国际车展一直是各家品牌正面PK的舞台，前段时间的成都国际车展，以及正在举行的德国慕尼黑车展，各家车企都拿出了自己最强的产品、技术和“周边”。


车展越来越“新能源化”，谁家都不想落在后头。逛了一圈，我发现了一个变化——现在新能源车企不热衷宣传“赛事周边”了。


这与燃油车时代很不同，三菱迷以4G63发动机是拉力赛场上的常胜将军为傲；阿斯顿·马丁、奔驰AMG作为F1官方领航安全车一直被车迷津津乐道……


蔚来EP9当年在纽北一战成名，虽然也入成都车展，但在车展上的吸睛力远不及从前。


成都车展上的NIO EP9


奔驰今年在慕尼黑车展上最亮眼的是Vision One-Eleven概念车，融合复古与现代，科技与豪华，让你“坐”得爽是核心主题。至于AMG全新一代GT，热度反而并不高。


Vision One-Eleven概念车


按理说，赛事运动技术随便拿出一项，用在乘用车上都足够成为卖点，为何厂家如今不热衷了？


赛车核心价值吸引力大不如前


赛车运动自19世纪末开始，一直受到大家的关注。这项运动对于普通汽车用户的魅力不仅在于能获得更高的肾上腺素，还可能在民用车上使用到它的核心技术：动力技术和安全技术。


但从新能源汽车的核心诉求看，其实还是有一些变化的。


1. 动力技术已经“溢出”，用户痛点不在于此


汽车历史的核心主题之一是“动力”，提高1s的百公里加速成绩要大费脑筋。赛事运动追求极限速度，自然这般价值要最大化利用。


F1赛车中使用的涡轮增压技术大大提升了限定排量下的发动机动力（这可以在不增加排量的基础上增加车辆的马力与扭力），为民用车的涡轮增压应用给予了强力助攻。1.5L的自然吸气气弱得像“宜修”，1.5T的涡轮增压强劲得像“甄嬛”，来得早不代表用户会留情，谁能笑到后头就看谁最称心。


不过时代变化太快了，1.5T的奔驰C级百公里加速7.7秒不差了，但15万的比亚迪元PLUS就能与之匹敌，百公里加速掉价速度也太快。


当然，关于动力技术除了百公里加速，还有极限速度，这方面新能源汽车确实有短板。


因为电动汽车只有单个减速比：要想提高最高车速，就要降低减速比，可这会降低百公里加速，显然这笔账不值得。现阶段消费者其实普遍不追求这个参数，车企很敏锐地嗅到了消费观念变化，甚至主动封印了最高时速，当下主流的电动汽车的最高车速都在120—160km/h之间。


F1赛车的极限速度能达到350 km/h左右，平均时速可在200km/h左右。


其实想要解封这项能力并不困难，本身民用车已经攻克了这项难题。


电动超跑的极限速度本身也不弱。2017年5月份的封闭测试中，蔚来EP9在著名的“绿色地狱”、德国纽博格林北环赛道上创造了6:45.900的惊人成绩，一举刷新了纽北最快量产车的圈速纪录。在MGU05电机加持下，奥迪e-tron FE07赛车的百公里加速时间仅需2.8秒，最高时速可达240km/h。另如Porsche Taycan的技法要义是使用了两挡AT变速箱，最高车速260km/h，0—100km/h加速时间小于3.5秒，0—200km/h的加速时间12秒不到。


2. 安全技术


在燃油时代，赛车安全技术主要贡献在被动安全技术中，比如运动桶型座椅有利于提升支撑性，能在激烈驾驶时帮助固定驾驶员；又比如F1碳纤维单体壳车身技术，超级跑车也会借鉴，确保座舱能更加稳固。


经过多年的发展，如今乘用车被动安全技术也得到了大幅提升。从结构看，大家都在采用“笼型车身”，尽可能让乘员舱像“单体壳”一样。在材料上，也都有经典之作，比如宝马7系上采用的碳纤维加强件；沃尔沃上大面积使用的超高强度硼钢材料。


从XC90的发展看，提升“笼型车身”的材料强度已经近乎极限了（红色区域为高强度硼钢）。


但赛车运动不会过于强调主动安全技术，因为赛车的初衷本质上还是人的竞争，如果最终落位机器的竞争，那只能PK谁钱多谁厉害了。


这件事不是没有车企试过，奥迪曾经尝试做过自动驾驶漂移，2015年的时候，奥迪牵手斯坦福在美国加利福尼亚索诺马赛道，用一辆奥迪RS7自动驾驶跑车实现了2分1.1秒的最快圈速，这条赛道堪称全球难度最高的赛道之一，结果却是跑出的成绩比专业赛车手还要好。


在次年，他们又合作改装了一台奥迪TTS（命名为“Shelley”，Michelle Mouton的昵称，迄今为止最成功的一位女性拉力车手，1985年，她驾驶奥迪Sport Quattro获得了冠军），自动驾驶平均时速最高为112km/h，高速阶段时速更是高达193km/h。但可惜它只是作展示用，并没有应用到赛事运动中。


这方面，其实反而民用车的主动安全技术要更领先，在安全预警、安全接管等方面要投入更多，如今民用车上使用的ADAS功能溢出到令赛事运动羡慕不已。


现在能在F1赛车上看到的主动安全技术，排得上号的也只有驾驶员生命探测系统了，2018年推出的用于测量驾驶员脉搏和血氧水平的生物识别手套能迅速检测驾驶员的生命体征，如心率、呼吸等，以便在紧急情况下及时采取救援措施。


未来的新能源赛事运动看点，或许在“高智能方程式”


想必很多赛车爱好者看过《高智能方程式》，在故事大背景下，汽车赛事对于速度和性能的追求越来越高，不断进步的科技让赛事被细分为了不同类型来测试车辆性能的极限，由此便诞生了由电脑系统导航赛车的竞技比赛Cyber Formula。


剧情年（2015年），配以电脑为导航系统的赛车比赛Cyber Formula，赛车配置前所未有的高智能设备，取代了F1成为21世纪世界最高水平的赛车赛事。


这个故事里面有句话很经典，让当时幼小的我大为震惊——“你的技术已经进步太多了，相信你自己，当然还要相信我——阿斯拉达。”


现在看来，想象的东西竟然也已经有成为现实的苗头，先进者已经出发了。


研究极限自动驾驶的大牌当属Roborace“机器人赛车”。Roborace是一家由世界电动方程式锦标赛2016赛季冠军得主Lucas di Grassi担任CEO的自动驾驶赛车公司。


根据设定，这种赛车在传统的机械结构方面会采用相同设计，目的就是充分考验算法和人工智能系统的高低。为此赛事方还规定参赛团队不能在正赛中施加人为指令，需完全交给软件自行判断。


在细分赛事中，不妨关注下CVPR自动驾驶挑战赛（CVPR是视觉领域的顶级国际会议），这项赛事以自动驾驶汽车视觉识别能力PK，解决特定难题闻名。比如下面两张图中，同样是添加涂装的汽车，人工智能模型却会将右图识别成老鼠，这种问题何解？



不过完全抽离人，一时半会肯定很难接受。


另一种可能的方案是AI机器+人的共同协作。就在今年初，阿联酋人工智能和云计算技术公司G42宣布与梅赛德斯AMG马石油F1车队建立长期合作伙伴关系，旨在释放人工智能的全部潜力。G42和这支F1车队共同探索将尖端人工智能软件系统和解决方案应用于车队的日常运营场景当中，为车队的决策提供分析。


想想看，AI计算对赛事复盘肯定会有很大帮助。以前我们在复盘时，只能推测自己变化了会有什么结果，但无法确认其他赛车会不会跟着调整，而AI计算的一大好处是能从全局模拟，“你在变，NPC也在变”。


G42的标识在单体壳座舱醒目位置，可想其分量。只可惜由于W14赛车的升级不及预期，依旧没能达到与红牛RB19赛车竞争的能力，梅奔放弃了本赛季，我们未能看到太多人工智能的风采，期待明年能看到不一样的梅奔。


总结


天性使然，人类一直在追求更高更快更强，赛事运动肯定不会就此落魄，但可以预见，传统燃油赛车的速度与激情正在降低吸引力。不过谁说现实世界不会出现像《高智能方程式》那样的新物种，到时候想必又是新一轮的赛事运动热潮。


本文来自微信公众号：autocarweekly （ID：autocarweekly），作者：七号-宋