F1 车队如何利用人工智能来提高赛道表现

英国沃金 — 在迈凯伦庞大的技术中心内，人工智能并不是人们在屋顶上大声喊叫的东西。

然而，60年历史的赛车运动巨头是幕后技术的狂热用户。

在位于英格兰沃金的迈凯伦技术中心 (MTC)，该公司解释了如何使用人工智能来提高在一级方程式赛道上的机会。

“我们是一个长期使用传统机器学习技术产品的组织，”迈凯伦业务技术总监 Dan Keyworth 在 10 月份 MTC 的新闻发布会上表示。

Keyworth 表示，利用机器学习，迈凯伦能够根据概率做出决策，这反过来又有助于训练其人工智能模型。

这家赛车公司在 MTC 上展示了众多技术创新的例子。它们的范围从秘密任务控制室内的实时数据监控，到使用真实汽车的“数字双胞胎”（物理对象的 3D 数字版本），使团队能够对实际车辆需要执行的条件进行建模。

Keyworth 表示，迈凯伦在三个主要领域大力应用人工智能：提高汽车性能、日常运营和商业化。

他补充说，生成式人工智能工具为 F1 车队提供了新功能，包括对比赛期间可能发生的某些可能性进行深入模拟的能力。

这可能包括计算出汽车在进站停留的理想时间，以及在更换旧轮胎时决定为车辆添加哪些轮胎。

“从生成的角度来看，人工智能让我们能够真正模拟出更多的实际场景，然后问‘会发生什么？’”Keyworth 说。

他补充说，其中一些场景开始产生“相当准确”的结果，达到“几乎可怕”的程度。

长期以来，技术一直是赛车运动成功的关键——而且不仅仅是迈凯伦。

各个F1车队都曾多年来利用现代技术进步– 从云计算到人工智能和机器学习。

例如，阿斯顿·马丁·阿美公司（Aston Martin Aramco）大力宣传使用所谓的“数据湖”（海量数据存储中心）和机器学习技术来从大量数据中学习，以预测模式并改进决策。

阿斯顿·马丁·阿美公司首席信息官克莱尔·兰斯利表示，机器学习算法可以混合轮胎、天气和赛道状况的数据，并使用预测分析来优化决策。

在一个四月博客文章她表示，这些发展的速度“确实令人印象深刻”。

“通过采用这项技术，我们将能够解放多名工程师，使他们能够更加专注于汽车性能，”她指出。

红牛旗下的 Visa Cash App RB 是另一支部署人工智能来改善赛道表现和策略的 F1 车队。

RB 首席执行官彼得·拜尔 (Peter Bayer)今年早些时候说意大利 F1 车队正在利用人工智能将比赛时间缩短至“百分之一秒”。

RB 车辆性能主管 Guillaume Dezoteux 在该公司的软件合作伙伴 Epicor 在意大利法恩扎工厂举行的一次活动中发表讲话时表示，人工智能可以帮助团队在规划时提供信息，因为“这意味着你不需要运行100 次模拟。”

Keyworth 指出，如果没有 IT 工具和设备等合作伙伴的帮助，迈凯伦内部的任何创新都不会发生思科和谷歌。

“连通性可能是这项运动的命脉，”他在 10 月 27 日墨西哥城大奖赛比赛前说道。“没有它，一切都不会开始。没有汽车可以安全地在赛道上行驶。”

迈凯伦保持数据实时流向其团队的能力背后的一个关键组成部分是其所谓的移动数据中心。

这些是微型服务器机房，可以飞往世界各地的不同比赛，以保持运营的数字组件始终在线。

思科英国和爱尔兰首席技术官 Chintan Patel 向 CNBC 表示，“这些移动数据中心与著名的 F1 赛车一起飞往每个比赛地点，并远程联网以实现 MTC 的实时存储和数据处理”。

迈凯伦的凯沃斯表示，人工智能带来的另一个好处是商业化。

他表示，对于车迷和合作伙伴来说，迈凯伦越来越多地尝试“丰富旅程和体验，让我们的车迷感受到更紧密的联系”。

借助人工智能，迈凯伦可以更好地瞄准 F1 新兴市场（例如美国）的车迷，这项运动在美国越来越受欢迎，例如，通过在一天中的特定时间向车迷提供个性化信息。

与此同时，当谈到在业务方面使用人工智能时，基沃斯表示，公司看到的主要改进领域是“让每个人的生活更丰富、更顺利、更快、更高效”。

“这不是劳动力的替代品——而是‘费力’的替代品，”他说。“你希望让你的团队能够做你雇佣他们的事情，而不是承担他们角色中的日常开支。”