Neural Concept 的空气动力学人工智能如何塑造一级方程式赛车

这是一个很长的 从踏板自行车到一级方程式赛车。但这正是基于人工智能的初创公司 Neural Concept 及其联合创始人兼首席执行官 Pierre Baqué 在短短六年内实现的巨大飞跃。

2018 年，该公司刚刚起步的软件帮助开发了世界上最符合空气动力学原理的自行车。 如今，十分之四的一级方程式车队都在使用相同技术的改进版。

在此过程中，巴克的公司与空中客车公司和赛峰集团等航空航天供应商签订了合同， 2022 年 A 轮融资 910 万美元。 总部位于瑞士的 Neural Concept 目前拥有 50 名员工，正致力于 B 轮融资，其软件帮助 Williams Racing 等历史悠久的 F1 车队重返世界顶级赛车运动的巅峰。

然而，一级方程式赛车依赖 1,000 马力的混合动力 V6 发动机，巴克对该技术的首次实际应用是人力驱动。

踏板功率

2018年，巴克在洛桑联邦理工学院计算机视觉实验室学习，致力于将机器学习技术应用于三维问题。

“我接触到了领导这个团队的人，他设计了第六代或第七代自行车，他们的目标是打破自行车速度的世界纪录，”巴克说。 那个人是 Guillaume DeFrance，团队是来自萨瓦勃朗峰大学的 IUT Annecy。 自行车队已经经历了六次自行车设计迭代。

“两天后，我回到他身边时，他的体形几乎看起来就像当前的世界纪录保持者，”巴克说。 团队对此印象深刻，要求进行更多迭代。 根据 Baqué 的说法，其结果是“目前世界上最具空气动力学性能的自行车”。

这是一个强有力的声明，但它得到了 2019 年创下的多项世界纪录的支持。我们不是在谈论翼型下管或凹坑边缘来减少阻力。 这辆自行车被完全遮蔽，骑车人在复合材料茧中流汗，完全避风。

核心技术是一种名为 Neural Concept Shape（NCS）的产品。 它是一个基于机器学习的系统，可以提出空气动力学建议和推荐。 它适用于计算流体动力学 (CFD) 的广泛领域，训练有素的工程师使用先进的软件套件来运行三维空气动力学模拟。

CFD 比雕刻物理模型并将其放入风洞中要快得多。 尽管如此，它也是高度系统密集型的，并且在很大程度上依赖于人类做出正确的决策。

NCS 的核心是帮助工程师避免潜在的空气动力学陷阱，同时将他们推向他们可能没有考虑过的方向。 例如，在“副驾驶模式”下，工程师可以上传现有的 3D 形状，提供起点。

然后，NCS 将深入研究其神经网络，以提出改进或修改建议，以及选择您自己的冒险的 3D 游戏中的可能路径。 然后，人类工程师挑选出最有希望的建议，并通过进一步的测试和改进来运行它们，不断迭代以达到空气动力学的辉煌。

不只是“骗风”

NCS 不仅适用于赛车，也适用于汽车和航空航天行业。 “在这类公司中广泛采用的道路是缓慢的，”巴克谈到在有些保守的航空航天行业的工作时说道。 “这就是我们开始与汽车行业进行更多合作的方式，汽车行业的需求更加迫切，而且很快就会发生变化。”

Neural Concept 与博世和马勒等多家全球供应商签订了合同。 空气动力学在汽车领域变得越来越重要，制造商正在寻找更加符合空气动力学的汽车，以在给定尺寸的电池组中提供尽可能大的续航里程。

但这并不全是为了欺骗风。 NCS 还用于开发电池冷却板等产品，如果效率更高，可以将电池保持在最佳温度，而不会在此过程中消耗太多能量。 巴克说：“我们可以取得巨大的成果，”这意味着范围更大。

虽然这些技术的最终试验场始终是道路，但终极实验室是一级方程式赛车。F1 自 1950 年以来一直是全球赛车运动的现象，目前正经历着前所未有的受欢迎浪潮。

Netflix 的力量

Netflix 剧集《一级方程式：驾驶求生》将 F1 的刺激带给了全新的观众。 虽然该系列的重点是团队间的政治和戏剧性，但赛道上的成功更多地与空气动力学有关。 这就是神经概念的用武之地。

在里德·黑斯廷斯 (Reed Hastings) 还没有接触 Netflix 之前，巴克就开始观看一级方程式赛车了。 “从大卫·库特哈德和迈克尔·舒马赫时代起，我就一直在观看。”

如今，在其公司软件的帮助下开发的零件正在全球赛车运动的巅峰中运行。 “这是一种非常非常大的成就感，”巴克说。 “当我创办公司时，我认为这是一个里程碑。 不仅是一级方程式赛车，而且还包括使用该软件设计的零件。 是的，每次发生这种情况，感觉都很棒。”

一级方程式赛车也是一项极其秘密的运动。 在 Neural Concept 合作的四个团队中，只有一个团队愿意被认定为客户，甚至对整个过程也守口如瓶。

威廉姆斯车队是一级方程式赛车中最具传奇色彩的车队之一。由赛车传奇人物弗兰克·威廉姆斯 (Frank Williams) 于 1977 年创立，他的车队在 20 世纪 90 年代占据主导地位，赢得了五次车队世界冠军，其中包括 1992 年至 1994 年连续三届冠军。

但就像大多数运动一样，一级方程式车队的成功是周期性的，而现在，威廉姆斯正处于重建阶段。 该队在 2022 赛季排名垫底，去年仅升至第七位。

NCS 是帮助威廉姆斯重新获得竞争优势的工具之一。 “我们以多种方式使用这项技术，其中一些改进了我们的模拟，而我们正在研究的其他方法将有助于在 CFD 中首次提供更好的结果，”威廉姆斯空气动力学技术负责人 Hari Roberts 说道。

同样，CFD 模拟耗时且成本高昂，而且一级方程式法规限制了车队的测试能力，从而使情况变得更加复杂。 风洞中的物理时间受到严格限制，而每个团队用于开发汽车的计算时间的预算也有限。

任何能够帮助团队快速完成空气动力学设计的工具都是一个潜在的优势，而 NCS 确实非常快。 Baqué 估计，通常需要一个小时的完整 CFD 模拟通过 NCS 只需 20 秒。

而且，由于 NCS 并不运行实际的基于物理的计算，而是根据其空气动力学学习网络进行人工智能驱动的猜测，因此它在很大程度上不受 F1 的严格限制。 “我们能做的任何事情，只要能让我们从每次 CFD 和风洞运行中获取更多知识并获得更多性能，就能为我们带来竞争优势，”罗伯茨说。

但球队仍然需要为此付出代价。 Baqué 表示，NCS 成本根据团队规模和访问类型而有所不同，但通常每年在 10 万到 100 万欧元之间。 考虑到 F1 车队的年度运营成本上限为 1.35 亿美元，这是一项重大承诺。

威廉姆斯车队的罗伯茨不愿意指出 NCS 软件带来的任何具体部件或单圈时间的改进，但表示这影响了他们的汽车性能：“这项技术被用作我们开发汽车空气动力学工具集的一部分。 因此，我们不能直接将单圈时间归因于它，但我们知道它有助于我们的相关性和我们研究新空气动力学条件的速度。”

超越空气动力学

人工智能的不断进军不会就此停止。 有传言称，维修站墙上的人工代理可以为比赛策略甚至赛车设置发号施令。

“这是一个令人着迷的时刻，因为人工智能/机器学习行业呈指数级增长，”罗伯茨说。 “然而，这也是当今任何参与技术的人所面临的真正挑战。 我们花时间探索、开发和采用哪些新工具？”

这并不是那种能够吸引普通“求生”观众的阴谋，但对于许多 F1 车迷来说，比赛背后的比赛才是戏剧的最终来源。

至于 Neural Concept，该公司正在继续深入汽车行业的非赛车领域，致力于开发更高效的电动机，优化座舱加热和冷却，甚至进入碰撞测试。

巴克表示，该公司的软件可以帮助工程师优化汽车的耐撞性，同时减轻不必要的重量。 但目前该公司只能对单个部件进行碰撞模拟，而不能对整辆车进行碰撞模拟。 “这是我们达到性能极限的少数应用程序之一，”他说。

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