杜卡迪MotoGP老板Gigi Dall'Igna说：“过去几年，人工智能有了很大的增长。我们过去也做过很多类似的事情，但结果并不好，因为你需要建立数据。现在，人工智能对于我们取得成果非常重要。”

在所有赛车运动中，最重要的因素是抓地力，因为抓地力最终决定了你在赛道上行驶的速度。因此，在比赛周末期间，以这种方式使用数据的最重要用途是轮胎分析，因为当比赛非常紧张时（是的，MotoGP仍然超级紧张，获胜者和第10名之间通常不到20秒），没有什么比轮胎选择和轮胎管理更重要的了。

人工智能可以理解MotoGP赛车捕获的大量数据，否则需要数千名计算机技术人员和数千小时的搜索。人工智能放大到有有趣联系的数据区域，并忽略其他区域，因此它大大加快了分析和数字处理的过程。

工程师利用这些知识来选择正确的轮胎，更重要的是，他们非常详细地告诉他们的车手如何使用轮胎。

数据可能会告诉工程师，赛道的一段在前轮胎中产生过多的热量，因此他们要求车手尽可能减少通过该部分对轮胎施加的压力。

——————

Bezzecchi在大奖赛的早期阶段领先，所以Marquez选择在进攻前保持冷静并等待。数据也可能告诉他们，在比赛的特定部分，轮胎的一个区域会受到影响，所以车手应该做好准备，并相应地调整他的骑行技术。

不可避免的是，这种分析始于一级方程式（F1），因为F1是赛车运动中最富有的，因此技术最先进的锦标赛。

“在F1中，轮胎性能几乎是他们问的唯一问题，”Mike Russell说，他参加经典比赛，在英国最大的汽车计算机模拟公司之一ESI工作。“其他一切都是为了将轮胎保持在操作窗口，你做出了什么妥协。”

“首先，你如何确保轮胎在温度窗口内，并保持在那里。其余的是为了轮胎的利益，围绕赛车和骑手做出妥协：你想在轮胎上承受什么样的负荷，你如何通过改变几何形状、悬架等来实现这种负荷。”

“在F1中，工程师告诉车手，'请在三米后转入第七弯'，这可能是为了使轮胎的寿命更长。你可能会在那个弯道上损失0.001秒，但轮胎在操作窗口中停留三到四圈，这更重要。”

如果你认为这一切变得太高科技了，不符合你的喜好，那么，这就是生活。这些是制造商想要工作的领域，因为在这里可以找到最大的技术进步，不仅在赛车部门，而且在生产部门。

负责该公司MotoGP项目的雅马哈赛车总裁Takahiro Sumi说：“我们还使用[MotoGP计算机]模型为开发所有雅马哈摩托车制作尖端计算机模型。”

当然，好在摩托车比汽车复杂得多，因为它们以多种方式移动，车手是机器动力学的一部分，不像汽车司机坐在车里静止不动。因此，MotoGP仍然比F1更人性化。

“是的，摩托车比赛更与人有关，”Sumi肯定地说。“这使得很难找到明确的答案，因此我们在模拟中没有达到F1的水平。这就是为什么摩托车的车辆动力学模型可能是一项永无止境的工作！”

这就是为什么MotoGP车手比F1车手能带来更大的变化，这就是为什么Marc Márquez今年到目前为止的得分几乎是队友Pecco Bagnaia的两倍。

Márquez赢得了过去10场比赛——五场冲刺赛和五场正赛——因为他是迄今为止场上最好的车手。不仅更快，而且更聪明。

#MotoGP#