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在汽车工业技术进步的前沿领域，一级方程式（F1）赛车数十年来一直是创新的领导者，自然而然地，它也成为体育界最早采用人工智能（AI）的先锋之一。SportsPro为我们解析了AI在F1中已经产生影响的领域，以及它未来可能如何改变赛车运动。
技术革新的试验场
F1不断扩展到新的市场并开发新的车迷参与计划，同时，它仍然是技术的试验场。即使在众多尖端技术不断涌现的今天，F1的决策者们依然将道路相关性作为全球赛车系列赛的指导原则。例如，F1决定从2026赛季开始引入100%的可持续燃料，这是对更广泛的汽车工业向清洁能源解决方案迈进的明确回应。
近年来，F1像其他行业一样，开始转向人工智能（AI）。毫无疑问，AI将成为未来人们驾驶的车辆中的一个重要组成部分——而且今天已经可以看到这一点。例如，汽车可以检测附近的交通状况，并比驾驶员更快地对潜在事故做出反应，大大提升了道路的安全性。
AI在F1的广泛应用
但F1不仅仅使用AI来辅助安全。这项技术正在F1的生态系统中得到广泛应用，包括广播、可持续性、比赛策略等领域。
那么，它是如何在实践中工作的呢？谈到F1中的AI，不能不提到亚马逊网络服务（AWS）。自2018年以来，作为该系列的全球合作伙伴，这家云计算公司在F1的数字化转型中发挥了关键作用。
为了让大家了解F1的技术含量，每辆车上有300多个传感器，每秒产生超过110万个数据点。AWS的任务是将这些数据进行压缩并以易于理解的方式呈现——而AI正是简化这一过程的工具。
在直播方面，AI可以用来提高后端操作流程的效率，并生成统计数据，确保F1的报道对观众来说更具吸引力和信息量。
统计数据的革新
AWS还实施了“StatBot”工具，该工具使用生成性AI来回答F1分析师可能对几十年前的结果提出的问题，例如上一次新秀赢得大奖赛是什么时候。这简化了一个手动过程，原本需要翻阅历史数据存储库，可能需要长达十分钟的时间。
“F1从1950年开始，现在我们到了2024年，”AWS的首席体育行业专家Neil Ralph说。“使用StatBot对那个历史数据存储库进行查询，你可以在几秒钟内得到答案，因此它可以用于球迷参与。”
AI助力F1的可持续未来
数字化转型还有助于减少在赛道之间运输设备的需求，支持系列赛正在进行的可持续性驱动。根据前威廉姆斯和法拉利工程师Rob Smedley的说法，仅仅在15年前，还需要从一场比赛运送大量IT设备到下一场比赛，但现在采用云计算和远程制作能力意味着不再需要这样做。
F1正努力在2030年实现净零排放，因此AI将在实现这一宏伟目标中发挥作用。即便如此，机器学习可能会被用来帮助通知系列赛的可持续性策略，特别是在如何加快流程或提高其准确性方面，而不仅仅是作为解决方案本身。
普华永道英的研究发现，到2030年，AI杠杆可以将全球温室气体排放量减少4%，相当于24亿吨CO2e排放量，说明了像F1这样的系列赛如何利用这项技术来提高可持续性。
在这种情况下，这是F1可以更多地依赖AI的一个领域，特别是在其全球日程日益膨胀的时候，以最大限度地提高物流效率。例如，AI可以通过结合空运、海运和公路货运来评估一个赛季的最可持续方法。
比赛策略的变革
对车迷来说，最明显的领域是AI如何改善F1车队的赛车策略。
多年来，车队一直使用蒙特卡洛模拟来计算比赛周末最有效的方法。这一过程在20世纪90年代开始使用，利用大量历史数据来计算比赛中可能的结果，但这不是一种万无一失的方法。
随着AI的不断发展，模拟可以更复杂，包含更广泛的信息，从而使它们更准确。例如，历史上车队很容易为自己的车辆运行蒙特卡洛模拟，但很难将18辆其他车辆在比赛中的影响纳入考虑。
红牛车队与科技巨头甲骨文公司达成合作伙伴关系后，其赛车策略近乎完美，这并非巧合。这使车队能够运行包括其最接近的竞争对手在内的模拟。如果合作伙伴关系现在已经到了可以准确包含所有20辆车在过程中的阶段，那也就不足为奇了。
“我们有很多非常渴望数据的工程师，”红牛车队负责人霍纳在2022年接受SportsPro播客采访时说，当时他与时任甲骨文首席营销官凯尔曼进行了广泛交谈。“数据是我们的命脉，我们如何管理数据，如何存储数据。关键时刻是由数据驱动的。利用甲骨文资源，我们能够做出更明智的决策。”
当然，这些庞大的数据集需要与分析思维相结合，才能做出关键决策。再一次强调了AI是如何作为一个工具来帮助决策的。在红牛，这一责任落在了首席策略工程师汉娜身上。
信息来源：SportsPro Media (内容由AI整理)
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