- 迈凯伦和红牛等 F1 车队正利用 AI 预测比赛策略、优化进站时机，并以令人惊叹的精度提升赛车性能。
- 迈凯伦的数字孪生技术和移动数据中心处理实时赛道数据，使车队在比赛中能够做出瞬息万变的决策。
- 阿斯顿·马丁阿美石油等车队依赖机器学习分析海量数据集，从而在轮胎选择、天气应对和赛道状况判断上做出更优决策。
人工智能正在悄然接管一级方程式（F1）。不是以花哨、未来的方式，而是作为一种冷酷、计算的工具，彻底改变车队应对世界上最激烈赛车运动的方式。
在位于英国沃金的迈凯伦总部，人工智能并不大声喧哗，但其影响不可否认。这家拥有60年历史的赛车巨头已经 据报道 将人工智能作为其运营的支柱，微调从比赛日策略到商业增长的一切。
迈凯伦商业技术总监Dan Keyworth揭示了车队如何利用机器学习来增强优势。通过模拟概率，他们正在训练人工智能模型来预测一切，从维修站效率到轮胎性能的细微细节。
“我们是一个长期以来使用传统机器学习的组织，”Keyworth说。现在，他们正在通过实时数据分析以及3D数字孪生体——即极其逼真地重现赛道条件的汽车3D数字副本——将其提升到下一个水平。
人工智能模拟优化比赛日决策
一级方程式的竞争不仅限于赛道。场外，这是一场大脑、服务器和算法的较量。迈凯伦的数字孪生体只是其武器库中的一种武器。这些虚拟模型允许车队根据现实条件模拟和调整汽车性能。
这是更广泛的人工智能战略的一部分，Keyworth表示该战略侧重于三个支柱：汽车性能、日常运营和粉丝互动。
在比赛期间，每一秒都至关重要。迈凯伦使用生成式 AI 来预测赛道上可能发生的情况，从最佳进站时间到应对变化条件的最佳轮胎选择。
“人工智能允许我们做的是推演实际场景并问，‘会发生什么？’”Keyworth解释道。这些模型非常精确，结果往往接近“令人毛骨悚然”的程度。
但迈凯伦并非唯一在这场人工智能军备竞赛中参与的车队。阿斯顿马丁阿美石油也有自己的数据驱动策略。该车队的首席信息官Clare Lansley 解释 表示机器学习通过分析大量关于轮胎、天气和赛道条件的数据来帮助预测模式。
他们的“数据湖”存储海量信息，其算法对这些信息进行 crunch 以改善决策。“这些发展的速度真的令人印象深刻，”Lansley说。最终目标是什么？让工程师专注于汽车性能，而不是淹没在重复性任务中。
红牛车队也彻底拥抱了人工智能。意大利车队车辆性能负责人Guillaume Dezoteux表示，该技术减少了数百次模拟的需求。
人工智能驱动的见解 让车队能够更快、更精准地做出决策，节省可能决定胜负的毫秒。
连接性推动F1的人工智能革命
如果没有一个关键要素，一级方程式的人工智能转型就会崩溃：连接性。这是将这项运动凝聚在一起的支柱。每场比赛，据报道迈凯伦都会打包移动数据中心——迷你服务器机房——并飞往世界各地。
这些单元实时处理数据，确保赛道上的工程师和沃金的工程师能够无缝沟通。
这些便携式数据中心使迈凯伦能够处理海量信息，从实时汽车遥测数据到实时比赛策略。他还使用人工智能个性化粉丝体验，特别是在这项运动人气飙升的美国等新兴市场。
通过根据粉丝的偏好定制内容并在适当的时间交付，迈凯伦正在加深与受众的联系。Keyworth表示，车队正致力于通过有针对性的、人工智能驱动的互动让粉丝“感觉联系更紧密”。
在业务方面，人工智能有助于简化运营。Keyworth将其描述为替代“繁琐”任务的工具，而非替代人类工人。目标是使工作流程更快、更高效，让员工专注于高价值活动，而不是琐碎的行政工作。“你想释放你的团队去做你雇佣他们做的事情，”他说。
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Jai Hamid
Jai Hamid在过去6年中一直报道加密货币、股票市场、科技、全球经济以及影响市场的地缘政治事件。她曾在专注于区块链的出版物工作，包括AMB Crypto、Coin Edition和CryptoTale，从事市场分析、大型公司、监管和宏观经济趋势的报道。她毕业于伦敦新闻学院，并三次在非洲顶级电视网络之一分享加密货币市场见解。
