08 Giu CARSHARING: Perchè la guida autonoma potrebbe fare la differenza

Negli anni il carsharing ha dimostrato di poter ridurre il tasso di motorizzazione privata, aumentare l’accesso alla mobilità urbana e rafforzare l’intermodalità nelle città. 

Eppure, nonostante la crescita della domanda di mobilità condivisa, il settore continua a mostrare forti fragilità economiche e operative. 

In molte città europee diversi operatori hanno ridimensionato o interrotto i servizi, mentre i costi di gestione delle flotte (manutenzione, riposizionamento dei veicoli, logistica operativa e assicurazioni) continuano a comprimere i margini. Questa dinamica colpisce duramente il comparto free-floating che, dopo anni, per il 2025 stima un crollo dei noleggi del 29% arrivando ai circa 4 milioni di noleggi annui contro i 6 milioni del 2019. Anche in Italia, dopo gli anni di forte espansione, il mercato sembra aver raggiunto una fase più complessa, caratterizzata da una crescita meno dinamica e dalla necessità di trovare modelli economicamente più sostenibili. 

Secondo i dati dell’Osservatorio Nazionale Sharing Mobility, emerge in modo marcato come il 90% del carsharing free floating sia concentrato in sole 10 città Italiane e presenti ancora livelli di utilizzo medi molto variabili, con difficoltà soprattutto nei territori periferici o a domanda meno intensa. 

In questo scenario, tecnologie come la guida autonoma potrebbero rappresentare uno degli elementi in grado di modificare radicalmente il funzionamento e l’utilizzo del servizio. 

È in questo contesto che si inserisce il progetto sperimentale sviluppato da Pikyrent insieme al team AIDA – Artificial Intelligence Driving Autonomous del Politecnico di Milano. 

Il proof of concept integra la piattaforma SaaS B2-Ride di Auriga, già utilizzata da Pikyrent per la gestione di flotte elettriche in free floating, con moduli di guida autonoma sviluppati dal Politecnico. 

L’obiettivo non è ancora quello di realizzare un servizio di robotaxi completamente autonomo, ma un modello ibrido di “robo-sharing”: l’utente continua a guidare il veicolo durante il noleggio, mentre la guida autonoma viene utilizzata nelle fasi logistiche e operative. 

In pratica, il veicolo potrebbe in modo autonomo: 

• raggiungere l’utente; 

• riposizionarsi nelle aree dove la domanda è più elevata; 

• tornare agli hub di ricarica o manutenzione; 

• ridurre i tempi morti tra un noleggio e l’altro, un fattore critico considerando che il tasso di rotazione medio del carsharing free-floating in Italia nel 2024 è stato di appena 2,1 noleggi al giorno per veicolo. 

Per il carsharing la sfida non riguarda solo l’efficienza del servizio, ma anche la sua capacità di diventare realmente accessibile e inclusivo. 

Oggi molti servizi di sharing funzionano bene soprattutto per utenti giovani, digitalizzati e già abituati a muoversi facilmente nello spazio urbano. Ma raggiungere il veicolo, cercare parcheggio o spostarsi a piedi per centinaia di metri può rappresentare un ostacolo concreto per persone anziane, con difficoltà motorie o semplicemente per chi vive situazioni di mobilità più complesse. 

In questo senso, la guida autonoma potrebbe aprire scenari completamente nuovi. 

Un veicolo in grado di raggiungere autonomamente l’utente trasformerebbe il carsharing in un servizio realmente door-to-door: l’auto arriva dove serve, accompagna l’utente e, terminato il noleggio, si riposiziona automaticamente senza obbligare a cercare parcheggio (condizione che permette un risparmio economico e temporale) o a raggiungere specifiche aree di rilascio.   

Il potenziale non riguarda quindi solo l’innovazione tecnologica, ma anche la possibilità di ampliare la platea degli utenti e rendere la mobilità condivisa più semplice da utilizzare, più capillare e sicuramente più inclusiva. 

Naturalmente il percorso verso un’adozione su larga scala resta ancora lungo. 

Servono evoluzioni normative, validazioni tecnologiche, test in ambiente urbano reale e investimenti infrastrutturali. Inoltre, l’impatto effettivo sulla mobilità urbana dipenderà anche dalle politiche pubbliche: integrazione con il trasporto pubblico, gestione dello spazio urbano, regolazione della sosta e governance dei dati saranno elementi decisivi. 

Una spinta importante, per quanto riguarda le politiche pubbliche e i modelli industriali, arriva dai casi di successo internazionali, che dimostrano come queste barriere possano essere superate con governance mirate.

Negli Stati Uniti, ad esempio, player come Waymo operano stabilmente con servizi a guida autonoma su larga scala in metropoli dense come San Francisco e Los Angeles, registrando decide di migliaia di corse settimanali, dimostrando l’efficacia dell’ottimizzazione delle flotte dettata dagli algoritmi. In Cina, la piattaforma Apollo Go di Baidu gestisce a Wuhan una delle più grandi flotte di Robotaxi al mondo, offrendo una capillarità door to door che serve efficacemente aree urbane iper-congestionate. Anche in Europa si stanno muovendo i primi passi concreti: a Londra, grazie a un quadro normativo nazionale favorevole ai test in contesti complessi (es. l’Automated Vehicles Act), sperimentazioni avanzate come quelle guidate da Wayve stanno testando software di intelligenza artificiale applicati alla mobilità urbana.  

Questi benchmark globali confermano che l’automazione dei flussi del traffico, non è solo una visione tecnologica, ma una realtà capace di ridefinire la pianificazione stessa degli spazi urbani, l’economicità dei servizi.

Esperimenti, nel nostro Paese, come quello di Pikyrent mostrano come il settore della mobilità condivisa stia iniziando a esplorare nuove soluzioni per affrontare uno dei nodi più critici degli ultimi anni: rendere il carsharing un servizio non solo sostenibile dal punto di vista ambientale, ma anche economicamente più solido e scalabile.

Per approfondire il funzionamento della tecnologia, potete guardare il video qui: Robo-Sharing e mobilità condivisa.

Per approfondire gli obiettivi e la piattaforma del progetto, potete leggere in dettaglio la sperimentazione qui.