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阿后备戈多伊克鲁斯后备队近期主场战绩略显起伏，而图库曼体育会后备队客场作战时进攻端更显活跃。戈多伊克鲁斯后备队擅长中场控制，通过传导寻找机会；图库曼体育会后备队则依赖快速反击制造威胁。本场对决看点在于戈多伊克鲁斯后备队能否利用主场优势稳固防线，同时图库曼体育会后备队能否凭借边路突破撕开对手防线。阿根廷乙级联赛的竞争激烈程度，使得双方在战术执行和临场应变上都将面临考验，谁能更好地把握攻防节奏，谁就能占据主动。
The Race专栏｜评述员：斯科特-米切尔-马尔姆（Scott Mitchell-Malm）
作为国际汽联与亚马逊云服务（AWS）新合作的一部分，更强大的人工智能工具将在F1空气动力学规则的制定中扮演更重要的角色。AWS将成为国际汽联的官方人工智能、云计算、机器学习和云基础设施合作伙伴，合作范围包括用更好的气动模拟来塑造未来规则、协助改进国际汽联在全球的许可系统，并更深入地融入国际汽联的内部运营。
用AWS进行CFD测试，目标是在新硬件上实现更快、更高保真度的模拟，在模拟之上叠加人工智能捷径，再由人工智能去检查规则手册本身。不过生成式人工智能暂时不会被用来生成设计创意，当前的优先事项是用这些工具加速和支持人类的工作。
把AWS放在CFD工作的核心，等于把它接进了国际汽联自己的虚拟风洞，并支持概念车的创建——这类概念车可以检验跟随前车时损失多少下压力，以及规则能否产生国际汽联想要的比赛效果。整个虚拟流程包括把赛车部件的3D数字图纸组装成模型，把赛车周围的空气划分成数百万个微小单元逐个求解方程，再通过后处理把原始数字转化为压力图、流动可视化和可供分析的力。
国际汽联F1副技术总监多米尼克-哈洛解释说，AWS硬件承担的是传统CFD流程，用OpenFOAM和各种后处理工具运行；在此之外，CFD数据查看和操作的增强可能来自人工智能。他说，也许会考虑用一些基于自家CFD数据训练的替代模型来缩短模拟，从而以更少的计算时间、工程时间、能耗和资金，从整个流程中获得更高的生产力。
当前规则集才进入第一年，但可能于2030年推出的全新赛车和引擎的工作已经在进行中。哈洛相信，风洞、CFD和人工智能的工作会相互关联来制定这些规则，要么填补赛道数据的空白，要么单纯增强虚拟开发的 workload。一次完整的CFD运行可能要花几个小时，而哈洛所说的替代模型，是在数百个历史CFD结果上训练出来的人工智能，它学习形状与结果之间的关系，然后在几秒或几分钟内预测新形状的结果，而不必求解物理方程。
对国际汽联来说，这意味着在同样的时间里测试草案规则的更多变体，比如翼型和底板几何形状。好处也延伸到非气动领域，国际汽联的性能部门正在研究电子和引擎法规。哈洛说，性能方面有计算机视觉这类工具，可以把收集到的许多指标做成仪表盘，有些用于安全，有些用于能量管理，有些用于合法性检查；大量传入的数据可以用人工智能更快地处理，用于趋势监控和模式发现，而这正是它擅长的事。
动力单元组同样在用这类工具做异常检测。哈洛打了个比方：神经网络可以表示任何连续函数，只要给它足够的神经元，就能画出最复杂的波浪线，再把这些波浪线和赛道上传来的数据对比，就能看出什么时候某人的油压下降了。神经网络是人工智能的基本结构，规模足以建模任何模式；异常检测的原理是学习正常轨迹的样子，然后标记任何偏离。
这对国际汽联的分析更有用，因为人工智能工具本质上擅长基于对输入数据的分析来预测不同事件的结果。让模型边运行边学习，还会把流程从一次性的规则制定变成持续循环：工具会学习新法规在实际中如何运作，并不断进化。这对重大规则变化很有用，因为旧数据无法准确反映新赛车。但需要留意的是，神经网络可能是所谓的黑匣子，内部决策过程对人类来说难以或不可能追踪，所以国际汽联需要能理解自己的工具为什么标记了某些东西。
而且F1赛车如此复杂，人工智能工具目前在创造全新事物方面能力还弱，不过“提示工程”的想法也许会在更远的将来成为现实。哈洛说，基于2026年这些赛车的经验教训，未来赛车的空气动力学概念工作已经启动，有一些不同的想法可以尝试和研究；生成式人工智能是未来可以想象的方向，但目前仍是人类驱动、工程师驱动。给赛车做提示工程，关键在模型的训练和进化，而做这些事需要大量计算和大量资金。
国际汽联通过AWS合作能够获得的一个领域是最新的GPU硬件。CFD传统上在CPU上运行，但相关软件正在被重写以在GPU上运行，通常快好几倍，并且能同时处理大量简单计算，这既适合人工智能也适合CFD。更好的硬件意味着更快、更准确的结果。哈洛举了2022年地面效应时代开始时让几支车队和国际汽联措手不及的海豚跳为例，说明这类现象可能从中受益：不必只跑一轮稳态CFD模拟，而可以在非稳态条件下跑时间敏感的模拟，也许能在海豚跳成为问题或在全尺寸上出现之前多了解一些。
人工智能还可能进入国际汽联流程的另一个领域，是使用更适合用途的大型语言模型，支持车队对合法性问题的查询和对法规的压力测试。这意味着要做一个比ChatGPT或Claude这类人工智能更私密、更安全的版本，以保护知识产权，让机密材料留在国际汽联内部，同时又能用来检查如此庞大、复杂的规则手册及其相互关联的条款。
用途的广度还包括协助管理赛道上的安全、能量管理和合法性检查仪表盘，以及支持日内瓦增强型远程运营中心——该中心在赛事期间远程支持赛事控制。这可能包括协助处理赛道限制：当前的自动化系统可能抛出数百起事件，需要人工检查，而人工智能可以提供优先列表，或在做出判断前提示一系列检查，这样人类仍然做决定，但做得更快、更一致。
