Arm计算平台为阿斯顿马丁沙特阿美F1车队提供技术支持

发布时间：2026-07-10 15:35:11 来源：山东省邹平县瑞赢机械模具厂 作者：焦点

作者：Arm物理 AI事业部市场开发总监 John Kourentis

世界一级方程式（Formula One，计技术以下简称 F1）正步入其历史上工程革新力度显著的算平关键时期。根据 2026 赛季技术规则，台为特阿提供各车队需研发更轻量化的顿马丁沙赛车，运用调控能力更强的车队主动空气动力学系统，同时动力单元对电能的支持依赖程度也将大幅提升。整个研发过程受预算上限与可持续性核查的计技术严格约束，试错空间十分有限。算平

研发各环节会形成不同维度的台为特阿提供技术洞察，而核心挑战在于让这些洞察在系统与团队间高效流转，顿马丁沙从而落地必要的车队工程优化。作为阿斯顿・马丁沙特阿美 F1 车队的支持官方人工智能(AI) 计算平台合作伙伴，Arm 为其提供覆盖全工程流程的计技术技术支持，从芯片至云端构筑统一、算平连贯的台为特阿提供计算基础。这种连续性可帮助工程师更高效地完成方案开发、测试与部署，减少跨环节交接，降低研发不确定性。在当前周期中，凭借高效洞察更快实现赛车性能升级，其重要性已与赛道竞速表现不相上下。

从云端到边缘侧

赋能全流程工程研发

F1 车队的工程研发，并非集中在单一地点、同一时序下开展，不同环节各自面临着独特挑战。空气动力学研发受限于管控严格的风洞使用时长；车辆动力学与控制系统需要依托大规模云端仿真；赛道现场系统则必须在实时工况下稳定运行，在这类场景中，延迟与可预测性比原始吞吐量更为重要。

不同的工程环境对算力有着不同的需求与约束。例如，风洞系统更看重结果的确定性、可复现性与实时性，而云端仿真则侧重算力规模与迭代效率。对阿斯顿・马丁沙特阿美 F1 车队而言，核心挑战在于：当研发工作在这些场景间流转时，如何确保数据、软件模型与工程假设始终保持一致连贯。

Arm 通过为边缘设备、物理测试系统及云端基础设施提供统一的计算架构，助力车队维持工程研发的连贯性。这种方式实现了风洞、模拟器、赛道现场系统、车载传感器与各类 AI 分析之间的闭环衔接，让车队可在不同研发阶段直接沿用并落地可信的工程洞察，无需重构软件，也不必从头验证结果。这一模式有效降低了团队间的协作壁垒，进一步缩短研发周期。

正如阿斯顿·马丁沙特阿美 F1 车队首席信息官 Fabrizio Pilotti 所解释的那样：“过去十到十五年间，F1 领域所处理的数据量呈现大幅增长。当数据规模达到拍字节 (PB) 级别，与 Arm 的合作以及 AI 系统的投入应用，让我们在数据处理能力，以及将数据快速转化为有效信息的效率上，具备了关键的竞争优势。”

从洞察到落地

数据一致性对车队的关键价值

在阿斯顿·马丁沙特阿美 F1 车队，技术助力工程师更高效、更笃定地开展决策。当数据在各系统间保持一致，团队可减少数据校验的时间投入，将更多精力聚焦于结果分析。

这一点在CoreWeave 风洞等场景中尤为重要：实时校验能够在测试过程中及时发现问题，而非等到测试结束后再排查，从而高效利用有限的测试配额。风洞测试数据可与仿真数据、车载实车数据相互对标，帮助工程师验证潜在升级方案落地后的实际表现是否符合预期。

早在正赛开赛之前，每个环节便已毫秒必争。赛车性能的根基在研发阶段便已奠定，而迭代效率直接决定了技术升级能否快速落地赛车。结合 AI 驱动的分析能力，整套流程形成持续运转的研发飞轮：每一轮迭代都为下一轮提供支撑，技术洞察更快产出，模型优化持续提速，助力车队更早为赛车推出更具竞争力的升级方案。

工程竞速，迎战新程

随着 F1 迎来崭新的 2026 赛季，各车队的核心挑战在于快速适应新规，并将其转化为竞争优势。从仿真模拟到风洞测试，从台架验证到赛道落地，统一的算力底座，让阿斯顿·马丁沙特阿美 F1 车队的工程师得以更早、更高效地做出关键决策。通过与 Arm 的合作，车队所搭载的计算平台能够紧跟 F1 迈入全新时代的步伐，为这场竞速征程提供持续支撑。

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