2014 年 F1（世界一级方程式大奖赛）第四站于本周末在上海举行，相信这让所有车迷的肾上腺素飙升。
说到 F1 最神秘的地方，我想没有人反对，那就是维修站！不仅仅因为每场比赛，都会有两三次的进站换轮胎及调整赛车，而是因为在那里汇聚了精明的决策，也是致胜的法宝。
数不清的超越是源于：车手在进站时接受到的策略被完美执行。而这些策略除了来自经验判断，也必须来自数据。所有数据的采集，整理及强大的分析都在那不大的维修站中完成。
迈凯轮车队透露了一些关于 F1 维修站的秘密，你想知道有多少人在分析数据？有哪些数据被收集和分析？他们看到的实时赛况是如何呈现的？本文揭示赛车背后的数据大战。
工程师
没有工程师的智慧，大数据是无法展现它的极致价值的。现场团队中的工程师差不多有 10 到 12 个来完成比赛各个阶段的数据采集和分析的工作。但是在正赛中，数据的实时采集与分析是一项非常艰巨的任务。
因此，该车队有一支额外的支持工程师团队在总部的迈凯轮技术中心（McLarenTechnology Centre），通过维修站的控制墙与前方支持团队沟通，他们分工非常明确，大部分是负责数据实时分析及决策支持。比赛中，有一个特殊的角色叫“比赛工程师”，只有他可以与车手对话，布置战术，所有指令和沟通都是由比赛工程师发出的。
数据
海量的数据简单分为三类：历史数据，赛前测试数据和实时数据。对于上海站而言，最有价值的历史数据就是该车手在上海赛道的以往各种数据集合。一辆 F1 赛车上基本上会有 150-200 个传感器，一站下来的所有数据将达到 3T 之多。
数据主要是以数字为主，因为图像数据并没有数字看得直观。这些数据比如说，在第 5 圈的第 4 弯的胎压是多少，当时用的油量是多少，车子的速度、刹车的情况等等。最有趣的是你连那个时候，车手出多少汗都能测量出来。由于这个数据库非常庞大，在车队来之前，会打印出来一部分最重要信息。其他信息都通过电脑临时下载，但局限于网络和电脑硬盘容量，很难更好的有效利用所有数据。
所以迈凯轮实施了一系列新的软件解决方案，比如现在来上海比赛，想先查看 2011 年在 32 圈第 9 弯发生了什么事情，那辆车的当时状态等信息，原来需要个把小时才能展现出这个数据，但现在只需要 9 秒钟就够了，而且不仅仅是数据提取，这 9 秒钟之内也包含了数据分析，大大提升了数据的采集，整理和分析工作，从而可以在赛前为车手创建特有的策略，比如，根据空气动力学设置赛车，什么时候使用什么轮胎，何时进站等。
再来说实时比赛数据。由于数据属于商业机密，下面的图所展示的是一些模拟数据供参考。所有核心数据都集中在这个数据仪表盘上。数据来自于赛车的传感器，GPS，天气和赛道信息及历史数据等，都是实时的采集，加工和分析。大体上把仪表盘分为上方的赛车性能监控及下方的预测时间轴。
赛车性能监控
性能监控是基础，正常情况下（无事故及天气原因），会基于燃料，胎压，轮胎磨损及各零部件数据去预测什么时候需要进站。在上图中的两位车手数据，还可以进行驾驶行为对比，比如出现在相同位置时，油门及刹车的使用都会有效反映到速度性能监控表中。
同时，在赛道信息图，还可以显示赛道布局及弯道所有编号，风力情况，天气情况，乃至赛道温度，这些都是重要的指标来决定使用什么样的轮胎和空气动力学设置，乃至进站策略。
如果聚焦到某一辆赛车，可以实时获取到如名次，领先时间，最快及当前圈时间，当前速度及档位，刹车及油门实时使用情况，燃油情况及预测燃油耗尽圈数等信息，同时还可以看到更详细的数据，如上一次进站消耗的时间，胎压信息，预计再次进站窗口等，这都将作为决策的重要线索。
预测时间轴
这个就更加直观了。可以看到巴顿（蓝线）计划在 21 圈进站，但实际他是 22 圈进站，并且接下来的进站窗口是 36 到 39 圈，而且预测到可能在 44 圈的时候，轮胎会有一个问题将导致赛车性能极度下降，并且在第 51 圈时，燃油耗尽。这些最重要的信息，都非常简单明了的展示在仪表盘上，供当时的工程师做出最佳的决策。
当然数据仅仅是重要的参考，工程师的经验也是至关重要。但数据获取的速度越快，准确性越高，数据模型越完善，决策就更容易。在 F1 这样的赛事中，速度，哪怕早几秒都是至关重要的！迈凯轮总是想分析更多的数据，而且更快！
迈凯轮一直在和 SAP 一起开发这个系统，借助 SAP HANA 来增加的数据容量，高速提数据处理及分析速度，并希望未来通过移动设备，让工程师们将能够从任何地点访问信息。
数据及策略是获胜的必要条件，但想取胜，因素还有太多，天气因素，车手的状态啊，轮胎的性能，赛车的调教等等。
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