人机协同：F1赛道上的成功密钥与商业启示
在F1赛车领域，每毫秒的差距都可能决定胜负。Konstantinos Trantopoulos与Paolo Aversa深入分析了车队如何借助人机协作提升竞技表现，以及其他行业的企业能从这种数据驱动的决策模式中汲取哪些经验。
F1正快速成长为全球娱乐巨头，拥有约8.26亿粉丝，同比增长12%，中国（+39%）、美国（+10.5%）等关键市场增长尤为突出。粉丝热潮带动商业增长，F1年度营收已连续四年攀升，2024年达36.5亿美元。Netflix纪录片《极速求生》（Drive to Survive）被视为重塑这项运动公众形象的关键，全球吸引超700万观众，近三分之一年龄在30岁以下，助力F1吸引更多年轻、多元的观众群体，尤其是女性和Z世代，他们将比赛视为文化事件，每日消费相关内容。这股热潮也恰逢好莱坞F1题材热，苹果大片《F1：赛车之王》（F1: The Movie）由布拉德·皮特主演，6月27日首映后全球票房约2.93亿美元，成为苹果最成功的院线发行作品，也是皮特职业生涯最佳首映成绩。
通常一个比赛周末，一辆F1赛车可产生数百GB数据。
从赛道到数据实验室：实时遥测与AI的角色
F1是全球最先进的实时数据与AI应用场景之一，竞争优势越来越依赖数据和算法，而非仅车手技巧或引擎动力。如今F1赛车安装300–600个传感器，实时采集发动机温度、轮胎压力、刹车磨损、空气动力负荷等数据。
典型比赛周末，单辆F1赛车产生约400GB数据，加上高速视频等数据集，单车整个周末数据总量接近1TB。这些信息通过高速遥测系统传输，让赛道工程师和远程工厂技术团队实时监控、分析赛车性能。2025年，几乎所有F1车队都与微软、甲骨文、亚马逊云、谷歌、戴尔科技、AMD、Palantir、Neural Concept等科技公司深度合作，利用云基础设施、AI和实时数据分析运行数十亿次仿真，加速赛车设计、优化比赛策略，在数据驱动的运动中获取竞争优势。
这为AI在高风险、高速环境中的应用创造了绝佳试验场。F1车队已进化为精英决策单位，既依赖机器的精确性，又平衡人类的判断力。这种模式为正努力将AI融入工作流程的组织提供了重要启示。
F1工程师在数据驱动与人类经验判断间取得平衡
人机协同：明确人类介入时机
F1车队高度依赖先进遥测技术和AI获取竞争优势。现代F1赛车通过数百个车载传感器每秒传输超百万个数据点，Oracle Cloud等云计算平台处理这些信息，运行数十亿次实时策略模拟，考虑天气、赛道温度、轮胎磨损等动态变量，帮助确定最佳比赛策略。AI驱动的仪表盘将复杂数据提炼为具操作价值的洞见，为工程师提供决策支持，比如何时进站、如何调整车手节奏以管理热量和机械压力。
除比赛策略外，AI模型通过分析历史与实时遥测数据实现预测性维护，在故障发生前预判零部件失效，这往往是登上领奖台和因机械故障未完赛（DNF）的关键差别。部分车队在比赛中使用生成式AI，快速解析数百页国际汽联（FIA）法规，几秒内提取相关条款，确保合规或识别战略漏洞。过去这类工作需专职工程师耗时分析大量法规和历史案例，才能在短时间内做出判断。
尽管数字化能力强大，F1车队并未完全让机器掌控。人类工程师仍是解释AI输出的核心，依靠专业知识和情境判断修正或优化算法建议。为保持平衡，车队将持续监控和预测诊断（如检测刹车不平衡、预测轮胎磨损）交给AI，这些任务数据密集、时间敏感，人类实时处理负担过重。而比赛策略、进站时机、规则解读等涉及模糊性或法律影响的领域，人类需保持参与，运用专业知识、直觉和情境判断修正AI输出，确保决策具备上下文与裁量权。同时，人类需在正确时间获取正确信息，避免被无关细节淹没或信息不足。F1表明，最优决策系统是混合型的，既利用AI的速度与规模，又依赖人类的细致解读与战略判断。
这种“人类在循环中”的模式与研究结论一致：即使F1中最先进的AI工具，若忽视社会技术环境，也可能表现不佳甚至误导。失败往往不是算法缺陷，而是AI输出与人类解读实践的错位，提醒我们真正的协同不仅取决于性能，还取决于关系性理解。
人类直觉与AI精确性的结合，展现了F1的核心原则：巅峰表现并非来自全面自动化，而是来自智能系统对人类决策的增强。
人员与流程：构建有效人机协作的角色分工
每支F1车队的核心是结构清晰、角色明确的组织，AI的设计旨在支持而非取代这些角色。维修团队使用姿态识别AI优化动作，减少轮胎更换时间，常能在两秒内完成进站。工程师依靠AI监控组件，提醒潜在隐性问题，如刹车不平衡或动力单元应力。
车手在AI驱动的超真实模拟器中训练，测试对突发天气、虚拟安全车等罕见关键场景的反应。模拟器不断根据真实比赛数据更新，成为强大的准备工具。
赛后，车队进行结构化复盘，工程师、战略师和车手共同分析AI预测与实际结果的差异。这些学习循环持续改进人类决策和机器模型，提升各角色未来表现能力。
每个岗位都嵌入AI工具，通过特定任务支持提升表现，而非取代人类。
AI全速运转：驱动效率、安全与战略优势
在受严格预算上限和资源限制的运动中，AI帮助车队实现更聪明、快速的决策。F1车队利用AI对模拟分流，优先分配资源，优化测试计划。他们不在每个设计改动都进行风洞测试，而是在云端模拟数字孪生，高效评估空气动力学性能。
这些优化策略反映了广泛趋势：F1车队不断重构商业模式，在技术与监管限制下实现突破。从这个角度看，AI不仅是技术推动力，还是资源配置的战略资产，帮助车队精准应对成本上限与工程限制。
AI在安全方面也发挥关键作用。持续遥测监控能实时发现异常，如轮胎过度磨损或电池过热。某些情况下，AI系统能在关键故障发生前向比赛控制中心或车队工程师发出警报。
这种性能与安全的结合表明，AI驱动的自动化既能提升生产力，也能保障安全。这一原则同样适用于商业场景，AI与网络安全结合形成主动防御系统，持续监控威胁、扫描异常，在潜在漏洞扩大前发出预警。如同F1，快速检测与响应至关重要，使AI成为管理运营风险的盾牌和竞争优势。
F1作为商业蓝图：将赛道实践转化为企业战略
F1模式为探索实时数据和人工智能的行业提供了宝贵操作手册。
以下是可应用于其他领域的五大核心策略：
关键要点：
优先持续数据采集和实时仪表盘展示，在时间与准确性至关重要的快速环境中，实现基于证据的快速决策。
战略性设计“人在回路”触点，明确工作流中人类与AI的主导时机：利用AI实现规模与速度，让人类掌控战略性、模糊性或高风险决策。
将任务特定的AI副驾驶整合进现有岗位，通过相关洞见与自动化支持专家，确保采用率、建立信任，提升人类表现而非取代人类。
运用数字孪生和基于场景的模拟，在现实约束下测试战略响应，提升组织在复杂环境中的准备度与适应性。
嵌入跨职能反馈循环，通过复盘对比AI预测与实际结果，提炼关键经验，同时优化人类决策与算法模型。
F1展示了一个清晰真理：巅峰表现并非来自机器取代人类，而是来自设计出双方互相强化的系统。
以人为本的AI加速未来发展
F1告诉我们，巅峰表现不是通过机器完全替代人类实现的，而是通过打造双方互补的系统。成功取决于团队解读信号、实时调整、从结果中学习的能力，以及准确把握人类介入与AI任务分配的时机，以实现速度、规模与精度。
随着企业加速进入算法速度和复杂性主导的未来，F1的启示简单而深刻：未来不属于最快的系统，而属于能学习、适应并共同成长的最聪明团队。
本文翻译自I By IMD，中文版本仅供参考。
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本文来自微信公众号“瑞士IMD国际管理发展学院深圳”，作者：IbyIMD，36氪经授权发布。
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