Macchine intelligenti e connesse
I giganti del Net, Apple e Google, che detengono enormi masse di dati, puntano a macchine che siano collegate e che possano funzionare senza conducente.
L'intero settore è in fermento. Ford ha annunciato una partnership con Apple e Google, i cui prodotti Android Auto e Auto Play sono caratterizzati da un sistema automotive multimediale che consente agli automobilisti dotati di un iPhone o un telefono Android di accedere alla loro musica, di effettuare chiamate e di effettuare la navigazione GPS semplicemente con una voce Siri (funzionalità di iPhone) o con un comando Google Voice.
Da parte sua GM ha creato una divisione per sviluppare servizi di mobilità e ha investito 500 milioni di dollari in Lyft per sviluppare veicoli autonomi.
Il produttore di sensori di precisione (laser, ultrasuoni, telecamere a infrarossi o HD), Valeo, ha dimostrato il proprio know-how sviluppando un sistema di guida autonoma che utilizza i propri componenti.
Se le case automobilistiche sono scese in campo, osserva Patano, lo sono però anche le compagnie telefoniche. Ad esempio, Orange sta commercializzando un hotspot Wi-Fi sviluppato in partnership con Huawei che si inserisce nella presa accendisigari. Esso riceve e distribuisce i segnali 4G in macchina e si collega con attrezzatura da cruscotto come il GPS.
La parola chiave è però ‘Personalizzazione’, intendendo con questo veicoli che potranno essere adattati alle esigenze degli occupanti grazie ad algoritmi di apprendimento automatico e alla profilazione del proprietario o del passeggero.
Ma confluenza tra automotive, informatica, applicazioni, telecomunicazioni e reti ha, come già evidenziato, l'effetto di generare una moltitudine di dati, e dati che sono in buona parte personali.
Di chi è la proprietà, dove e chi li conserva e che utilizzo se ne può fare, osserva Patano, ha molte implicazioni, non solo per l'utente del veicolo. Per esempio, la raccolta dei dati da quella che sarebbe una capillare distribuzione di dispositivi IoT di elevata qualità e intelligenza, potrebbe contribuire a semplificare la gestione e ridurre i costi sociali.
Attraverso la raccolta di dati provenienti da tutti i veicoli sarebbe possibile reindirizzare i veicoli verso percorsi alternativi, evitare ingorghi e di conseguenza ridurre i consumi energetici e l'impatto sul territorio.
Numerosi i vantaggi anche per la logistica con la possibilità di informare i player coinvolti nella supply chain n modo da ottimizzare il rifornimento delle scorte lungo le rotte più trafficate.