“Le due tecnologie su cui mi sto concentrando attualmente, cercando di terminarle idealmente entro la fine dell’anno, riguardano la possibilità di mandare Starship in orbita… e la guida autonoma per le automobili Tesla”. A dirlo è Elon Musk, Ceo di Tesla e figura controversa della rivoluzione tech, durante la conferenza sull’energia tenutasi ad agosto a Stavanger, in Norvegia. Musk non è nuovo a queste dichiarazioni: già nel 2020 aveva affermato che non esistevano “ostacoli fondamentali” alla diffusione delle auto a guida autonoma, mentre nel 2019 aveva assicurato che le Tesla sarebbero state in grado di guidare autonomamente entro il 2020, e così via, a ritroso, fino al 2014. La difficoltà di Musk di individuare una data di scadenza per l’immissione delle self-driving car su strada è indicativa però di un problema più ampio, collettivo, condiviso da tutto il settore automotive, da Waymo (la costola driverless di Alphabet) a Mercedes-Benz, da General Motors a Continental Automotive Systems, da Autoliv Inc. a Bosch, da Nissan a Toyota e Audi.

Ma a cosa sono dovuti questi ostacoli?

Partiamo col dire che sviluppare auto a guida autonoma non è per niente semplice. Come spiega Ai4business, per produrre una vettura di questo tipo occorre “creare un sistema software, costantemente connesso (in questo senso la prossima introduzione del 5G giocherà un ruolo fondamentale), adeguatamente irrorato da robuste dosi di machine learning e intelligenza artificiale, che sia capace di gestire in modo intelligente scenari di traffico molto complessi negli ambienti urbani e autostradali in qualsiasi momento e con un tempo di reazione minimo”. Prevedere le innumerevoli variabili presenti su strada, programmando una reazione adeguata (di solito affidata all’istinto umano) è perciò un compito estremamente complesso. “Il software alla base dei veicoli a guida autonoma deve essere in grado di percepire l’ambiente circostante, deve determinare la posizione esatta sulla strada e deve decidere come comportarsi in una determinata situazione”, si legge sul sito. Questa percezione dipende dalla combinazione di dati provenienti da diversi sensori presenti sul veicolo, come radar e telecamere, ibridati con “mappe ultra dettagliate” in grado di stabilire la posizione esatta della vettura in un raggio di pochi centimetri.

Dato l’elevato livello di difficoltà che comporta la realizzazione di un’auto a guida autonoma, esistono vari livelli di “automazione”, classificati dalla Society of Automotive Engineers (Sae):

• Sae 0: veicoli privi di sistemi di assistenza alla guida (quelli tradizionali).
  
  
• Sae 1: veicoli che adottano sistemi di assistenza al conducente (chiamati per questo anche “a guida cooperativa”) che, tramite particolari ausili (come il segnalatore di superamento di corsia, il riconoscimento dei cartelli stradali) “cooperano” con il conducente e ne aumentano la sicurezza. La responsabilità della guida resta comunque al conducente.
  
  
• Sae 2: veicoli a guida cooperativa che adottano sistemi di “automazione parziale” che, in alcune circostanze (come la distrazione del conducente) richiamano la sua attenzione, portandolo a mantenere lo sguardo dritto sul traffico. Questo è il livello massimo attualmente diffuso in commercio. Anche qui la responsabilità è ancora detenuta dal conducente.
  
  
• Sae 3: è il primo livello in cui un veicolo può iniziare a essere identificato come “veicolo a guida autonoma”. Senza l’ausilio del conducente, un veicolo Sae 3 provvede autonomamente al controllo del traffico e “in situazioni e contesti predeterminati e tali da consentire la massima sicurezza”, come può accadere ad esempio in autostrada, può gestirsi autonomamente.
  
  
• Sae 4: parliamo di veicoli con un livello di automazione elevata, dove l’azione può prescindere dal conducente. A questo livello, “Nella maggior parte delle situazioni di guida quotidiana non viene richiesto l’intervento del conducente per il controllo del veicolo”. Naturalmente, si può ripristinare il controllo manuale.
  
  
• Sae 5: si tratta di veicoli capaci di gestire ogni situazione indipendentemente dal conducente: a questo livello di automazione, è prevista solo la presenza di passeggeri trasportati.

In Italia, ad esempio, è attualmente consentita l’omologazione soltanto dei veicoli classificati come Sae 2 (Decreto del 28 febbraio 2018 voluto dal ministro delle Infrastrutture e dei trasporti dell’epoca, Graziano Delrio), definiti “a guida cooperativa”. Qualche altro passo avanti è stato compiuto da Enrico Giovannini, ministro delle Infrastrutture e della mobilità sostenibili del governo Draghi, che ha promosso la sperimentazione di navette senza conducente a Torino: questa sperimentazione si è svolta inizialmente su un percorso prestabilito di cinque chilometri, nella zona dei presidi ospedalieri della Città della Salute e della Scienza, e in seguito, da luglio 2022, testando i mezzi nel “traffico reale”, per controllare l’effettiva capacità delle navette di gestire situazioni più complesse, formando allo stesso tempo gli operatori che daranno assistenza a bordo. A ottobre di quest’anno le navette senza conducente dovrebbero entrare a far parte a tutti gli effetti del trasporto pubblico torinese, e la corsa potrà essere prenotata tramite l’app auTonomo Gtt. “Sperimentare tecnologie innovative nel settore della mobilità pone le basi per favorire lo sviluppo sostenibile nei centri urbani e quindi migliorare la qualità della vita delle persone e le attività delle imprese”, ha dichiarato Giovannini.

Comunque, gli ostacoli per le aziende restano numerosi e sfidanti. “I produttori si sono resi conto che questo settore è più difficile di quanto pensassero”, ha dichiarato al Guardian Matthew Avery, direttore dell’area ricerca presso il Thatcham research centre, istituto che si occupa di approfondire gli studi nel settore automotive. Avery sottolinea che mentre circa l'80% della guida autonoma è relativamente semplice – fare in modo che l'auto segua la linea della strada, tenersi su un certo lato, evitare di schiantarsi – il successivo 20% coinvolge situazioni più complesse, come rotonde e incroci. "L'ultimo 20% è davvero difficile".

Questo “20%”, dunque, è quello in cui l’industria del settore è impantanata da anni, in particolare “l’ultimo 10%”, ovvero lo spettro probabilistico dei cosiddetti “casi marginali”, eventi rari che si verificano su strada, come un bambino che insegue una palla o una mucca che attraversa.

Ma questi casi non sono così rari come si può pensare. “Potrebbero essere rari per un singolo guidatore, [ma] se fai la media su tutti i conducenti del mondo, questo tipo di casi limite si verificano molto frequentemente”, ha commentato sempre al Guardian Melanie Mitchell, scienziata informatica e professoressa di sistemi complessi presso il Santa Fe Institute.

Per cercare di accelerare i processi di miglioramento e diffusione delle auto a guida autonoma, Tesla, dalla fine del 2020, ha esteso le “prove beta” del suo software "Full Self-Driving" (Fsd) a circa 60mila proprietari di automobili, che, prima di farsi installare sulle loro macchine questo sistema, hanno dovuto superare un test di sicurezza e acquistare il Fsd al modico costo di 12mila dollari, godendo così della guida automatizza e contribuendo nello stesso tempo al suo perfezionamento.

Scelta non condivisa dalle altre big del settore – Waymo, Cruise e Aurora – che continuano invece a utilizzare operatori specializzati che testano le auto su percorsi predeterminati. Sebbene la scelta di Tesla abbia rafforzato la popolarità del marchio tra i fan, si è rivelato un boomerang dal punto di vista della reputazione: da quando l’azienda ha messo la sua tecnologia nelle mani dei guidatori, un flusso di video sul comportamento sconsiderato delle persone alla guida ha inondato il web.

Secondo Musk, il grande problema del settore sono le capacità (ancora insufficienti) dell’intelligenza artificiale di “permettere una guida autonoma non supervisionata”. Non riuscendo a compiere questa svolta nell'Ia, i veicoli completamente automatizzati faticano a fare il loro ingresso nel mercato.

I vantaggi su cui spingono i produttori del settore sono perciò altri, e non riguardano soltanto la possibilità di leggere, telefonare o guardare un film in macchina, ma anche la diminuzione del rischio di incidenti. Secondo l’Istat, i morti per incidenti stradali in Italia nel 2021 sono stati 2.875 (+20,0% rispetto all’anno precedente), 204.728 i feriti (+28,6%) e 151.875 gli incidenti stradali (+28,4%), valori tutti in crescita rispetto al 2020 (anno di parziale blocco a causa della pandemia) ma in diminuzione rispetto al 2019 (-9,4% vittime, -15,2% feriti e -11,8% incidenti). Sempre secondo l’Istituto, il 39,7% dei casi (più di uno su tre) sono dovuti a comportamenti errati alla guida, come la distrazione, il mancato rispetto della precedenza o la velocità troppo elevata. Comportamenti che un sistema a guida autonoma efficiente ridurrebbe praticamente a zero.

Allo stesso tempo, però, è proprio la guida autonoma a rappresentare al momento, nella percezione del pubblico, il rischio maggiore, rispetto anche alla guida umana. Basti pensare al tragico incidente che ha portato alla morte di Elaine Herzberg nel 2018 a causa di un’auto a guida autonoma di Uber, e che ha portato a un lungo silenzio del settore. Il 2022, però, ha registrato un ritorno alla carica delle industrie delle auto a guida autonoma: General Motors, Geely e Av Mobileye hanno affermato che le persone potrebbero essere in grado di acquistare auto del genere già nel 2024. Waymo ha lanciato quest’anno operazioni commerciali di robotaxi a San Francisco, dopo l’esperienza di Phoenix nel 2020. Aurora prevede di implementare veicoli completamente autonomi negli Stati Uniti entro i prossimi due o tre anni. La Hyundai ha già lanciato il Robotaxi Ioniq 5.

L’altro grande timore che aleggia su questi veicoli è la possibilità di attacchi hacker, volti a prendere il controllo delle vetture a scopo di ricatto. Una possibilità, secondo molti, difficilmente verificabile, data l’alta complessità dei sensori e il livello di comunicazione continua che intercorre tra l’autovettura e i sistemi di controllo.

Per tutte queste ragioni, le previsioni sulle immissioni di auto a guida autonoma su strada sono imprevedibili. Secondo un rapporto del Center for Data Ethics and Innovation, rilanciato dalla Bbc, potrebbe non essere sufficiente che le auto a guida autonoma si dimostrino più sicure di quelle normali. “Il pubblico potrebbe avere poca tolleranza per gli incidenti automobilistici senza conducente, anche se in media sono più sicuri”. Inoltre, gli algoritmi che controllano le auto potrebbero svilupparsi in modo distorto, con il rischio di essere “addestrati” solamente sui dati più comuni, escludendo dalla fruizione ad esempio gli utenti su sedia a rotelle o quelli che soffrono di altre forme di disabilità.

Un altro problema che si porrà nel momento in cui le auto a guida autonoma verranno effettivamente commercializzate riguarderà l’assegnazione di responsabilità in caso di incidenti, imputabili al guidatore o all’azienda produttrice a seconda delle normative nazionali.  

Il futuro delle auto a guida autonoma è dunque particolarmente incerto. Per il momento, non ci resta che osservarne gli svolgimenti e guidare con prudenza.