L’introduzione della nuova generazione di robot mobili, denominata Coco 2, segna un passaggio fondamentale nel settore della logistica urbana, spostando l’asse tecnologico dalla gestione assistita da remoto verso una piena autonomia decisionale basata sulla cosiddetta “Physical AI”. Questo avanzamento non rappresenta solo un aggiornamento hardware, ma una trasformazione profonda nell’architettura software e nei processi di apprendimento dei sistemi robotici. La piattaforma è stata concepita per superare i limiti strutturali delle precedenti iterazioni, estendendo il raggio operativo oltre i marciapiedi e integrandosi in modo più fluido nelle corsie ciclabili e, dove consentito, sulle sedi stradali. Tale flessibilità operativa permette una riduzione dei tempi di consegna stimata fino al cinquanta per cento, migliorando drasticamente l’efficienza dei servizi di distribuzione locale per una vasta gamma di categorie merceologiche, dai prodotti farmaceutici alla vendita al dettaglio.
Il cuore tecnologico di questi sistemi risiede nell’integrazione della piattaforma di calcolo NVIDIA Jetson Orin NX, che funge da sistema nervoso centrale per l’elaborazione dei dati in tempo reale direttamente a bordo del veicolo. L’utilizzo di computing ad alte prestazioni sull’edge elimina la dipendenza critica dalle connessioni cloud per le decisioni di navigazione istantanee, consentendo al robot di percepire l’ambiente circostante, prevedere i movimenti di pedoni e veicoli e pianificare traiettorie sicure con una latenza minima. Questa capacità di calcolo è supportata da un ecosistema di simulazione avanzato che sfrutta le librerie NVIDIA Omniverse e i framework Isaac Sim e Isaac Lab. Attraverso la creazione di gemelli digitali e scenari sintetici estremamente accurati, i modelli di intelligenza artificiale possono essere addestrati a gestire casi limite o “edge cases” complessi in un ambiente virtuale prima di essere distribuiti su strada, riducendo i rischi e accelerando i tempi di implementazione in nuovi contesti urbani.
Un elemento distintivo della strategia di Coco Robotics è l’accumulo e l’analisi di un set di dati operativi vastissimo, derivante da milioni di miglia percorse in condizioni ambientali eterogenee. L’esperienza accumulata in scenari climatici estremi, come le strade allagate di Miami o le temperature sotto lo zero di Chicago, ha permesso di perfezionare gli algoritmi di visione artificiale e di controllo motorio, rendendo la flotta resiliente a variabili atmosferiche che solitamente compromettono il funzionamento dei sensori ottici e la trazione meccanica. Questo processo di apprendimento continuo crea un ciclo di feedback in cui ogni miglio percorso contribuisce a migliorare l’intelligenza collettiva dell’intera flotta, facilitando l’adattabilità dei robot a nuove configurazioni urbanistiche e diverse densità di traffico senza la necessità di lunghe fasi di calibrazione manuale.
Oltre alle componenti di intelligenza artificiale, il design fisico di Coco 2 è stato ottimizzato per massimizzare la disponibilità operativa e minimizzare i costi di manutenzione per miglio. La robustezza strutturale e l’efficienza dei sistemi di propulsione consentono un tempo di attività tre volte superiore rispetto alla generazione precedente, permettendo ai commercianti di scalare le proprie operazioni di consegna istantanea in modo sostenibile. In un mercato in cui la domanda di servizi logistici rapidi è in costante aumento, l’integrazione con piattaforme di delivery globali e la capacità di gestire volumi di carico diversificati posizionano questi robot come una componente infrastrutturale critica per le moderne smart city. La convergenza tra grandi moli di dati reali, potenza di calcolo locale e modellazione predittiva definisce dunque un nuovo standard per il movimento autonomo delle merci, rendendo la tecnologia non più un esperimento isolato, ma una soluzione industriale matura per la mobilità urbana.