伙伴们，快刀广播站又开始广播了。
4月24日，F1再一次在上海举行了比赛。最后，中国选手、索伯车队的周冠宇获得了第14名。赛后，刚走下赛车的他捂着脸哭了，他对记者说：“这十年我一共哭过两次，第一次是在21年正式签约成为F1车手时，第二次就是今天，想着自己这20年的经历，就很激动。”
我先和不熟悉F1的同学说几句背景，F1在体育圈，基本上处于金字塔顶端，是个极度刺激又极度危险和烧钱的运动。比赛从全球选出最厉害的20位赛车手，让他们开上最贵的赛车，在全球各地的赛道上呼啸而过。
不要说在赛道上超车这种让人热血沸腾的场景了，就连F1赛车进维修站换胎或是加油的视频，在我看来，都是人类团队作战的极限。
我简单介绍下，这个维修站团队一般有16名技师待命，其中8名负责轮胎，一半负责拆卸旧胎，一半负责安装新胎，另有2名千斤顶技师，2名稳定车辆的技师，4名负责使用扳手更换螺栓的技师。这16个人要等待自己车队的车手，开进维修站换胎或者加油。一场比赛一名车手最少会进站一次，最多不会超过三次，这个团队需要随时准备着。
2019年，红牛车队创下了新的世界纪录，1.88秒就完成了进站换胎的工作。要知道大部分车队，基本需要2.5秒到3秒到时间。这才真是一眨眼的工夫。
当然，这是人类赛车运动的巅峰。4月28日，在阿布扎比的F1赛道上，迎来了一场特殊的比赛，名为“阿布扎比自主赛车联赛”，简称A2RL。
简单来说，这是一场AI界的F1赛事。首届比赛就受到了极大的关注。比赛的解说都找的是专业的F1解说员，现场观众超过2.5万名，线上也有60万人观看直播。一共有八支车队参赛，最终夺冠的是慕尼黑工业大学的TUM车队，拿下了225万美元的奖金。
我是从他们的赛前训练开始关注这场比赛的。在热身赛的时候，就特别刺激，因为你永远不知道AI什么时候会“翻车”。这里说的“翻车”可是真的翻车，不是象征意义上的。在训练赛中，赛车在AI的控制下，就出现了很多迷惑行为，比如车先在一个弯道上潇洒地甩尾漂移，然后在一段非常简单的直道上撞到了护栏，或是车开着开着就往场外跑了，还有在赛道上莫名其妙转了几个圈的。
在正式比赛中，赛况还是非常激烈的，一直领先的赛车Polimove在第四圈的时候自己甩尾了，Tum就在这个时候趁机超过了它。里面有个细节是当赛事官员举起黄旗时，跟在Polimove后面的两辆车都停了下来，不愿意超过出故障甩尾的Polimove。因为在规则中，当赛事官员举起黄旗时，意味着是警告圈，车手之间不能互相超越。
当我看到这个场景的时候，我脑海里想的是，这到底是电子信号通知了各个AI赛车手，还是说他们通过视觉识别，看到了裁判的黄旗？
这场比赛的冠军是慕尼黑工业大学的TUM车队，但这八支车队用的赛车都是一模一样的，所以竞争的关键就是AI的能力。要知道这不仅仅需要AI懂驾驶，还要它在专业且有挑战的F1赛道上开出250公里/小时的速度。我在看比赛的时候，时不时地就想这AI可必须要在车辆内本地部署，要不只要网络卡顿一下，就马上车毁AI亡了。
TUM车队是由慕尼黑工业大学汽车工程系的三名教授、十名博士生和五名硕士生组成的。他们在资格赛上的表现并不好，出现了不少问题和事故，在计时赛上也仅仅获得了第三名。所以在决赛中，他们不得不从落后的位置开始启动，不过也正因为这样，让他们成为了第一个在F1赛道上，让AI自主完成超车动作的车队。
TUM车队的马库斯教授在赛后说：“这场比赛可以说是自动驾驶的里程碑，我们的团队能够将车辆开到驾驶动力学的极限，观察其他车辆的位置，并且在很短的时间内超车，这使得我们更接近人类顶尖驾驶员。”
在我看来，与其说是这场比赛与体育比赛，不如说是披着运动外衣的AI能力竞赛，毕竟要在那么超短的时间里，让AI去做出各种复杂的决策，这也有利于推动自动驾驶领域的进一步发展。
如果有对F1感兴趣的同学，我非常推荐你去看奈飞的一部纪录片，叫作《F1：极速求生》，你会看到很多赛场之外的压力、激情和热血。
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【相关链接】
首届阿布扎比自主赛车联赛官网
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快刀青衣直播对谈梅俊：怎么用AI辅助又快又好写公文？
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