Il digitale trasformerà il settore automotive? di Fabio Pressi

Il digitale sta stravolgendo il mondo automotive. Le case automobilistiche stanno progressivamente recependo i cambiamenti introdotti dalle nuove tecnologie e li stanno introducendo nel proprio settore, puntando alla open innovation e all’acquisizione di aziende tecnologiche con l’obiettivo di trasformare il veicolo in un oggetto intelligente e connesso.

A riprova di questo, al CES 2020, tenutosi il 9 gennaio a Las Vegas, il 50% degli stand automotive aveva al proprio interno un’azienda di Intelligenza Artificiale. Sono state esposte le nuove concept car, i prototipi delle autovetture del futuro dotati di soluzioni tecnologiche avanzatissime, come display che occupano l’intero abitacolo o telecamere posteriori che sostituiscono lo specchietto retrovisore. Già oggi l’auto potrebbe essere completamente autonoma e il prossimo passo è già stato presentato: la concept car di un veicolo volante. 

Ma è grazie alla raccolta dei dati e a una connettività sempre più veloce che un oggetto fisico può trasformarsi in un oggetto digitale. 

Gli algoritmi AI, infatti, per evolvere e migliorare, hanno bisogno di dati e un solo veicolo è in grado di generarne fino a quattro terabyte al giorno. 

In parallelo, stanno evolvendo vari servizi di mobility, sharing e micromobility. Raccogliere e incrociare informazioni da tutte queste fonti consentirà di fornire al cittadino un servizio multimodale. Come per esempio, la segnalazione di postazioni di parcheggio libere dove lasciare la macchina e trovare contestualmente un’auto elettrica in sharing per circolare in centro o nelle aree di chiusura del traffico.

In più, l’introduzione del 5G applicato a veicoli, strade, oggetti connessi, semafori intelligenti, ecc., fornirà un livello di connettività ancora più alto, anche se non strettamente necessario a tutti i servizi. L’infrastruttura che deve misurare temperatura o spostamento, per esempio, non ha bisogno di essere costantemente in rete, ma sarà utile ai servizi connessi con veicoli. 

Dall’aumento dei dati disponibili e dal miglioramento delle comunicazioni ci aspettiamo un arricchimento informativo anche a livello locale e la possibilità di rispondere a diverse finalità in modo flessibile. Bisogna quindi passare dal livello globale al livello locale e dalla quantità del dato alla sua qualità. Serve un’informazione puntuale e precisa perché un servizio macroscopico come quello di Google Maps non sempre è utile alle persone. Per esempio in autostrada, in caso di blocco del traffico, è probabile che i camion siano incolonnati a destra, anche per 30 km, e che le auto circolino sulla corsia di sorpasso. Google non è in grado di distinguere situazioni simili, ma chi analizza il traffico con black box può discriminare e fornire un livello di precisione dell’informazione molto diverso.

Inizialmente, la scatola nera trasmetteva dati e posizioni a intervalli di tempo e non permetteva di avere un’informazione tempestiva sul traffico. Oggi, invece, è sempre connessa e invia ogni secondo informazioni relative a posizione, velocità media, accelerazione, condizioni del manto stradale. 

Infoblu monitora quattro milioni di veicoli, che generano oltre centocinquanta milioni di posizioni al giorno. Inoltre gestisce l’app My Way, che a oggi ha fatto registrare oltre un milione e mezzo di download e ha circa duecentomila utilizzatori mensili. L’obiettivo è quello di aggregare tutti i dati forniti dai diversi attori della mobilità per fornire servizi diversi tramite un unico touchpoint. 

Il futuro di Infoblu resta B2B, per vendere servizi e analisi sui dati della mobilità e collaborare con varie realtà per fornire informazioni utili a chi sviluppa i servizi nel settore. 

Grazie alla quantità e alla qualità del nostro servizio, a Infoblu è stata affidata la raccolta dei dati di traffico per l’analisi dell’impatto ambientale generato dalla circolazione veicolare nel Bacino del Po, sottoposto a un monitoraggio particolare in quanto risulta essere uno dei territori più inquinati del Paese. A questo scopo stiamo adattando i dati di traffico per fruirli in modo diverso, ragionando in termini di KPI e creando dei modelli di analisi ambientali.