在一級方程式（Formula 1®）這個高速世界，勝負往往只差毫秒之間，數據不只是有價值的資源，更是重塑整個運動的無形力量。自 2018 年以來，F1 與亞馬遜雲端服務（AWS）攜手創新，利用數據和雲端技術徹底改變了這項賽車運動。F1 策略師兼 AWS 賽車運動技術顧問 Ruth Buscombe-Divey 親眼見證了這一演變，特別是 AWS 支援的 F1 Insights 如何革命性地幫助粉絲理解賽車運動的複雜性。
2024 賽季以驚人的方式證明了這一點，呈現出 F1 歷史上最接近的賽場競爭，AWS 的雲計算能力在每場比賽中將 3 億個數據點轉化為扣人心弦的故事。雖然 Max Verstappen 和 McLaren 最終以相對較大的優勢獲得冠軍，但整個賽季的競爭之激烈前所未有。這些極其接近的差距背後，是來自 AWS 的先進 AI 和機器學習技術。
當全場競爭僅差 1%
奧地利大獎賽的排位賽創造了歷史，從第一位到第二十位的時間差僅為 0.798 秒——這是 F1 有史以來最緊湊的排位賽時間分佈。這不僅是統計上的異常，更是技術革命悄然重塑頂級賽車錦標賽的結果。
當整個賽場間只相差一個百分點時，表現的每一方面都變得至關重要。勝負的差距歸結為車手技能、團隊執行力，以及利用數據獲取微小優勢的能力。
這些如刀片般微小的差距背後，是 AWS 的 AI 和機器學習基礎設施。Amazon SageMaker AI 處理數億個數據點，將原始遙測數據轉化為 F1 Insights，這已成為全球賽事轉播的主要特色。這些視覺化不僅增強了觀賽體驗，還能近乎實時地解碼賽車運動的複雜性。
蒙特利爾奇蹟：數據揭示 Mercedes 真正潛力
2024 年加拿大大獎賽（FORMULA 1 AWS GRAND PRIX DU CANADA 2024）完美展示了數據的轉變力量。Mercedes-AMG F1 以弱勢身份來到蒙特利爾，攜帶新的前翼升級套件，旨在解決 W15 賽車的操控不平衡問題。當 Lewis Hamilton 在 FP3 中名列榜首時，懷疑論者認為這只是引擎模式的技巧。
但 AWS 的車輛性能評分分析講述了不同的故事。數據顯示，Hamilton 在 14 個彎道中的 8 個以及直道上真正超越了 Verstappen。這不僅是動力優勢——而是賽車性能包絡線的根本性轉變。由 AWS 支援的近實時分析在排位賽開始前就向全球播報了這一發現，為即將展開的戲劇性敘事鋪設了舞台。
隨後發生的事情極具歷史意義：George Russell 和 Max Verstappen 創下了相同的 1:12.000 排位賽成績——這是繼 1997 年赫雷斯之後 F1 歷史上第二次排位賽平局。根據 F1 規則，Russell 因先創下這個時間而獲得桿位。這場比賽為粉絲帶來了一切：不可預測的天氣、戰略賭注，以及成為賽季標誌的三隊冠軍爭奪戰。
字面意義上的 AI 設計未來
當 Max Verstappen 在蒙特利爾奪冠時，他舉起了與 F1 歷史上任何其他獎盃都不同的獎盃——第一個由生成式 AI 設計的獎盃。使用 Amazon Titan Image Generator，Amazon Bedrock 中的基礎模型，AWS 在幾分鐘內創建了數百個獎盃概念。獲勝設計優雅地捕捉了 F1 賽車的空氣動力學尾流，象徵著這項運動融合了技術與競爭。
這不僅是藝術層面的表演。同樣的 AI 技術此前已經為 2022-2026 年 F1 賽車設計的空氣動力學研究做出貢獻，展示了 AWS 技術如何深度融入這項運動的各個方面。
顯微鏡時刻：Time Lost F1 Insight 在奧斯汀首次亮相
在奧斯汀的美國大獎賽短跑周末，當車隊帶來賽車升級時，AWS 也推出了自己的技術升級：新的 Time Lost，由 AWS 支援的 F1 Insight。這個革命性的轉播圖表精確分解了車手在賽道上損失時間的位置和方式，將表現與最佳參考圈進行比較。
這一洞察的首次亮相來得極為戲劇化。在短跑排位賽期間，數據揭示了一個意外的降檔如何讓 Lando Norris 損失了關鍵的幾分之一秒，可能影響了他的桿位。通過精確指出錯誤發生的賽道部分，Time Lost 使得除了最技術性的觀察者外，所有人都能看到本來會隱藏的細節。這一分析從奧斯汀的領獎台上進行現場轉播，為賽後理解增添了新的維度。
統計極值的賽季
當 2024 賽季落下帷幕，McLaren 結束了自 1998 年以來長達 26 年的車隊冠軍乾旱期。同時，Max Verstappen 以一場經典的驅駛確保了他的第四個連續車手冠軍——從第 17 位爬升至勝利，這一壯舉在 F1 74 年歷史中僅發生過五次。
75 週年賽季：數據將決定一切
已經顯示出更加競爭性跡象的 2025 年 F1 賽季——也是錦標賽的 75 週年——在巴林的季前測試中展現了 McLaren 的持續強勢，Lando Norris 的練習賽模擬引起了整個賽場的關注。
數據，一如既往，講述了更為複雜的故事。Oracle Red Bull Racing 的可靠性問題掩蓋了他們的真正潛力，而 Scuderia Ferrari HP 的輪胎磨損使 Charles Leclerc 的賽事模擬在比賽條件下顯得比實際慢。此外，F1 史上最大的車手轉會（Lewis Hamilton 轉至 Scuderia Ferrari HP）仍然是一個未知數，這位七次世界冠軍尚未為法拉利完成完整的賽事模擬。
即使是相對弱勢的 Mercedes 也展現出潛力，George Russell 創下了 1:29.545 的最快測試圈速——僅比 Verstappen 快 0.021 秒。
隨著如此緊湊的差距，AWS 技術的角色變得更加關鍵。由 AWS 支援的 F1 Insights 將再次將原始遙測數據轉化為可理解的策略分析、性能趨勢和近實時視覺化，使看不見的細節變得可見。
在一項由毫秒定義的運動中，AWS 的計算能力不僅僅是增強轉播——它正在從根本上改變 F1 講述故事的方式，使粉絲比以往任何時候都更接近這個技術戰場。
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