北京
“當(dāng)我們?cè)噲D分析這個(gè)問題時(shí)，情況立刻變得相當(dāng)復(fù)雜。”邁凱倫車隊(duì)領(lǐng)隊(duì)安德烈亞·斯泰拉在上周六的圍場里，拋出了本賽季迄今為止最坦誠也最令人不安的一句大實(shí)話。他甚至承認(rèn)，團(tuán)隊(duì)在內(nèi)部簡報(bào)會(huì)開到一半時(shí)，仍然無法解釋為何賽車在直道上會(huì)出現(xiàn)預(yù)期之外的巨大速度差異。說白了，連造車的人都搞不明白自己手里的引擎到底在“想”什么。
問題的核心，直指當(dāng)前F1動(dòng)力單元中愈發(fā)精密的“自學(xué)習(xí)”算法。這并非大眾認(rèn)知中能寫詩作畫的人工智能，而是一套基于海量參數(shù)前瞻性預(yù)判最佳電能部署策略的軟件系統(tǒng)。它會(huì)從車手上一圈的駕駛輸入中持續(xù)“學(xué)習(xí)”，為下一圈的部署方案進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化。奧斯卡·皮亞斯特里直言不諱地表示，現(xiàn)在的引擎敏感到了令人頭疼的地步，“即便在出場圈所做的一切，都可能直接決定你接下來一圈的競爭力。”換句話說，賽車的脾氣已經(jīng)不只取決于賽道上的瞬間操作，更取決于它自己通過算法積累下來的“駕駛經(jīng)驗(yàn)”。這種不可預(yù)測性，讓圍場里的頂尖車手們覺得，座艙里的掌控權(quán)正在悄無聲息地被算法蠶食。
最生動(dòng)的案例發(fā)生在上個(gè)周末的排位賽。小紅牛車手伊薩克·哈賈爾在Q3階段試圖在14號(hào)彎出口等待紅牛隊(duì)友麥克斯·維斯塔潘，為其提供尾流。這一在賽道上司空見慣的團(tuán)隊(duì)協(xié)作舉動(dòng)，卻因?yàn)橥耆x了賽車引擎預(yù)設(shè)的電能釋放策略，直接讓動(dòng)力單元的算法陷入了邏輯混亂。當(dāng)哈賈爾重新踩下油門準(zhǔn)備沖刺時(shí)，他得到的不是預(yù)期的爆發(fā)力，而是預(yù)判模型給出的一記意外“反噬”。皮亞斯特里對(duì)此總結(jié)得相當(dāng)直白：2026賽季的F1發(fā)車格，在某種程度上已經(jīng)被電腦的表現(xiàn)是否“規(guī)矩”所左右。而目前看來，面對(duì)這套日趨自主的系統(tǒng)，短期內(nèi)似乎還沒有人能給出一個(gè)立竿見影的解決方案。
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