精選解讀｜F1 全面導入 AI 戰略：賽車賽事進入智能新時代，產業轉型的最佳觀察案例

InfoAI 編輯部

美國大獎賽現場，F1 掀起 AI 應用新浪潮

2025 年 10 月，美國奧斯汀舉行的 Formula One（F1，一級方程式賽車）美國大獎賽，成為全球矚目的 AI 應用實驗場。這場賽事不僅關注車手技術，更聚焦於 AI 如何加速賽事決策、團隊管理、觀眾體驗與商業模式革新。F1 用 AI 驅動賽事策略、數據分析與全方位創新，為產業界提供具體借鏡與數位轉型啟示。

AI 驅動賽車決策，F1 展現數據治理新水準

F1 向來是尖端技術的競技場，今年美國大獎賽標誌 AI 與機器學習在賽事現場的落地實踐。各車隊藉由高速感測器、大數據平台和 AI 演算法，進行即時情境模擬與賽車調校。以 Mercedes-AMG Petronas F1 車隊為例，數據科學家每秒處理來自 300 多個感測器的龐大資料，依靠深度學習預測賽道變化和競爭對手行動，進而協助車手與工程團隊做出關鍵決策，顯著提升整體競爭力。

F1 與 AWS 合作：從雲端到現場的 AI 應用生態系

自 2018 年起，F1 主辦單位 Formula One Group 便與 AWS 展開深度合作，這個跨界聯盟徹底改變了賽事數據分析與決策方式。AWS 的高效雲端運算平台，承載每場比賽中數百台感測器每秒傳回的龐大數據。AWS 不僅協助 F1 實現數據即時處理與儲存，更運用 SageMaker 等機器學習服務，將歷年比賽資料、輪胎策略、賽道溫度、車輛狀態與對手表現納入 AI 模型訓練，協助團隊預測最佳進站時機與戰術調整。此外，AWS 支援 F1 開發「F1 Insights Powered by AWS」數據視覺化服務，讓全球觀眾與賽評能即時掌握深入分析，提升賽事互動性與娛樂價值。

Mercedes 與 Red Bull：AI 工程團隊成為致勝關鍵

不只是官方，Mercedes-AMG Petronas F1 Team 及 Red Bull Racing（紅牛）等頂尖車隊也紛紛組建專業 AI 團隊。每輛賽車搭載逾 300 個感測器，於比賽期間持續傳回車速、引擎溫度、輪胎壓力等資訊。這些車隊運用自建高效能運算中心與 AWS 雲端平台，結合深度學習與強化學習技術，實現即時數據分析與自動化決策。例如，Mercedes 將數據工程與 AI 模型訓練標準化，使策略師與工程師能於毫秒內獲得最佳建議；Red Bull 則深化模擬訓練，強化團隊反應力與賽道管理，進一步將數據文化延伸到全隊營運管理。

為何 F1 必須仰賴 AI？極限環境下的「秒級決策」

F1 的競爭本質，已從單純比機械性能，進化到資料、算法與決策速度的戰爭。每台賽車裝載超過 300 個感測器，每秒傳回上萬筆資料。如何在 1 秒內整合這些資訊，準確預判輪胎狀況、風阻影響與最佳入站時機，是決定勝負的關鍵。AI 能即時處理海量資料、模擬多種路徑，將過去只能事後驗證的經驗，變成現場可操作的戰術決策。

AI 賦能三大核心：數據分析、對手預測與場地應變

F1 現場的 AI 應用聚焦於三個面向：

• 即時數據分析：每輛賽車的數百個感測器持續產生動態數據，AI 可即時協助工程師做出 Pit Stop 與調校判斷。

• 競爭對手預測：AI 分析自家與競爭對手的歷史與即時數據，推估策略與下一步行動，強化賽事敏捷度。

• 場地與天氣預測：結合氣象資料，AI 協助預判賽道狀況，讓團隊能超前佈署輪胎與車輛設定，減少突發狀況。

透過這些 AI 應用，F1 競技已不僅是車手的實力對決，更是數據戰、運算戰與創新戰。

賽事競爭壓力下的 AI 轉型動機

F1 投入 AI 的動機，不僅來自賽場競爭的白熱化，也來自於觀眾結構與營運環境的轉變。隨著全球體育娛樂市場快速變化，F1 亟需創新技術，提升賽事品質、吸引年輕觀眾並強化品牌價值。AI 的導入，促使賽事經營更加科學化、個人化，同時帶動數據經濟與智慧商業模式升級。

F1 AI 策略外溢：個人化觀賽體驗與智慧商業升級

F1 AI 戰略可以延伸至賽事外部的經營，包括：

• 個人化觀賽：AI 平台根據用戶喜好與觀賽行為，推播專屬鏡頭、數據與互動內容，讓觀眾有身歷其境的體驗。

• 智能票務與行銷：藉由分析歷史銷售與行為資料，AI 協助動態調整價格與行銷推播，有效提升轉換率。

• 數據經濟平台：F1 將賽事數據商品化，授權第三方合作分析、開發 AI 模型，創造更多商業機會。

雲端運算、機器學習與自動化決策

F1 AI 戰略涵蓋雲端運算、機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）、強化學習（Reinforcement Learning）與即時大數據分析等多元技術。AWS 雲端平台協助全球車隊同步協作、分析與決策，加速賽事知識更新與營運效率。這一技術體系，為企業導入 AI+自動化+數據治理提供最佳落地範例。

F1 AI 應用如何改變產業？數據驅動成競爭優勢

F1 的 AI 模式不只重塑賽事規則，更將數據視為最具戰略價值的資產。從資料收集、清洗、分析到應用，F1 已建立完整的智能決策流程，為傳產、服務業、政府機關數位轉型提供具體參考。F1 的實踐證明：數據與創新技術能帶動產業升級，打造全球競爭新格局。

全球體育產業加速導入 AI，數據經濟與倫理治理並進

F1 的成功激勵其他體育組織（如 NBA、FIFA、MLB）相繼投入 AI，預計未來三年，智能賽事經營將成為運動產業新常態。AI 亦推動媒體內容升級，如自動剪輯、即時多語言轉譯，強化全球觀眾參與度。然而，數據安全、隱私保護與演算法公平性等議題也日益重要，產業界需同步推動合規治理。

給台灣產業的啟示：跨域借鏡 AI 智能決策

台灣雖無 F1 車隊，但本地電子、製造、數據分析、運動科技等產業，均可從 F1 AI 策略借鏡推動智慧營運。建議企業強化跨部門即時數據協作，培養數據分析與 AI 應用人才，積極參與國際合作與交流，加速數位轉型落地。

F1 AI 模式對台灣產業帶來三大啟示。首先，決策數據化與即時智能化可大幅提升產業敏捷力，台灣製造、醫療、物流等領域皆可效法。其次，F1 將賽事數據資產化與商業授權，激勵台灣企業推動數據經濟、異業合作及多元創收。第三，個人化觀賽與智慧行銷模式可應用於本地電商、零售、媒體等產業，增進顧客黏著度與營運成效。

編輯觀點｜AI驅動運動賽事革新：決策速度、數據透明與人機協作的產業範本

本次F1美國大獎賽展示的AI應用，凸顯了數據驅動決策已成為全球競技產業不可逆的發展趨勢。賽事現場，AI從輔助工具晉升為決策中樞，改變了傳統依賴經驗的操作模式，讓競爭焦點轉向資料整合速度、即時演算能力與多維度預測。賽車團隊通過雲端運算處理海量即時數據，在極短時間內制定最佳戰術，使比賽不再只是速度與技術的對決，更成為資料與演算法的賽場。

從觀眾互動、戰術預測到產業數位轉型，F1案例呈現三大啟示：

第一，資料透明化帶來決策科學化，讓管理層能在複雜多變環境中降低不確定性。

第二，AI與人機協作已成為提升競爭力的核心，能讓組織更有效地運用累積資料優勢。

第三，即時決策與預測能力，將成為未來所有需快速反應產業的致勝關鍵。決策者可從這一案例看見，產業數位升級的核心已從硬體創新轉向資料力、演算法力與團隊協同能力。

未來不論在哪個領域，擁抱資料決策、即時預測與人機協作，將是組織維持競爭力的必要條件。這場F1 AI革命，是一個值得全球決策者深思的產業轉型縮影。

參考資料

Formula One's AI strategy on display at U.S. Grand Prix

https://www.axios.com/2025/10/19/formula-one-ai-strategy-us-grand-prix

F1 teams harnessing AI to speed up strategy

https://www.reuters.com/sports/formula1/f1-teams-harnessing-ai-speed-strategy-2024-06-06/

FAQ｜關鍵問答

Q1：F1為何比其他運動更早導入AI？

F1賽事本身即是高強度資料與即時決策場域，每台賽車裝載數百個感測器，實時監控大量資料，讓AI應用天然具備高度實驗價值。車隊需在短秒內分析與決策，因此最早全面擁抱AI與雲端服務，建立領先的資料體系。

Q2：AI在F1賽事的主要功能有哪些？

AI協助車隊進行戰術建議、即時輪胎與燃油預測、賽事策略模擬，並參與觀眾數據視覺化，甚至協助工程團隊提早發現車輛異常，提升賽車效能與安全性。

Q3：AWS 如何協助 F1 團隊提升競爭力？

AWS 為 F1 提供高效雲端運算與機器學習服務，支援賽事期間巨量數據的即時傳輸、分析與視覺化。這使得工程師、策略師能在關鍵時刻做出最佳決策，並讓全球觀眾同步獲取深入賽事資訊。

Q4：Mercedes、Red Bull 車隊的 AI 應用有何特色？

Mercedes 聚焦於 AI 數據工程自動化，強化數據處理與決策效率。Red Bull 則深化數據模擬與團隊反應訓練，提升策略多樣性與場上靈活度。兩大車隊均結合高效能運算與雲端平台，成為運動產業 AI 實戰標竿。

Q5：F1 AI 策略能為台灣企業帶來哪些啟發？

F1 的 AI 策略證明決策數據化、即時智能化可驅動產業升級。台灣企業可導入跨部門即時數據協作、推動數據資產化與異業合作，打造新一代智慧營運模式。

Q6：AI與運動產業結合可創造哪些創新商機？

除了提升賽事競技外，還包括運動健康監控、觀眾虛擬互動、智慧內容分發等多元商業模式。AI將進一步提升個人化體驗、擴大數位娛樂商機。

Q7：F1 賽事的數據商業化會遇到哪些挑戰？

隨著數據經濟規模擴大，數據授權界線、個資保護及演算法偏見等法律與倫理風險成為企業需面對的重要議題。F1 以公開標準、合規治理與資訊透明，作為產業參考典範。

Q8：AI 是否會取代運動賽事的人性競爭？

AI 將持續優化決策與內容產製，但運動的精神，人類極限與現場氛圍，是 AI 難以取代的核心。AI 是助力而非替代品，讓運動賽事更精彩、更安全。

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