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赛车，说真的，这事儿可不简单。无论是对车队、车手，还是对那些看着银行账户直冒冷汗的老板们来说，赛车都是一场硬仗。想象一下，在一个几乎只比你的身体宽一点点的驾驶舱里，连续几个小时在极限状态下驾驶，那感觉简直就像是在刀尖上跳舞。,
A2RL 的自动驾驶赛车挑战
最近，A2RL（阿布扎比自动驾驶赛车联盟）决定尝试一种新的玩法——去掉人类驾驶员，换上一台重达 95 公斤的计算机和一堆传感器。他们的计划是在日本的铃鹿赛道上，让这台自动驾驶的赛车和前 F1 车手丹尼尔·科维亚特来一场“比赛”。听起来挺酷的，对吧？但问题是，赛车这事儿，不管有没有人类，都一样难搞。
AI 技术的局限性
A2RL 的团队很清楚这一点。虽然现在很多组织都在大肆宣传 AI 在赛车中的应用，但 A2RL 却很实在，他们承认目前的 AI 技术还有很多局限性。比如，自动驾驶的车子还不会像人类那样左右摆动来预热轮胎。这听起来可能是个小问题，但在赛车中，每一个细节都可能决定胜负。
TII Racing 的团队负责人乔瓦尼·保罗在一次记者会上说：“我们没有人类的直觉。这是驾驶这种赛车的主要挑战之一。今天，正确估计抓地力是不可能的。我的朋友丹尼尔（科维亚特）可以在一纳秒内做到这一点。”这话听起来有点无奈，但也确实道出了 AI 在赛车中的局限。,
首次比赛与挑战
今年四月，A2RL 在阿布扎比的赛道上进行了首次比赛。虽然车辆能够导航赛道，但这并不是真正的 AI，而是对环境的编程响应。换句话说，这些车辆并没有自主学习的能力。现实世界中，大多数被称为“AI”的东西，其实也不过如此。
科维亚特从一开始就参与了 A2RL 的项目。他一直在帮助工程师理解如何将车辆推向极限。随着开发的进展，车辆的速度也在不断提高。最初，自动驾驶的车辆比科维亚特慢三到五分钟，现在则大约落后八秒。虽然这听起来还是差了不少，但对于一辆塞满了 90 公斤计算机硬件的超级方程式赛车来说，这已经是个不小的进步了。,
铃鹿赛道的挑战
目前，这些车辆能够重现人类驾驶员 90-95% 的速度。但当人类驾驶员也在赛道上时，这些能力会降低，特别是出于安全考虑。科维亚特在接受采访时表示，他必须“首先跟随车辆，看看它选择什么路线，并理解在哪里可以安全地比赛。”他特别提到了铃鹿赛道的狭窄和复杂，这让他必须保持高度警惕，并给予 AI 车辆足够的尊重和空间。
在比赛周末的星期六，两辆 A2RL 车辆在赛道上进行了演示比赛。车辆在直道上表现不错，但弯道对它们来说仍然是个挑战。维修区的团队通过传感器数据监控车辆的状况，试图找到最佳的驾驶路线。,
失败与教训
然而，比赛并没有按计划进行。在练习圈完成之前，A2RL 的车辆失去了抓地力，最终撞上了墙。这对团队来说无疑是个打击，但他们也从中吸取了教训。A2RL 的商业总监胡拉姆·哈桑指出，冷轮胎和寒冷的赛道是导致事故的主要原因。他还提到，模拟与现实世界之间的差距是真实存在的。,
未来的可能性
A2RL 并不打算取代人类之间的赛车。他们理解人类对观看其他人竞争的情感依恋，也意识到随着这些车辆的改进，团队学到的知识不会直接从赛道上转移到自动驾驶汽车上。但通过将这些车辆推向极限，并让 AI 决定最佳行动方案以避免撞墙或其他车辆，这些信息未来可以用作车辆的安全功能。
总的来说，A2RL 的这次尝试虽然以失败告终，但他们对 AI 技术的坦诚和务实态度值得肯定。赛车很难，AI 也很难，但正是这种挑战让整个过程变得有趣且充满可能性。
