在世界一級方程式（Formula One，以下簡稱 F1）錦標賽中，兩秒鐘足以決定比賽勝負。一次完美的進站需要極其精準的協同配合，從更換車輪到賽車駛出，每個動作都堪稱瞬間完成。但如此高水準的精準度，僅靠人類本能很難實現。

阿斯頓·馬丁沙特阿美 F1 車隊的流暢運作背后，是一套基于 Arm 技術的智能網絡。它在賽車進站前為車隊工程師提供支持，進站過程中處理實時數據，進站后優化性能表現。隨著 2026 年新一代混合動力系統、更智能的能量回收技術以及更嚴格的能效要求即將落地，車隊正借助 Arm 的計算架構，將愈發復雜的技術挑戰轉化為競爭優勢。

將信息轉化為本能

每一次進站，既有本能反應，也離不開工程技術的支撐。那些如編排般精準協調的動作是團隊解讀信號、信賴工具并協同行動的結果。

阿斯頓·馬丁沙特阿美 F1 車隊電子部門負責人 Charlie Blackwall 表示：“在 F1 賽場，決策是以毫秒為單位的，哪怕晚了半秒，就會錯過進站機會，這可能影響場上的兩個名次。”

該系統已經將賽車上數百個傳感器采集的數據，與基于 Arm 架構的云端仿真系統相連。這讓工程師能夠將模型預測的輪胎磨損情況和載荷分布與實時遙測數據進行交叉驗證，并通過優化更快地將所獲取的信息轉化為實際行動。隨著 F1 賽車技術愈發復雜，虛擬性能與物理性能之間的實時關聯，將成為快速果斷地制定策略的關鍵。

Charlie 解釋道：“快速決策至關重要，我們采用運行在 Arm 計算平臺上的 AI 模型，預測輪胎壽命與賽道變化，確保在最佳時機發出進站指令。”

模型先在仿真環境中測試，然后在基于 Arm 架構的計算系統上實時運行，助力工程師在比賽中實時分析賽車的輪胎磨損、抓地力水平和胎溫變化。虛擬預測與實時遙測數據相互匹配，使工程師能夠即時驗證策略模型，并在性能下降前完成調整。

當賽車駛入維修區的停車格時，邊緣端的高效性能持續發力。進站系統內置的 Arm 處理器以毫秒級控制精度實現對扭矩、壓力和驅動執行的管理，并由系統提供各組件運行狀態是否符合預期的即時反饋。傳感器與控制器之間的閉環反饋機制會在賽車駛出前完成讀數校驗。

這套從賽車到車庫、再到車隊總部，最后回傳至維修區的持續數據與控制循環，有助于縮短決策周期，讓工程師能夠專注于策略制定，而不是耗費精力在系統管理上。

精準始于信任

賽車駛入維修區停車格后，抬升車輛、更換輪胎、釋放賽車等所有操作需在短短數秒內完成。

阿斯頓·馬丁沙特阿美 F1 車隊首席電子工程師 Lynette Speller 表示：“成功進站的秘訣在于一致性，你需要所有系統完美同步運行，且能確信每次都能達成相同的進站結果。”

基于 Arm 架構的微控制器有助于縮短信號與響應之間的延遲，讓扭矩反饋在幾毫秒內傳遞給車隊人員。每把換胎槍的傳感器都會測量扭矩、轉速與氣壓，而控制器會在賽車駛出前，驗證車輪螺栓的插入狀態與鎖止情況。

Lynette 說道：“我們能即時獲取這些數據，團隊無需猜測輪胎是否上緊，以及賽車是否可以安全駛離。”

這些基于 Arm 架構微控制器打造的維修區設備控制器，能在不到一毫秒的時間內讀取傳感器信號并執行相應操作。實時確認機制取代了以往依賴手感的人工檢查，讓團隊在確認車輪鎖止后可立即放心釋放賽車。

Lynette 補充道：“擁有可靠的維修區設備，讓我們有勇氣做出更大膽的策略決策，當你確信系統會始終保持一致的運行表現時，就能夠承擔那些足以改變比賽局勢的風險。”

如今正在完善的各項設計原則，包括輕量級計算、即時反饋、經驗證的安全性，將成為車隊計劃在 2026 年規則體系下部署的全集成式維修區系統的基礎模板。對于阿斯頓·馬丁沙特阿美 F1 車隊的進站流程而言，Arm 計算平臺助力將重復操作轉化為流暢節奏，進而轉化為賽道速度。

速度背后的簡潔之道

一次利落的進站背后，是一套需協同運作的網絡體系，從處理海量數據集的云端，到汽車傳感器、車庫顯示器和維修區控制器等邊緣側系統。從云到邊采用一致的 Arm 架構，簡化了軟件的開發與部署流程，在降低復雜性的同時加快了迭代速度。

Arm 物理 AI 事業部市場開發總監 John Kourentis 表示：“F1 正進入史上最復雜的時代之一，需要完成海量的軟件相關任務與數據處理工作。我們與阿斯頓·馬丁沙特阿美 F1 車隊的合作簡化了這種復雜性，相同的 Arm 架構既為汽車傳感器提供支持，也能承載在云端運行高級工作負載。”

一致共享的計算基礎意味著，在云端仿真環境中開發的軟件可直接部署到維修區中的 Arm 架構邊緣系統上，同時幾乎能即時將比賽數據反饋至分析系統。這意味著，在工廠測試完成的任何分析算法更新或維修區設備固件升級，都能在幾分鐘內推送至賽道端，全程采用云端與邊緣側一致的 Arm 工具鏈。這一特性有助于縮短從構思、測試到實際應用的全流程周期。

John 說道：“標準化采用 Arm 架構讓我們得以保持這個循環的一致性，車隊工程師無需在為不同系統重新編寫代碼上耗費過多時間，能將更多精力投入到提升圈速的核心目標上。”

分毫必爭的尖端科技

每一次進站都在為下一次積累經驗。這短短兩秒內收集的扭矩、時序與溫度數據會傳回工廠，借助基于 Arm 架構的分析技術優化策略指導模型。每一次模型更新，都能讓下一次決策更快速、更可靠。

在 2025 賽季，這一學習循環將幫助阿斯頓·馬丁沙特阿美 F1 車隊為 F1 十年來最重大的變革做好準備。隨著 2026 年新混合動力單元與賽事規則的落地，Arm 的可擴展計算平臺將為車隊提供穩定的基礎，使其在不增加硬件重量與復雜性的前提下快速適應新規。

Arm 與車隊攜手，共同打造定義新一代賽車工程的系統，將人類精準操作與高效計算相結合，讓每一次決策都更快速、更安全、更智能。