在七十年的歷史中，一級方程式賽車已經確立了自己作為技術創新的前沿領域的地位。年復一年，該行業推動了科學發現的界限，并在技術與技術之間開創了先河。在這樣一個日新月異的運動中，總是會有新事物出現，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。他們的駕駛員應該多積極地比賽？汽車應設置為哪種駕駛模式？駕駛員何時應進站？傳統上，這些決定是由賽車工程師做出的，他們解釋實時數據并得出最佳行動方案。但是，當數百萬美元懸而未決，毫秒數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據支持的決策，而不是依靠可能因各種外部因素而蒙蔽的人工輸入。現代F1賽車都具有200多個傳感器，它們用作數據收集系統，不斷監視車輛的狀況，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，可以使用機器學習算法在幾秒鐘內分解所有這些龐大的數據流，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，從而幫助確定構件中的弱點。這將徹底改變整個汽車行業的生產，并為規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，但每次駛入停機坪時，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，這種智能安全監控可以節省成本。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，一些團隊已經取得了重大進展，將AI融入了他們的汽車開發中，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技術在其他團隊中占據優勢。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，雷諾的設計團隊正在使用增強現實平臺HoloLens來協助組件設計。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，