在七十年的歷史中，一級方程式賽車已經(jīng)確立了自己作為技術(shù)創(chuàng)新的前沿領(lǐng)域的地位。年復一年，該行業(yè)推動了科學發(fā)現(xiàn)的界限，并在技術(shù)與技術(shù)之間開創(chuàng)了先河。在這樣一個日新月異的運動中，總是會有新事物出現(xiàn)，而“下一件大事”可能只是人工智能。

自成立以來，決策一直是這項運動的關(guān)鍵方面。在每場比賽中，車隊都面臨制定策略以最大程度地獲得成功機會的挑戰(zhàn)。他們的駕駛員應該多積極地比賽？汽車應設(shè)置為哪種駕駛模式？駕駛員何時應進站？傳統(tǒng)上，這些決定是由賽車工程師做出的，他們解釋實時數(shù)據(jù)并得出最佳行動方案。但是，當數(shù)百萬美元懸而未決，毫秒數(shù)的勝利與失敗分開時，幾乎沒有錯誤余地-如果我們對人性一無所知，總會有錯誤余地……

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賽車情況進行計算機分析以實時做出由數(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?，F(xiàn)代F1賽車都具有200多個傳感器，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級的信息反饋給賽車工程師。但是有一個主要問題。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)，可以使用機器學習算法在幾秒鐘內(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。

即使不在賽道上，人工智能也可以幫助將這項運動推向新的高度。在制造和開發(fā)過程中，人工智能可用于分析單個組件的性能，從而幫助確定構(gòu)件中的弱點。這將徹底改變整個汽車行業(yè)的生產(chǎn)，并為規(guī)模較小的團隊提供較少的研究預算，以填補與頂級公司之間的鴻溝。如果要實現(xiàn)這一目標，幾乎可以肯定，它將成為一級方程式中每個制造商必不可少的工具，使他們能夠制造更具競爭力的汽車。

人工智能最重要的應用可能是對安全的貢獻。盡管F1從未像其他賽車運動一樣安全，但每次駛?cè)胪C坪時，駕駛員仍然冒著生命危險。為應對碰撞的威脅，可以對AI系統(tǒng)進行編程，以在車輛處于危險的惡劣狀況時提供警告。這些警告源于對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，我們何時可以期望一級方程式的人工智能呢？好吧，一些團隊已經(jīng)取得了重大進展，將AI融入了他們的汽車開發(fā)中，其中主要的兩個是雷諾和威廉姆斯F1。雷諾自2017年以來一直與微軟合作，旨在利用AI技術(shù)在其他團隊中占據(jù)優(yōu)勢。微軟表示，“雷諾團隊使用從Azure機器學習到流分析再到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)計團隊正在使用增強現(xiàn)實平臺HoloLens來協(xié)助組件設(shè)計。在其他地方，超過3年前，威廉姆斯（Williams）首席信息官Graeme Hackland斷言：“我相當明智或不明智地決定，到2020年，人工智能將要求駕駛員進站?！?這表明，