甲骨文紅牛車隊：用云計算、AI和數據驅動F1未來

一級方程式賽車一直是一項由極限定義的運動，毫秒之差決定勝負，人類技能被推向極限。但在引擎轟鳴聲和進站換胎的精彩表演背后，隱藏著一股更安靜、看不見卻日益決定這項運動成功的力量：技術。在甲骨文紅牛車隊，數據、人工智能和云計算已經變得與輪胎、空氣動力學和馬力同樣重要。

在阿布扎比賽季收官戰之前，Computer Weekly參觀了甲骨文紅牛車隊的車庫，觀察人類專業知識和技術創新如何共同推動賽道上最具統治力的車隊之一。甲骨文紅牛車隊合作伙伴組負責人杰克·哈靈頓解釋了車隊如何使用技術做出可能決定贏得世界冠軍與功虧一簣之間差異的決策。

哈靈頓表示："甲骨文為我們提供了賽道內外的性能支持。自2021年以來，每一次進站決策，每一個戰略決定，讓馬克斯·維斯塔潘贏得世界冠軍的決策，都是在甲骨文云基礎設施上做出的。"

數據驅動的核心戰略

甲骨文紅牛車隊戰略的核心是數據。每輛賽車在每個比賽環節產生高達2TB的遙測數據，輸入到由實時傳感器、攝像頭和引擎監控系統組成的網絡中。輪胎溫度被精確跟蹤到每一度，引擎性能通過數百個變量進行測量。這些已知數據與未知因素（如安全車、紅旗、緩慢進站或意外超車）相結合，創造出一個龐大且不斷變化的比賽條件全景。

為了處理這種復雜性，車隊嚴重依賴從金融界借鑒的蒙特卡洛模擬方法。哈靈頓說："在比賽周末之前，我們運行接近40億次蒙特卡洛模擬。然后，在練習賽結束后，我們重新運行數十億次模擬，整合最新的遙測數據。這讓我們能夠為可能在賽道上面臨的幾乎每一種情況做好準備。當意外發生時，我們很可能已經建模過了。"

人工智能與決策制定

人工智能在幫助工程師處理這些數據并實時做出明智決策方面發揮著關鍵作用。車隊開發了AI驅動的模型，掃描體育法規和歷史比賽結果，提供指導和支持。

哈靈頓說："它不是為我們做決定，而是為人類決策提供信息。在一級方程式中，最重要的傳感器是車手。技術放大了人類判斷力，但不會取代它。"

這種AI和人類專業知識的協同作用在阿布扎比大獎賽期間表現得很明顯。在關鍵的安全車時期，來自賽車的數據和實時模擬被實時傳輸到甲骨文云基礎設施。車隊快速評估了多個"假設"情況，并做出了分秒必爭的進站決定，最大化了賽道位置同時最小化了時間損失。片刻之后，這個決定得到了回報，展示了AI如何為戰略提供信息而不會覆蓋仍然是賽車運動核心的人類本能。

駕駛員在回路中的作用

甲骨文紅牛車隊還利用駕駛員在回路中的模擬器，哈靈頓將其描述為"世界上最酷的電腦游戲"。這些模擬器允許駕駛員虛擬體驗賽車，測試操控特性、G力和空氣動力學設置，然后再踏上賽道。

從這些訓練中收集的數據直接輸入到比賽周末的賽車配置中。駕駛員和模擬之間的這種持續反饋循環確保理論性能與人類能夠執行的相匹配。

除了賽車性能，甲骨文紅牛車隊還使用AI識別未來的駕駛人才。歷史上，車隊依靠少數幾個初級方程式系列賽來發現新興明星。AI允許車隊撒更大的網，分析來自卡丁車比賽和小型國際賽車系列的數據，這些數據原本會被忽視。

哈靈頓說："AI幫助我們在其他人之前找到下一個馬克斯·維斯塔潘。我們評估雨天技能或設備限制等性能指標，做出人類無法單獨處理的預測。"

賽道外運營

技術也支撐著業務和運營效率。薪資、人力資源和財務規劃系統都整合到甲骨文云中，AI簡化了流程，使資源能夠導向對性能至關重要的領域。AI被應用于成本上限管理，允許車隊優化每一項投資以追求速度和可靠性。

也許甲骨文紅牛車隊技術應用中最雄心勃勃的是其2026年引擎項目。隨著新法規的出臺，賽道上的每個引擎都將是全新的，采用內燃機和混合動力50/50的分配。甲骨文紅牛車隊完全在甲骨文云上運行復雜的計算流體動力學模擬，在任何物理組件存在之前，建模15000轉每分鐘的燃燒、氣流和燃料點火。

哈靈頓回憶說："不到四年前，我們沒有設施、沒有員工、沒有模擬。在12個月內，我們開發了世界上最先進的引擎制造項目之一。甲骨文云讓我們能夠隨著團隊擴張而擴展模擬，比傳統本地系統多運行約20%的迭代。這讓我們能夠探索更多設計，優化性能，并自信地投入制造。"

這些模擬如此詳細，以至于車隊可以在構建單個引擎之前，在數字化環境中建模氣缸內的燃料燃燒、通過渦輪增壓器的氣流和能量回收集成。在毫秒至關重要的運動中，快速安全地迭代設計的能力是一個重大的競爭優勢。

人類直覺與技術優勢的結合

對于甲骨文紅牛車隊來說，AI、云計算和人類專業知識的結合是一個獲勝公式。蒙特卡洛模擬、AI信息化的進站決策和先進的引擎建模為車隊提供了技術優勢，但人類直覺仍然是至關重要的。

哈靈頓說："技術賦能于人。它讓我們能夠發揮最佳表現，但最終，是人類的決策、車手和工程師決定了勝負之間的差異。"

阿布扎比大獎賽結束后，賽季落下帷幕，賽車駛離賽道，車隊的數字心跳在幕后繼續跳動。對于甲骨文紅牛車隊來說，未來是明確的：先進模擬、AI信息化戰略和人類直覺構成了冠軍級性能的引擎。

Q&A

Q1：甲骨文紅牛車隊如何利用數據和AI來制定比賽策略？

A：車隊每個比賽環節產生高達2TB的遙測數據，通過蒙特卡洛模擬方法在比賽周末前運行接近40億次模擬。AI驅動的模型掃描體育法規和歷史比賽結果提供指導，但AI不會做最終決定，而是為人類決策提供信息支持。

Q2：甲骨文紅牛車隊的引擎開發項目有什么特別之處？

A：針對2026年新法規，車隊在甲骨文云上完全運行計算流體動力學模擬，能夠在任何物理組件存在之前建模15000轉每分鐘的燃燒、氣流和燃料點火。這比傳統本地系統多運行約20%的迭代，讓團隊能探索更多設計并優化性能。

Q3：技術在甲骨文紅牛車隊中扮演什么角色？

A：技術賦能于人但不取代人類判斷。甲骨文云基礎設施支撐了維斯塔潘自2021年以來的所有世界冠軍決策。駕駛員在回路中的模擬器、AI人才識別系統等都服務于人類專業知識，最終仍是人類決策、車手和工程師決定勝負差異。