General Motors ha presentato a New York il suo nuovo piano tecnologico, imperniato su sviluppo dei veicoli guidato dall'intelligenza artificiale, batterie avanzate, computer di bordo ad alte prestazioni e guida autonoma. Il paradigma del "veicolo definito dall'intelligenza" punta a dimezzare i tempi di sviluppo: da quattro o cinque anni a poco più di due. Un cambio di passo radicale per un colosso con oltre un secolo di storia.
La posta in gioco è alta. GM deve fronteggiare l'avanzata dei costruttori cinesi di auto elettriche iper-efficienti e, al contempo, una domanda di EV in rallentamento negli Stati Uniti. L'azienda bilancia investimenti miliardari in nuovi impianti di batterie e i costi continui dello sviluppo software. Se le nuove architetture IA dovessero inciampare o subire ritardi, il rischio di bruciare risorse senza recuperare terreno su rivali agili come Tesla diventerebbe concreto.
La ricetta di Anderson: virtualizzare per accelerare
Sterling Anderson, chief product officer di GM, ha spiegato che la velocità non sacrifica la sicurezza, anzi la rafforza. Invece di costruire un numero limitato di prototipi fisici per i crash test, l'azienda lancia migliaia di test nel mondo virtuale che restituiscono feedback in tempi rapidissimi. "Ottengo velocità e sicurezza, una copertura migliore e una comprensione più profonda", ha dichiarato. I modelli di fondazione di tipo transformer, addestrati anche con dati esterni a GM, alimentano la progettazione generativa.
Sul fronte dell'elaborazione, Anderson è netto: per ogni funzione critica per la sicurezza l'inferenza avviene a bordo del veicolo, per evitare latenze e interruzioni di connessione. Le interazioni vocali con OnStar, non critiche, possono invece passare dal cloud, anche se l'azienda sta valutando di distillarle in modelli locali per ridurre i tempi di risposta. Un approccio ibrido che privilegia l'affidabilità dove conta davvero.
Un'architettura comune per marchi diversi
Il fattore abilitante è un sistema elettrico comune con calcolo centralizzato, che elimina la complessità di dover supportare veicoli con configurazioni diverse. Quanto ai marchi, l'essenza di ciascuno si esprime nell'estetica e nei modelli di interazione, mentre la componentistica sotto la carrozzeria viene standardizzata. La piattaforma T1-2 per i prossimi camion è condivisa tra i brand, e l'ingegneria è un'unica organizzazione: si punta alla sospensione o al propulsore migliore, poi lo si estende a tutto il portafoglio.
Infine, la questione della guida autonoma. Con Waymo, Zoox e i Cybercab di Tesla già sulle strade, Anderson delinea le sfide residue di GM. L'obiettivo è arrivare a un sistema in cui il conducente possa togliere le mani dal volante e lo sguardo dalla strada, ma la strada verso un'affidabilità totale resta lastricata di ostacoli tecnici e normativi che il gigante di Detroit dovrà superare senza margini d'errore.
