dalle sembianze canine per gestire l’ultima parte delle consegne.

DroneSeed – Silvicoltura di precisione: la startup DroneSeed, con sede a Seattle, utilizza droni, automazione e machine learning negli scenari post-incendio ripiantando la vegetazione e combattendo la diffusione degli incendi boschivi con sciami di droni e spray protettivi. Si tratta della prima e attualmente unica società ad aver ricevuto l’approvazione della FAA per operare carichi pesanti e l’irrorazione a sciame tramite velivoli aerei privi di pilota.

2.IL TRASPORTO CON VEICOLI A GUIDA AUTONOMA

La mobilità autonoma si sta affermando con un nuovo tipo di offerte di transport-as-a-service in diversi ambiti: dai commerciali robo-taxi ai bot per consegne a corto raggio fino ai servizi di consegna di cibo autonoma. La comparsa di questi nuovi servizi – per la maggior parte guidata dai big player dell’high-tech, dell’automotive, delle spedizioni e dell’industria alimentare – porta ad un'elevata presenza mediatica, mentre, in modo meno dirompente, in aree geografiche ben circoscritte iniziano ad affermarsi i servizi navetta a bassa velocità. Grazie a questi investimenti, il settore dell’autotrasporto autonomo è in costante crescita. Sta emergendo, inoltre, un nuovo tipo di veicoli in cui il design della cabina è orientato ai nuovi concetti di mobility-as-a-servic.

I robo-taxi incrementeranno i ricavi derivati dai servizi di viaggio in condivisione da 5 a 285 miliardi di dollari entro il 2030. (Goldman Sachs, maggio 2017)

Si risparmieranno 250 milioni di ore in spostamenti casa-lavoro all’anno grazie all’impiego di veicoli a guida autonoma. (Intel, giugno 2017))


NOVITÀ

MMay Mobility – Navette a guida autonoma a bassa velocità: la startup May Mobility, attiva nel settore dei veicoli a guida autonoma, si sta muovendo velocemente nell’ottica di impiegare veicoli autonomi su scala commerciale. È stata fondata due anni fa e da allora sviluppa navette autonome a bassa velocità che operano già lungo itinerari specifici in centri urbani del Midwest degli Stati Uniti. Dopo aver ricevuto 22 milioni di dollari di investimenti, la società sta pianificando l’espansione su scala nazionale.

TuSimple – Autotrasporto autonomo: la startup di autotrasporto autonomo TuSimple gestisce da tre a cinque tratte commerciali su base giornaliera per conto di 12 clienti convenzionati in Arizona. La società ha in programma di ampliare la propria flotta a 50 automezzi e di estendere il raggio di attività al Texas. Ha quindi recentemente concluso la raccolta di 95 milioni di dollari attraverso un round di finanziamento di serie D.

Tecnologie che rendono le cose autonome

Technology that makes things autonomous

1.TECNOLOGIE LIDAR E RADAR

Nonostante i progressi compiuti negli ultimi anni, sono ancora presenti degli ostacoli tecnologici da superare nell’ambito delle tecnologie autonome di base per quanto riguarda il rilevamento, la mappatura e l'elaborazione. Nel campo dell’hardware, è in corso un'aspra battaglia per raggiungere efficienza e riduzione dei costi: le soluzioni Lidar a stato solido stanno acquisendo sempre più importanza via via che diventano meno costose, più rapide e con risoluzione più elevata (si raggiungerà presto un prezzo inferiore ai 250 dollari per unità), dove alcuni approcci tendono invece a mettere in dubbio la necessità del Lidar in generale. Nell’ambito della tecnologia radar, l’attenzione è attualmente focalizzata su soluzioni 4D a elevata risoluzione, che promettono una maggiore accuratezza a fronte di costi inferiori. Oltre alla capacità della rete, necessaria per gestire la massiccia quantità di dati, sono indispensabili delle soluzioni software al fine di soddisfare i crescenti requisiti funzionali. Resta da vincere la sfida sulla sicurezza informatica.

Ouster, startup nel settore Lidar, raccoglie 460 milioni di dollari

Previsione di mercato dei Lidar a cinque anni (VentureBeat, marzo 2019)

L’ammontare di denaro che gli aggiornamenti e la prognostica OTA possono far risparmiare ai servizi di ridesharing. (Ricerca ABI, secondo trimestre 2018)


NOVITÀ

Aeva – 4D Lidar: fondata da Soroush Salehian e Mina Rezk, Aeva è una delle ultime arrivate nella Silicon Valley e ha sviluppato una soluzione “Lidar 4D” ad alta risoluzione e velocità in tempo reale. I sensori di Aeva emettono un raggio laser a bassa potenza che consente loro di rilevare la velocità istantanea di ciascun punto presente all’interno del frame di rilevamento con una portata fino a 300 metri. Nel 2018 ha ricevuto un finanziamento di 45 milioni di dollari e all’inizio del 2019 ha iniziato a collaborare con Autonomous Intelligent Driving, con il supporto di Audi.

Realtime Robotics – Pianificazione di una mobilità ultra-veloce: il processore “RapidPlan” e il software di prossima generazione di real time Robotics dovrebbero fornire soluzioni di pianificazione della mobilità rapide e a prova di incidenti per consentire a robot, veicoli autonomi e altri macchinari di navigare in ambienti dinamici e destrutturati in modo veloce e intuitivo. Il processore è attualmente in grado di risolvere problemi di pianificazionee della mobilità in meno di un millisecondo per itinerari inferiori ai 3000 punti.

2.TECNOLOGIE ABILITANTI

Oltre al contesto normativo, agli standard tecnologici e a un’infrastruttura intelligente adeguata, i progressi nelle tecnologie di base quali IA, ML, 5G, blockchain, cloud ed edge computing costituiscono un prerequisito per un futuro autonomo. Le conoscenze su IA e machine learning sono elementi indispensabili per creare sistemi decisionali, di percezione e di predizione autonomi, ragione per cui stanno attraendo i volumi più alti di investimento. Le reti 5G, caratterizzate da una trasmissione dati ad alta velocità costante e affidabile, d'altro canto, si stanno progressivamente espandendo grazie anche alle prime reti commerciali attivate negli Stati Uniti e in Corea del Sud.


Dopo sole 20 ore di formazione, l’auto a intelligenza artificiale ad apprendimento rapido di Wayve è già in grado di percorrere strade sconosciute in autonomia.

>40% della popolazione mondiale sarà raggiunta dal 5G entro la fine del 2024. (Ericcson, Novembre 2018)


NOVITÀ

Stocked Robotics – AI in una scatola: Stocked Robotics trasforma nel giro di due ore carrelli elevatori e macchinari industriali a guida manuale in uno sciame di muletti autonomi che utilizzano la sua piattaforma proprietaria Stocked Intelligence Engine for Robot Automation (SIERA) basata sull’IA. Afferma di essere l’unica azienda a offrire automazione per carrelli elevatori end-to-end priva di infrastrutture.

Uber & GM Cruise – Virtualizzazione AV open source: Uber e GM Cruise hanno reso disponibile il loro software di visualizzazione sul web, in modo che tutti possano utilizzarlo gratuitamente. Il sistema di visualizzazione consente ai tecnici di liberare e riprodurre alcuni intervalli per un’ispezione più ravvicinata. Molti operatori AV si affidano a sistemi di visualizzazione commerciali non progettati espressamente per le auto a guida autonoma.

IMPLICAZIONI PER LE AZIENDE


  • strip-0

    RIDUZIONE DEI COSTI E AUMENTO DELL’EFFICIENZA

    Le "cose" autonome sostituiranno sempre più il lavoro ripetitivo, pericoloso e in una certa misura intelligente fino ad ora svolto dalla forza lavoro umana, grazie alla possibilità di ridurre i costi e aumentare la produzione (ad esempio assicurando operatività 24/7 o processi decisionali real time e ottimizzazioni basate sull’intelligenza artificiale). Inoltre, i lavoratori saranno sempre più supportati da cobot autonomi che opereranno al loro fianco.

    Esempi:
    Con l'avvento del trasporto autonomo, i servizi di trasporto diventeranno più economici per i passeggeri grazie a un migliore utilizzo delle capacità e all’ottimizzazione delle rotte. L’utilizzo dei veicoli autonomi potrebbe essere ulteriormente ottimizzato spostando l’obiettivo principale dei viaggi in base alla domanda: ad esempio, dallo spostamento delle persone alla consegna delle merci al di fuori degli orari di punta.

  • PIÙ TEMPO LIBERO PER CLIENTI E DIPENDENTI

    Le "cose" autonome lasceranno moltissimo tempo libero agli esseri umani, sia nella vita privata sia in quella professionale. Le persone potranno impiegare diversamente il proprio tempo libero , aprendo opportunità di business per nuovi prodotti e servizi ed offrendo una migliore customer experience ( ad esempio durante viaggi, lavoro o a casa)

    Esempi:
    Servizi di mobilità autonoma che siano on demand, convenienti e porta a porta, e che mettano a disposizione veicoli dedicati a seconda di come i clienti preferiscano trascorrere il proprio tempo in viaggio, ad esempio dormendo durante viaggi a lunga percorrenza, intrattenimento a bordo, servizi di ristorazione, uffici a bordo, formazione e monitoraggio della salute o spazi benessere personale.

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  • strip-2

    COMPENSARE LE CARENZE DI MANODOPERA E LA DOMANDA DI NUOVE COMPETENZE

    Robot mobili, droni e veicoli sempre più sofisticati e autonomi rappresentano un modo per compensare la carenza di manodopera in alcuni settori di attività, ma anche per svolgere mansioni con un elevato livello di routine (ad esempio, le operazioni di carico e scarico). Il risultato sarà un lavoro più intelligente grazie alla tecnologia data-driven e all’IA, dove anche i profili professionali dovranno affrontare una trasformazione verso competenze più avanzate e trasversali.

    Esempi:
    Man mano che le “cose” autonome si evolveranno, saranno sempre più integrate e collegate in modo intelligente tra loro e all’ambiente. Saranno abbinate alla tecnologia vocale e all’intelligenza emotiva, coesistendo e interagendo naturalmente con gli esseri umani sul lavoro o nella vita privata.

  • AUMENTO DEI MODELLI DI BUSINESS “AUTONOMY-AS-A-SERVICE"

    Le aziende con scarsa esperienza nell’automazione e risorse limitate per l’acquisto di apparecchiature autonome potranno usufruire di un numero crescente di fornitori di servizi che offrono sistemi completamente automatizzati e non presidiati, assumendosi l’onere dell’installazione, la gestione e la manutenzione della forza lavoro autonoma.

    Esempi:
    Robot, droni o veicoli autonomi possono essere presi in leasing o noleggiati per varie attività come la pulizia, la spedizione, le ispezioni, la sicurezza, le operazioni di magazzino, i trasporti, ecc. anche nelle aziende più piccole, dove la proprietà di apparecchiature automatizzate oggi si è dimostrata economicamente non redditizia.

    strip-3

ECONOMIA DELLE Autonomous things

Man mano che le cose autonome si evolveranno, queste saranno sempre più integrate e collegate in modo intelligente tra loro e all’ambiente. Saranno abbinate alla tecnologia vocale e all’intelligenza emotiva, coesistendo e interagendo naturalmente con gli esseri umani sul lavoro o nella vita privata.


SONAR

SONAR è un innovativo Data-as-a-Service Tool per previsioni quantificate. Riconosce, confronta e analizza i trend esistenti e individua nuovi sviluppi in tempo reale.

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