Aston Martin 在 Silverstone 科技论坛披露 AI 与休息系统布局

Aston Martin 在 British 大奖赛 期间于 Silverstone 工厂举办 Technology Forum，邀请了 CoreWeave、Zscaler、Cohere、ServiceNow、Cognizant、Cognition、NetApp、Xerox、Arm 以及 Eight Sleep 等 10 家合作伙伴，讨论 AI 如何支持其 F1 团队在赛场内外的表现。团队强调 AI 已成为其投入重点之一，并提到正在推进中的新技术园区建设，包括先进的 simulator 与风洞。该公司自 2024、2025 年起在运作中持续加大 AI 与数据处理的使用，目标是提升研发效率与决策质量。 Aston Martin team boss Adrian Newey 在论坛前解释道，很多人把 AI 想成“模式识别+上网检索”，而他们更依赖的是可在离线条件下工作的专用 AI 和机器学习。团队会输入自身数据，包括风洞、CFD 与赛道数据，由 AI 寻找人类难以快速捕捉的相关性与趋势，用于更快判断发展方向。Newey 指出，AI 在帮助更快做出研发决策上很关键，而当前最大难点反而是如何让 AI 具备某种“直觉”，这是他们正在推动的边界。 Aston Martin 的 Commercial Technology Ambassador Eric Ernst 也强调，AI 只能“外包部分智能”，经验仍由车队与工程人员承担。按他的说法，AI 的价值在于放大团队认知能力，让团队在同样时间内完成更多分析与执行。尽管赛车开发中的许多细节仍保持保密，但论坛公开了一些可核实的数据：赛前每个周末会模拟 10,000 到 100,000 种不同竞赛情境，通过 NetApp 评估策略下成绩概率；每辆车每个周末可产生约 50 亿条传感器数据点，需要持续处理与存储。 Aston Martin 每个周末向 Silverstone 厂区 Mission Control 传输约 1.5TB 数据，时延约 0.2 秒（澳洲站为 0.3 秒）；典型的 F1 ECU 每场比赛进行约 43 万亿次计算。官方团队还说明车辆可调整的设定参数大约在 4000 到 5000 个，AI 在选择最优窗口时承担重要作用。对其来说，这些数字背后对应的不是“更快算题”，而是更稳健的赛前策略与更高概率地把车开到正确窗位。 在论坛同一天，Aston Martin 还宣布并延续了与 Eight Sleep 的合作。该美国科技公司主打可套在床垫上的 “Pod” 睡眠系统，具备监测睡眠并自动调节温度等功能，左右两侧可独立控制以适应不同用户。Eight Sleep 与 Ferrari F1 driver Charles Leclerc 在 2025 年 2 月形成投资关系后，Rafael Oliveira 称目前“超 70% 的 F1 网格”在使用其产品，并强调这类产品在 F1 内部更像是通过口碑扩散开来。 Eight Sleep 与 Aston Martin 均宣称产品可使深度睡眠提升 34%、整体睡眠质量提升 41%，并称其在 F1 的普及也推动了约 30% 的全球销量。Oliveira 将这种扩散比喻为 “locker room effect”：一个运动员先试用并确认有帮助后，往往会影响队友和团队快速跟进。对这类高频高密度赛程来说，团队认为恢复时间主要发生在“在家段”，因此他们更倾向把 “pod”放在团队与车手长期停留区域使用。 在出差与巡赛行程中，他们也会按地点安排供给。以热环境明显的地段为主，尤其是像 Silverstone 这类环境，温控功能是最受欢迎的部分。Oliveira 提到，体能负荷高、白天高温后，身体更难降温入睡，Pod 的降温能力可缩短入睡时间并提升深睡与 REM 时段，有助于恢复。对于 F1 车队在“高压训练 + 高频时差 + 连续赛事”结构下维持持续状态，这类细节化恢复工具与 AI 决策体系都被定义为争取赛道边缘优势的重要支点。