作者：Arm 物理 AI 事業部市場開發總監 John Kourentis

世界一級方程式（Formula One，以下簡稱 F1）正步入其歷史上工程革新力度顯著的關鍵時期。根據 2026 賽季技術規則，各車隊需研發更輕量化的賽車，運用調控能力更強的主動空氣動力學系統，同時動力單元對電能的依賴程度也將大幅提升。整個研發過程受預算上限與可持續性核查的嚴格約束，試錯空間十分有限。

研發各環節會形成不同維度的技術洞察，而核心挑戰在于讓這些洞察在系統與團隊間高效流轉，從而落地必要的工程優化。作為阿斯頓?馬丁沙特阿美 F1 車隊的官方人工智能 (AI) 計算平臺合作伙伴，Arm 為其提供覆蓋全工程流程的技術支持，從芯片至云端構筑統一、連貫的計算基礎。這種連續性可幫助工程師更高效地完成方案開發、測試與部署，減少跨環節交接，降低研發不確定性。在當前周期中，憑借高效洞察更快實現賽車性能升級，其重要性已與賽道競速表現不相上下。

從云端到邊緣側

賦能全流程工程研發

F1 車隊的工程研發，并非集中在單一地點、同一時序下開展，不同環節各自面臨著獨特挑戰。空氣動力學研發受限于管控嚴格的風洞使用時長；車輛動力學與控制系統需要依托大規模云端仿真；賽道現場系統則必須在實時工況下穩定運行，在這類場景中，延遲與可預測性比原始吞吐量更為重要。

不同的工程環境對算力有著不同的需求與約束。例如，風洞系統更看重結果的確定性、可復現性與實時性，而云端仿真則側重算力規模與迭代效率。對阿斯頓?馬丁沙特阿美 F1 車隊而言，核心挑戰在于：當研發工作在這些場景間流轉時，如何確保數據、軟件模型與工程假設始終保持一致連貫。

Arm 通過為邊緣設備、物理測試系統及云端基礎設施提供統一的計算架構，助力車隊維持工程研發的連貫性。這種方式實現了風洞、模擬器、賽道現場系統、車載傳感器與各類 AI 分析之間的閉環銜接，讓車隊可在不同研發階段直接沿用并落地可信的工程洞察，無需重構軟件，也不必從頭驗證結果。這一模式有效降低了團隊間的協作壁壘，進一步縮短研發周期。

正如阿斯頓·馬丁沙特阿美 F1 車隊首席信息官 Fabrizio Pilotti 所解釋的那樣：“過去十到十五年間，F1 領域所處理的數據量呈現大幅增長。當數據規模達到拍字節 (PB) 級別，與 Arm 的合作以及 AI 系統的投入應用，讓我們在數據處理能力，以及將數據快速轉化為有效信息的效率上，具備了關鍵的競爭優勢。”

從洞察到落地

數據一致性對車隊的關鍵價值

在阿斯頓·馬丁沙特阿美 F1 車隊，技術助力工程師更高效、更篤定地開展決策。當數據在各系統間保持一致，團隊可減少數據校驗的時間投入，將更多精力聚焦于結果分析。

這一點在CoreWeave 風洞等場景中尤為重要：實時校驗能夠在測試過程中及時發現問題，而非等到測試結束后再排查，從而高效利用有限的測試配額。風洞測試數據可與仿真數據、車載實車數據相互對標，幫助工程師驗證潛在升級方案落地后的實際表現是否符合預期。

早在正賽開賽之前，每個環節便已毫秒必爭。賽車性能的根基在研發階段便已奠定，而迭代效率直接決定了技術升級能否快速落地賽車。結合 AI 驅動的分析能力，整套流程形成持續運轉的研發飛輪：每一輪迭代都為下一輪提供支撐，技術洞察更快產出，模型優化持續提速，助力車隊更早為賽車推出更具競爭力的升級方案。

工程競速，迎戰新程

隨著 F1 迎來嶄新的 2026 賽季，各車隊的核心挑戰在于快速適應新規，并將其轉化為競爭優勢。從仿真模擬到風洞測試，從臺架驗證到賽道落地，統一的算力底座，讓阿斯頓·馬丁沙特阿美 F1 車隊的工程師得以更早、更高效地做出關鍵決策。通過與 Arm 的合作，車隊所搭載的計算平臺能夠緊跟 F1 邁入全新時代的步伐，為這場競速征程提供持續支撐。