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AI agentica e robot tra i target principali dell' industria cinese al 2030

L'obiettivo di Pechino è aumentare le spese di ricerca e sviluppo in questi ambiti del 7% l'anno fino a fine decennio. Nel 2025 il settore dell'AI ha raggiunto un valore di 174 miliardi di dollari in Cina con 6.200 imprese attive. Nel 2024 oltre 1,2 miliardi di dollari sono andati al finanziamento di startup impegnate nello sviluppo di robot umanoidi


05/03/2026 15:29

di Pier Paolo Albricci - Class Editori

settimanale

Tra i principali target industriali per piano quinquennale 2026-2030 in discussione in Cina nell'assemblea delle Due Sessioni c'è lo sviluppo e la difussione dell'inteligenza artificiale e uno dei suoi corollari applicativi, i robot umanoidi.

Secondo una bozza del 15° piano economico quinquennale, il Paese incoraggerà le innovazioni tecnologiche in settori quali l'intelligenza artificiale multimodale, l'intelligenza artificiale agentica e l'Embodied AI, ed esplorerà percorsi di sviluppo dell'intelligenza artificiale generale, facendo leva sui risultati raggiunti nel 2025. 

L'anno scorso il settore dell'AI ha raggiunto un valore di 1.200 miliardi di yuan (circa 174 miliardi di dollari) e il numero di aziende che si occupano di AI ha superato le 6.200, secondo quanto indicato da Li Lecheng, ministro dell'industria e della tecnologia informatica.

Complessivamente, l'obiettivo di Pechino è quello di aumentare la spesa per ricerca e sviluppo a un tasso medio del 7% ogni anno fino al 2030. Lo scorso anno la spesa totale in ricerca e sviluppo in questo ambito è aumentata di oltre l'8%, raggiungendo circa 565 miliardi di dollari.

Li ha specificato che i modelli di intelligenza artificiale sviluppati in Cina stanno guadagnando popolarità a livello globale, come segnala il fatto che le app di AI open source si sono classificate al primo posto a livello mondiale per download, nel 2025. Pechino ha inoltre occupato una "posizione di leadership mondiale" nella biomedicina, nella robotica e nella tecnologia quantistica, oltre all'AI.

Lo sviluppo della robotica umanoide sarà un'altra direttrice del piano quinquennale. In questo settore gli investimenti sono in forte crescita negli ultimi anni. Il finanziamento globale alle startup del settore, quasi irrilevante all'inizio del decennio, è cresciuto fino a raggiungere 1,2 miliardi di dollari nel 2024, secondo uno studio di Adrew Lee, analista di Capital Group.

DroidUp, Robot Era e X Square Robot sono solo alcune delle molte aziende di umanoidi nate in Cina dal 2020. In particolare, molte di queste startup sono nate all'interno di università o mantengono stretti legami con istituzioni accademiche, e diverse hanno ottenuto finanziamenti da grandi multinazionali come Alibaba Cloud, Tencent e Huawei.

Nonostante gli avanzamenti nell'AI abbiano accelerato i progressi in questo ambito, diversi ostacoli chiave impediscono ancora l'adozione degli umanoidi su larga scala. Per prima cosa, gli umanoidi devono basarsi su enormi quantità di dati reali per imparare attraverso tentativi, errori o imitazione. La maggior parte degli umanoidi esistenti è parzialmente autonoma, con attività preimpostate sotto la supervisione umana o del sistema.

Gli umanoidi pesano in genere tra i 50 e i 70 kg, e operano solo per 1-2 ore per carica e le batterie continuano a essere pesanti e costose, influenzando l'impiego pratico dei robot. Ci sono poi sfide legate all'affidabilità meccanica dal momento che camminare e manipolare oggetti richiede motori e giunti in grado di resistere a varie richieste operative.

I primi modelli sono soggetti a surriscaldamento e usura meccanica. Infine, i costi: un'unità avanzata come l'Atlas della Boston Dynamics può arrivare a costare fino a 150.000 dollari. Anche gli umanoidi concepiti per incarichi specifici costano in genere diverse decine di migliaia di dollari l'uno.

Affinché il settore dei robot umanoidi raggiunga il pareggio economico, sarà probabilmente necessario conseguire vendite annue di almeno 100.000 unità, una soglia analoga a quella che ha recentemente portato i robot collaborativi vicino alla redditività. Per andare oltre il pareggio e beneficiare della solida redditività osservata nel mercato dei robot industriali, che supera le 500.000 unità annue, gli umanoidi dovrebbero arrivare a livelli di produzione comparabili.

Considerando che le attuali consegne di robot umanoidi sono ben al di sotto di questi livelli, saranno necessari almeno cinque anni prima che il settore si avvicini anche solo al pareggio economico, secondo l'analisi, mentre una reale redditività resterà un obiettivo di più lungo periodo.

Nonostante il settore sia ancora in uno stadio iniziale, il governo cinese vede negli umanoidi una priorità strategica dal momento che l'industria ha sviluppato capacità e know-how notevoli nei componenti di base, motori elettrici, elettronica di potenza, batterie e sensori, gli stessi che sostengono l'industria dell'auto elettrica.  

Di conseguenza, molti fornitori automobilistici cinesi stanno riconvertendo i propri prodotti per gli umanoidi. Società come Zhejiang Sanhua Intelligent Control e Ningbo Tuopu Group, che in origine realizzavano componenti termici e del telaio per veicoli elettrici, avrebbero iniziato ad assemblare i moduli articolari destinati all'umanoide Optimus di Tesla. L'ampio ecosistema cinese di elettronica e automotive (motori, riduttori, batterie al litio, moduli per fotocamere, ecc.) consente di reperire gran parte dell'hardware "corporeo" dei robot umanoidi a livello locale e su scala industriale.

Il settore cinese dei robot umanoidi è al momento altamente frammentato, secondo l'analisi si Lee, con specialisti distribuiti tra componenti quali servomotori, riduttori, sensori e attuatori. Questa struttura favorisce una rapida espansione a costi competitivi, grazie a catene di approvvigionamento locali ben sviluppate, lasciando al contempo spazio a possibili consolidamenti man mano che emergeranno standard comuni.

Il sostegno statale favorisce il "test in produzione", con l'impiego delle prime unità in fabbriche e siti logistici per raccogliere dati operativi e perfezionare hardware e software di controllo. Ciò genera cicli di apprendimento rapidi, ingegneria pragmatica e strutture di costo che permettono un impiego su larga scala nel breve periodo. (riproduzione riservata)



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