阿斯顿马丁沙特阿美F1车队进站背后的Arm技术支持

在世界一级方程式（Formula One，以下简称 F1）锦标赛中，两秒钟足以决定比赛胜负。一次完美的进站需要极其精准的协同配合，从更换车轮到赛车驶出，每个动作都堪称瞬间完成。但如此高水准的精准度，仅靠人类本能很难实现。

阿斯顿·马丁沙特阿美 F1 车队的流畅运作背后，是一套基于 Arm 技术的智能网络。它在赛车进站前为车队工程师提供支持，进站过程中处理实时数据，进站后优化性能表现。随着 2026 年新一代混合动力系统、更智能的能量回收技术以及更严格的能效要求即将落地，车队正借助 Arm 的计算架构，将愈发复杂的技术挑战转化为竞争优势。

将信息转化为本能

每一次进站，既有本能反应，也离不开工程技术的支撑。那些如编排般精准协调的动作是团队解读信号、信赖工具并协同行动的结果。

阿斯顿·马丁沙特阿美 F1 车队电子部门负责人 Charlie Blackwall 表示：“在 F1 赛场，决策是以毫秒为单位的，哪怕晚了半秒，就会错过进站机会，这可能影响场上的两个名次。”

该系统已经将赛车上数百个传感器采集的数据，与基于 Arm 架构的云端仿真系统相连。这让工程师能够将模型预测的轮胎磨损情况和载荷分布与实时遥测数据进行交叉验证，并通过优化更快地将所获取的信息转化为实际行动。随着 F1 赛车技术愈发复杂，虚拟性能与物理性能之间的实时关联，将成为快速果断地制定策略的关键。

Charlie 解释道：“快速决策至关重要，我们采用运行在 Arm 计算平台上的 AI 模型，预测轮胎寿命与赛道变化，确保在最佳时机发出进站指令。”

模型先在仿真环境中测试，然后在基于 Arm 架构的计算系统上实时运行，助力工程师在比赛中实时分析赛车的轮胎磨损、抓地力水平和胎温变化。虚拟预测与实时遥测数据相互匹配，使工程师能够即时验证策略模型，并在性能下降前完成调整。

当赛车驶入维修区的停车格时，边缘端的高效性能持续发力。进站系统内置的 Arm 处理器以毫秒级控制精度实现对扭矩、压力和驱动执行的管理，并由系统提供各组件运行状态是否符合预期的即时反馈。传感器与控制器之间的闭环反馈机制会在赛车驶出前完成读数校验。

这套从赛车到车库、再到车队总部，最后回传至维修区的持续数据与控制循环，有助于缩短决策周期，让工程师能够专注于策略制定，而不是耗费精力在系统管理上。

精准始于信任

赛车驶入维修区停车格后，抬升车辆、更换轮胎、释放赛车等所有操作需在短短数秒内完成。

阿斯顿·马丁沙特阿美 F1 车队首席电子工程师 Lynette Speller 表示：“成功进站的秘诀在于一致性，你需要所有系统完美同步运行，且能确信每次都能达成相同的进站结果。”

基于 Arm 架构的微控制器有助于缩短信号与响应之间的延迟，让扭矩反馈在几毫秒内传递给车队人员。每把换胎枪的传感器都会测量扭矩、转速与气压，而控制器会在赛车驶出前，验证车轮螺栓的插入状态与锁止情况。

Lynette 说道：“我们能即时获取这些数据，团队无需猜测轮胎是否上紧，以及赛车是否可以安全驶离。”

这些基于 Arm 架构微控制器打造的维修区设备控制器，能在不到一毫秒的时间内读取传感器信号并执行相应操作。实时确认机制取代了以往依赖手感的人工检查，让团队在确认车轮锁止后可立即放心释放赛车。

Lynette 补充道：“拥有可靠的维修区设备，让我们有勇气做出更大胆的策略决策，当你确信系统会始终保持一致的运行表现时，就能够承担那些足以改变比赛局势的风险。”

如今正在完善的各项设计原则，包括轻量级计算、即时反馈、经验证的安全性，将成为车队计划在 2026 年规则体系下部署的全集成式维修区系统的基础模板。对于阿斯顿·马丁沙特阿美 F1 车队的进站流程而言，Arm 计算平台助力将重复操作转化为流畅节奏，进而转化为赛道速度。

速度背后的简洁之道

一次利落的进站背后，是一套需协同运作的网络体系，从处理海量数据集的云端，到汽车传感器、车库显示器和维修区控制器等边缘侧系统。从云到边采用一致的 Arm 架构，简化了软件的开发与部署流程，在降低复杂性的同时加快了迭代速度。

Arm 物理 AI 事业部市场开发总监 John Kourentis 表示：“F1 正进入史上最复杂的时代之一，需要完成海量的软件相关任务与数据处理工作。我们与阿斯顿·马丁沙特阿美 F1 车队的合作简化了这种复杂性，相同的 Arm 架构既为汽车传感器提供支持，也能承载在云端运行高级工作负载。”

一致共享的计算基础意味着，在云端仿真环境中开发的软件可直接部署到维修区中的 Arm 架构边缘系统上，同时几乎能即时将比赛数据反馈至分析系统。这意味着，在工厂测试完成的任何分析算法更新或维修区设备固件升级，都能在几分钟内推送至赛道端，全程采用云端与边缘侧一致的 Arm 工具链。这一特性有助于缩短从构思、测试到实际应用的全流程周期。

John 说道：“标准化采用 Arm 架构让我们得以保持这个循环的一致性，车队工程师无需在为不同系统重新编写代码上耗费过多时间，能将更多精力投入到提升圈速的核心目标上。”

分毫必争的尖端科技

每一次进站都在为下一次积累经验。这短短两秒内收集的扭矩、时序与温度数据会传回工厂，借助基于 Arm 架构的分析技术优化策略指导模型。每一次模型更新，都能让下一次决策更快速、更可靠。

在 2025 赛季，这一学习循环将帮助阿斯顿·马丁沙特阿美 F1 车队为 F1 十年来最重大的变革做好准备。随着 2026 年新混合动力单元与赛事规则的落地，Arm 的可扩展计算平台将为车队提供稳定的基础，使其在不增加硬件重量与复杂性的前提下快速适应新规。

Arm 与车队携手，共同打造定义新一代赛车工程的系统，将人类精准操作与高效计算相结合，让每一次决策都更快速、更安全、更智能。