一级方程式车队生成和分析数据的规模，是大多数企业难以企及的，然而负责这项工作的领导者认为，这项运动的竞争优势仍然属于经验丰富的人。在英国大奖赛前夕，阿斯顿马丁阿美车队的技术管理层在参观车队银石园区期间表示，将原始数据转化为赛道表现的关键在于手工技艺和专业判断。
车队的技术合作伙伴将这项运动视为AI的极端试验场。一辆现代一级方程式赛车包含超过13,000个零部件，在研发周期内平均每15分钟就会设计出一个新部件，工程师必须在极端时间压力下权衡空气动力学变量、环境条件和比赛策略。机器学习多年来一直被用于分析赛车数据、识别性能信号，如今车队将生成式AI和智能体AI融入工作流程，以便针对棘手场景制定主动应对方案。
首席信息官法布里齐奥·皮洛蒂将信息技术部门描述为提升性能的职能，而非支持性的运营部门。据他介绍，该部门的职责是让工程师掌握数据基础和工具，通过更好地管理故障、更清晰地了解赛车的表现，使他们充分发挥自己的能力。优先项目包括优化企业应用、开发赛道旁系统，以及将AI智能体策略性地应用于软件开发流程本身。
此次园区之行最引人注目的细节，是尖端AI与传统手艺的并存。车队技术管理合伙人阿德里安·纽维是这项运动历史上最著名的空气动力学专家之一，他当时正在办公室里用手绘制新设计。皮洛蒂表示，新加入的成员常常对这份工作中包含的大量精细手工感到惊讶；在追求边际收益的行业里，专家做出的量身定制的小改动，恰恰是决定比赛胜负的那类增量。
人的角色之所以保留，是因为在这种环境中，AI被当作决策支持层，而非决策者。拥有多年经验的工程师负责审视由数据生成的多个选项并选择路径，这依赖模型所不具备的判断力。车队商业技术大使埃里克·恩斯特用认知可扩展性来阐释这一点：AI让车队成员具备超越当前能力上限的容量，但经验本身无法外包给模型。
合作伙伴生态反映了这一理念。与车队合作开发主权AI模型和智能体的Cohere，正在探索如何让模型从遥测、诊断和模拟数据中及时提取洞见，将拖慢工程师速度的琐碎工作自动化。皮洛蒂表示，车队希望在防火墙内为定制化用例部署模型，既保证敏感数据不外泄，也控制token用量。Arm提供高能效计算，支持进站等高危场景中更快的决策周期；Cognition正在开发作为工程团队延伸的AI智能体，它们能够分解复杂问题，并在工作中不断学习。
支撑这一切的数据基础设施本身已成为一个竞争性问题。车队于2025年10月宣布已完成将数据存储全部迁移至NetApp的工作，并于2025年5月指定CoreWeave为其AI云计算合作伙伴，不过车队以竞争敏感为由，对具体工作负载的运行位置讳莫如深。Blocks & Files在7月报道称，车队拥有自己的GPU，大部分数据处理仍留在本地，CoreWeave则在该硬件上运行AI模型。
车队技术论坛传递的更广泛信息超越了赛车本身。按照这种说法，一级方程式在没有任何企业能够复制的条件下对AI进行压力测试：极端的时间压力、事关安全的决策，以及不能暴露的数据。其论点是，在这种环境中至关重要的技能可以直接迁移到其他行业。将AI融入运营的竞赛正在延伸到数据中心和软件平台，但终点线仍然取决于那些解读模型输出的人。
婷 翻译
Sources: AI in Formula One: Competitive advantage is all about the human in the loop (ZDNet, Aug 1, 2026); Aston Martin Formula One: Accelerating Innovation with AI (Manufacturing & Engineering Magazine, Jul 29, 2026); Aston Martin’s Aramco Formula One Team, CoreWeave, NetApp, and the race to gain a competitive storage advantage (Blocks & Files, Jul 13, 2026); Aston Martin Aramco Formula One Team Now Fully Powered by NetApp Storage (Business Wire, Oct 8, 2025)