一级方程式中的 AI 进站
超越一级方程式赛道，了解 AI 如何优化进站、重新定义汽车设计，并让车迷满意，成为这项运动中终极的幕后维修团队成员。
一级方程式赛车（F1）是全球科技含量最高的运动之一。赛车时速可达 230 英里，进站用时仅两秒，这对最具创新性的工程技术提出了要求。F1 不仅关乎车手和赛车，也关乎由分析比赛的维修区工作人员制定的策略。
比赛中有各种技术协同发挥作用，而 AI 正逐渐成为维修区团队手中最重要的工具之一。让我们进一步了解 AI 究竟被应用在 F1 的哪些环节。
2023 年阿布扎比大奖赛中的计算机视觉#
当 F1 车手的四个车轮全部越过赛道边界时，就被视为违反赛道限制。国际汽车联合会（FIA）会核实这些违规行为，并根据结果作出处罚。
每场比赛都必须处理数百起违规事件。在 2023 年奥地利大奖赛期间，仅有 4 名工作人员就处理了大约 1,200 起潜在的赛道限制违规事件。在接下来的比赛中，尽管增加了负责检查赛道限制违规事件的工作人员数量，但仍然不够。
图 1. 上图中的白线被视为赛道边界。
因此，在 2023 年阿布扎比大奖赛上，FIA 转而采用计算机视觉。他们使用形状分析来识别赛道边界，并计算越过该边线的像素数量。系统的这一层将用于排除明显不需要人工介入的情况，从而让 FIA 专注于真正需要其关注的案例。
利用 AI 洞察提升粉丝参与度#
71% 的体育行业专业人士认为，粉丝参与度对于实现目标至关重要。当人们与体育运动建立情感联系时，他们会不断回归，这也有助于体育产业创造收入。
一个比赛周末不只是为你喜爱的车队加油。亚马逊云科技（AWS）与 F1 合作，通过详细统计数据深入解读瞬间决策并展示比赛表现。他们通过分析存储在 Amazon S3 上的大约 70 年比赛数据来实现这一点。除了历史数据外，机器学习模型还可以分析从每辆 F1 赛车的 300 多个传感器中收集的数据点。每秒处理的数据点超过 110 万个！
Oracle Red Bull Racing 的 CEO Christian Horner 认为这一点再自然不过了：“数据是车队的命脉。性能的每个要素——我们如何进行比赛、如何开发赛车、如何选拔和分析车手——全都由数据驱动。”让我们来看看这些系统能够输出的一些统计数据：
- 对决预测：对决预测会预测追赶中的赛车还需要多少圈才能进入前车的“攻击距离”。预测使用赛道历史数据和预计车手速度完成。
- 进站策略对决：它为粉丝提供更多洞察，帮助他们评估每位车手的策略及其结果在实时比赛中的成功程度。粉丝还可以追踪车手策略上的细微变化，并查看这些变化对结果的影响。
- 赛道统治力：它让粉丝和解说员了解车手在赛道的哪些位置以及如何压制对手。
- 赛车性能评分：这项洞察让粉丝能够单独查看某辆赛车，并将其性能与其他赛车进行比较。比较依据包括弯道性能（赛车在转弯或通过弯道时保持速度、稳定性和控制力的能力）、直线性能（赛车在直线路段上的加速能力和最高速度）以及赛车操控性（控制车辆的整体难易程度和响应能力，包括转向、制动和机动性）。
图 2. 粉丝可以查看的赛道统治力可视化示例。
AI 赋能的模拟赛车#
模拟赛车（简称 sim racing）是一种虚拟 F1 赛车体验。它通常用于帮助车手熟悉赛道并提升赛车技能，同时避免受伤或损坏赛车。将 AI 融入模拟赛车后，车队可以模拟动态比赛条件、不同赛车设置下的性能，甚至模拟竞争对手在赛道上的行为。
物理引擎可以准确地模拟车辆行为，并将空气动力学、轮胎抓地力和悬架设置等因素纳入考量。同时，真实比赛和模拟比赛中的数据会持续接受分析，以优化策略并提升性能。模拟赛车设备可以从配备方向盘和踏板的基础配置，到包含运动平台、VR 头戴设备和 F1 赛车驾驶舱精细复制品的全尺寸模拟器。
图 3. 一级方程式赛车车手 Max Verstappen 进行模拟赛车。（来源：shop.gperformance.eu）
F1 车队与 AI 创新者：赛道上的完美搭档#
一些顶尖 F1 车队正在积极使用 AI，甚至有 AI 公司成为其官方赞助商。让我们快速了解其中几项合作及其带来的价值。
Mercedes 与 G42#
G42 是一家总部位于阿联酋的领先 AI 和云计算公司，也是 Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team 的官方赞助商。G42 为车队提供先进的数据分析和机器学习能力。在 G42 的支持下，车队可以实时处理海量数据，并提取有价值的洞察来制定数据驱动的决策。例如，G42 的 AI 算法可以分析遥测数据，为特定赛道优化赛车设置，通过微调空气动力学、胎压和燃油量来提升性能。
图 4. G42 是 Mercedes-AMG F1 的官方合作伙伴。
Red Bull 与 Oracle#
Red Bull Racing Team 使用 AI 优化燃油消耗，帮助车队优化燃油使用效率，从而以更高速度持续更长时间，这可能是赢得比赛的关键因素。这个一级方程式车队在创纪录的 2023 赛季中赢得了车手总冠军和车队总冠军。车队依靠 Oracle Cloud 为比赛策略、引擎开发、模拟赛车、粉丝参与度等提供支持。
图 5. Red Bull Racing Team 由 Oracle 赞助。
Ferrari 与 AWS#
亚马逊云科技（AWS）是 Scuderia Ferrari F1 Team 的官方赞助商之一。Scuderia Ferrari Team 使用 AI 和机器学习，通过 Amazon SageMaker 制作了虚拟地速传感器。他们能够为工程师提供更快速、更可靠的数据。车队成功降低了赛车重量，而在这项连一克重量都至关重要的运动中，这是一个关键因素。他们还使用 AWS 开发了基于博弈论的 ML 模型，用于分析比赛策略中的各种变量。
图 6. Scuderia Ferrari F1 Team 获 AWS 支持（thelastcorner.it）。
本赛季我们看到了什么？#
2024 赛季于 3 月的巴林大奖赛拉开帷幕。到目前为止我们只经历了四场比赛，但赛季开局十分精彩。从一开始，我们就看到了全新的 AI 创新在本赛季亮相。
先来看看让粉丝更贴近比赛现场的努力。这推动了新摄像机角度的引入。F1 转播团队正与 Aston Martin 密切合作，以开发后尾灯摄像机。其理念是让我们能够直接从赛车尾部观看比赛，以前所未有的方式捕捉比赛的紧张感。AI 有助于确保画面清晰锐利，通过实时调整焦点和曝光，应对高速运动和不断变化的光照条件。
在转播方面，还有一套由 AI 驱动的全新升级回放系统。这套 AI 系统可以即时筛选视频素材并突出关键时刻，确保粉丝不会错过任何精彩内容。它甚至能够从普通视频素材中制作慢动作回放，为观看体验增添新的层次。
使用无人机拍摄现场画面的可能性也引发了热议，这一想法源于一段在测试圈中拍摄 Max Verstappen 的热门第一人称视角（FPV）视频。安全方面仍有障碍需要克服。不过，未来加入无人机镜头的可能性令人兴奋。这一切都是为了寻找新的方式，让家中的观众也能感受比赛的刺激。
图 7. 最快的 F1 镜头。
说到这种刺激感，转播的音频部分也计划升级。这次升级旨在让观众感觉自己就在赛道上，被引擎的轰鸣声环绕。人们正在使用 AI 算法微调音频采集和处理，使转播声音更具沉浸感，同时不会过于嘈杂。我们希望听到引擎加速的声音，同时也能在不过分增大的音量下享受比赛。
冲过终点线#
虽然 AI 可以成为有用的工具，但它无法取代拥有多年经验和天赋的人类车手与维修区团队。尽管如此，看到 AI 未来将如何影响一级方程式赛车，仍然十分令人期待。更先进的技术意味着车队能够在赛道上作出更明智的决策，从而为争夺方格旗带来精彩对决！
