人类与 AI 的协同如何让 F1 赛道驶向成功快车道
在 F1 赛车中，每一毫秒都至关重要。Konstantinos Trantopoulos 和 Paolo Aversa 探讨了车队如何利用人机协作提升表现——以及其他行业的企业能从他们基于数据的决策中学到什么。
F1 正在迅速发展为一个全球性的娱乐巨头，拥有约 8.26 亿粉丝，同比增加 12%，其中在中国（+39%）和美国（+10.5%）等关键市场的增长尤为显著。这股粉丝热潮推动了商业增长，F1 的年度营收已连续四年攀升，2024 年达到 36.5 亿美元。一个关键推动因素是 Netflix 的爆款纪录片系列《极速求生》（Drive to Survive），该作品被认为重塑了这项运动的公众形象。它在全球吸引了超过 700 万观众——其中近三分之一不到 30 岁——成为营销上的巨大成功，帮助 F1 吸引了更多年轻、多元化的观众群体，尤其是女性和 Z 世代，他们如今每天都会消费相关内容，并把比赛视为文化事件。这股粉丝浪潮也恰逢好莱坞掀起了新的 F1 题材热潮。苹果的大片《F1：赛车之王》（F1: The Movie），由布拉德·皮特主演，于 6 月 27 日首映，目前已在全球斩获约 2.93 亿美元票房，成为该公司迄今最成功的院线发行作品，也是皮特职业生涯最佳的首映成绩。
通常在一个比赛周末，一辆F1赛车可以产生数百GB的数据。
从赛道到数据实验室：实时遥测与 AI 的角色
F1 是全球最先进的实时数据与 AI 应用环境之一，竞争优势越来越多地来自字节和算法，而不仅仅是车手的技巧或引擎的动力。如今的 F1 赛车安装了 300–600 个传感器，实时采集发动机温度、轮胎压力、刹车磨损、空气动力负荷等数据。
在一个典型的比赛周末，一辆 F1 赛车就能产生数百 GB 的数据（近年来车队报告称单车单场比赛约 400 GB），再加上高速视频和其他数据集，单车整个周末的数据总量可接近 1 TB。所有这些信息通过高速遥测系统传输，使得赛道上的工程师和远程工厂的技术团队可以实时监控并分析赛车性能。到 2025 年，几乎所有 F1 车队都与领先的科技公司建立了深度合作，包括微软（Microsoft）、甲骨文（Oracle）、亚马逊云（AWS）、谷歌（Google）、戴尔科技（Dell Technologies）、AMD、Palantir 和 Neural Concept 等，利用云基础设施、AI 和实时数据分析来运行数十亿次仿真，加速赛车设计，优化比赛策略，并在这个日益数据驱动的运动中获得竞争优势。
这为 AI 在高风险、高速环境中的应用创造了无与伦比的试验场。结果是，F1 车队已经进化为精英级的决策单位，既能依靠机器的精确性，也能平衡人类的判断力。这种动态为那些正努力将 AI 融入人类工作流程的组织提供了重要的启示。
F1工程师在数据驱动与人类经验判断之间取得平衡
人机协同：决定人类何时介入
F1 车队高度依赖先进的遥测技术和 AI 来获取竞争优势。现代 F1 赛车通过数百个车载传感器，每秒传输超过一百万个数据点，而像 Oracle Cloud 这样的云计算平台会处理这股信息洪流，运行数十亿次实时策略模拟。这些模拟会考虑动态变量，如天气、赛道温度和轮胎磨损，以帮助确定最佳比赛策略。由 AI 驱动的仪表盘将复杂数据提炼成最具操作价值的洞见，为工程师提供决策支持，比如何时进站，或如何调整车手的节奏以管理热量和机械压力。
除了比赛策略外，AI 模型还通过分析历史与实时遥测数据，实现预测性维护，在故障发生前预判零部件失效，这往往是登上领奖台和因机械故障未完赛（DNF）之间的关键差别。有些车队甚至在比赛中使用生成式 AI，快速解析数百页的国际汽联（FIA）体育与技术法规，在几秒内提取相关条款，以确保合规或识别战略漏洞。过去，这类工作需要专职工程师艰难地分析成千上万页的复杂法规，并评估无数历史案例，以便在极短时间内做出决定性的判断。
然而，尽管数字化能力强大，F1 车队并未将全部控制权交给机器。人类工程师仍然是解释 AI 输出的核心，依靠领域专业知识和情境判断来修正或优化算法建议。为了保持这种平衡，F1 车队会将持续监控和预测诊断（如检测刹车不平衡或预测轮胎磨损）交给 AI，因为这些任务数据密集、时间敏感、并且对人类来说实时处理负担过重。相比之下，比赛策略、进站时机或规则解读往往涉及模糊性或法律影响。在这些领域，人类必须保持在循环中，运用专业知识、直觉与情境判断来修正或精炼 AI 的输出，确保具备上下文与裁量权。与此同时，同样重要的是，人类要在正确的时间收到正确的信息，而不是被不必要的细节淹没，或信息不足。F1 表明，最优的决策系统是混合型的，设计上既利用 AI 的速度与规模，又依赖人类的细致解读与战略性判断。
这种“人类在循环中”的模式与研究结论一致：即便在 F1 中最先进的 AI 工具，如果忽视了其社会技术环境，也可能表现不佳甚至误导。失败往往并非源自算法本身的缺陷，而是 AI 输出与人类解读实践之间的错位。这提醒我们，真正的协同不仅取决于性能，还取决于关系性的理解。
这种人类直觉与 AI 精确性的合作，展示了 F1 的一个核心原则：巅峰表现并非来自全面自动化，而是来自利用智能系统增强人类的决策。
人和流程：为有效的人机协作构建角色分工
每支 F1 车队的核心，都是一个高度结构化、角色明确的组织。AI 的设计是用来支持，而非取代这些角色。维修团队使用姿态识别 AI 优化动作，以减少轮胎更换时的时间损失，常常能在两秒内完成进站。与此同时，工程师依靠 AI 监控组件，提醒团队注意潜在的隐性问题，如刹车不平衡或动力单元的应力。
车手则在由 AI 驱动的超真实模拟器中训练，以测试他们对罕见但关键的比赛场景（如突发天气变化或虚拟安全车）的反应。这些模拟并非静态，而是不断根据真实比赛数据更新，使其成为强大的准备工具。
赛后，F1 车队会进行结构化复盘，工程师、战略师和车手共同分析 AI 的预测与实际结果的差异。这些学习循环不断改进人类的决策和机器的模型，加强各个角色在未来的表现能力。
在每个岗位上，AI 工具都被嵌入，用于通过特定任务支持提升表现，而不是取代人类。
AI 全速运转：驱动效率、安全与战略优势
在一个受严格预算上限和资源限制约束的运动中，AI 帮助车队实现更聪明、更快速的决策。F1 车队利用 AI 对模拟进行分流，优先分配资源，优化测试计划。与其让每一个设计改动都进入风洞测试，车队会在云端模拟数字孪生，来高效评估空气动力学性能。
这些优化策略反映了更广泛的趋势：F1 车队不断重构其商业模式，以在技术与监管限制下实现突破。从这个角度看，AI 不仅是技术推动力，还是资源配置的战略资产，帮助车队精准地应对成本上限与工程限制。
AI 在安全方面也发挥着关键作用。持续的遥测监控能够实时发现异常，如轮胎过度磨损或电池过热。在某些情况下，AI 系统能在关键故障发生前向比赛控制中心或车队工程师发出警报。
这种性能与安全的结合表明，AI 驱动的自动化既能提升生产力，也能保障安全。同样的原则也适用于商业场景，在这里 AI 与网络安全结合，形成一种主动防御系统。AI 持续监控威胁，扫描异常，并在潜在漏洞扩大前发出预警。就像在 F1 中一样，快速检测与响应至关重要，使得 AI 同时成为盾牌和竞争优势，帮助管理运营风险。
F1 作为商业蓝图：将 F1 实践转化为董事会战略
F1 的模式为那些正在探索实时数据和人工智能的行业提供了宝贵的操作手册。
以下是可以应用到其他领域的五大核心策略：
关键要点：
优先进行持续数据采集和实时仪表盘展示，在时间与准确性至关重要的快速环境中，实现基于证据的快速决策。
战略性地设计“人在回路”的触点，明确工作流中何时由人类主导，何时由 AI 主导：利用 AI 实现规模与速度，而让人类在战略性、模糊性或高风险决策中保持控制权。
将任务特定的 AI 副驾驶整合进现有岗位，通过相关洞见与自动化支持专家，确保采用率、建立信任，并提升人类表现，而不是取代人类。
运用数字孪生和基于场景的模拟，在现实约束下测试战略响应，从而提升组织在复杂环境中的准备度与适应性。
嵌入跨职能的反馈循环，通过复盘对比 AI 预测与实际结果，提炼关键经验，并在此过程中同时优化人类决策与算法模型。
F1 展示了一个清晰的真理：巅峰表现并非来自机器取代人类，而是来自设计出一个让双方互相强化的系统。
以人为本的 AI 加速未来
F1 告诉我们，巅峰表现并不是通过机器完全替代人类实现的，而是通过打造让双方互补的系统。成功取决于团队能多好地解读信号、实时调整、并从每个结果中学习，以及准确把握何时该让人类介入，何时应将任务交给 AI，以实现速度、规模与精度。
随着企业加速迈入一个由算法速度和复杂性主导的未来，F1 给出的启示既简单又深刻：未来不属于最快的系统，而属于那些能学习、适应并共同加速的最聪明的团队。
本文翻译自 I By IMD，中文版本仅供参考。
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本文来自微信公众号“瑞士IMD国际管理发展学院深圳”，作者：IbyIMD，36氪经授权发布。
