Le mani degli umanoidi e la fabbrica: Boston Dynamics elimina il mignolo, Tesla fatica

Boston Dynamics ha annunciato il 1 ottobre la nuova mano per il suo umanoide Atlas: quattro dita, 13 gradi di libertà, attuazione diretta e design pensato per la produzione di massa. La versione precedente aveva 7 gradi di libertà ed era progettata per afferrare oggetti vari. La nuova è costruita per manipolarli.

Il mignolo è sparito. Secondo The Robot Report, l'ingegnere meccanico Dylan Thrush ha spiegato che il team ha ritenuto che la destrezza extra non valesse i tre gradi di libertà aggiuntivi, oltre alle dimensioni, al consumo energetico e agli attuatori extra.

Prima di chiudere il design, il chief product and technology officer Zachary Jackowski ha chiesto al team di bendare mignolo e anulare per un giorno e di riferire. Tutti hanno concordato che la mano robotica non aveva bisogno di un mignolo.

"C'è sempre una certa dose di intuizione e sperimentazione. Si tratta di un compromesso tra obiettivi in competizione", ha dichiarato Alberto Rodriguez, direttore del comportamento robotico per Atlas, a The Robot Report.

La mano è dimensionata come una mano umana grande, il che determina la taglia degli attuatori. Boston Dynamics afferma di aver mantenuto una forza simile alla versione precedente. È costruita per simulazioni ad alta fedeltà, abilitando il reinforcement learning sim-to-real. L'azienda ha mantenuto l'attuazione diretta trasparente alle articolazioni con un singolo tipo di attuatore, incapsulato senza cavi fragili che attraversano le giunture.

La mano è la parte difficile

Le mani sono il punto in cui la storia degli umanoidi in fabbrica diventa costosa. Il 26 settembre, Ars Technica ha riferito che la fabbrica di Fremont di Tesla ha smesso di produrre la berlina Model S e l'SUV Model X a partire da maggio 2026, riassegnando i lavoratori della linea e gli ingegneri al lavoro su Optimus. La versione più recente, Optimus V3, si è rivelata difficile da sviluppare e produrre, secondo i report di The Information: le attrezzature della linea faticano ad allineare con precisione i componenti e ci sono limiti sulla velocità di avanzamento.

Tesla ha scalato la produzione a centinaia di robot a settimana e mira a più di 1.000 a settimana entro la fine del 2026. I lavoratori umani devono assemblare manualmente le mani e gli avambracci di Optimus, che insieme contengono oltre 100 piccoli componenti come viti. Il processo è imperfetto e intensivo, e i robot appena prodotti richiedono correzioni immediate. I sensori tattili nelle mani sono stati così poco affidabili che Tesla ha sviluppato un guanto di sensori sostituibile senza dover sostituire l'intera mano.

Elon Musk ha descritto Optimus durante la call sugli utili del secondo trimestre 2026 di Tesla come potenzialmente "il più grande prodotto di sempre", pur ammettendo che costruire un umanoide autonomo in grado di gestire molti compiti diversi è "una delle cose più difficili da risolvere".

Cinque milioni di robot, pochi umanoidi

IFR ha riferito il 24 settembre che il parco operativo globale di robot industriali è cresciuto del 9% fino a un record di 5.000.000 unità nel 2025, trainato da un aumento dell'11% nelle installazioni annuali: più di 600.000 nuove unità. Jane Heffner, presidente di IFR, ha affermato che la soglia dei cinque milioni è più del doppio rispetto a sette anni fa, con la crescita più forte in Asia.

La Cina ha installato 354.000 unità nel 2025, in aumento del 20% su base annua, rappresentando il 59% delle implementazioni globali. Gli Stati Uniti hanno superato il Giappone per diventare il secondo mercato più grande, installando quasi 38.500 unità, in aumento del 12%. La Germania, ancora il più grande mercato europeo con una quota del 41% delle installazioni UE, ha visto le vendite crollare dell'8% a meno di 25.000 unità.

Di fronte a quella base installata, i volumi degli umanoidi sono piccoli. Le cifre di IDC citate da TechNode il 29 settembre collocano le spedizioni globali di umanoidi a quasi 25.000 unità nella prima metà del 2026, in aumento del 432,1% su base annua, con la Cina che rappresenta il 77,9% di esse. IDC ha alzato la sua previsione per il 2030 a più di 750.000 unità. I rapporti degli analisti di Goldman Sachs citati in un articolo di SemiEngineering del 1 ottobre suggeriscono che le spedizioni annuali di umanoidi potrebbero superare le 6.000.000 unità entro il 2035, partendo da meno di 15.000 nel 2025.

Queste previsioni coesistono con lo scetticismo all'interno del settore. Bruno Siciliano, professore di robotica all'Università Federico II di Napoli, ha dichiarato a Il Sole 24 Ore il 1 ottobre che oggi non c'è un adeguato ritorno sull'investimento, citando la ripensata di BMW sull'uso di umanoidi Figure AI in una pianta in South Carolina. La versione completamente antropomorfa con le gambe, ha argomentato, non è sempre produttiva in un ambiente industriale per ragioni di costo, stabilità e movimento. Ha chiesto un atto europeo sulla robotica basata su AI con un budget di 30.000.000.000 euro e un obiettivo del 33% del mercato mondiale entro il 2035.

Dati, memoria e banco di prova

Il collo di bottiglia non è solo meccanico. Innodata ha aperto un laboratorio di motion capture il 30 settembre per generare dati di addestramento per umanoidi e robot industriali, e per validare in modo indipendente i dati sulle prestazioni generati internamente dai robot. Il suo vice presidente per la robotica e l'AI fisica, Franklin Tanner, ha dichiarato a The Robot Report che non c'è "sostituto per la motion capture 3D diretta", aggiungendo che un umanoide che pesa quasi 200 lb (90,7 kg) non può essere addestrato su letture approssimative. L'azienda ha citato l'esempio di un robot che solleva una tazza: per l'impugnatura o per la base, con liquido caldo all'interno, il contesto conta.

L'architettura della memoria è un vincolo più silenzioso. Un articolo sponsorizzato su SemiEngineering del 1 ottobre nota che il logging di coppia motore, velocità e posizione degli arti oltre i 10 kHz può rapidamente superare i limiti di durata della memoria non volatile convenzionale, spingendo i design verso NVM distribuita per la gestione del boot, la telemetria e la sicurezza funzionale.

La sicurezza nei test sta anche cambiando. VicOne LAB R7 ha descritto il 1 ottobre test in cui il testo su un poster era trattato come un'istruzione e cambiava il movimento di un cane robot, e audio inudibile creato appositamente cambiava il comportamento simulato di un robot di servizio ospedaliero che girava su hardware NVIDIA. A un evento di bug bounty sulla robotica, i ricercatori hanno iniettato un messaggio ROS 2/DDS in un robot che gli organizzatori si aspettavano rimanesse fermo in un'impostazione di controllo sicuro. Si è mosso.

Sul fronte della fabbrica, Maven Robotics ha dichiarato a The Robot Report il 1 ottobre di aver raccolto 100.000.000 di dollari dal 2024, di far funzionare i robot 16 ore al giorno, cinque giorni a settimana con un uptime fino al 99%, e di raggiungere i 3 m di altezza mentre trasporta carichi di 30 kg. ANYbotics ha lanciato Shift lo stesso giorno, una piattaforma per missioni di ispezione multi-robot che trasforma le anomalie confermate in ordini di lavoro all'interno di SAP, IBM Maximo e GE Vernova APM. Inbolt, un'azienda parigina di robotica industriale, ha raccolto 11.000.000 di euro il 30 settembre per espandere la visione e il controllo in tempo reale ai data center e alla produzione elettronica, portando il finanziamento totale a 30.000.000 di euro.

Boston Dynamics, intanto, ha aperto il suo Robotics Metaplant Application Center al Hyundai Motor Group Metaplant America a settembre, un centro di addestramento per l'integrazione di Atlas nelle operazioni automotive di Hyundai.

La direzione è chiara anche dove i numeri non lo sono. Mani, sensori, durata della memoria e dati di addestramento sono le parti che decidono se un umanoide può mantenere un lavoro in una linea di produzione, e nessuna di esse è risolta.