Controlli invisibili, AI sempre attiva, semafori intelligenti e varchi che leggono tutto: ecco come la tecnologia intercetta le infrazioni e riscrive le regole della sicurezza stradale.

Le strade moderne sono sorvegliate da una schiera di occhi elettronici progettati per migliorare la sicurezza e far rispettare le regole. Dalle classiche postazioni autovelox ai sistemi Tutor sulle autostrade, fino alle nuove telecamere intelligenti capaci di individuare chi usa il telefono alla guida: la tecnologia mette oggi a disposizione strumenti sempre più evoluti per il controllo automatico delle infrazioni. Questi dispositivi permettono di rilevare comportamenti pericolosi senza la necessità della presenza fisica di una pattuglia, contribuendo a prevenire incidenti e salvare vite.

• Dall’autovelox all’intelligenza artificiale: come cambia il controllo sulle strade
  Un’evoluzione che trasforma i controlli stradali da strumenti meccanici a sistemi intelligenti
• Controlli urbani: tecnologie contro infrazioni e veicoli irregolari
  Strumenti per rilevare il passaggio col rosso o la mancanza di revisione e assicurazione.

Dall’autovelox all’intelligenza artificiale: come cambia il controllo sulle strade

Fino a oggi abbiamo conosciuto strumenti come gli autovelox e i Tutor: dispositivi ormai familiari che da anni rappresentano l’ossatura dei controlli stradali. Gli autovelox rilevano la velocità istantanea tramite sensori o laser, fotografando la targa in caso di superamento del limite. I Tutor, più sofisticati, calcolano la velocità media su lunghi tratti autostradali, e le loro versioni più recenti – come il Tutor 3.0 – sono in grado di rilevare anche sorpassi vietati o veicoli contromano. In città, dispositivi come il T-Red sanzionano chi attraversa con il rosso o si ferma oltre la linea di arresto, mentre le telecamere delle ZTL e delle corsie preferenziali sorvegliano gli accessi non autorizzati e verificano la regolarità di assicurazione e revisione.

Negli ultimi anni, i Tutor sono stati aggiornati con tecnologie sempre più sofisticate: le nuove versioni funzionano anche in assenza di illuminazione, leggono targhe di moto e camion, e rilevano eventuali manovre elusive come cambi di corsia o bruschi rallentamenti. Il loro impatto è stato significativo: in molti tratti autostradali, l’introduzione del Tutor ha contribuito a ridurre gli incidenti anche del 30%, grazie alla diminuzione della velocità media.

Ma siamo ormai entrati in una nuova fase della sicurezza stradale. Le tecnologie emergenti non si limitano più a misurare la velocità o il rispetto dei semafori: grazie all’intelligenza artificiale, sono ora in grado di interpretare i comportamenti dei guidatori. In alcune città italiane sono già attive telecamere intelligenti che rilevano automaticamente se chi guida ha il telefono in mano o non indossa la cintura di sicurezza, elaborando le immagini in tempo reale e inviando le informazioni alle autorità.

Un’ulteriore innovazione è rappresentata dai sorpassometri, in fase di adozione su tratti stradali particolarmente pericolosi come curve, dossi o salite. Si tratta di dispositivi capaci di rilevare sorpassi azzardati grazie alla combinazione di sensori e sistemi video integrati. Questi strumenti non solo rendono i controlli più efficaci, ma introducono un vero cambio di paradigma: la sicurezza stradale diventa un sistema proattivo e intelligente, capace di analizzare la realtà del traffico e prevenire i comportamenti a rischio.

Controlli urbani: tecnologie contro infrazioni e veicoli irregolari

Nelle città, le telecamere ai semafori rappresentano un altro presidio fondamentale per la sicurezza. Sistemi come il T-Red combinano videocamere e sensori a induzione posti sull’asfalto per rilevare i veicoli che attraversano l’incrocio con il semaforo rosso. Oltre alla violazione del rosso, possono rilevare anche il mancato rispetto della linea di arresto, un comportamento che può mettere a rischio la sicurezza dei pedoni.

Un altro sistema molto diffuso è quello delle telecamere ai varchi ZTL (Zone a Traffico Limitato) e delle corsie riservate a bus e taxi. Oltre a controllare gli accessi, questi dispositivi sono spesso collegati a banche dati che verificano in tempo reale lo stato di assicurazione e revisione del veicolo. In caso di irregolarità, i dati vengono automaticamente trasmessi alle autorità per ulteriori accertamenti. Questa rete di controllo si dimostra utile anche per individuare veicoli rubati o coinvolti in reati, contribuendo ad aumentare la sicurezza urbana.

Nel complesso, questi dispositivi rappresentano un sistema di monitoraggio sempre più capillare e intelligente. Non si tratta solo di “punire” chi commette un’infrazione, ma di agire in chiave preventiva volta a educare e incoraggiare comportamenti più prudenti. E se la tecnologia può davvero contribuire a salvare vite, ben venga ogni strumento che ci aiuti a guidare con maggiore
responsabilità e sicurezza.

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Dall’auto che frena da sola al semaforo che regola il traffico in tempo reale, l’Intelligenza Artificiale sta rendendo le strade più sicure. Tecnologie intelligenti aiutano a prevenire distrazioni, riconoscere situazioni di rischio e supportare il conducente in modo attivo

Negli ultimi anni le automobili sono diventate sempre più “intelligenti”, integrando sistemi avanzati che assistono il guidatore e mirano a prevenire gli incidenti stradali prima che avvengano. Considerando che circa il 90% degli incidenti gravi è dovuto a errore umano, l’intervento dell’AI può aiutare a evitare distrazioni e decisioni sbagliate durante la guida. Dall’assistenza alla guida, ai veicoli connessi, fino al monitoraggio della stanchezza e all’analisi dei comportamenti al volante, vediamo esempi concreti e attuali di come l’Intelligenza Artificiale stia contribuendo a rendere le strade più sicure.

• Sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS)
  Tecnologie intelligenti che supportano il conducente, riducendo gli errori e prevenendo collisioni.
•  Veicoli connessi e comunicazione intelligente
  Auto che dialogano tra loro e con le infrastrutture per anticipare pericoli.
• Prevenzione della distrazione del conducente
  L’AI monitora occhi e comportamenti per segnalare distrazioni e colpi di sonno.
• Infrastrutture stradali intelligenti e analisi predittiva del rischio
  Strade e semafori “smart” analizzano i dati per identificare zone critiche e prevenire incidenti.
• Verso un futuro a incidenti zero?
  L’AI sta trasformando la sicurezza stradale, combinando tecnologia, dati e prevenzione

Sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS)

Una delle applicazioni più diffuse dell’AI per la sicurezza stradale sono i sistemi ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), già presenti su molte auto moderne. Queste tecnologie supportano attivamente il conducente, riducendo il rischio di errore umano. Ecco alcuni esempi di ADAS e il loro contributo alla prevenzione degli incidenti:

• Frenata Automatica di Emergenza (AEB) – Un sistema che rileva ostacoli o veicoli davanti all’auto e frena autonomamente se il guidatore non reagisce in tempo. L’AEB si è dimostrata molto efficace: secondo studi recenti riduce di quasi la metà (fino al 49%) i tamponamenti posteriori rispetto alle auto prive di questo sistema. Molte versioni avanzate riconoscono anche pedoni e ciclisti: i veicoli con frenata automatica “pedestrian AEB” hanno registrato circa il 27% in meno di investimenti di pedoni, contribuendo a salvare vite soprattutto nei centri urbani.
• Mantenimento della corsia e avviso di uscita (LKA/LDW) – Telecamere e algoritmi di visione artificiale monitorano le linee della carreggiata. Se l’auto sta per deviare involontariamente dalla propria corsia, il sistema avvisa il conducente (tramite segnali acustici o vibrazioni) e in alcuni casi agisce sul volante o sui freni per riportare il veicolo in traiettoria. Questa tecnologia aiuta a prevenire sbandamenti e uscite di strada dovute a distrazione o colpi di sonno.
• Cruise control adattivo e riconoscimento dei pericoli – L’AI permette al cruise control tradizionale di diventare “intelligente”: l’auto adatta automaticamente la velocità mantenendo la distanza di sicurezza dal veicolo che precede, frenando e accelerando al bisogno. Sensori radar, lidar e telecamere lavorano insieme per riconoscere veicoli, pedoni o ostacoli improvvisi, alleggerendo lo stress del guidatore e riducendo il rischio di tamponamenti. Molte auto frenano anche se un pedone attraversa all’improvviso o se compare un ostacolo non visibile al guidatore.

Grazie a questi sistemi di assistenza, già oggi si osservano meno incidenti. Le auto dotate di frenata automatica hanno tassi di sinistri e di infortuni significativamente inferiori rispetto agli stessi modelli privi di tali aiuti. Inoltre, dal 2024 la legislazione europea rende obbligatori su tutte le nuove auto diversi ADAS di sicurezza, tra cui la frenata automatica e il regolatore intelligente di velocità (ISA). L’obiettivo è accelerare la diffusione di queste tecnologie salvavita e avvicinarsi alla Vision Zero, l’ambizioso traguardo di zero vittime sulle strade entro il 2050.

Veicoli connessi e comunicazione intelligente

Un altro campo in cui l’Intelligenza Artificiale sta cambiando la sicurezza stradale è quello dei veicoli connessi. Con questo termine si indicano automobili capaci di comunicare tra loro (tecnologia V2V, vehicle-to-vehicle) e con le infrastrutture stradali (V2I, vehicle-to-infrastructure). Grazie a queste comunicazioni in tempo reale, coordinate da sistemi AI, le auto possono avvisarsi a vicenda di potenziali pericoli e adattare la guida di conseguenza.

Immaginiamo, ad esempio, che un’auto più avanti freni bruscamente per un ostacolo: un veicolo connesso può trasmettere immediatamente un segnale alle auto che seguono, allertando i loro sistemi di frenata automatica. Questo riduce il rischio di tamponamenti a catena. Allo stesso modo, i veicoli possono inviare informazioni ai semafori o ai cartelli stradali intelligenti: se c’è traffico intenso o un incidente su una certa strada, i limiti di velocità e i tempi dei semafori potrebbero adeguarsi automaticamente per gestire meglio il flusso ed evitare ulteriori collisioni.

In ambiente urbano, l’AI viene sperimentata per ottimizzare la circolazione e individuare situazioni pericolose. A Barcellona, ad esempio, telecamere a bordo di autobus pubblici sono state dotate di algoritmi di computer vision per mappare i punti del percorso con frequenti incidenti tra veicoli e pedoni. Identificando questi “punti caldi” in modo proattivo, le autorità possono intervenire (ad esempio migliorando la segnaletica o la progettazione stradale) prima che avvengano altri incidenti. Più in generale, la connessione costante tra veicoli e infrastrutture creerà un ecosistema in cui l’AI potrà prevedere e mitigare i rischi in tempo reale, rendendo il traffico più sicuro per tutti.

Prevenzione della distrazione del conducente

Guidare distratti, soprattutto a causa dello smartphone, è diventata una delle maggiori cause di incidenti. In Italia, circa il 15% degli incidenti è legato a distrazioni al volante, spesso dovute al telefonino. Basti pensare che un sondaggio del 2023 ha rivelato come 1 automobilista su 10 abbia filmato un video con il cellulare mentre guidava – un comportamento estremamente pericoloso. Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, l’uso del telefono durante la guida quadruplica il rischio di incidente.

Per combattere le distrazioni, si stanno sviluppando soluzioni tecnologiche basate sull’AI sia a bordo delle vetture che all’esterno. Un esempio rivoluzionario è dato dai sistemi di monitoraggio del conducente (Driver Monitoring Systems): telecamere a infrarossi montate sul cruscotto che osservano il volto e gli occhi di chi guida. Questi sistemi, grazie al riconoscimento facciale e algoritmi intelligenti, captano in tempo reale segnali di disattenzione o colpi di sonno – ad esempio se lo sguardo si sposta continuamente dal volante al telefono, o se gli occhi rimangono chiusi troppo a lungo. In caso di distrazione prolungata, l’auto emette immediatamente allarmi sonori e visivi per richiamare l’attenzione del guidatore.

Le versioni più avanzate di questa tecnologia non si limitano ad avvisare, ma possono intervenire direttamente: dal limitare le funzionalità dello smartphone (bloccando notifiche e chiamate) fino a rallentare gradualmente il veicolo se il conducente continua a non reagire. Dal luglio 2024 l’Unione Europea ha reso obbligatoria l’installazione di questi sistemi anti-distrazione su tutte le nuove auto immatricolate. Ciò significa che chi guida non potrà più permettersi di chattare o guardare video al volante: la macchina stessa lo impedirà, contribuendo a evitare tragedie dovute a un attimo di distrazione.

Anche fuori dall’auto l’intelligenza artificiale aiuta le forze dell’ordine a contrastare comportamenti pericolosi. In Australia, ad esempio, sono state introdotte telecamere stradali intelligenti (sistema Heads-Up di Acusensus) capaci di guardare all’interno dei veicoli in transito e, tramite algoritmi di visione artificiale, individuare chi utilizza il telefono mentre guida. I risultati sono stati impressionanti: nei primi due anni dall’adozione di questi dispositivi, nello stato del Nuovo Galles del Sud gli incidenti mortali sono diminuiti del 22% e l’uso del cellulare al volante è crollato di oltre l’80%. Questa tecnologia, invisibile agli automobilisti e funzionante con qualsiasi condizione di luce, sta suscitando interesse anche in Europa, perché permette di sanzionare in modo mirato le infrazioni e soprattutto di dissuadere i guidatori dal tenere comportamenti rischiosi. Meno distrazioni si traducono in meno incidenti – e l’AI si sta rivelando un alleato fondamentale per raggiungere questo obiettivo.

Infrastrutture stradale intelligenti e analisi predittiva del rischio

Parallelamente al monitoraggio a bordo dei veicoli, l’IA viene applicata anche a livello di infrastruttura stradale e pianificazione urbana per migliorare la sicurezza. Una strada “intelligente” equipaggiata con sensori e videocamere può dialogare con i veicoli e contribuire a prevenire situazioni pericolose. Ad esempio, nel Regno Unito nel 2024 sono state introdotte telecamere stradali potenziate da AI in grado di rilevare automaticamente comportamenti scorretti come l’uso del cellulare alla guida o la mancata cintura allacciata, fotografando i trasgressori e inviando multe. Queste “smart camera” vanno oltre il semplice autovelox: grazie alla visione artificiale analizzano in tempo reale l’abitacolo dei veicoli in transito e identificano infrazioni che prima richiedevano l’intervento umano diretto (es. agenti sul ciglio della strada). In Australia, sistemi analoghi denominati Behavior Awareness Monitors sono stati sperimentati per sorvegliare le autostrade: essi analizzano in tempo reale la condotta di guida e riconoscono situazioni come il tailgating (mantenere una distanza troppo breve dal veicolo che precede) o l’uso dello smartphone, fornendo poi feedback immediato al conducente per correggersi. Se viene rilevato comportamento a rischio, il sistema mostra sul momento un messaggio sul bordo della strada: un lampeggio rosso “Too Close” o “Put your phone down”, oppure un messaggio verde di approvazione se il conducente rispetta le norme. Questi approcci coniugano quindi il controllo automatizzato dell’infrastruttura con l’educazione “sul momento” degli utenti, creando un ambiente stradale più sicuro.

L’AI supporta anche le decisioni di safety management sulle reti stradali più ampie. Attraverso l’analisi predittiva di dati storici di incidenti e condizioni del traffico, i modelli possono individuare punti neri (hotspot) o intervalli temporali critici. Ad esempio, ricercatori del MIT e del Qatar Center for AI hanno sviluppato un modello di deep learning capace di generare mappe ad alta risoluzione del rischio di incidente sulle mappe stradali. Alimentato con dati eterogenei (statistiche di sinistri passati, immagini satellitari del territorio, tracce GPS di veicoli e caratteristiche della rete viaria), il modello evidenzia le zone con maggiore probabilità di incidente futuro, aiutando sia i guidatori (che potrebbero ricevere avvisi entrando in una zona “rossa”) sia i pianificatori urbani. Sapere dove è alto il rischio consente infatti alle autorità di intervenire sulle infrastrutture: ad esempio, se un incrocio risulta tra i più pericolosi in città, si possono installare semafori con tempi adattivi, migliorare la segnaletica, aggiungere dossi rallentatori o separare meglio i flussi di traffico.

Un altro campo in cui l’IA sta contribuendo è la gestione adattiva del traffico per ridurre le occasioni di incidente. Sistemi di Traffic Management avanzati utilizzano sensori nelle strade (spires, radar, videocamere) i cui dati vengono interpretati da algoritmi AI per ottimizzare i flussi. Ad esempio, l’IA può regolare in modo dinamico la temporizzazione dei semafori in una città in base al flusso reale di veicoli, riducendo gli incolonnamenti e le situazioni di conflitto agli incroci – questo ha l’effetto di abbassare i tassi di tamponamento e scontri in intersezione grazie a una minore congestione. Allo stesso modo può variare i limiti di velocità su tratti autostradali in funzione delle condizioni (meteo, densità traffico) per mantenere la circolazione più sicura e uniforme. L’IA è anche impiegata per prioritizzare gli interventi stradali: analizzando i dati degli incidenti e della viabilità, si possono evidenziare le strade che più beneficerebbero di manutenzioni (nuovo manto stradale, illuminazione potenziata, ecc.) perché magari buche o segnaletica carente lì stanno contribuendo a incidenti.

Dal punto di vista quantitativo, anche la predittività dei modelli AI applicati alla sicurezza stradale continua a migliorare. Tecniche di machine learning o le reti neurali analizzano enormi dataset di incidenti e comportamenti per affinare le previsioni raggiungendo un 82% di accuratezza nel classificare correttamente il livello di rischio di incidenti su strade ad alto pericolo (con precisione dell’88% e recall del 76%), superando algoritmi più semplici come la regressione logistica (ferma attorno al 70% di accuratezza). Ciò significa che l’IA è in grado di imparare combinazioni non ovvie di fattori (es. limite di velocità della strada, ora di punta, tipo di veicoli presenti, ecc.) che portano spesso a incidenti, e di segnalare in anticipo quelle condizioni. Tali modelli potrebbero alimentare, ad esempio, sistemi di allerta territoriale: un domani, il navigatore dell’auto o lo smartphone potrebbero avvisare il conducente con messaggi tipo “Attenzione: il tratto che stai per percorrere ha un rischio incidente elevato, guida con prudenza”, basandosi sulle previsioni dell’IA.

Verso un futuro a incidenti zero?

L’uso dell’Intelligenza Artificiale per prevenire incidenti stradali è un campo in rapida evoluzione. Ogni anno le automobili diventano più sicure e connesse, e le istituzioni introducono normative per accelerare questo progresso (come l’obbligo di ADAS e sistemi anti-distrazione di cui abbiamo parlato). Gli effetti positivi già si vedono: tecnologie come la frenata automatica di emergenza, il mantenimento di corsia e il controllo della distrazione stanno salvando vite ogni giorno, riducendo in modo misurabile il numero di collisioni e di vittime sulle strade.

Certo, la visione zero incidenti non potrà prescindere dal comportamento umano: l’AI è un supporto potentissimo, ma il guidatore rimane una componente chiave della sicurezza. Un automobilista prudente e attento può anticipare situazioni che i sensori ancora non colgono; d’altro canto, l’AI può arrivare dove l’occhio umano non riesce (ad esempio di notte, o “vedendo” oltre l’angolo grazie alla connessione tra veicoli). La strada verso zero incidenti sarà probabilmente graduale, ma già oggi possiamo contare su alleati tecnologici un tempo impensabili. Grazie alle auto sempre più intelligenti e infrastrutture connesse – guidare diventerà anno dopo anno un’attività meno rischiosa per tutti.

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Strade connesse e intelligenti dialoganti con l’Intelligenza artificiale promettono di ridurre incidenti e trasformare l’esperienza di guida. Sensori, dati in tempo reale e tecnologie avanzate renderanno la mobilità più sicura per tutti, dagli automobilisti ai pedoni

La sicurezza stradale è una priorità globale: ogni anno gli incidenti causano perdite umane enormi registrando quasi 1,9 milioni di morti sulle strade nel mondo, secondo le stime dell’OMS. Oggi, grazie all’intelligenza artificiale e alle infrastrutture connesse, si prospetta una svolta molto importante che potrebbe ridurre il numero degli incidenti stradali. Le cosiddette smart road – strade dotate di sensori, connessione ultra-veloce e sistemi intelligenti – promettono di ridurre drasticamente gli incidenti e migliorare la mobilità per tutti gli utenti. Non è fantascienza: progetti pilota sono già attivi in Italia e all’estero, aprendo la strada a una mobilità futura più sicura, efficiente e autonoma.

• Che cosa sono le smart road e come l’IA le rende possibili
  Le caratteristiche delle strade intelligenti e il ruolo chiave dell’intelligenza artificiale
• Progetti concreti in Italia e nel mondo
  Due esempi reali, uno italiano e uno internazionale, di smart road già operative
• Benefici per automobilisti, ciclisti e pedoni
  I vantaggi attesi per tutti gli utenti della strada e come l’IA stia abilitando un’evoluzione verso una mobilità più sicura

Che cos’è una smart road e come l’IA migliora la sicurezza

Una smart road è un’infrastruttura stradale “intelligente”, ovvero equipaggiata con tecnologia avanzata per connettersi ai veicoli e raccogliere dati dall’ambiente. Lungo queste strade troviamo sensori IoT, telecamere ad alta definizione, radar e antenne che monitorano in tempo reale traffico, condizioni meteo e altri parametri. Tutte queste informazioni vengono inviate attraverso reti a banda ultra larga a potenti sistemi digitali di controllo. Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale (IA): algoritmi capaci di analizzare enormi volumi di dati in tempo reale, individuando schemi e situazioni anomale impossibili da cogliere a occhio nudo.

Come spiega il MIT (Massachusetts Institute of Technology), l’IA riesce a estrarre da dati di traffico e sensori indicazioni utili per la sicurezza che i metodi tradizionali non potrebbero fornire. In pratica, l’IA integrata nelle smart road “dà occhi e cervello” all’infrastruttura. Analizzando i dati provenienti da veicoli e strada, i sistemi intelligenti possono allertare immediatamente di potenziali pericoli: ad esempio segnalare al guidatore un ostacolo oltre la curva, un rallentamento improvviso più avanti o condizioni meteo avverse sul percorso. Queste strade dialogano con gli utenti: veicoli connessi (o anche lo smartphone del conducente) ricevono informazioni in tempo reale su traffico, incidenti, deviazioni consigliate e rischi presenti sul tragitto. Le smart road sono dunque infrastrutture proattive: invece di limitarsi a fornire asfalto e segnaletica, comunicano e intervengono attivamente per prevenire incidenti e ottimizzare i flussi.

Anche l’Unione Europea riconosce il potenziale di questi sistemi intelligenti (ITS): secondo la strategia UE, le tecnologie cooperative veicolo-infrastruttura permettono trasporti più sicuri, coordinati ed efficienti grazie a servizi innovativi e informazioni avanzate agli utenti. In sintesi, una smart road funziona come un “sistema nervoso” digitale lungo l’asfalto: percepisce l’ambiente, elabora decisioni con l’IA e reagisce inviando comandi o avvisi che aumentano la sicurezza stradale per tutti.

Va sottolineato che le smart road rappresentano un tassello fondamentale della smart mobility del futuro. Una rete stradale connessa e gestita dall’IA diventa la base ideale per l’arrivo dei veicoli a guida autonoma. Sensori e intelligenza distribuiti sulla strada possono guidare e assistere le auto senza conducente, compensando i loro “punti ciechi” e coordinando i movimenti in sicurezza. Non a caso, il progetto Smart Road di Anas in Italia è definito una tecnologia abilitante propedeutica ai futuri scenari di guida autonoma.

Dalle strade italiane ai modelli internazionali, alcuni esempi interessanti

L’idea delle strade intelligenti non è più solo teoria: sono già in corso numerosi progetti pilota. In Italia, il principale iniziatore è Anas (Ente Nazionale per le Strade) con il programma Anas Smart Road. Questo progetto, sostenuto dal Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti, prevede un investimento di circa 1 miliardo di euro ed è orientato a migliorare la sicurezza e rendere più efficienti i flussi di traffico. La prima fase sperimentale è partita su alcune delle arterie principali del Paese – tra cui l’autostrada A2 “Autostrada del Mediterraneo” (Salerno-Reggio Calabria), il Grande Raccordo Anulare di Roma (A90) e l’autostrada A19 Palermo-Catania – con l’obiettivo di digitalizzare complessivamente 6.700 km di rete stradale entro il 2032.

Ma cosa vuole dire, in concreto, digitalizzare una strada? Significa installare una fitta rete di dispositivi e sistemi: ad esempio Anas ha posizionato lungo queste tratte speciali “pali intelligenti” (colonnine nere con strisce tricolori) dotati di antenne Wi-Fi, sensori ambientali e lidar, telecamere HD e perfino basi per il decollo di droni di monitoraggio. Queste stazioni hi-tech comunicano fra loro e con i veicoli in transito, raccolgono dati su traffico e incidenti e inviano informazioni ai centri di controllo in tempo reale. I droni collegati possono sorvegliare dall’alto la strada e rilevare tempestivamente incidenti o ostacoli, trasmettendo subito l’allarme. Grazie anche a contributi europei (circa 21 milioni di euro di co-finanziamento UE), le prime smart road italiane sono realtà operativa già oggi sulle tratte citate, inaugurando una nuova era di sicurezza: una centrale operativa dedicata sorveglia h24 le immagini di oltre 1000 telecamere installate sull’A2, pronta a inviare soccorsi o gestire il traffico in ogni situazione critica.

Anche a livello internazionale si stanno realizzando iniziative simili. Secondo una ricerca dell’Osservatorio Connected Car & Mobility del Politecnico di Milano, nel mondo sono stati censiti 190 progetti di smart road avviati dal 2015, con un’accelerazione notevole: ben 63 nuovi progetti soltanto nel 2022 (+43% rispetto al 2021). Un esempio emblematico arriva dagli Stati Uniti: nello Stato del Michigan è in sviluppo il primo corridoio autostradale intelligente per veicoli connessi e autonomi. Si tratta di un tratto di circa 63 km (39 miglia) sulla Interstate 94 tra Detroit e Ann Arbor, concepito per integrare completamente tecnologie C-ITS e veicoli a guida autonoma. Il progetto, guidato dalla startup Cavnue in collaborazione con il Dipartimento dei Trasporti del Michigan, ha già completato nel 2024 una sezione pilota di 5 km equipaggiata con sensori avanzati, telecamere e comunicazioni wireless. Questa “smart highway” americana offre un’anteprima del futuro: un “gemello digitale” della strada elabora in tempo reale tutti i dati raccolti dai sensori, fornendo ai veicoli aggiornamenti immediati su pericoli (es. detriti o veicoli in panne) e ottimizzando i flussi di traffico.

Inoltre, il sistema dialoga costantemente con le autorità (es. la centrale di emergenza e la polizia stradale), e in caso di incidente gli interventi vengono allertati fino al 60% più rapidamente rispetto ai metodi tradizionali. Questo significa ridurre significativamente i tempi di risposta e, di conseguenza, la gravità delle conseguenze degli incidenti.

I primi risultati di queste sperimentazioni sono incoraggianti. Ad esempio, nelle città dove sono stati adottati sistemi di traffico intelligenti (come semafori adattivi controllati da IA e sensori agli incroci) si è registrato fino al 35% in meno di incidenti stradali. Sulle autostrade italiane dotate di infrastrutture smart, Anas ha osservato un miglioramento nella gestione degli incidenti e una maggiore fluidità del traffico, con riduzione di frenate brusche e tamponamenti a catena.

Benefici per automobilisti, ciclisti e pedoni: verso una mobilità più sicura

L’evoluzione verso strade intelligenti alimentate dall’IA porterà benefici concreti per tutti gli utenti della strada. Anzitutto gli automobilisti: una rete stradale connessa rende la guida più sicura e agevole. I conducenti ricevono allerte preventive su incidenti o pericoli imminenti, hanno indicazioni dinamiche sui limiti di velocità ottimali e possono essere guidati lungo percorsi alternativi in caso di ingorghi o chiusure improvvise. Grazie all’IA, le centrali di controllo possono regolare in tempo reale semafori e velocità consigliate lungo l’itinerario, evitando frenate improvvise e diminuendo il rischio di tamponamenti. Si stima che sistemi di traffico intelligenti possano ridurre fino al 25-35% gli incidenti nelle aree urbane più critiche, intervenendo soprattutto sugli incroci pericolosi, dove avviene la maggior parte degli scontri.

Inoltre, quando un incidente dovesse comunque verificarsi, il rilevamento automatico tramite video e sensori accelererà l’arrivo dei soccorsi: sappiamo che ogni minuto guadagnato nell’emergenza può fare la differenza tra ferite lievi e conseguenze gravissime.

Anche per gli utenti vulnerabili – pedoni, ciclisti e motociclisti – le smart road promettono un salto di qualità nella sicurezza. Oggi purtroppo oltre la metà delle vittime di incidenti stradali nel mondo rientra in queste categorie fragili, ma la tecnologia può offrire protezioni aggiuntive. Ad esempio, l’IA abilita già sistemi di frenata automatica di emergenza che rilevano pedoni o ciclisti sulla traiettoria di un veicolo e intervengono prima ancora del riflesso umano per evitare l’impatto. Le infrastrutture intelligenti nelle città possono dare priorità semaforica ai mezzi pubblici e ai pedoni: videocamere smart agli incroci riconoscono un pedone che attraversa o un ciclista in arrivo e prolungano il verde (o ritardano il rosso) per permettere il passaggio in sicurezza.

Oppure, sensori nel manto stradale possono rilevare la caduta di un motociclista e allertare immediatamente i soccorsi. In un ecosistema di mobilità intelligente, ogni utente della strada è costantemente “visto” e protetto da una rete di occhi elettronici e cervelli digitali sempre vigili.

Infine, l’integrazione tra smart road e veicoli intelligenti aprirà scenari rivoluzionari. Oltre il 90% degli incidenti è dovuto a errore umano – distrazioni, velocità eccessiva, decisioni sbagliate – ma con l’IA questo fattore potrà essere drasticamente ridotto. Auto sempre più dotate di sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) già oggi correggono molti errori del conducente (mantenimento di corsia, frenata automatica, avviso angolo cieco). In futuro, con la guida autonoma, l’obiettivo è eliminare quasi del tutto l’errore umano: le smart road sono l’infrastruttura che metterà in comunicazione tutti i veicoli tra loro e con l’ambiente circostante, così che il traffico diventi un flusso sincronizzato e sicuro. Immaginiamo veicoli che dialogano con il semaforo o con il cartello stradale.

Guardando al domani, l’orizzonte è quello di una mobilità sicura e “a prova di errore”: meno incidenti, meno code, meno stress. Automobilisti, ciclisti e pedoni potranno condividere la strada in sicurezza, ognuno con il proprio spazio e tempi ottimizzati dall’intelligenza delle infrastrutture.

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I nuovi autovelox basati sull’intelligenza artificiale cambiano il modo di gestire i limiti di velocità e di rilevare le infrazioni. Tra sperimentazioni già avviate e normative da aggiornare, anche l’Italia osserva i primi passi verso sistemi più sofisticati, con l’obiettivo di migliorare la sicurezza stradale

L’intelligenza artificiale sta facendo il suo ingresso anche nel mondo del controllo della velocità stradale. In diversi Paesi europei sono già in corso sperimentazioni che puntano a superare il modello tradizionale degli autovelox, introducendo sistemi più flessibili e meno facilmente individuabili dagli automobilisti. Francia, Germania e Spagna sono tra i primi a muoversi in questa direzione, mentre l’Italia osserva con attenzione, valutando le implicazioni tecniche e normative di questi nuovi dispositivi.

• Come funzionano i nuovi autovelox intelligenti
  Gli esempi di Spagna, Francia e Germania per migliorare la sicurezza stradale con le nuove tecnologie
• E in Italia? La normativa frena le novità
  Il nuovo Codice della Strada pone alcuni limiti
• Uno scenario in evoluzione
  L’Europa all’avanguardia, con sperimentazioni e innovazioni per raggiungere “zero vittime”

E in Italia? La normativa frena le novità

Uno degli sviluppi più interessanti arriva dalla Spagna. Sull’autostrada nei pressi di Barcellona è in fase di sperimentazione un sistema che utilizza l’intelligenza artificiale per adattare il limite di velocità in tempo reale. I parametri considerati includono le condizioni della strada, la visibilità, l’orario, l’eventuale presenza di lavori in corso e il volume di traffico. In base a questi elementi, il sistema può decidere sia di abbassare i limiti di velocità, in caso di pericolo, sia di innalzarli, fino a un massimo di 150 km/h, per favorire il flusso veicolare quando le condizioni lo consentono. L’obiettivo è duplice: aumentare la sicurezza stradale e rendere la gestione del traffico più dinamica, evitando rallentamenti e situazioni di rischio.

La Francia è stata tra le prime a introdurre nuove tipologie di autovelox di piccole dimensioni, noti come Équipement de Terrain Urbain (ETU). Si tratta di dispositivi che si integrano perfettamente nell’arredo urbano, installati su lampioni, cartelli stradali o semafori. Oltre a monitorare la velocità, questi strumenti, grazie all’IA, possono rilevare altre infrazioni: passaggio con il semaforo rosso, mancato utilizzo della cintura di sicurezza o uso del telefono cellulare alla guida. Nel corso del 2025 si prevede l’installazione di oltre 200 nuovi dispositivi in diverse città francesi, con l’obiettivo di migliorare la sicurezza non solo per gli automobilisti, ma anche per pedoni e ciclisti.

Anche la Germania si sta muovendo verso l’utilizzo di sistemi intelligenti per il controllo della velocità. Diversi progetti pilota prevedono l’adozione di autovelox capaci di modificare i limiti stradali in base a variabili come il traffico, le condizioni meteorologiche e lo stato del fondo stradale.

L’obiettivo è garantire un approccio più realistico e dinamico rispetto al modello fisso attuale, che spesso non tiene conto delle condizioni effettive del momento.

E in Italia? La normativa frena le novità

In Italia l’introduzione di questi dispositivi non appare immediata. Il Codice della Strada stabilisce infatti che ogni postazione di controllo della velocità debba essere ben visibile e segnalata con appositi cartelli installati a una distanza adeguata.

Questo vincolo rende più complesso adottare soluzioni come gli ETU francesi, che puntano sulla discrezione per aumentare l’efficacia del controllo. Alcuni esperti suggeriscono che sarà necessario aggiornare il quadro normativo per permettere l’adozione di tecnologie più avanzate, mantenendo però il principio della trasparenza nei confronti degli automobilisti.

Uno scenario in evoluzione

Il panorama europeo del controllo della velocità si sta quindi aggiornando, con un’attenzione crescente all’uso dell’intelligenza artificiale per rendere le strade più sicure ed efficienti. Se Francia, Germania e Spagna stanno già sperimentando soluzioni concrete, l’Italia osserva e valuta come integrare queste innovazioni nel rispetto delle norme esistenti.

I prossimi anni saranno fondamentali per capire se anche nel nostro Paese sarà possibile adottare strumenti più moderni, capaci di migliorare la sicurezza stradale e al tempo stesso rispettare il diritto degli automobilisti a una corretta informazione e trasparenza.

Tutte le sperimentazioni e innovazioni perseguono l’obiettivo dell’Unione Europea in materia di sicurezza stradale: “zero vittime”, ovvero azzerare il numero di decessi e feriti gravi sulle strade entro il 2050. Per raggiungere questo obiettivo a lungo termine, l’UE si è prefissata come traguardo a medio termine quello di dimezzare il numero di morti e feriti gravi entro il 2030.

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Prima legge: “Un robot non può recar danno a un essere umano né può permettere che a causa del proprio mancato intervento un essere umano riceva danno”. Seconda legge: “Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani purché tali ordini non contravvengano alla prima legge”. Terza legge: “Un robot deve proteggere la propria esistenza purché questo non contrasti con la prima e la seconda legge”.

Nel 1950 Isaac Asimov in un romanzo fantascientifico che sarebbe poi diventato una pietra miliare del genere preconizzava il problema dell’interazione tra uomo e intelligenza artificiale. Come tutte le menti prolifiche e visionarie, anche Asimov con quel romanzo anticipò i tempi e così, ciò che negli anni quaranta del secolo scorso rappresentava un problema di ambito fantascientifico, oggi è diventato realtà con la prima discussione del Parlamento Europeo circa le leggi di governance dei robot.

Appena venti giorni fa, la commissione Affari Legali del Parlamento Europeo ha raccolto una proposta molto interessante che probabilmente troverà un’applicazione concreta nei prossimi 5-10 anni, ma che affronta un tema tanto spinoso quanto inedito, e cioè quel lungo cammino che porterà l’IA (intelligenza artificiale) a integrarsi gradualmente nella nostra vita di tutti i giorni.

La proposta è partita dal Lussemburgo e precisamente da Mady Delvaux che nel maggio 2016 ha presentato una serie di idee per normare sia la futura realizzazione dei robot, sia la loro entrata in società, se così possiamo definirla. Con questa proposta sono stati riconosciuti, per la prima volta, alcuni principi basilari della pacifica convivenza tra umani e macchine in grado di apprendere autonomamente. Tra i punti più affascinanti del recente dibattito europeo sono emerse le questioni legate ad eventuali diritti dei robot, ma anche nozioni con un risvolto totalmente pratico e rivolto ai produttori: come la dotazione di ogni macchina di un kill switch, vale a dire un interruttore che possa spegnere la macchina in caso di emergenza.

Forse, per la prima volta, stiamo assistendo alla definizione di un codice etico rivolto alle macchine. Si tratta certamente di un lungo cammino, ma che si sta compiendo in vista di scenari futuri per noi del tutto ignoti.

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