技術(shù)解讀：機器學(xué)習(xí)對賽車領(lǐng)域的影響及未來的發(fā)展趨勢

　　據(jù)外媒報道，機器學(xué)習(xí)(Machine learning，ML)是一個飛速增長的領(lǐng)域，其潛力巨大，足以促成我們所接觸諸多行業(yè)的變革，其中就包括賽車領(lǐng)域。

　　在賽車領(lǐng)域內(nèi)，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍非常廣，包括：數(shù)據(jù)分析、自動駕駛車輛的研發(fā)、賽車競速的仿真測試及汽車賽事的全程信息播報。

　　這是一款功能強大的工具，可用于提升車輛的性能、預(yù)見賽道軌跡、優(yōu)化駕駛員的駕駛策略。機器學(xué)習(xí)可用于預(yù)測車輛何時需要維護，如：輪胎何時可能出現(xiàn)磨損或是零部件何時會損壞。

　　隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，我們能預(yù)料到，未來機器學(xué)習(xí)在賽車領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用范圍將變得更廣。

　　本文將探討機器學(xué)習(xí)在賽車領(lǐng)域的應(yīng)用及該技術(shù)的未來發(fā)展預(yù)期。

　　機器學(xué)習(xí)的定義是什么呢？

　　機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，其涉及算法的使用，使得計算機能夠通過數(shù)據(jù)完成學(xué)習(xí)并作出預(yù)測或決策，且無需進行針對性的編程。

　　對于每個駕駛員而言，機器學(xué)習(xí)還能為其提供個性化的駕駛體驗，憑借機器學(xué)習(xí)算法對大量的數(shù)據(jù)進行分析，識別人類難以/無法探查數(shù)據(jù)中的模式。這就令機器學(xué)習(xí)成為了一款功能強大的工具，用于解決各行業(yè)內(nèi)所遇到的各類復(fù)雜的難題。

　　機器學(xué)習(xí)是如何推動汽車賽事的變革的？

　　機器學(xué)習(xí)可被用于分析車載傳感器所采集的數(shù)據(jù)，以便分析及預(yù)判潛在的道路險情，從而提升自動駕駛車輛的安全性，還能幫助駕駛員作出安全性更高的駕駛決策。

　　機器學(xué)習(xí)算法可被用于優(yōu)化車輛的性能，例如：預(yù)判最省油的駕駛路徑或是確定拋錨時車輛可能�？康膮^(qū)域，從而大幅提升車輛的燃油經(jīng)濟性及整體性能。以下是機器學(xué)習(xí)對汽車賽事的四項革新方式：

　　1． 提供全面深入的數(shù)據(jù)分析

　　機器學(xué)習(xí)最重要的一項應(yīng)用方式就是對汽車賽事進行全面的數(shù)據(jù)分析。賽車隊可幾次收集大量的數(shù)據(jù)，其內(nèi)容涵蓋了賽車、賽車手及賽道這三方面。

　　這類數(shù)據(jù)可用于提升車輛的性能、預(yù)測賽道上的車輛行為，甚至還能優(yōu)化駕駛員的駕駛策略。舉個例子，團隊可使用機器學(xué)習(xí)算法來分析，預(yù)測輪胎磨損的時間，從而及時調(diào)整，進一步提升車輛性能。

　　2． 研發(fā)自動駕駛賽車

　　機器學(xué)習(xí)的另一個重要應(yīng)用領(lǐng)域是自動駕駛賽車的研發(fā)。如今，路面上的自動駕駛車輛變得愈發(fā)司空見慣，這項技術(shù)也被應(yīng)用到賽車上。

　　自動駕駛賽車?yán)�用機器學(xué)習(xí)算法來分析車載傳感器和車載激光雷達的數(shù)據(jù)，判斷剎車、加速和變道的時機。該技術(shù)尚處于研發(fā)的初級極端，未來發(fā)展?jié)摿�巨大，有望改變我們對未來賽車的看法�?/p>

　　3． 仿真汽車賽事

　　機器學(xué)習(xí)還能被用于汽車賽車的仿真。賽車隊用仿真來測試不同的車輛配置及策略，然后才開始上路測試。

　　然而，這類仿真非常耗時，運營成本也相當(dāng)高昂，但機器學(xué)習(xí)算法可分析仿真所獲得的數(shù)據(jù)，并判斷車輛會在何時喪失優(yōu)異性能。這樣一來，不僅能提升賽車的性能表現(xiàn)，還能為賽車隊節(jié)省大量的時間和金錢。

　　4． 賽車中的信息播報

　　最后，機器學(xué)習(xí)算法還能被用于賽車進行中的信息播報。機器學(xué)習(xí)算法可用于分析車載攝像頭及其他車載傳感器的數(shù)據(jù)并生成賽車和賽道的3D實時建模。

　　這樣就能為觀眾提供更具沉浸式的、更有吸引力的賽事及信息播報。

　　未來，機器學(xué)習(xí)在賽車領(lǐng)域會有哪些發(fā)展呢？

　　隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，機器學(xué)習(xí)在賽車領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用前景非常好。

　　以下是未來可能的五個應(yīng)用方向：

　　1． 提升自動駕駛賽車的使用量

　　隨著自動駕駛技術(shù)的持續(xù)改進，我們可能會看到越來越多的自動駕駛賽車進入賽道，這或?qū)⒏淖兾覀儗�賽車的看法，未來的賽車可能不再僅限于賽車手之間的競技。

　　2． 改進數(shù)據(jù)分析

　　在分析數(shù)據(jù)方面，機器學(xué)習(xí)算法的表現(xiàn)將變得更好，從而提升預(yù)判的精準(zhǔn)性和洞察的全面性，這有助于車隊在車輛設(shè)備配置、駕駛策略等方面優(yōu)化其決策。

　　3． 更先進的仿真

　　在研發(fā)更先進的賽車仿真方面，機器學(xué)習(xí)將發(fā)揮重要作用。這類仿真更重視通用性和精準(zhǔn)性，幫助賽車團隊在虛擬環(huán)境下測試不同的賽車配置及策略，然后再應(yīng)用到賽事中。

　　4． 個性化的賽車體驗

　　機器學(xué)習(xí)算法可用于為觀眾創(chuàng)造個性化的賽車體驗。舉個例子，算法可用于分析車載攝像頭及傳感器數(shù)據(jù)來創(chuàng)建賽車和賽道的3D建模，然后用這類數(shù)據(jù)來創(chuàng)建更為沉浸式及參與度的賽事播放。

　　5．預(yù)見性維護

　　當(dāng)車輛需要維護時，如輪胎磨損或零部件可能出故障時，可用機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)預(yù)見性維護。這有助于在故障發(fā)生前解決隱患，幫助其規(guī)避代價高昂的停機檢修并提升賽車的性能。

　　機器學(xué)習(xí)潛力巨大，顛覆賽車行業(yè)，為賽車隊提供新的途徑來實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化性能并提升整體賽車體驗。

　　隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，我們預(yù)計機器學(xué)習(xí)在賽車行業(yè)會有更令人振奮的發(fā)展。(本文為編譯作品，所用英文原文和圖片選自bbntimes)