在七十年的歷史中，一級(jí)方程式賽車已經(jīng)確立了自己作為技術(shù)創(chuàng)新的前沿領(lǐng)域的地位。年復(fù)一年，該行業(yè)推動(dòng)了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的界限，并在技術(shù)與技術(shù)之間開創(chuàng)了先河。在這樣一個(gè)日新月異的運(yùn)動(dòng)中，總是會(huì)有新事物出現(xiàn)，而“下一件大事”可能只是人工智能。

自成立以來，決策一直是這項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵方面。在每場(chǎng)比賽中，車隊(duì)都面臨制定策略以最大程度地獲得成功機(jī)會(huì)的挑戰(zhàn)。他們的駕駛員應(yīng)該多積極地比賽？汽車應(yīng)設(shè)置為哪種駕駛模式？駕駛員何時(shí)應(yīng)進(jìn)站？傳統(tǒng)上，這些決定是由賽車工程師做出的，他們解釋實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并得出最佳行動(dòng)方案。但是，當(dāng)數(shù)百萬美元懸而未決，毫秒數(shù)的勝利與失敗分開時(shí)，幾乎沒有錯(cuò)誤余地-如果我們對(duì)人性一無所知，總會(huì)有錯(cuò)誤余地……

這就是AI可能改變游戲規(guī)則的地方。人工智能可以依靠對(duì)賽車情況進(jìn)行計(jì)算機(jī)分析以實(shí)時(shí)做出由數(shù)據(jù)支持的決策，而不是依靠可能因各種外部因素而蒙蔽的人工輸入。現(xiàn)代F1賽車都具有200多個(gè)傳感器，它們用作數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，不斷監(jiān)視車輛的狀況，并將TB級(jí)的信息反饋給賽車工程師。但是有一個(gè)主要問題。如此龐大的信息量意味著人類根本無法充分利用它。但是，隨著AI的出現(xiàn)，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在幾秒鐘內(nèi)分解所有這些龐大的數(shù)據(jù)流，并得出最適合這種情況的響應(yīng)。

即使不在賽道上，人工智能也可以幫助將這項(xiàng)運(yùn)動(dòng)推向新的高度。在制造和開發(fā)過程中，人工智能可用于分析單個(gè)組件的性能，從而幫助確定構(gòu)件中的弱點(diǎn)。這將徹底改變整個(gè)汽車行業(yè)的生產(chǎn)，并為規(guī)模較小的團(tuán)隊(duì)提供較少的研究預(yù)算，以填補(bǔ)與頂級(jí)公司之間的鴻溝。如果要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，幾乎可以肯定，它將成為一級(jí)方程式中每個(gè)制造商必不可少的工具，使他們能夠制造更具競(jìng)爭(zhēng)力的汽車。

人工智能最重要的應(yīng)用可能是對(duì)安全的貢獻(xiàn)。盡管F1從未像其他賽車運(yùn)動(dòng)一樣安全，但每次駛?cè)胪C(jī)坪時(shí)，駕駛員仍然冒著生命危險(xiǎn)。為應(yīng)對(duì)碰撞的威脅，可以對(duì)AI系統(tǒng)進(jìn)行編程，以在車輛處于危險(xiǎn)的惡劣狀況時(shí)提供警告。這些警告源于對(duì)影響事故可能性的各種因素的分析，例如輪胎磨損，履帶降水，制動(dòng)溫度等。在履帶上，邊距可能很小，這種智能安全監(jiān)控可以節(jié)省成本。生活。

那么，我們何時(shí)可以期望一級(jí)方程式的人工智能呢？好吧，一些團(tuán)隊(duì)已經(jīng)取得了重大進(jìn)展，將AI融入了他們的汽車開發(fā)中，其中主要的兩個(gè)是雷諾和威廉姆斯F1。雷諾自2017年以來一直與微軟合作，旨在利用AI技術(shù)在其他團(tuán)隊(duì)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。微軟表示，“雷諾團(tuán)隊(duì)使用從Azure機(jī)器學(xué)習(xí)到流分析再到Dynamics 365的所有內(nèi)容，以幫助其贏得勝利”。此外，這家軟件巨頭還解釋說，雷諾的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)正在使用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)平臺(tái)HoloLens來協(xié)助組件設(shè)計(jì)。在其他地方，超過3年前，威廉姆斯（Williams）首席信息官Graeme Hackland斷言：“我相當(dāng)明智或不明智地決定，到2020年，人工智能將要求駕駛員進(jìn)站。” 這表明，