技术解读：机器学习对赛车领域的影响及未来的发展趋势

　　据外媒报道，机器学习(Machine learning，ML)是一个飞速增长的领域，其潜力巨大，足以促成我们所接触诸多行业的变革，其中就包括赛车领域。

　　在赛车领域内，机器学习的应用范围非常广，包括：数据分析、自动驾驶车辆的研发、赛车竞速的仿真测试及汽车赛事的全程信息播报。

　　这是一款功能强大的工具，可用于提升车辆的性能、预见赛道轨迹、优化驾驶员的驾驶策略。机器学习可用于预测车辆何时需要维护，如：轮胎何时可能出现磨损或是零部件何时会损坏。

　　随着技术的持续发展，我们能预料到，未来机器学习在赛车领域内的应用范围将变得更广。

　　本文将探讨机器学习在赛车领域的应用及该技术的未来发展预期。

　　机器学习的定义是什么呢？

　　机器学习是人工智能的一个子集，其涉及算法的使用，使得计算机能够通过数据完成学习并作出预测或决策，且无需进行针对性的编程。

　　对于每个驾驶员而言，机器学习还能为其提供个性化的驾驶体验，凭借机器学习算法对大量的数据进行分析，识别人类难以/无法探查数据中的模式。这就令机器学习成为了一款功能强大的工具，用于解决各行业内所遇到的各类复杂的难题。

　　机器学习是如何推动汽车赛事的变革的？

　　机器学习可被用于分析车载传感器所采集的数据，以便分析及预判潜在的道路险情，从而提升自动驾驶车辆的安全性，还能帮助驾驶员作出安全性更高的驾驶决策。

　　机器学习算法可被用于优化车辆的性能，例如：预判最省油的驾驶路径或是确定抛锚时车辆可能停靠的区域，从而大幅提升车辆的燃油经济性及整体性能。以下是机器学习对汽车赛事的四项革新方式：

　　1． 提供全面深入的数据分析

　　机器学习最重要的一项应用方式就是对汽车赛事进行全面的数据分析。赛车队可几次收集大量的数据，其内容涵盖了赛车、赛车手及赛道这三方面。

　　这类数据可用于提升车辆的性能、预测赛道上的车辆行为，甚至还能优化驾驶员的驾驶策略。举个例子，团队可使用机器学习算法来分析，预测轮胎磨损的时间，从而及时调整，进一步提升车辆性能。

　　2． 研发自动驾驶赛车

　　机器学习的另一个重要应用领域是自动驾驶赛车的研发。如今，路面上的自动驾驶车辆变得愈发司空见惯，这项技术也被应用到赛车上。

　　自动驾驶赛车利用机器学习算法来分析车载传感器和车载激光雷达的数据，判断刹车、加速和变道的时机。该技术尚处于研发的初级极端，未来发展潜力巨大，有望改变我们对未来赛车的看法。

　　3． 仿真汽车赛事

　　机器学习还能被用于汽车赛车的仿真。赛车队用仿真来测试不同的车辆配置及策略，然后才开始上路测试。

　　然而，这类仿真非常耗时，运营成本也相当高昂，但机器学习算法可分析仿真所获得的数据，并判断车辆会在何时丧失优异性能。这样一来，不仅能提升赛车的性能表现，还能为赛车队节省大量的时间和金钱。

　　4． 赛车中的信息播报

　　最后，机器学习算法还能被用于赛车进行中的信息播报。机器学习算法可用于分析车载摄像头及其他车载传感器的数据并生成赛车和赛道的3D实时建模。

　　这样就能为观众提供更具沉浸式的、更有吸引力的赛事及信息播报。

　　未来，机器学习在赛车领域会有哪些发展呢？

　　随着技术的持续发展，机器学习在赛车领域内的应用前景非常好。

　　以下是未来可能的五个应用方向：

　　1． 提升自动驾驶赛车的使用量

　　随着自动驾驶技术的持续改进，我们可能会看到越来越多的自动驾驶赛车进入赛道，这或将改变我们对赛车的看法，未来的赛车可能不再仅限于赛车手之间的竞技。

　　2． 改进数据分析

　　在分析数据方面，机器学习算法的表现将变得更好，从而提升预判的精准性和洞察的全面性，这有助于车队在车辆设备配置、驾驶策略等方面优化其决策。

　　3． 更先进的仿真

　　在研发更先进的赛车仿真方面，机器学习将发挥重要作用。这类仿真更重视通用性和精准性，帮助赛车团队在虚拟环境下测试不同的赛车配置及策略，然后再应用到赛事中。

　　4． 个性化的赛车体验

　　机器学习算法可用于为观众创造个性化的赛车体验。举个例子，算法可用于分析车载摄像头及传感器数据来创建赛车和赛道的3D建模，然后用这类数据来创建更为沉浸式及参与度的赛事播放。

　　5．预见性维护

　　当车辆需要维护时，如轮胎磨损或零部件可能出故障时，可用机器学习来实现预见性维护。这有助于在故障发生前解决隐患，帮助其规避代价高昂的停机检修并提升赛车的性能。

　　机器学习潜力巨大，颠覆赛车行业，为赛车队提供新的途径来实现数据分析、优化性能并提升整体赛车体验。

　　随着技术的持续发展，我们预计机器学习在赛车行业会有更令人振奋的发展。(本文为编译作品，所用英文原文和图片选自bbntimes)