國際車展一直是各家品牌正面PK的舞臺，前段時間的成都國際車展，以及正在舉行的德國慕尼黑車展，各家車企都拿出了自己最強的產品、技術和“周邊”。

車展越來越“新能源化”，誰家都不想落在后頭。逛了一圈，我發現了一個變化——現在新能源車企不熱衷宣傳“賽事周邊”了。

(資料圖片)

這與燃油車時代很不同，三菱迷以4G63發動機是拉力賽場上的常勝將軍為傲；阿斯頓·馬丁、奔馳AMG作為F1官方領航安全車一直被車迷津津樂道……

蔚來EP9當年在紐北一戰成名，雖然也入成都車展，但在車展上的吸睛力遠不及從前。

成都車展上的NIO EP9

奔馳今年在慕尼黑車展上最亮眼的是Vision One-Eleven概念車，融合復古與現代，科技與豪華，讓你“坐”得爽是核心主題。至于AMG全新一代GT，熱度反而并不高。

Vision One-Eleven概念車

按理說，賽事運動技術隨便拿出一項，用在乘用車上都足夠成為賣點，為何廠家如今不熱衷了？

賽車核心價值吸引力大不如前

賽車運動自19世紀末開始，一直受到大家的關注。這項運動對于普通汽車用戶的魅力不僅在于能獲得更高的腎上腺素，還可能在民用車上使用到它的核心技術：動力技術和安全技術。

但從新能源汽車的核心訴求看，其實還是有一些變化的。

1. 動力技術已經“溢出”，用戶痛點不在于此

汽車歷史的核心主題之一是“動力”，提高1s的百公里加速成績要大費腦筋。賽事運動追求極限速度，自然這般價值要最大化利用。

F1賽車中使用的渦輪增壓技術大大提升了限定排量下的發動機動力，為民用車的渦輪增壓應用給予了強力助攻。1.5L的自然吸氣氣弱得像“宜修”，1.5T的渦輪增壓強勁得像“甄嬛”，來得早不代表用戶會留情，誰能笑到后頭就看誰最稱心。

不過時代變化太快了，1.5T的奔馳C級百公里加速7.7秒不差了，但15萬的比亞迪元PLUS就能與之匹敵，百公里加速掉價速度也太快。

當然，關于動力技術除了百公里加速，還有極限速度，這方面新能源汽車確實有短板。

因為電動汽車只有單個減速比：要想提高最高車速，就要降低減速比，可這會降低百公里加速，顯然這筆賬不值得?，F階段消費者其實普遍不追求這個參數，車企很敏銳地嗅到了消費觀念變化，甚至主動封印了最高時速，當下主流的電動汽車的最高車速都在120—160km/h之間。

F1賽車的極限速度能達到350 km/h左右，平均時速可在200km/h左右。

其實想要解封這項能力并不困難，本身民用車已經攻克了這項難題。

電動超跑的極限速度本身也不弱。2017年5月份的封閉測試中，蔚來EP9在著名的“綠色地獄”、德國紐博格林北環賽道上創造了6:45.900的驚人成績，一舉刷新了紐北最快量產車的圈速紀錄。在MGU05電機加持下，奧迪e-tron FE07賽車的百公里加速時間僅需2.8秒，最高時速可達240km/h。另如Porsche Taycan的技法要義是使用了兩擋AT變速箱，最高車速260km/h，0—100km/h加速時間小于3.5秒，0—200km/h的加速時間12秒不到。

2. 安全技術

在燃油時代，賽車安全技術主要貢獻在被動安全技術中，比如運動桶型座椅有利于提升支撐性，能在激烈駕駛時幫助固定駕駛員；又比如F1碳纖維單體殼車身技術，超級跑車也會借鑒，確保座艙能更加穩固。

經過多年的發展，如今乘用車被動安全技術也得到了大幅提升。從結構看，大家都在采用“籠型車身”，盡可能讓乘員艙像“單體殼”一樣。在材料上，也都有經典之作，比如寶馬7系上采用的碳纖維加強件；沃爾沃上大面積使用的超高強度硼鋼材料。

從XC90的發展看，提升“籠型車身”的材料強度已經近乎極限了（紅色區域為高強度硼鋼）。

但賽車運動不會過于強調主動安全技術，因為賽車的初衷本質上還是人的競爭，如果最終落位機器的競爭，那只能PK誰錢多誰厲害了。

這件事不是沒有車企試過，奧迪曾經嘗試做過自動駕駛漂移，2015年的時候，奧迪牽手斯坦福在美國加利福尼亞索諾馬賽道，用一輛奧迪RS7自動駕駛跑車實現了2分1.1秒的最快圈速，這條賽道堪稱全球難度最高的賽道之一，結果卻是跑出的成績比專業賽車手還要好。

在次年，他們又合作改裝了一臺奧迪TTS，自動駕駛平均時速最高為112km/h，高速階段時速更是高達193km/h。但可惜它只是作展示用，并沒有應用到賽事運動中。

這方面，其實反而民用車的主動安全技術要更領先，在安全預警、安全接管等方面要投入更多，如今民用車上使用的ADAS功能溢出到令賽事運動羨慕不已。

現在能在F1賽車上看到的主動安全技術，排得上號的也只有駕駛員生命探測系統了，2018年推出的用于測量駕駛員脈搏和血氧水平的生物識別手套能迅速檢測駕駛員的生命體征，如心率、呼吸等，以便在緊急情況下及時采取救援措施。

未來的新能源賽事運動看點，或許在“高智能方程式”

想必很多賽車愛好者看過《高智能方程式》，在故事大背景下，汽車賽事對于速度和性能的追求越來越高，不斷進步的科技讓賽事被細分為了不同類型來測試車輛性能的極限，由此便誕生了由電腦系統導航賽車的競技比賽Cyber Formula。

劇情年，配以電腦為導航系統的賽車比賽Cyber Formula，賽車配置前所未有的高智能設備，取代了F1成為21世紀世界最高水平的賽車賽事。

這個故事里面有句話很經典，讓當時幼小的我大為震驚——“你的技術已經進步太多了，相信你自己，當然還要相信我——阿斯拉達?！?/p>

現在看來，想象的東西竟然也已經有成為現實的苗頭，先進者已經出發了。

研究極限自動駕駛的大牌當屬Roborace“機器人賽車”。Roborace是一家由世界電動方程式錦標賽2016賽季冠軍得主Lucas di Grassi擔任CEO的自動駕駛賽車公司。

根據設定，這種賽車在傳統的機械結構方面會采用相同設計，目的就是充分考驗算法和人工智能系統的高低。為此賽事方還規定參賽團隊不能在正賽中施加人為指令，需完全交給軟件自行判斷。

在細分賽事中，不妨關注下CVPR自動駕駛挑戰賽，這項賽事以自動駕駛汽車視覺識別能力PK，解決特定難題聞名。比如下面兩張圖中，同樣是添加涂裝的汽車，人工智能模型卻會將右圖識別成老鼠，這種問題何解？

不過完全抽離人，一時半會肯定很難接受。

另一種可能的方案是AI機器+人的共同協作。就在今年初，阿聯酋人工智能和云計算技術公司G42宣布與梅賽德斯AMG馬石油F1車隊建立長期合作伙伴關系，旨在釋放人工智能的全部潛力。G42和這支F1車隊共同探索將尖端人工智能軟件系統和解決方案應用于車隊的日常運營場景當中，為車隊的決策提供分析。

想想看，AI計算對賽事復盤肯定會有很大幫助。以前我們在復盤時，只能推測自己變化了會有什么結果，但無法確認其他賽車會不會跟著調整，而AI計算的一大好處是能從全局模擬，“你在變，NPC也在變”。

G42的標識在單體殼座艙醒目位置，可想其分量。只可惜由于W14賽車的升級不及預期，依舊沒能達到與紅牛RB19賽車競爭的能力，梅奔放棄了本賽季，我們未能看到太多人工智能的風采，期待明年能看到不一樣的梅奔。

總結

天性使然，人類一直在追求更高更快更強，賽事運動肯定不會就此落魄，但可以預見，傳統燃油賽車的速度與激情正在降低吸引力。不過誰說現實世界不會出現像《高智能方程式》那樣的新物種，到時候想必又是新一輪的賽事運動熱潮。

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