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Droni, magazzini automatici e robotaxi: la scommessa cinese sull’IA fisica
L’IA fisica in Cina si concentra soprattutto su attività ripetibili e misurabili, come logistica di magazzino, corridoi di consegna con droni e gestione di flotte autonome. Meituan, JD.com, ByteDance e Baidu seguono strade diverse ma convergenti: dalla consegna locale alla supply chain, dai modelli per robot ai robo...
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Research answer
Key takeaways
- L’IA fisica in Cina si concentra soprattutto su attività ripetibili e misurabili, come logistica di magazzino, corridoi di consegna con droni e gestione di flotte autonome.
- Meituan, JD.com, ByteDance e Baidu seguono strade diverse ma convergenti: dalla consegna locale alla supply chain, dai modelli per robot ai robotaxi e ai chip per l’IA.
- Il vantaggio competitivo non è il singolo robot: è l’integrazione fra domanda, dati operativi, software, infrastrutture, partner hardware e gestione delle eccezioni.
AI Prompt
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L’intelligenza artificiale sta uscendo dalle app e dai data center per entrare nella logistica, nella mobilità e nelle operazioni industriali. In Cina, alcuni grandi gruppi Internet stanno trasformando questa possibilità in servizi concreti: merci mosse da magazzini automatizzati, ordini consegnati da droni o veicoli autonomi, flotte di robotaxi e modelli IA progettati per controllare macchine nel mondo reale.
La partita non riguarda solo chi costruisce il robot più sofisticato. Il vero asset è una piattaforma operativa completa: domanda degli utenti, dati, algoritmi, partner hardware, infrastrutture di ricarica e carico, supervisione remota, autorizzazioni e procedure di sicurezza. In altre parole, un sistema capace di far lavorare macchine fuori dal laboratorio.
Le applicazioni più credibili nel breve periodo sono quelle in ambienti relativamente strutturati — magazzini, tratte di consegna definite, flotte gestite — non il robot umanoide universale in grado di svolgere qualsiasi mestiere.
Il prodotto non è il robot, ma il sistema che lo fa lavorare
Un drone, un veicolo autonomo o un robot di magazzino è soltanto un elemento della catena. Per funzionare su scala commerciale deve essere collegato a software di assegnazione delle missioni, percorsi e mappe, punti di ritiro e trasferimento, ricarica, monitoraggio, personale addetto alle anomalie e clienti o operatori di magazzino.
Qui le grandi piattaforme di e-commerce e servizi locali hanno un vantaggio: gestiscono già flussi di transazioni molto frequenti e possono introdurre l’automazione dentro processi che controllano. Ogni consegna, ritardo, errore o situazione imprevista genera dati utili per affinare il servizio successivo.
Il modello economico assomiglia quindi più a un servizio gestito che alla vendita una tantum di una macchina. Chi acquista potrebbe pagare capacità di consegna, produttività del magazzino o disponibilità della flotta, non semplicemente un robot.
Meituan: automatizzare la consegna locale per singoli tratti
Meituan parte dal commercio locale e dalla consegna su richiesta. Il suo progetto sui droni non consiste solo nel velivolo: combina aeromobili, hub di trasferimento e un sistema di controllo operativo. Nel maggio 2026 l’azienda ha dichiarato che questa infrastruttura era entrata in uso commerciale e che le proprie soluzioni logistiche a bassa quota venivano aperte a partner autorizzati. 54
Le autorizzazioni contano quanto l’hardware. Nell’aprile 2025 Meituan ha affermato che il suo drone di quarta generazione aveva superato una verifica della Civil Aviation Administration of China, ottenendo un certificato operativo nazionale per la logistica a bassa quota. 61 Nel marzo 2025 aveva inoltre avviato consegne commerciali con droni a Hong Kong, definite dall’azienda come la sua 54ª rotta commerciale.
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Il modello operativo resta selettivo. I mezzi autonomi possono coprire le tratte più prevedibili, mentre le persone gestiscono passaggi di consegna e condizioni più difficili nell’ultimo segmento. Nel distretto di Shunyi, a Pechino, per esempio, Meituan ha impiegato veicoli autonomi per portare i pacchi a stazioni di trasferimento, da cui i corrieri completavano gli ultimi metri. 55
È una divisione del lavoro significativa: un’elevata densità di ordini può rendere conveniente l’automazione, ma accesso agli edifici, meteo, pedoni, consegna al cliente e gestione delle eccezioni restano problemi complessi.
JD.com: la supply chain come rete di distribuzione per la robotica
JD.com parte da un’infrastruttura diversa: la logistica. La sua opportunità è collegare inventario, magazzini, prelievo, smistamento, trasporto e consegna all’interno di un unico sistema coordinato.
JD Logistics ha comunicato che, al 31 dicembre 2025, erano in funzione in quasi 20 città cinesi oltre 20 magazzini automatizzati LangzuTech, sviluppati internamente e basati sul modello goods-to-person, in cui la merce viene portata all’operatore. Secondo l’azienda, questi impianti supportano stoccaggio ad alta densità e prelievo rapido su milioni di SKU, anche durante i grandi picchi promozionali. 17
Non è soltanto un programma di efficienza interna. Un sistema di magazzino standardizzato può essere replicato in sedi diverse e offerto insieme ai servizi di evasione degli ordini e gestione della catena di fornitura. JD ha anche indicato la logistica intelligente e le tecnologie senza operatore tra le aree di ricerca, sviluppo e applicazione interne. 25
Per retailer e marchi, il punto è chiaro: la robotica di magazzino produce il massimo valore quando è integrata con posizionamento delle scorte, gestione degli ordini ed evasione, non quando viene installata come macchina isolata sul pavimento del deposito.
ByteDance: il livello dell’IA incarnata
La posizione di ByteDance nell’IA fisica è più incentrata sui modelli. Il gruppo di ricerca Seed ha presentato GR-3, un modello generalista vision-language-action — cioè capace di collegare immagini, istruzioni linguistiche e azioni — progettato per generalizzare e gestire compiti di più lunga durata. Ha inoltre introdotto ByteMini, una piattaforma robotica mobile bimanuale pensata per attività di manipolazione. 3
Per l’IA incarnata non basta infatti riconoscere ciò che una macchina vede: occorre tradurre comprensione e percezione in azioni affidabili e sicure sugli oggetti. Il lavoro di ByteDance punta quindi a uno strato abilitante per la robotica: politiche di controllo, ricerca sulla manipolazione, addestramento dei modelli e infrastrutture IA rivolte agli sviluppatori.
L’azienda ha rafforzato queste ambizioni anche sul fronte delle assunzioni. Un rapporto del 2025 ha descritto una campagna di recruiting per specialisti senior di intelligenza incarnata, con ruoli specificamente dedicati allo sviluppo di robot umanoidi. 6
Non è necessario che ByteDance diventi il principale produttore di ogni tipo di robot perché questa strategia abbia valore. Può diventare un fornitore della componente “cervello” per partner attivi nella robotica industriale, collaborativa o di servizio.
Baidu: robotaxi, software di guida autonoma e potenza di calcolo
La strategia di IA fisica di Baidu è più visibile nella guida autonoma. Apollo riunisce software e dati necessari ai veicoli senza conducente, mentre il programma di chip Kunlun aggiunge un livello di calcolo proprietario per carichi di lavoro IA.
Durante Apollo Day, Baidu ha dichiarato che il chip IA Kunlun di seconda generazione aveva completato l’adattamento prestazionale end-to-end per la guida autonoma. La società ha inoltre evidenziato un modello di percezione per la guida autonoma, mappe ad alta definizione e un sistema a ciclo chiuso per i dati di guida. 44
Baidu ha anche delineato una nuova roadmap hardware: il Kunlun M100 era previsto per l’inferenza su larga scala nel 2026, mentre l’M300 era programmato per addestramento e inferenza di modelli multimodali nel 2027. 40
Il significato strategico è nell’integrazione verticale: modelli e capacità di calcolo vengono affiancati a software di autonomia e operazioni di flotta. Ma i robotaxi restano uno dei test più impegnativi: la crescita commerciale dipende da sicurezza, partner automobilistici, autorizzazioni locali ed economia operativa sostenibile, non solo dalla qualità di un modello o di un chip.
E Alibaba e Tencent?
Alibaba e Tencent rientrano nella tendenza più ampia perché le grandi piattaforme possono contribuire a diversi strati dell’IA fisica: cloud, software per le imprese, reti commerciali, simulazione, capitale e partnership. Tuttavia, nel materiale disponibile, le prove di implementazioni operative specifiche sono molto più concrete per Meituan, JD.com, ByteDance e Baidu che per iniziative attuali di Alibaba o Tencent.
Per i settori tradizionali, il cambiamento modifica il tipo di alleanze necessarie:
- Retail e operatori logistici devono integrare l’automazione con assegnazione degli ordini, inventario, baie di carico, controllo degli accessi e gestione umana delle eccezioni.
- Produttori industriali restano essenziali per componenti, affidabilità, integrazione e assistenza sul campo, mentre le piattaforme possono acquisire peso come fornitori di software IA e standard operativi.
- Case automobilistiche hanno sempre più bisogno, accanto alle competenze classiche sul veicolo, di partner per autonomia, mappe, calcolo e gestione di flotte.
- Fornitori di robot possono aver bisogno di accesso a contesti di impiego e dati operativi tanto quanto di hardware migliore.
Il vantaggio cinese, ma anche i limiti della tesi
Il possibile vantaggio della Cina non dipende semplicemente dal possesso del miglior modello IA da parte di una singola società. Deriva dalla possibilità di combinare reti di commercio e consegna ad alto volume, capacità manifatturiera e apprendimento operativo rapido nello stesso mercato.
Le rotte di droni regolamentate di Meituan, la replicabilità dei magazzini JD, la ricerca di ByteDance sull’IA incarnata e l’integrazione fra autonomia e calcolo di Baidu mostrano quattro modi di costruire questo ciclo. In tutti i casi, lo sviluppo dell’IA è connesso a un ambiente reale in cui le prestazioni possono essere misurate e migliorate. 54
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L’IA fisica, però, è molto meno tollerante del software puramente digitale. Un errore di consegna, un incidente di un veicolo o un’interruzione in magazzino possono avere conseguenze su sicurezza, responsabilità e qualità del servizio. Grandi sperimentazioni non dimostrano automaticamente redditività duratura, autonomia generalizzata o sostituzione universale del lavoro umano.
Lo scenario più plausibile nel breve termine è un’automazione mirata in contesti delimitati: magazzini, corridoi di consegna fissi, compiti industriali ben definiti e flotte controllate. La competizione di lungo periodo si giocherà su chi saprà combinare meglio modelli, chip, macchine, operazioni e accesso affidabile al mondo reale.
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L’IA fisica in Cina si concentra soprattutto su attività ripetibili e misurabili, come logistica di magazzino, corridoi di consegna con droni e gestione di flotte autonome.
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L’IA fisica in Cina si concentra soprattutto su attività ripetibili e misurabili, come logistica di magazzino, corridoi di consegna con droni e gestione di flotte autonome. Meituan, JD.com, ByteDance e Baidu seguono strade diverse ma convergenti: dalla consegna locale alla supply chain, dai modelli per robot ai robotaxi e ai chip per l’IA.
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Il vantaggio competitivo non è il singolo robot: è l’integrazione fra domanda, dati operativi, software, infrastrutture, partner hardware e gestione delle eccezioni.
Sources
yicaiglobal.comMeituan's Drone Delivery Infrastructure Goes Into ...
chinadaily.com.cnMeituan secures first nationwide low-altitude logistics operating ...
thelowdown.momentum.asiaMeituan launches drone delivery in Hong Kong - The Low Down - Momentum Works
en.people.cnOver 6,000 autonomous delivery vehicles in operation across ...