Qualcomm, tante novità al CES 2026 dall'automotive fino alla robotica umanoide avanzata

Le tecnologie presentate a Las Vegas durante l'evento di inizio anno delineano un quadro in cui la potenza di calcolo non è più confinata ai data center, ma si sposta decisamente verso i dispositivi periferici, siano essi automobili, robot industriali o sensori intelligenti. Qualcomm ha mostrato una serie di soluzioni pensate per ridefinire l'architettura elettronica di diversi settori, puntando su una convergenza sempre più marcata tra hardware ad alte prestazioni e intelligenza artificiale generativa eseguita localmente. Le novità riguardano trasversalmente il mondo automotive, la robotica avanzata e l'Internet of Things, ambiti che condividono la necessità di elaborare enormi moli di dati in tempo reale garantendo sicurezza ed efficienza energetica.

Si osserva una tendenza chiara verso la centralizzazione delle risorse computazionali, specialmente nel settore dei trasporti, dove la complessità elettronica è cresciuta esponenzialmente negli ultimi anni. I costruttori cercano modi per semplificare i cablaggi e le unità di controllo, riducendo i costi e migliorando la gestibilità del software. La risposta arriva sotto forma di piattaforme integrate capaci di gestire contemporaneamente funzioni che, fino a poco tempo fa, richiedevano domini hardware separati.

Gli annunci di Qualcomm al CES 2026 di Las Vegas

Il concetto di veicolo definito dal software trova una sua applicazione concreta nella collaborazione annunciata con Leapmotor. L'azienda cinese e il colosso californiano hanno svelato quella che viene descritta come la prima implementazione al mondo di un computer centrale per auto pronto per la produzione. Si tratta di una soluzione basata su due piattaforme Snapdragon Elite (SA8797P), progettata per unificare le funzioni di cockpit digitale, assistenza alla guida, controllo della carrozzeria e connettività in un unico sistema ad alte prestazioni.

Il modello Leapmotor D19 sarà il primo a beneficiare di questa architettura, che promette di snellire drasticamente la struttura elettronica del mezzo. L'integrazione di più domini in un singolo controller centrale permette non solo di risparmiare spazio e peso, ma facilita l'aggiornamento continuo delle funzionalità tramite software. Snapdragon Cockpit Elite e Snapdragon Ride Elite lavorano in tandem per supportare fino a otto display ad alta risoluzione, un sistema audio a 18 canali e una suite completa di sensori per la guida assistita, che include telecamere, LiDAR e radar. La capacità di elaborazione messa in campo consente di gestire funzionalità di intelligenza artificiale avanzata direttamente a bordo, migliorando l'interazione tra veicolo e passeggeri senza dipendere costantemente dalla connessione remota.

Anche sul fronte dello sviluppo software si registrano passi avanti significativi. La partnership decennale con Google è stata ulteriormente estesa per accelerare la creazione di veicoli definiti dal software e l'adozione dell'AI "agentica". Le due aziende stanno lavorando per allineare le roadmap di Snapdragon Cockpit Platforms con quelle di Android Automotive OS, a partire dalla versione 17. L'obiettivo è fornire ai costruttori una piattaforma di riferimento unificata che riduca i tempi di prototipazione e validazione. Una delle novità più rilevanti è l'introduzione di Snapdragon vSoC su Google Cloud, una tecnologia che permette agli sviluppatori di simulare e testare il software dell'auto interamente nel cloud, eliminando la necessità di disporre dell'hardware fisico nelle prime fasi di progettazione.

Le soluzioni per la guida autonoma scalabile vedono invece protagonista la collaborazione con ZF. L'azienda tedesca integrerà la tecnologia Snapdragon Ride all'interno del suo supercomputer ProAI, creando una piattaforma aperta e flessibile per i sistemi ADAS. La combinazione tra la potenza di calcolo dei chip americani e l'esperienza di ZF nella sensoristica e nell'integrazione di sistema mira a coprire un ampio spettro di esigenze, dalle funzioni di sicurezza normative fino alla guida automatizzata di Livello 3. Secondo i dati rilasciati dalle società, i nuovi sistema saranno capaci di oltre 1.500 TOPS (trilioni di operazioni al secondo) nelle configurazioni di punta, offrendo ai produttori di auto un'architettura modulare che potrà essere adattata a diversi segmenti di mercato.

Non solo auto, ma anche macchine capaci di muoversi e interagire fisicamente con il mondo: il settore della robotica riceve un impulso notevole con il lancio della serie di processori Dragonwing IQ10. Si tratta di unità di elaborazione pensate specificamente per robot mobili autonomi (AMR) e umanoidi, ambiti che richiedono una gestione estremamente precisa del movimento e della percezione. La cosiddetta "Physical AI" necessita di chip che garantiscano non solo potenza bruta, ma anche ridotti consumi energetici e conformità agli standard di sicurezza industriale. Partner come Figure, Kuka e VinMotion stanno già collaborando per integrare queste tecnologie nelle loro prossime generazioni di robot, che dovranno operare in ambienti non strutturati a fianco degli esseri umani.

L'espansione nel mondo dell'Internet of Things industriale ed embedded appare ormai completa, consolidata da una serie di acquisizioni strategiche avvenute negli ultimi 18 mesi da parte di Qualcomm. Realtà come Augentix, Arduino, Edge Impulse, Focus.AI e Foundries.io sono entrate a far parte dell'ecosistema, portando competenze specifiche che vanno dallo sviluppo open-source alla gestione dei modelli di machine learning. La nuova serie di processori Dragonwing Q mira a servire questo mercato eterogeneo, offrendo supporto per modelli AI di grandi dimensioni (fino a 120 miliardi di parametri) capaci di girare localmente. L'appliance Dragonwing AI On-Prem rappresenta un esempio di come queste tecnologie possano essere pacchettizzate per offrire inferenza e training di modelli AI in ambienti privati e sicuri, rispondendo alle esigenze di aziende che non possono o non vogliono trasferire dati sensibili sul cloud pubblico.

Le diverse tecnologie presentate mostrano un filo conduttore evidente: la volontà di portare l'intelligenza artificiale fuori dagli schermi e dentro gli oggetti fisici che ci circondano. Che si tratti di un'auto che aggiorna le proprie funzioni nel tempo, di un robot che impara a manipolare oggetti sconosciuti o di un sensore industriale che prevede guasti, il comune denominatore è la necessità di elaborare informazioni complesse laddove vengono generate. Le acquisizioni e le partnership strette indicano una strategia volta a controllare l'intera filiera del dato, dall'hardware che lo cattura al software che lo interpreta, fornendo agli sviluppatori strumenti unificati per creare la prossima generazione di dispositivi intelligenti.