赛车技术十年之旅的开端
对于Étoile车队而言，他们在24 Heures Motos（24小时摩托车耐力赛）中首次亮相，派出BMW 25号摩托车是一个里程碑时刻。但除了他们的首秀之外，车队经理一川隆（Takashi Ichikawa）正在展望前方，目光投向未来十年。具有信息技术工程师背景并曾在里昂米其林星级餐厅做学徒厨师的一川隆，着眼于技术创新以提升车队的竞争优势。
将人工智能与赛车战略融合
一川隆了解技术是释放更大性能潜力的关键，因此考虑使用人工智能（AI）来充分发挥车队摩托车的潜力。目前仍处于概念阶段的计划旨在三到四年内实施AI。旨在在比赛中收集详尽的数据，这将有望增加在各种决策过程中，包括进站策略在内的自动化程度。
API：通往成功的技术桥梁
Étoile车队在日本江户川市东京和法国萨尔特省的泰洛什均设有基地，计划使用应用程序编程接口（API）在不同软件和服务之间传输数据。这一工具有望帮助进行实时数据处理，使车队能够迅速做出更明智和高效的决策。在每秒都至关重要的运动中，整合此技术可能成为Étoile车队赛车策略的转折点。
赛车运动中整合AI的潜在优势和弊端:
在赛车领域，特别是像24 Heures Motos（勒芒摩托车24小时耐力赛）这样的耐力赛中整合AI不仅可以带来各种好处，还会引入需要考虑的挑战。
优势:
- 基于数据的决策: AI可以处理来自摩托车和环境传感器的大量数据，以便就轮胎更换、燃料管理和车手疲劳等方面做出明智决策，从而潜在优化性能。
- 实时策略调整: AI系统可以实时分析比赛条件和竞争对手的表现，让车队能够根据实际情况调整策略，提高获胜机会。
- 提升安全性: 预测性AI有望在危险条件或故障发生前进行预测，增加车手的安全措施。
- 一致性: AI有助于在比赛中保持一致的性能，这对于由于人为因素，如压力、疲劳和错误而难以维持的竞争非常困难。
弊端:
- 依赖技术: 过度依赖AI和技术可能存在风险，一旦系统在比赛中出现故障或遇到未知bug。
- 丧失人文元素: 赛车运动的球迷和纯粹主义者可能会认为AI整合削弱了赛车手们所需取得成功的技能和才华，这些才华是该运动的核心吸引力。
- 管理挑战: 赛车管理机构可能面临着在创建和执行规定方面的挑战，以切合并适当监管AI在赛车运动中的角色。
- 成本: 开发和实施尖端AI应用可能非常昂贵，可能会提高新车队或资源有限的小型车队进入的门槛。
关键问题和挑战:
– AI如何在提高性能的同时保持保持人类竞争的本质之间取得平衡？
– AI驱动的赛车队如何遵守赛车管理机构制定的规定？
– 对于比赛中关键时刻AI系统发生故障，将会制定什么协议？
– 使用AI将如何影响车队动态，随着其变得越来越普及将出现什么样的新角色？
相关争议:
在赛车运动中整合AI的主要争议之一围绕着“驾驶辅助”这一概念，以及一名骑车手或车手应该接受多少协助。确保技术增强而不削弱车手成功所需技能和才能之间有着微妙的平衡。
总之，Étoile车队将AI整合到其赛车策略中的抱负表明了朝着技术驱动型体育运动的转变。尽管改进的性能和安全性等优势具有吸引力，但该运动及其监管机构必须应对AI整合带来的挑战和争议，以维护公平竞争和赛车运动真正的本质。
要了解更多关于赛车运动或AI在体育运动中的角色的信息，您可以访问以下链接：
– 国际摩托车联合会（FIM）：摩托车赛车的全球管理机构。
– BMW集团：Étoile车队摩托车制造商，提供有关他们的技术和工程实力的见解。
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl