北京
自2026赛季F1新规落地以来，关于能量回收系统的抱怨从未停歇。尤其在那些被称为“能量匮乏”的赛道上，弯角与直道的比例以及弯道类型，使得新一代赛车难以在单圈中充分完成电池充电，矛盾因此周期性激化。 迈阿密大奖赛前，规则的一项微调确实缓解了部分备受诟病的“过山车式比赛”——那是由车手处于不同电量状态所导致的反复交替超车。但近来的新症结，出在动力单元自学习算法上：该算法会针对赛道条件的细微变化和驾驶技术的差异作出反应，由此产生的速度差引发了大量不满情绪。 在斯帕赛道，皮亚斯特里将这种现象形容为“一种相当糟糕的赛车方式”。然而，即便有人主张彻底禁用这一机器学习工具，局面在短期内也难以改变。主张禁用者常常引用F1运动规则中的一项条款作为论据——B1.9.1条规定：“车手必须独自且无辅助地驾驶赛车。” 但另一种观点同样存在：最优秀的车手终将驾驭这些新的挑战，即便它们抽象而恼人。迈凯伦工程部门技术总监尼尔·霍尔迪在F1夏休期间的一次圆桌采访中表达了这一立场。 “实际上，真正理解自己需要做什么的车手、那些反应敏锐的车手、那些世界上最顶尖的F1车手，仍然会是最快的。”他在回应Autosport关于当前能否精准评估车手表现的提问时表示，“评判标准或许已经改变……重要的不再是最高速度，而是隐藏于圈速背后的那些思考过程。” 他以斯帕为例进一步说明：“斯帕就是一个很好的例子。奥斯卡（皮亚斯特里）在那里确实得到了略有不同的能量管理状态，但最终决定成绩的，是车手如何理解并运用这些差异。” 霍尔迪的话揭示了一个现实：尽管自学习算法给比赛带来了不确定性和争议，但在规则体系尚未作出进一步调整之前，适应并利用这套系统，已经成为了新一代F1车手的必修课。
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